[发明专利]一种钢材开裂型缺陷的自动测量、表征分类方法及其系统

权利要求书

1.一种钢材开裂型缺陷的自动测量、表征分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)利用摄像设备获取钢材待测缺陷的原始图像，并导入计算机；

2)将钢材待测缺陷原始图像预处理进行线性平均低通滤波去噪，过滤掉包含在原始图像中的噪声；

3)运用局部自适应阈值分割算法得到待测缺陷的二值图像；

4)对分割后的图像进行最小子段区域标定，对每一最小子段均采用最小外接矩形加以覆盖后提取形态特征参数：最小子段缺陷的最小外接矩形长L、最小子段缺陷的最小外接矩形宽B和线性形态系数C，对分割后的图像进行最小子段区域标定，具体为：对目标缺陷按其特征点角点进行分段，得到包括首点和尾点的所有角点共n个，以及由这些角点构成的最小子段n-1段，对每一最小子段均采用最小外接矩形加以覆盖，同时提取其形态特征参数：L、B和线性形态系数C，C表示为：

$C=\frac{L}{B}$

式中，L为最小子段缺陷的最小外接矩形长，在所有L值中的数值最大者Lmax即为该缺陷图像中的最大弦长；

B为最小子段缺陷的最小外接矩形宽，在所有B值中的数值最大者Bmax即为该缺陷图像中的最大宽度；

5)由线性形态系数C区分出所有最小子段的缺陷类型，当线性形态系数C≥4时，为线型缺陷；否则为块状型缺陷；其中，块状型缺陷的最小子段采用最小外接圆替代原有的最小外接矩形，线型缺陷的最小子段则不变；

6)对开裂型缺陷进行定量表征，对上述所有最小子段的最小外接矩形、最小外接圆求其面积之总和，得当量缺陷SDE，继而得到待测图像的缺陷率ρ，缺陷率ρ为当量缺陷SDE与覆盖整个待测缺陷的最小外接矩形面积的比值；

7)对待测缺陷进行类型判定，依据最小子段中是否有外接圆加以覆盖，若有，则为复合型开裂缺陷，否则为线型开裂缺陷；

8)测量完毕，将上述开裂型缺陷的测量、表征、分类结果以图表文件显示输出。

2.根据权利要求1所述的钢材开裂型缺陷的自动测量、表征分类方法，其特征在于，所述步骤6)对开裂型缺陷进行定量表征，具体为：对上述所有最小子段的最小外接矩形、最小外接圆求其面积之总和，得到缺陷的总面积当量缺陷SDE，SDE表示为：

$\mathrm{SDE}=\underset{i=1}{\overset{n_1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{LB}+\underset{i=1}{\overset{n_2}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{4}\mathrm{\π}{d}^2$

式中，n₁—最小外接矩形总数，

n₂—最小外接圆总数，

d—最小外接圆直径，

根据当量缺陷SDE与覆盖整个待测缺陷的最小外接矩形面积的比值，得到待测图像的缺陷率ρ，ρ表示为：

$\mathrm{\ρ}=\frac{\mathrm{SDE}}{A_0}$

式中，A₀为覆盖整个待测缺陷的最小外接矩形面积。