[发明专利]基于显著活动轮廓模型的硅钢板表面微小缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于显著活动轮廓模型的硅钢板表面微小缺陷检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1、采用面阵工业相机采集硅钢板表面图像；

步骤2、采用视觉显著方法对采集的硅钢板表面图像进行检测，判断是否为缺陷图像，若是，则执行步骤3，否则将图像删除；

步骤3、采用显著活动轮廓模型对缺陷图像进行定位检测。

2.根据权利1所述的基于显著活动轮廓模型的硅钢板表面微小缺陷检测方法，其特征在于，步骤2所述的采用视觉显著方法对采集的硅钢板表面图像进行检测的特征，具体步骤如下：

步骤2-1、使用5×5高斯滤波窗口对采集的硅钢板表面图像进行滤波处理；

步骤2-2、将滤波后的硅钢板表面图像和未滤波的硅钢板表面图像进行颜色空间转换，即从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；

步骤2-3、在Lab颜色空间下，分别计算未滤波的硅钢板表面图像的平均向量I_μ(x,y)和滤波后的硅钢板表面图像的向量I_f(x,y)；

步骤2-4、将步骤2-3中获得的I_μ(x,y)和I_f(x,y)代入以下公式中计算得到显著值S(x,y)，进一步根据显著值绘制显著图；

S(x,y)=||I_μ(x,y)-I_f(x,y)||       (1)

步骤2-5、计算显著图中的平均灰度并与初始设置的阈值大小进行比较判断该图像是否为缺陷图像。

3.根据权利1所述的基于显著活动轮廓模型的硅钢板表面微小缺陷检测方法，其特征在于：步骤3所述的采用显著活动轮廓模型对缺陷图像进行定位检测的特征，具体步骤如下：

步骤3-1、构建硅钢板表面缺陷图像的最小化能量函数：

minCE(m1,m2,C)=∫CL(s,C)ds+λ∫inside(C)|S(x)-m1|2dx+λ∫outside(C)|S(x)-m2|2dx---(2)]]>

其中，E(m₁,m₂,C)表示最小化的能量函数；而L(s,C)是关于曲线长度C的函数，s为曲线长度C的积分变量；式中的第二项和第三项合称为数据保真项，λ为权重系数，S(x)表示在图像x位置处的像素数据，m₁和m₂分别表示曲线内、外的像素灰度均值；

步骤3-2、引入水平集思想和方法，将演化曲线C用水平集函数来代替，同时使用正则化的海氏函数，将步骤3-1中的最小化能量函数改写成如下形式：

minφE(m1,m2,φ)=∫|▿H(φ)|+λ·∫|S(x)-m1|2H(φ)dx+λ·∫|S(x)-m2|2(1-H(φ))dx---(3)]]>

其中，φ为水平集函数，H(φ)表示海氏函数；λ为权重系数；

步骤3-3、运用凸优化技术将步骤3-2中的最小化能量函数转为凸优化的泛函形式：

minφ∈{0,1}E(m1,m2,φ)=∫|▿φ|+λ·∫|S(x)-m1|2φdx+λ·∫|S(x)-m2|2(1-φ)dx]]>

步骤3-4、使用处在凸集中的隶属度函数u来代替φ，并限定隶属度函数处在一个凸集[0,1]中，将步骤3-3中的泛函形式转为如下形式：

minu∈[0,1]E(m1,m2,u)=∫|▿u|+λ·∫|S(x)-m1|2udx+λ·∫|S(x)-m2|2(1-u)dx]]>

其中，u为隶属度函数；

步骤3-5、将步骤3-4中的泛函形式进一步改写得到凸优化的最小化能量泛函模型：

minu∈[0,1]E(m1,m2,u)=∫|▿u|dx+λ·∫r·udx]]>

其中，是u的全变差，r为数据保真项函数；

步骤3-6、引入新的向量变量将步骤3-5中的泛函模型改写成：

minu∈[0,1],d→E(m1,m2,u)=∫|d→|+λ·r·udx]]>

其中，为辅助变量；

步骤3-7、采用Bregman迭代方法，并引入迭代参数得到如下式：

(uk+1,d→k+1)=minu∈[0,1],d→∫|d→|+λ·r·u+μ2|d→-▿u-b→k|dx,k≥0b→k+1=b→k+▿uk+1-d→k+1]]>

式中，k为迭代次数，为迭代参数，μ为调整项；

步骤3-8、由变分法原理，得到最优解满足如下表达式：

μΔu=λ·r+μ·div(d→k-b→k),u∈[0,1]]]>

步骤3-9、采用Gauss-Seidel迭代方法求解u^k+1：

αi,j=d→i-1,jx,k-d→i,jx,k-b→i-1,jx,k+b→i,jx,k+d→i,j-1y,k-d→i,jy,k-b→i,j-1y,k+b→i,jy,kβi,j=14(ui-1,jk,n+ui+1,jk,n+ui,j-1k,n+ui,j+1k,n-λμr+αi,j)ui,jk+1,n+1=max{min{βi,j,1},0}]]>

其中，α_i,j和β_i,j分别表示在图像位置(i,j)处的调整参数；步骤3-10、通过软阈值得到的最优解：

d→k+1=▿uk+1+b→k|▿uk+1+b→k|max(|▿uk+1+b→k|-μ-1,0).]]>