[发明专利]一种泡沫镍表面缺陷提取及分类方法

摘要

本发明提供一种泡沫镍表面缺陷提取及分类方法。本发明步骤：首先对泡沫镍图像进行预处理；然后，对预处理后的图像进行缺陷提取，最后利用几何特征训练BP神经网络进行缺陷分类。本发明提出的方法有效提取出泡沫镍边裂、刮伤、划线、空洞、漏镀、缺口、透孔七类典型缺陷，并能实现缺陷高效、精确分类。

主权项

1.一种用于泡沫镍表面缺陷提取及分类方法，该方法包括以下步骤：步骤一：对泡沫镍图像f(x,y)进行预处理：1)采用高斯平滑，将泡沫镍图像f(x,y)与高斯函数卷积，得到图像G(x,y)，2)利用邻域卷积滤波器强化图像差异部分，得到强化了差异部分的图像H(x,y):H(x,y)＝G(x,y)*δ，该邻域卷积滤波器的卷积模板δ如下：式中，γ＝4*p，β＝4n(p+2m+n)，α＝‑β/γ，θ＝0或1；步骤二：在预处理图像H(x,y)上提取泡沫镍缺陷：1)采用OTSU法对预处理图像进行二值化，利用中值滤波方法去除图像中的纹理杂点得到滤波后图像g(x,y)：g(x,y)＝med{H(x‑s,y‑t),(s,t∈W)}，W为二维模板滤波模板；2)在滤波后的图像上获取各连通域面积Si(i＝1,2,…,n)，利用缺陷定位算法提取出泡沫镍缺陷，获得泡沫镍几何特征；步骤三：利用所提取几何特征训练神经网络对泡沫镍缺陷进行分类。