[发明专利]一种基于机器视觉的螺纹钢表面缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种螺纹钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取螺纹钢原始图像并进行预处理；

对预处理后的原始图像进行图像分割和裁剪，得到螺纹钢区域图像；

对所述螺纹钢区域图像进行霍夫变换直线检测，根据直线检测结果进行正侧面的区分；

对正面图像或侧面图像执行缺陷检测,对正面图像执行缺陷检测包括：

对于正面图像，进行亚像素边缘检测，获取上、下边缘所在区域和中间区域；

对于上、下边缘所在区域，分别生成其最小外接矩形，基于最小外接矩形裁剪原始图像得到上、下纵肋区域图像；

对于上、下纵肋区域图像，分别进行全局阈值处理，采用矩形结构元素进行形态学开操作，根据区域的凸度特征确定缺陷所在区域；

对于中间横肋区域图像，利用模板匹配法查找每个横肋所在位置，并获取每个横肋的中心点坐标、角度和半径；在每一个匹配到的横肋处生成一个与该横肋中心点和方向一致，且长轴、短轴大于横肋半径的椭圆区域，相邻椭圆区域间部分重叠，基于这些椭圆区域裁剪原始图像，得到每个横肋对应的横肋区域图像；

对于每个横肋区域图像，首先利用canny算子进行边缘检测，对其边缘振幅图像进行阈值分割，提取连通分量，根据面积和圆形度确定缺陷所在区域；

在原始图像中标记识别出的缺陷，并进行可视化。

2.如权利要求1所述一种螺纹钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，所述预处理包括：采用低通掩模增强图像对比度；采用均值滤波对图像进行平滑滤波处理。

3.如权利要求1所述一种螺纹钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，对预处理后的原始图像进行图像分割和裁剪包括：

基于自动阈值分割和连通域选择得到螺纹钢整体所在区域；

求取所述区域的最小外接矩形的方向和中心点的行列坐标；

根据最小外接矩形的方向和中心点位置计算刚性仿射变换矩阵；

基于所述仿射变换矩阵对原始图像和所述最小外接矩形进行旋转校正；

基于校正后的最小外接矩形，裁剪校正后的原始图像，得到螺纹钢区域图像。

4.如权利要求1所述一种螺纹钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，进行正侧面的判断包括：

对于螺纹钢区域图像，进行边缘检测；

基于霍夫变换算子检测边缘图像中的直线；

根据螺纹钢正面图像和侧面图像中可检测到的共线直线位置范围不同，对正面、侧面图像进行区分。

5.如权利要求1所述一种螺纹钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，对侧面图像执行缺陷检测包括：

对侧面图像进行傅里叶变换，转换到频域空间；

构造带阻滤波器，对侧面图像进行卷积，卷积后进行傅里叶反变换，转换到空间域；

基于掩模对空间域图像进行对比度增强，然后执行阈值分割；

基于连通区域的面积和圆形度特征提取缺陷区域。

6.如权利要求1所述一种螺纹钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，在原始图像中标记识别出的缺陷包括：

对于每个缺陷区域，得到区域的面积和中心点的行列坐标；

从区域生成亚像素轮廓，并采用圆近似所述亚像素轮廓；

在原始图像中标记缺陷所在区域的面积和位置。