[发明专利]一种鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法及其装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理、计算机视觉和模式识别技术领域，特别是涉及一种鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法及其装置。

背景技术

传统的玻璃缺陷检测和分类是由人工完成的，但这种方法受人为主观因素的影响，效率低，难以满足生产不断发展的需要。随着计算技术的不断发展，数字图像处理技术被越来越多的应用在工业的缺陷检测中，如浮法玻璃生产、带状钢板生产等领域。与传统的人工检测相比，高效的自动检测技术将大量的劳动力从繁重的检测工作中解放出来，并且检测精度不受工作时间长短的影响，能够一直保持同等水平的检测性能。

玻璃生产中的常见缺陷有结石、气泡、粘锡、疖瘤、碎屑、划伤等。受光照条件、缺陷形成的偶然性、玻璃上各种悬浮物的影响，基于视觉的玻璃缺陷检测任务非常困难。在这些缺陷类别中，划伤缺陷由于其深浅及宽窄的不同，呈现的图像外观差别就更加剧烈，而其检测也就更加困难。

国外在玻璃生产过程中广泛的采用了自动检测设备，如英国的Pilkington公司，美国的Image Automation公司，德国的LASOR公司和Innomess公司，以及日本的旭硝子等企业都自主研制出浮法玻璃在线自动检测系统。国内对缺陷检测的研究开展较晚，技术相对简单，目前与国外检测技术相比还有很大差距。现有的文献多数是利用简单的图像预处理操作来实现缺陷的检测，如对图像进行边缘提取、平滑处理、对比度增强或者更复杂的水线分割算法等(参考1：刘洲峰等，玻璃缺陷图像分割方法研究与实现，中原工学院学报；参考2：余文勇等，一种浮法玻璃全面缺陷在线检测系统，华中科技大学学报)。进而利用基于规则(参考：周欣等，玻璃缺陷快速检测分类研究，微计算机信息)或模板匹配或基于学习(参考：郑斌，玻璃缺陷图像识别的关键技术研究，硕士论文，武汉理工大学)的方法来进行缺陷的分类。

但目前现有的方法显然没有考虑不同划伤强度的影响，因此对于不同的划伤缺陷尚不能够准确的提取。并且，由于玻璃原片上可能存在其他灰尘、污渍等，传统的缺陷检测技术(如：边缘提取、对比度增强等)受这些噪声的影响，也会导致划伤缺陷检测性能的急剧下降。

发明内容

本发明的目的在于提供一种鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法及其装置，用于解决现有技术中无法准确提取玻璃图像中的划伤缺陷的问题。

为了实现上述目的，本发明提供一种鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法，其特征在于，包括：

步骤1，对输入的玻璃图像进行窗口扫描，根据窗口内灰度分布的均衡性度量，得到候选缺陷窗口，根据划伤特征对所述候选缺陷窗口进行分析，得到包含划伤的划伤窗口；

步骤2，对所述划伤窗口进行合并，得到划伤区域；

步骤3，对所述划伤区域进行延展，得到完整的划伤区域。

所述的鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法，其中，

所述步骤1中，进一步包括：

用窗口内区域的灰度方差作为窗口内灰度分布的均衡性度量，以获取所述候选缺陷窗口，灰度方差公式如下：

v=Σx∈W(x-x‾)(x-x‾)]]>

其中，

v是灰度方差，x是窗口W中像素对应的亮度值，是窗口内所有像素亮度的均值，T_W是灰度方差的经验阈值，若v＞T_w，则认为窗口区域可能包含有缺陷，否则认为此窗口区域为背景区域。

所述的鲁棒的玻璃划伤缺陷检测方法，其中，

所述步骤1中，得到所述划伤窗口的步骤包括：

对所述候选缺陷窗口进行二值化操作，得到二值图像，并从所述二值图像中提取缺陷像素；

基于所述二值图像，根据划伤在小窗口内近似为直线的特征，对所述缺陷像素进行直线拟合，由拟合误差判断所述候选缺陷窗口是否包含划伤线段，进而确定所述划伤窗口。