[发明专利]工件表面缺陷检测方法和装置

摘要

本发明公开了一种工件表面缺陷检测方法，将输入的工件的图像转换为灰度图像之后进行二值化处理之后提取所述工件的轮廓，并提取所述工件的灰度图像，通过对灰度图像进行滤波处理，过滤掉所述工件的所述表面的竖直方向上以及与水平方向成5度夹角的条形纹理之后，进行边缘锐化处理再进行自适应二值化处理之后获得轮廓图像，使用预设尺寸大小的patch进行轮廓检测处理，从而获得对应的特征向量，带入预先训练好的SVM模型进行判别运算，并输出所述判别运算的结果，因此可以准确快速的提取所述工件的对应范围的图像，大大减少后续处理过程的运算量，同时也可以避免干扰，提高判别的准确度的同时也提高了鲁棒性。

主权项

工件表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：将输入的表面具有竖直方向上的条形纹理和与水平方向上成5度夹角的条形纹理的工件的图像II转换为灰度图像IG之后进行二值化处理，从而获得将工件从背景分离的二值化图像IB，其中，所述工件的所述表面具有竖直方向上的所述条形纹理与所述图像II的竖直方向重合；从所述二值化图像IB之中提取所述工件的轮廓Fi，并根据所述轮廓Fi从所述灰度图像IG之中提取所述工件的灰度图像IGi；通过对所述工件的所述灰度图像IGi进行滤波处理，过滤掉所述工件的所属表面的所述竖直方向上的条形纹理与所述水平方向上成5度夹角的所述条形纹理之后获得滤波后图像BGi；对所述图像BGi进行边缘锐化处理获得边缘锐化图像EGi之后再进行自适应二值化处理之后获得轮廓图像DGi；使用预设尺寸大小的patch对所述轮廓图像DGi进行轮廓检测处理，从而获得每个所述patch所对应的特征向量Vij，并将所有所述工件特征向量Vij所进行归一化并组成特征向量集合Vi，其中，所述下标j为所述特征向量在所述特征向量集和Vi之内的序号；将所述特征向量集合Vi之中的每个特征向量Vij带入预先训练好的SVM模型进行判别运算，并输出所述判别运算的结果，其中，所述SVM模型的判别结果包括正常和缺陷这两种判别结果类型。