[发明专利]一种产品表面缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种产品表面缺陷检测方法。该方法采取被动检测方式，即，该方法不关注产品表面的瑕疵或缺陷本身以及缺陷的特点，而是在图像处理过程中去除非缺陷的区域，留下缺陷部分图像。首先，该方法利用OTSU算法进行阈值分割，将原始图像的灰度图进行图像二值化；其次为了去除伪缺陷以及背景噪声，本发明设置了缺陷阈值窗口ε，对获得的二值图像进行二次分割；最后，为了处理产品图像边缘的毛刺问题，本发明提出局域抑制解决办法，从而获得准确清晰的真实缺陷图像。本发明提出的被动检测方式，不仅能够降低算法的运算量，提高算法的处理速度，同时还去除了由于光照不均等引起的边缘毛刺所形成的伪瑕疵部分，实现了产品表面缺陷的快速准确检测。

主权项

一种产品表面缺陷检测方法，其特征在于，包括图像分割算法和缺陷识别，其中：1)图像分割算法包括阈值分割和图像二值化：选取一个阈值进行图像二值化以区分图像的目标域和背景域，采用OTSU算法作为阈值分割算法将灰度图像转换成二值图像，假设图像的灰度级为L(G＝0,1,......,L‑1)，将图像中的像素按灰度级t划分为两类：C0为灰度级为0到t和C1为灰度级为t+1到L‑1，则两类出现的概率分别为：w0=Pr(C0)=Σi=0tp(i)---(1)]]>w1=Pr(C1)=Σi=t+1L-1p(i)---(2)]]>假设整幅图像的灰度均值为μ，两类的灰度均值分别为μ0和μ1，那么两类之间的类间方差为：σB2=w0(μ0-μ)2+w1(μ1-μ)2---(3)]]>为了评估阈值的优劣，引入阈值评判函数：其中，当最大时，t*为将灰度图像转换为二值图像所需的最佳分割阈值；2)缺陷识别包括去除伪缺陷和边界处理：2‑1)去除伪缺陷假设系统要求识别出的缺陷或瑕疵的最小尺寸为εmm×εmm，那么最低分辨率应满足一个像素对应ε2mm2；为了便于精确检测，保留一定的冗余量，一个像素对应假设最小缺陷占据的像素数为P，该值作为分割真缺陷和伪缺陷的固定阈值，其表达式为：去除伪缺陷算法具体步骤如下：2‑1‑1)寻找上述二值化后图像的相邻连通域；2‑1‑2)计算步骤2‑1‑1)中每个连通域的面积，表示为Sk(k＝1,2,......,N)；2‑1‑3)分辨缺陷真伪的图像处理条件，应满足：f(i)＝B,Sk＜P                     (6)其中，B表示背景域的灰度值，在该条件下其值为0；即，连通域的面积小于阈值P的部分被认为是伪缺陷区域，将其灰度值置0，反之置为255，即真缺陷的灰度值置为255；2‑2)边界处理边界处理的过程为针对线缆安装多个摄像头的在线识别系统，在待检产品的不同方向同时安置多个高速摄像机时，抑制与图像边界相连的亮区域，将公式(6)得到的二值图像中与边界相连的相邻域去除，其去除域大小可自由设定。