[发明专利]一种车漆缺陷位置检测方法

摘要

本发明公开了一种车漆缺陷位置检测方法，包括步骤：图像预处理；改进的蚁群算法边缘检测；车漆图像反光区域识别；缺陷区域识别。本发明利用生物学特征，通过改进蚁群边缘检测方法对车漆图像进行边缘识别，并设计反光区域识别去除方法来排除反光位置干扰，对车漆图像中缺陷位置进行识别标记，得到位置信息供重新喷漆考虑。

主权项

1.一种车漆缺陷位置检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、图像预处理：采集原始车漆图像，利用大小调整函数将原始车漆图像调整为设定大小后转换为车漆灰度图像；S2、蚁群算法边缘检测：S2.1、初始化：确定迭代次数，并对车漆灰度图像的像素值进行处理实现信息素矩阵和启发信息矩阵的初始化；所述信息素矩阵初始化如下：δ←0.01所述启发信息矩阵按下式进行初始化：其中，X表示周围像素点的个数；P_x表示周围8个像素点中像素点x的位置；ι表示周围像素点的被选择的个数；表示周围像素点的变换程度，取固定值4；ζ_i，j表示启发信息矩阵中的启发式信息值；S2.2、蚂蚁下一步走向选择：以当前蚂蚁位置作为初始位置，周围8个像素点作为路线选择区域，让蚂蚁在像素域中迭代移动，周围8个像素点的移动选择的概率值Q_x通过下式计算：其中，x是蚂蚁下一步选择的像素点；δ_x为蚂蚁从当前点走向x点的信息素强度；γ_x是点x处的能见度系数；ε是用于控制蚂蚁探索程度的参数，θ是代表影响信息素线索的参数；根据上述计算得到的周围8个像素点的移动选择概率值，按下式选择蚂蚁下一步的方向：其中，表示周围像素点x被选择的概率值，表示按轮盘方向走时的概率计算和；利用随机函数产生一个0～1的概率值p，判断p是否超过0.5，当p小于0.5时，继续执行随机函数直到产生大于或等于0.5的概率值，在这个过程中转动概率计算的开始位置，最后记录保存到Q_t中，而被选中的像素点x保存到t中作为蚂蚁最终选择的下一步的像素点，并将该位置信息素更新标记；S2.3、蚂蚁选择了下一步走向之后，需要对信息素矩阵更新；S2.4、当达到迭代次数上限时停止迭代，得到最终的信息素矩阵，并利用OTSU阈值分割方法对最终的信息素矩阵处理，得到边缘检测信息图像；S3、识别出步骤S2.4中得到的边缘检测信息图像的反光区域并标记，得到标记反光区域后的边缘检测信息图像；步骤S4、缺陷位置识别：S4.1、利用形态学算法中的腐蚀对步骤S3得到的标记反光区域后的边缘检测信息图像进行处理，消除其边缘中的噪声干扰；S4.2、进行缺陷区域识别：对经过步骤S4.1处理的边缘检测信息图像利用自适应阈值Canny算法识别其中的连通区域的边界并进行标记，对所有的边界保存，确认所识别得到的连通区域是否为缺陷区域。