[发明专利]一种灭弧栅片表面缺陷的检测方法

权利要求书

1.一种灭弧栅片表面缺陷的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取灭弧栅片的原始图像，并对所述原始图像进行预处理，得到预处理后的目标图像；

步骤S2、将所述目标图像处理成具有x，y方向的梯度直方图，并确定出所述梯度直方图的特征向量，且将所述梯度直方图的特征向量与预设的Gabor滤波器进行卷积处理后，得到具有Gabor特征的图像及其对应的特征向量，进一步采用主成分分析法对所述具有Gabor特征的图像的特征向量进行提取；

步骤S3、将从所述具有Gabor特征图像中提取出的特征向量，导入预设的卷积神经网络模型中，计算出所述灭弧栅片表面各缺陷的概率；

所述步骤S2具体包括：

通过核[-1，0，1]、[-1，0，1]^-1与所述目标图像进行卷积处理，得到在x、y方向上分别对应的梯度向量g_x(x，y)和g_y(x，y)，并根据所得到的梯度向量g_x(x，y)和g_y(x，y)，计算出梯度向量长度M和角度ρ；

将所述目标图像栅格化，利用8×8像素组成一个单元划分图像，并以单元内像素梯度向量长度为y轴、方向为x轴绘制单元直方图；

利用2×2单元组成一个块划分图像，并将单元直方图连接起来组成块直方图作为所述梯度直方图，并进一步确定出所述梯度直方图的特征向量；

创建多个Gabor滤波器，并将所述梯度直方图的特征向量与所创建的多个Gabor滤波器进行卷积处理后，获得具有Gabor特征的图像及其对应的特征向量；

采用主成分分析法对所述具有Gabor特征的图像的特征向量进行降维并提取。

2.如权利要求1所述的灭弧栅片表面缺陷的检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

将所述原始图像转换成灰度图像，并采用非局部均值算法对所述灰度图像进行滤波去噪处理，且进一步对所述滤波去噪处理后的灰度图像进行阈值化处理；

采用边缘追踪的方式找出所述阈值化处理后的灰度图像所对应的多个轮廊；

求解每一个轮廊的面积并确定每一个轮廊面积的极大值，且进一步根据所求解的每一个轮廊面积的极大值，创建轮廊的可倾斜矩形框；

对所创建的轮廊的可倾斜矩形框进行裁剪，得到目标图像。

3.如权利要求1所述的灭弧栅片表面缺陷的检测方法，其特征在于，所述多个Gabor滤波器G(x,y)均由高斯核函数乘以正弦波组成，可根据频率及方向角度进行设定；其中，f为正弦波频率，θ为正弦波的旋转角度，γ与η分别为高斯核函数的长轴与短轴带宽，j为复数单位；通过改变正弦波频率和旋转角度可以得到不同尺度和角度的滤波器。

4.如权利要求1所述的灭弧栅片表面缺陷的检测方法，其特征在于，所述灭弧栅片表面缺陷包括油污、凹坑及划痕。