[发明专利]一种基于图像识别的表面缺陷识别方法

说明书

一种基于图像识别的表面缺陷识别方法。属于图像识别领域。现有的生产加工流水线上物体表面外观的检测通过肉眼直接观察的方式，存在工作量大、工作效率低的问题，且易出现错检、漏检的情况。一种基于图像识别的表面缺陷识别方法，采集表面缺陷图像作为样本，并进行数据扩充；之后通过中值滤波算法对表面缺陷图像进行去噪；之后以表面缺陷图像中采样点周围四个点中灰度值最大的作为该点的灰度值，进行缩放处理；之后提取表面缺陷图像中缺陷的轮廓以及表面缺陷图像与背景之间的轮廓，并将灰度图像转换为二值化的表面缺陷图像，之后对二值化表面缺陷图像进行图像分类；本发能进行物体表面的缺陷快速识别，且识别准确率高。

技术领域

本发明涉及一种智能图像识别方法，特别涉及一种基于图像识别的表面缺陷识别方法。

背景技术

随着科技进步，智能手机的使用量越来越多，普及率越来越高。艾媒咨询发布的《2017-2018中国智能手机市场研究报告》显示，截止到2017年底，中国手机网民用户达到7.68亿，智能手机用户规模达6.68亿。手机保护膜又称手机美容膜、手机贴膜，是可用于装裱手机机身、屏幕的一种冷裱膜。在中国，为了保护手机屏幕，90％以上的智能手机用户都习惯给自己的手机贴手机膜，2014年时手机保护膜的销量已经达到了5.54亿张。因此，每年手机保护膜的产量跟需求量十分巨大。然而，现行的手机保护膜制造行业内部对于外观，比如杂色点、刮伤、缺损、尘点、麻点、脏污、气泡等的检验，仍采用肉眼观察的方法，工作量大，且容易存在错检、漏检等情况。

除了手机生产线外，现有的生产加工流水线上物体表面外观的检测通过肉眼直接观察的方式，存在工作量大、工作效率低的问题，且易出现错检、漏检的情况。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的生产加工流水线上物体表面外观的检测通过肉眼直接观察的方式，存在工作量大、工作效率低的问题，且易出现错检、漏检的情况，而提出一种基于图像识别的表面缺陷识别方法。

一种基于图像识别的表面缺陷识别方法，所述的方法通过以下步骤实现：

步骤一、采集表面缺陷图像作为样本，并对采集的表面缺陷图像进行整体图像和细节图像的数据扩充，获得完整的表面缺陷图像的样本；其中，表面缺陷是指物体表面存在的杂色点、刮伤、缺损、尘点、麻点、脏污、气泡问题，所述的表面缺陷图像为二维图像；

步骤二、通过中值滤波算法对表面缺陷图像进行去噪；

步骤三、通过最近邻最值法，即以表面缺陷图像中采样点周围四个点中灰度值最大的作为该点的灰度值，对步骤二去噪后的表面缺陷图像进行缩放处理；

步骤四、对步骤三的缩放处理后的表面缺陷图像进行边缘检测确定，提取表面缺陷图像中缺陷的轮廓以及表面缺陷图像与背景之间的轮廓，并将灰度图像转换为二值化的表面缺陷图像，其中，背景是指生产线上的传送带，轮廓是指表面边框和表面上的缺陷这类具有位置；

步骤五、通过SVM分类器，对步骤四获得的二值化表面缺陷图像进行图像分类；SVM表示支持向量机，为support vector machine的缩写。

本发明的有益效果为：

本发明针对目前生产线表面缺陷识别的三个关键问题，提出了基于边缘检测的表面缺陷识别方法，重点解决正常与缺陷类别不平衡、高信噪比的图像去噪和高效率缺陷识别问题。通过采用RST的整体图像扩充和局部缺陷样本扩充了缺陷样本集合，保证缺陷样本特征提取完备性；在采集图像中加入多种噪声数据，对不同去噪方法进行对比分析后，选择了在峰值信噪比(PSNR)、均方误差(MSE)及结构相似性(SSIM)等指标表现良好的中值去噪方法，获得了较好去噪效果；提出了通过最近邻最值法进行图像缩放，提高了缺陷特征显著度，提高检测效率和检测能力，最后采用边缘检测和SVM相结合的方法实现了物体表面的缺陷快速识别，该方法的漏检率为零，达到了生产线上表面缺陷检测的工程要求。