[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

说明书

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，属于轮胎图像的无损检测技术领域。它包括以下步骤：1、获取轮胎X射线缺陷图像数据集；2、轮胎X射图像分割预处理；3、提取胎肩和胎侧特征；4、轮胎X射线增强预处理；5、计算最大边缘信息确定缺陷位置；6、轮胎缺陷提取模型表现评估。本发明提出了一种基于形态学分析的轮胎X射线图像缺陷提取方法，提高了缺陷识别和定位的准确度；该方法利用图像分割和图像增强，增强了轮胎各部分的边界并进行了准确划分，对胎肩和胎侧区域进行缺陷识别和提取；基于数学形态学方法很好地消除了规则底纹以及小噪声，修复了规则底纹的某些断口，提高了缺陷的提取效果。

技术领域

本发明属于轮胎图像的无损检测技术领域，具体涉及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。

背景技术

轮胎行业随着汽车的普及得到了极大的发展，但是因轮胎缺陷而导致的交通事故占到了40％以上。轮胎生产过程中产生的缺陷根据成因不同可以分为内部杂质、气泡、开线等，由于技术的限制，缺陷往往是不可避免的。

X射线检测结果直观可靠，成像便于长期保存，作为图像检测的数据来源，被广泛的用于轮胎无损检测中。但是，轮胎X射线图片具有底纹复杂、噪声多的特点，现有方法一般同时只能针对一种缺陷且提取速率偏慢。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明的目的在于提供一种基于形态学分析的轮胎X射线图像缺陷提取方法，以实现快速、可同时识别大部分纹理类及灰度类缺陷的自动化检测的目的。

本发明提供如下技术方案：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，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。

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；