[发明专利]一种磁光成像缺陷检测方法的阀值优化方法

摘要

本发明公开了一种磁光成像缺陷检测方法的阀值优化方法，通过对图像进行特殊的神经元节点选取，筛选出所有可能的局部阀值集合，对其中的阀值进行有效筛选，得到优质的可分割阀值，进而将图像进行有效分割，这样脱离了对材料的依赖性，对磁畴滤除方法奠定了坚实的基础，提高了磁光缺陷检测的速度，简化了检测模型，增强了缺陷检测识别能力，使得后期对缺陷的提取识别提供了有效的支撑。

主权项

1.一种磁光成像缺陷检测方法的阀值优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、采用磁光成像装置获取试件的磁光图像，并进行灰度化处理得到磁光灰度图；(2)、对磁光灰度图进行神经元选择处理(2.1)、设磁光灰度图的有效区域是半径为R的圆，从该圆的圆心按照定步长Δr沿半径方向标记像素点，每条半径标记结束后沿逆时针方向旋转定角度Δθ，再按照相同方法标记下一条半径，直到将整个圆标记完成；其中，设共标记n条半径，标记的第j条半径表述为R_j，j＝1,2,…,n；(2.2)、以初始半径r_o，定步长Δh依次画圆，共画m个圆；其中，Δh＝kΔr，k为常数，且满足等式r_o+(m‑1)Δh＝R，标记的第i个圆表示为Ф_i，i＝1,2,…,m；(2.3)、将所有圆和半径的交点标记为特征神经元节点，再将特征神经元节点组成一个矩阵，标记为[Ф_i，R_j]；其中，矩阵中的元素(Ф_i，R_j)表示第i行，第j个神经元的像素值；(:，R_j)表示第j列的所有神经元；(3)、搜索二值化阀值(3.1)、复制矩阵[Ф_i，R_j]，并标记为[Ф_i，R_j]_buf；(3.2)、计算矩阵[Ф_i，R_j]的第一列(:，R₁)的均值，记为M；遍历第一列中的每个元素(Ф_i，R₁)，若元素(Ф_i，R₁)对应的像素值大于M，则将元素(Ф_i，R₁)对应的像素值置为0，反之则置为1；(3.3)、对矩阵[Ф_i，R_j]的非第一列元素(Ф_i，R_j)进行处理(3.3.1)、如果处理的元素是第j列的第1个元素(Ф₁，R_j)，则计算参数A按如下公式：A＝0.5·ω·[(Φ₁,R_j‑1),(Φ₁,R_j‑1),(Φ₂,R_j‑1)]计算参数B按如下公式：其中，ω为权值向量；(3.3.2)、如果处理的元素是第j列的最后1个元素(Ф_m，R_j)，则计算参数A按如下公式：A＝0.5·ω·[(Φ_m‑1,R_j‑1),(Φ_m‑1,R_j‑1),(Φ_m,R_j‑1)]计算参数B按如下公式：(3.3.4)、如果处理的元素是第j列的非第一个和非最后一个元素(Ф_i，R_j)，则计算参数A按如下公式：A＝0.5·ω·[(Φ_i‑1,R_j‑1),(Φ_i,R_j‑1),(Φ_i+1,R_j‑1)]计算参数B按如下公式：(3.4)、计算A+B的值，再将A+B的值与阀值H进行比较，若(A+B)＜H，则将元素(Ф_i，R_j)对应的像素值置为0，否则置为1；(3.5)、判断第j列中的元素是否全部遍历结束，如果遍历未结束，则返回步骤(3.3)；若遍历结束，则令j＝j+1，再返回步骤(3.3)进行下一列的处理，直到将所有列遍历结束，得到由0、1组成的新矩阵[Ф_i，R_j]^*；(4)、将新矩阵[Ф_i，R_j]^*的每一列和矩阵[Ф_i，R_j]_buf中对应列进行点乘，并将点乘后每一列中的最大值存入列阀值集合T_tangential(j)；T_tangential(j)＝Max((:,R_j)^*·(:,R_j)_buf)(5)、同理，将矩阵[Ф_i，R_j]转置后，按照步骤(3)和(4)进行处理，得到行阀值集合T_ratial(i)；(6)、计算最优阀值T：(7)、利用最优阀值T对磁光灰度图进行二值化处理，若某一像素点的灰度值大于T，则将该像素点的灰度值设置为255，否则设置为0，从而得到了缺陷和斑点分割图像。