[发明专利]一种工业生产中光缆表面弱边缘瑕疵的检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种工业生产中光缆表面弱边缘瑕疵的检测方法。针对一般图像处理过程中弱边缘难以被检测出来的问题，本发明公开了一种新的图像处理方法，包括：读取图像数据、图像数据预处理、Scharr算子突出弱边缘、图像融合、形态学开闭滤波、分割图像、轮廓搜索与拟合七个步骤，通过这七个步骤，最终实现对光缆表面弱边缘瑕疵的有效检测。本发明提出了弱边缘强化算法，利用图像处理Scharr算子能突出弱边缘的优势，结合形态学开闭滤波，从而达到强化弱边缘的效果。本发明还提出一种光缆表面瑕疵检测系统。

技术领域

本发明涉及一种光缆表面瑕疵的检测方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

工业环境中，产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是商品商业价值的重要保障。

从目前研究与应用热点来看，表面检测技术涉及到各行各业，包括金属加工、纺织、木材、玻璃、皮革、包装、农产品等领域。随着光通信技术在通信领域中应用的不断广泛，光缆作为光通信线路的主要组成部分，在通信行业占据着越来越重要地位，光缆的质量也越来越受到重视。光缆表面瑕疵由于受到光源、光照方式、图像采集方式等因素的影响，使得图像缺陷边缘的灰度有较宽的过渡区，不是理想的阶跃型边缘，形成了相对缓慢的过渡边缘即弱边缘，造成如气孔、疏松、裂纹等缺陷。

而工业生产中，现有的瑕疵检测技术一般能较完整检测出强边缘瑕疵，但是弱边缘瑕疵由于其灰度缓慢变化，所以较难被检测出。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：

针对现有的表面检测技术存在的检测不全面的问题，提供一种光缆表面弱边缘瑕疵检测方案，通过图像预处理对图像中难以检测出的弱边缘进行增强，最后成功检测出光缆表面的弱边缘瑕疵，以提高工业生产中光缆的生产质量。

本发明为解决上述技术问题，采用如下技术方案：

一种工业生产中对光缆表面瑕疵的检测方法，包括以下步骤：

A、读取图像数据，对图像数据进行预处理；

B、使用Scharr算子突出弱边缘并使其与原图像融合，对融合后的图像进行形态学开闭滤波；

C、使用最大熵阈值法分割图像，并对瑕疵轮廓进行搜索与拟合得出检测结果。

进一步的，本发明所提出的一种工业生产中对光缆表面瑕疵的检测方法，步骤A具体为：

(A1)读取图像数据，构造五维向量：

图像样本集表示一幅RGB彩色光缆图像，其中a_i表示一个像素点，a_i＝(p_i,q_i)是五维向量，s是样本空间维数，i＝1,2,…,n，n是样本个数，p_i＝(x_i,y_i)表示图像的坐标，q_i＝(b_i,g_i,r_i)表示图像的像素，其中r_i、g_i、b_i分别对应图像的RBG分量；

(A2)对图像数据进行预处理：

将RGB彩色光缆图像中所有点转换成其对应的灰度值，即将点a_i＝(p_i,q_i)经过公式(1)得到a′_i＝(p_i,gray_i),其中gray_i为与p_i对应的灰度值，

gray_i＝r_i*0.299+g_i*0.587+b_i*0.114 ⑴。