[发明专利]一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法

说明书

技术领域

本发明属于带钢缺陷检测方法技术领域，具体涉及一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法。

背景技术

带钢缺陷是影响带钢表面质量的重要因素之一。然而，传统的带钢缺陷检测是由检测人员离线抽检完成的，因此这种方法不能及时发现带钢生产中的缺陷，从而会造成次品率和生产成本增高；另外，这种检验方法会因为检验人员的经验、心情等因素影响，极易造成误检和漏检等问题。伴随着计算机以及机器视觉技术迅猛发展，基于图像处理算法的带钢缺陷检测技术越来越受到广大科研工作重视。

目前，带钢缺陷检测方法很多，其中，基于小波重构算法的带钢表面缺陷检测方法，通过构造正交小波基，以信息熵来确定小波分解层数，然后对重构后的图像进行二值化，通过形态学分析去除二值图像存在的噪声，得到分割后的缺陷图像；由于这种检测方法构造出来的小波基未必是最佳小波基，这必然会影响检测的准确率(茅正冲,时文静,邬锋.带钢表面缺陷检测方法[J].计算工程与设计，2014,35(1)：233-236.)。基于人工免疫系统的带钢表面缺陷检测，是根据检测器和抗原之间的论域空间包含关系，以及自体在论域空间中的位置信息，引进了分块空间的方式，提出了检测器分块的生成算法，对缺陷图像表面灰度信息进行三维恢复，获得带钢表面缺陷的高度信息，实现其三维质量检测；该方法虽然在对比度低、光照不均还是有噪声干扰的情况下相对于传统的图像检测算法具有较好的处理效果，但是，计算复杂，很难满足在线检测需要(许小润，吴贵芳.基于人工免疫系统的带钢表面缺陷检测技术[J].计算机应用.2010,30(8):2247-2253.)。热轧带钢表面缺陷在线检测的方法，是为了解决热轧带钢表面的温度高，辐射光强，并且存在着水、氧化铁皮、光照不均等现象，将线阵CCD摄像机作为图像采集装置，用绿色激光线光源作照明，通过窄带滤色镜滤除钢板表面的辐射光，从而提高了缺陷对比度；另外，通过增加4种不同类型的缺陷检测步骤，去除了大量由水、氧化铁皮等造成的伪缺陷；该方法主要是针对热轧带钢中的伪缺陷而提出的算法，很难适应所有带钢缺陷检测，另外，该方法是增加缺陷检测步骤为代价，因此计算量很大(徐科，杨朝霖，周鹏.热轧带钢表面缺陷在线检测的方法与工业应用[J].机械工程学报，2009，45(4):111-114.)。基于视觉注意机制的带钢表面缺陷检测方法，主要针对图像中存在的低对比度及微小缺陷，提出的带钢表面缺陷检测方法；该方法模拟人类视觉系统的功能为基础，结合Gabor滤波器多尺度、多分辨率的特点，建立了带钢表面缺陷检测模型。该方法虽然能够检测出常见的6种带钢缺陷，但计算量很大，Gabor滤波器参数的选择好坏直接影响着检测的准确率，另外，其带钢缺陷区域分割的不准确。(丛家慧，颜云辉.视觉注意机制在带钢表面缺陷检测中的应用[J].中国机械工程，2011，22(10)：1189-1192)。

通过上面的分析，经典算法存在着检测不准确，算法复杂，不能适应冷、热轧带钢中缺陷检测的需要；如何设计出简单的算法，适应于冷、热轧带钢中的各类缺陷检测，是研究的难点问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法，解决了现有方法检测不准确，算法复杂，不能适应冷、热轧带钢中缺陷检测的问题。

本发明所采用的技术方案是：一种基于高斯滤波器多分辨率滤波的带钢缺陷检测方法，采用高斯滤波器对采集的带钢图像多分辨率滤波，获得不同分辨率带钢图像；在不同分辨率带钢图像之间，采用中央周边操作获得不同分辨率带钢差分图像；对带钢差分图像融合；最后通过带钢融合图像的各行极大值的均值和各列极大值的均值中的较小均值作为分割阈值，将缺陷从带钢背景纹理中分割出来。

本发明的特点还在于，

具体包括以下步骤：

步骤1：采集带钢图像，获得带钢图像I(x,y)；

步骤2：高斯滤波器多分辨率滤波

首先，降低带钢图像I(x,y)的分辨率，获得一次降低分辨率的带钢图像I₁(x,y)；其次，对I₁(x,y)低通滤波，获得一次低通滤波后的带钢图像L(x,y)；然后，对L(x,y)分辨率再次降低，获得二次降低分辨率的带钢图像L₁(x,y)；最后，对L₁(x,y)再次低通滤波，获得二次低通滤波后的带钢图像L₂(x,y)；

步骤3：多分辨率滤波带钢图像的中央周边操作