[发明专利]基于形态学分析的轮胎X射线图像缺陷提取模型构建方法

权利要求书

1.基于形态学分析的轮胎X射线图像缺陷提取模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取轮胎X射线缺陷图像数据集：运行X射线成像系统，X射线穿透轮胎后在成像系统上成像，所述成像数字化后导入到计算机中保存；

(2)轮胎X射图像分割预处理：对步骤(1)中获取的轮胎缺陷图像的像素大小进行调整，对调整后的图像进行分割,并对分割后的图像做标准化和二值化处理，减少拍摄时外界因素对图像质量的影响，利用数学形态学中的开操作，先腐蚀后膨胀，进一步减少噪声以平滑边缘；

(3)提取胎肩和胎侧特征：对步骤(2)中预处理后图像的像素进行分类标记，准确提取胎肩和胎侧部分作为增强对象；

(4)轮胎X射线增强预处理：对步骤(2)中预处理后的图像仅保留胎肩和胎侧信息进行标准化和二值化，同时利用闭操作和腐蚀操作消除背景加强缺陷；

(5)计算最大边缘信息确定缺陷位置：设置阈值N，提取所有黑点，逐一取点，判断所取黑点是否在已有缺陷组内，若所取黑点在已有缺陷组内，则判断下一个黑点，若所取黑点部在已有缺陷组内，则计算该黑点与离该黑点的最近黑点之间的距离，判断两黑点之间的距离是否小于阈值N，若两黑点之间的距离大于阈值X，则放弃该黑点，若两黑点之间的距离小于阈值X，则判断最近黑点是否在已有缺陷组内，若最近黑点在已有缺陷组内，则将黑点并入该缺陷组，若最近黑点不在已有缺陷组内，则将两个黑点新建缺陷组，计算每组缺陷组的缺陷面积，并进行排序，取最大面积的边缘信息为缺陷位置；

(6)轮胎缺陷提取模型表现评估：利用交并比IoU作为定位结果好坏的判断指标。

2.根据权利要求1所述的基于形态学分析的轮胎X射线图像缺陷提取模型构建方法，其特征在于所述步骤(2)的具体过程如下：

步骤2.1：将轮胎缺陷图像调整大小为a×b像素，其中，a表示以像素为单位下的图像尺寸的长度值，b表示以像素为单位下的图像尺寸的宽度值，然后将轮胎缺陷图像分割为a×像素大小，分n次进行检测，并对分割后的图像做标准化处理；

步骤2.2：对步骤2.1中标准化处理后的图像做二值化处理，以所有像素点像素值均值为阈值，使图像中像素点像素值大于阈值的部分转变为黑色，图像中像素点像素值小于阈值的部分变为白色；

步骤2.3：将步骤2.32中二值化处理后的图像做形状为正方形的开操作，先腐蚀后膨胀，消除图像中的噪声及小物体，具体公式如下：

式中B为核函数，A为原始集合，两者均是二维整数空间Z2的元素，$表示腐蚀操作，膨胀操作；

步骤2.4：做膨胀操作，进一步平滑边缘，减少边缘噪声，使界限更加清晰。

3.根据权利要求1或2所述的基于形态学分析的轮胎X射线图像缺陷提取模型构建方法，其特征在于所述步骤(3)的具体过程如下：

步骤3.1：对预处理后图像的每一个像素进行分类标记，白色记为True，黑色记为False，并统一保存；

步骤3.2：对于每一列，若标记为True的像素数量大于5％，则将该列判定为胎肩和胎侧部分，标记该列为1，否则为0；

步骤3.3：标记0的列像素与标记1的列像素之间的交界处为轮胎不同部位的分界，分割轮胎。

4.根据权利要求1或2所述的基于形态学分析的轮胎X射线图像缺陷提取模型构建方法，其特征在于所述步骤(4)的具体过程如下：

步骤4.1：取步骤(2)中预处理后的图像，利用对每列的标记值，将标记为0的列像素像素值全部转变为255置白，只保留胎肩和胎侧信息做后续检测；

步骤4.2：对图像做标准化，减少图像间的差异，然后进行二值化，取单列图像均值为阈值，为了同时检测多种缺陷，额外生成一张颜色翻转图；

步骤4.3：分别利用闭操作和腐蚀操作，修复规则底纹的断口，消除规则底纹以及小噪声，加强缺陷；然后合并二值化后的图像及其颜色翻转图像，对合并后的图像做膨胀操作去除小噪声。