[发明专利]一种机器视觉棒材高温钢坯表面裂纹检测算法

摘要

本发明公开了一种机器视觉棒材高温钢坯表面裂纹检测算法，具体包括如下步骤：钢坯图像区域的提取、通过区域直方图统计、分割阈值选取和铁屑图像的膨胀完成钢坯锁定区域内铁屑层的提取和锁定、区域Sobel因子计算、对铁屑图像判断统计疑似裂纹区域；本发明的检测算法，快速有效地对高温、高速生产过程中的钢坯表面裂纹进行实时监测，能够及时将不合格产品剔除。

主权项

一种机器视觉棒材高温钢坯表面裂纹检测算法，具体包括如下步骤：S1、钢坯图像区域的提取，利用离散差分公式，从图像的左上角开始向中间靠拢：D＝f(i,j)‑f(i,(j‑step))其中，f(i,j)为图像第j行i列的灰度，f(i,(j‑step))为图像第j‑step行i列的灰度，step为所取两个像素点之间相差的行距，当D大于预设值时判定为钢坯图像区域的左上点；分别从图像的左下角、右上角和右下角开始依次向中间靠拢，通过上述公式确定钢坯图像区域的左下点、右上点和右下点，所得到的左上点、左下点、右上点和右下点围成区域为钢坯图像区域；S2、通过区域直方图统计、分割阈值选取和铁屑图像的膨胀完成钢坯锁定区域内铁屑层的提取和锁定，具体包括如下步骤：S21、对S1锁定的图像区域进行直方图统计，设经离散数字离散后，图像的大小为M行N列，图像中选取不同的灰度点，灰度级r_i的概率密度函数表示为：$p\left(r_i\right)=\frac{\mathrm{Num}\left(r_i\right)}{M\×N}$该表达式为灰度直方图统计，同时又有：$\underset{i=0}{\overset{255}{\mathrm{\Σ}}}p\left(r_i\right)=1$得到灰度直方图上的唯一峰值点P；S22、选取分割阈值T＝P‑10，小于T灰度的表示较暗铁屑中心所在的灰度层，大于T的灰度表示裂纹可能存在的灰度层，得到铁屑层的分布图像；S23、对铁屑层的分布图像进行膨胀，图像膨胀的公式为：$D\left(A\right)=\left\{z\right|B_z\∩A\⊆A\}=A\⊕B\}$其中，B_z表示结构元素B平移Z后获得新的集合，D(A)为集合A被B膨胀的结果；S3、采取表面铁屑层作为先决条件，当目标不在铁屑区域作Sobel卷积运算，然后对计算出的Sobel梯度作判断：当大于设定的梯度阈值时把该像素点作为疑似裂纹点；最后计算裂纹周长L，当达到一定数量级L_T时判定其为裂纹区域。