[发明专利]一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法

说明书

本发明公开了一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，属于机器视觉与图像处理技术领域。本发明首先对瓶口圆环部分拉伸成矩形，再进行剪裁拼接，把修正后的矩形作为样本图片，对样本图片进行Gamma校正以规范化样本图像，将样本图片分割成多个窗口，统计窗口内的梯度方向直方图得到特征向量，利用支持向量机形成分类器；然后，对待检测瓶口图像，通过梯度方向直方图求取每个检测窗口的特征向量，结合预先形成的分类器，判定当前瓶口是否为缺陷瓶口。本发明一方面基于梯度方向直方图的原理，提取瓶口图像中的像素点梯度信息，实现瓶口缺陷的实时检测，另一方面通过插值和归一化的方法，提高缺陷像素点的作用域，实现了瓶口缺陷的准确定位。

技术领域

本发明涉及机器视觉与视频图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法。

背景技术

传统工业检测领域的瓶口缺陷检测多以人工肉眼检测为主，然而人眼视觉易疲劳导致漏检、误检，且人工成本较高，效率低，可靠性差，这与大规模集成工业化生产极不协调，利用计算机视觉和图像处理算法自动进行瓶口缺陷检测，能有效解决这一问题。

目前，基于边缘检测的瓶口缺陷检测方法，如Canny边缘检测结合阈值化，由于瓶口缺陷尺寸很小，缺陷定义不明，易将边缘毛刺误判为缺陷或误将细小缺陷当作噪点干扰而滤除，即使采用优化阈值化方法也难以区分实际缺陷和图像边缘干扰，检测时间也较长。基于特征提取的方法检测瓶口缺陷，如连通域操作，环形瓶口定位等，具有较好的排除瓶口外边缘干扰的能力，但对亮色斑点鲁棒性较差；基于模板匹配的瓶口缺陷检测系统，计算量巨大，耗时过长，难以适应工业检测。

为实现自动化瓶口缺陷检测，需要达到较高的时效性和可靠性，集成化程度高，并便于工业管理，据统计，仅有少部分算法达到工业检测要求，例如通过Sobel算子计算梯度的定位瓶口圆环，多次Sobel操作提取其缺陷像素点，进行分类器操作确定缺陷位置。

经检索，关于瓶口缺陷检测目前也有较多专利公开，如中国专利号ZL201510589588.3，申请日为2015年9月16日，发明创造名称为：一种残差分析动态阈值分割的瓶口缺陷检测方法；该申请案首先提出随机圆评估方法用于实现瓶口区域定位；随后，对极坐标变换展开所得的瓶口目标图像进行强烈平滑处理，平滑前后的瓶口目标图像进行差分，形成一个随原始瓶口目标图像灰度值变化的阈值曲面，用该曲面对瓶口目标图像进行动态阈值分割；最后，对分割后的二值图像进行区域连通性检测，根据连通区域的高、宽和面积判断其是否为缺陷。该方法对图像中识别目标的灰度值变化、干扰有很好的适应能力，且执行速度较快。但该申请案算法较复杂，不便于推广应用。

发明内容

1.发明要解决的技术问题

本发明要解决的问题是：现有瓶口缺陷检测依赖人工观察，效率低下，误检率高；现有通过各种复杂算法进行高正确率的瓶口缺陷检测的方法运算量较大，不满足工业生产的实时性要求；能够快速检测瓶口缺陷的方法仅能应对高质量瓶口图像，对复杂纹理瓶口图像效果较差。总结而言，现有检测方法难以做到高效率，高可靠性和高应用价值的兼容，提出了一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，本发明利用梯度方向直方图对样本瓶口图像计算特征向量，设置支持向量机作为分类器，快速判定检测窗口是否合格，定位并统计瓶口缺陷，与传统检测算法相比，减少算法运行耗时，实现缺陷快速准确检测。

2.技术方案

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：

本发明的一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，对样本图像提取固定尺寸单元格、区块、窗口，通过计算窗口内像素点的梯度方向直方图获取样本图片特征向量，输入支持向量机进行训练，提取特征用于瓶口缺陷检测。