[发明专利]基于模板匹配的带钢表面缺陷精准检测方法

权利要求书

1.一种基于模板匹配的带钢表面缺陷精准检测方法，包括如下步骤：

步骤1，统计非缺陷分布：在线采集不少于十张带钢非缺陷灰度图像，形成非缺陷库，统计所采集的所有非缺陷灰度图像的直方图信息并拟合高斯曲线；

步骤2，读取图像：线阵相机在线获取待检测图像I0，从计算机中读取待检测图像I0；计算待检测图像I0的行数为M，列数为N，待检测图像I0的大小，记为M×N；

步骤3，重构图像：将待检测图像I0中的像素值按照每一列升序或降序排列，得到重构图像I1；

步骤4，建立匹配模板C：根据步骤1拟合得到的高斯曲线构建一个与待检测图像I0大小相等的矩阵，该矩阵即为匹配模板C；

步骤5，图像差分：将匹配模板C与重构图像I1的每一点的像素值进行差分运算，得到差分图像I2，即I2(i,j)＝C(i,j)-I1(i,j),0≤i≤M,0≤j≤N，

其中，C(i,j)表示匹配模板第i行第j列的像素值，I1(i，j)是重构图像I1中位于第i行第j列的像素值；

并将差分图像I2中的各像素值按照待检测图像I0中的位置进行重排，得到重排图像I3；

步骤6，缺陷定位：利用正向分割阈值TH及负向分割阈值-(TH+D)对重排图像I3进行二值化，若重排图像I3中某一像素点的像素值大于TH或小于-(TH+D)，记为1，说明该位置为缺陷位置；反之，记为0，说明该位置不是缺陷位置，从而实现了缺陷的准确定位，其中D为常数。

2.根据权利要求1所述的基于模板匹配的带钢表面缺陷精准检测方法，其特征在于步骤1中统计非缺陷分布的具体步骤如下：

1-1：缺陷检测前使用条形频闪光源为带钢表面提供光源，通过线阵相机获取一定数量的在线灰度图像并存储于计算机的内存中；

1-2：从计算机的内存中读取灰度图像，人工选择不少于十张非缺陷灰度图像，形成非缺陷库；

1-3：统计所有非缺陷图像整体直方图信息并拟合高斯曲线，得到高斯分布概率密度函数为：

其中，t为输入的数据，σ代表输入数据的方差信息，μ代表输入数据的均值信息。

3.根据权利要求2所述的基于模板匹配的带钢表面缺陷精准检测方法，其特征在于所述条形频闪光源为红色条形频闪光源。

4.根据权利要求1所述的基于模板匹配的带钢表面缺陷精准检测方法，其特征在于待检测图像I0中的像素值按照每一列升序得到重构图像I1时，步骤4建立匹配模板C的具体步骤为：

4-1：使用x＝x_i对步骤1拟合得到的高斯曲线由左到右进行等概率分割，按照如下公式求取x_i：

其中x_i表示第i(i＝1,....,M)条分割线的横坐标，M为待检测图像I0的行数；

4-2：按照C₀(i,j)＝[x_i+0.5]得到初始化模板，其中，C₀(i,j)表示初始化模板第i行第j列的像素值，初始化模板的每行像素值是相等的，1≤i≤M，1≤j≤N；[]为高斯记号，表示对x_i进行四舍五入操作；

4-3：根据模板阈值T1及T2更新初始模板：

将重构图像I1中的每一个像素值与模板阈值T1与T2进行比较，对初始化模板C₀(i,j)满足条件T1＜I1(i,j)＜T2的值进行更新，得到第j列中需要更新的像素数量为：m_j＝M-k_j-p_j，其中k_j表示第j列中满足条件I1(i,j)≤T1的个数，p_j表示第j列中满足条件I1(i,j)≥T2的个数，其中模板阈值T1及T2按照以下公式计算：

其中，ε1与ε2为置信度，且0＜ε1,ε2≤0.005；

使用分割线x＝x_vj，v∈[1,m_j]且v∈Z，将高斯曲线f(t)由左到右等概率分割；

按照以下公式得到匹配模板C：