[发明专利]一种基于螺旋相衬滤波算法的光度立体瑕疵检测方法

说明书

本发明公开了一种基于螺旋相衬滤波算法的光度立体瑕疵检测方法，包含数据采集部分和数据处理部分；数据采集部分包含：将光源发出的光倾斜入射到朗伯反射物体表面形成漫反射；物体瑕疵需求分辨率，计算所需物镜的合适倍率及相机尺寸；物镜和相机组拍摄并保存反射光强度图像；将光源分别放置在物体的多个方位上倾斜照射物体，采集得到多个方位上相应的多幅反射光强度图。本发明：1、在光度立体算法中加入螺旋相称滤波，瑕疵位置边缘得到增强，去除了物体表面背景，避免了背景干扰，增强了图像对比度。2、相比现有的阈值分割背景与瑕疵方法，本发明具有更明显的去除背景效果。3、引入了伽马压缩对图像进行处理，图像更平滑，补偿人类视觉特性。

技术领域

本发明涉及相位成像领域的螺旋相衬滤波算法、机器视觉中的光度立体算法领域，尤其涉及一种基于螺旋相衬滤波算法的光度立体瑕疵检测方法。

背景技术

上个世纪，为了能够对物体进行无标记成像，泽尼克发展了相衬显微成像技术，Gabor提出全息术，研究人员将相衬显微，全息术结合发展出了螺旋相衬滤波成像方法，这种无标记技术产生的图像中包含了物体厚度和表面结构的折射率信息，增强并突出了物体表面结构边缘，去除并均衡了表面背景，使表面结构边缘与背景具有较高的对比度，同时也避免了强背景所带来的背景干扰。

近年来，从图像中捕捉物体的“外观”已经变得越来越重要。所谓“外观”，一般指的是一个模型，它能够预测物体在所有可能的视野和照明条件下的图像。要充分采样一个物体的外观，因为它在形状和反射率上确实是任意变化的，需要从各种视图和光源组合的图像，这在大多数情况下是不切实际的。幸运的是，现实世界中的对象通常表现出规律性，可以利用这些规律性大幅减少所需图像的数量。因此，选择有效的(或接近有效的)约束条件，并且强大到足以在实际系统中使用，这对于外观捕获至关重要。目前，有光度立体视觉检测工作已经表明，在已知的光照条件下，相机视角确定，从变化的图像中恢复一个明确的外观模型是可行的。这是一个重要的特殊情况下的外观捕捉，因为它仅依靠光度线索，避免解决对应问题。这也很重要，因为这种明确的外观模型已经被证明对视觉任务很有用，比如瑕疵检测。然而在瑕疵检测领域，通过光度立体方法处理后的图像所需求的是背景消除且均衡平滑，只突出瑕疵位置，背景与瑕疵位置形成最鲜明的对比度。为实现这一目的的一般做法是通过设置阈值来分离背景与瑕疵，但这种方式有时会由于背景与瑕疵的像素值相近而造成误判，将背景与瑕疵不能完整分离。因此，迫切需要一种基于螺旋相衬滤波算法的光度立体瑕疵检测方法，以解决现有技术中存在的这一问题。

为了解决上述技术问题，特提出一种新的技术方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于螺旋相衬滤波算法的光度立体瑕疵检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于螺旋相衬滤波算法的光度立体瑕疵检测方法，包含数据采集部分和数据处理部分；

所述数据采集部分包含下述步骤：

步骤a，将光源发出的光倾斜入射到朗伯反射物体表面；

步骤c，入射的光在物体表面形成漫反射；

步骤c，统计物体瑕疵需求分辨率，根据需求的分辨率，计算所需镜头倍率及相机像素数；

步骤d，将镜头与相机组合放置在物体的正上方形成正交投影收集携带物体表面结构信息的反射光；

步骤e，将相机与计算机相连接，通过计算机上的相机软件拍摄并保存反射光的强度图；

步骤f，将光源分别放置在物体的多个方位上倾斜照射物体，重复多次步骤a至步骤e，采集得到多个方位上相应的多幅反射光强度图。

优选地，所述数据处理部分包含下述步骤：