[发明专利]一种基于超像素的工件表面缺陷分割方法

摘要

一种基于超像素的工件表面缺陷分割方法，其技术方案要点是：将已加工工件表面图像进行图像分块，得到m*m个像素大小的子图像块；计算子图像块灰度共生矩阵的能量值和熵值，选取一张作为标准样图，剩余子图像块能量值和熵值与之对比，筛选出含有缺陷的图像；利用超像素SLIC算法将含缺陷的图像分割为超像素；采用谱聚类NJW算法对超像素进行聚类，得到缺陷分割图像；计算出缺陷的重心和区域面积，并根据子图象块所在位置和相机与实际尺寸关系，计算得到缺陷在工件表面的实际具体位置。本发明方法从超像素层面进行计算减小了针对高分辨率大尺寸图像基于像素的庞大计算量，计算效率更高，同时针对图像中背景纹理、噪声的干扰也起到了抑制作用。

主权项

1.一种基于超像素的工件表面缺陷分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1工件表面图像分块，通过工业相机直接采集已加工工件表面图像，对获取的图像进行图像分块，使图像被分割为m*m个像素大小的子图像块；步骤S2选取一张没有缺陷的子图像块作为标准图样，并计算其灰度共生矩阵的能量值和熵值，通过对比其他图像的能量值和熵值，将与标准样图能量值和熵值差别较大的图像，定义为含有缺陷的图像；步骤S3超像素生成，利用超像素SLIC算法将步骤S2中判断出的含有缺陷的图像分割为多个不规则的超像素；步骤S4谱聚类分类，采用谱聚类NJW算法对超像素块进行分类，得到背景纹理超像素块为一类，缺陷超像素块为一类的图像，完成缺陷分割，并进行二值化，缺陷部分为0，背景纹理为1。步骤S5缺陷的定位，根据完成缺陷分割后的二值化图像，计算出缺陷的重心和区域面积，并根据步骤S1图像分块时子图象块所在位置和相机的焦距，计算得到缺陷在工件表面的实际具体位置。