一种钢板缺陷识别方法技术

本发明专利技术涉及图形数据识别技术领域，具体涉及一种钢板缺陷识别方法。该方法包括：对包含缺陷的钢板表面图像进行预处理获得灰度图；将灰度图划分为预设尺寸的正方形的图像块，利用所述图像块的综合特征获得缺陷判断器；获得灰度图像中的独立块记为初始独立块，对初始独立块进行持续的划分，得到像素数量小于预设阈值的缺陷像素块；获得合并块，将所有合并块组成不同类型的待分解图形；对不同类型的待分解图形分别利用对应的图形分解方法进行持续的分解，最终得到缺陷像素块；提取缺陷像素块中的钢板缺陷区域。本发明专利技术根据钢板缺陷的纹理和灰度特征得到的钢板缺陷区域的较为精确的估计范围，提高了后续对缺陷进行识别分类的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种钢板缺陷识别方法


[0001]本专利技术涉及图形数据识别
，具体涉及一种钢板缺陷识别方法。

技术介绍

[0002]钢板的应用在现在的社会中随处可见，其用途也非常广泛，化工、机械制造、航空航天、汽车、家电等行业对其都有很大的需求量，因此对钢板的质量要求也是越来越严格，作为钢铁行业的主要产品，钢板在生产时由于生产工艺、生产环境、生产设备故障等原因，在钢板的表面会出现不同类型的缺陷，这些缺陷不仅仅会影响钢板的外观，同时会限制钢板的用途，严重的可能会直接报废，这样就会降低钢板生产厂家的经济效益。
[0003]钢板表面的缺陷在空间位置的分布随机和形态结构比较复杂，采用人工检测的方法很难对钢板表面的缺陷进行精确的分割，随着图像处理技术的发展，利用图像处理的阈值分割、边缘检测、形态学处理检测表面缺陷，这一类算法针对正常区域与缺陷区域灰度值变化较为明显且缺陷区域分布比较离散的情况有着很好的效果，但是对于不同类型的缺陷区域分布比较密集的情况，效果并不是很好，并不能准确的将钢板表面的各缺陷区域分割并识别出来。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种钢板缺陷识别方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种钢板缺陷识别方法：对包含缺陷的钢板表面图像进行预处理获得灰度图；将灰度图划分为预设尺寸的正方形的图像块，基于每个图像块的灰度直方图和灰度共生矩阵获得各图像块的综合特征，并利用所述各图像块的综合特征获得存在缺陷的图像块作为缺陷块；利用所述各图像块的综合特征获得缺陷判断器；将存在缺陷且与其他存在缺陷的图像块没有重合边的图像块记为独立块，将与其他存在缺陷的图像块有重合边的缺陷块记为合并块；将灰度图像中的独立块记为初始独立块，将初始独立块均匀划分为四个为正方形的一级块，将四个一级块中的独立块记为一级独立块，对一级独立块继续划分，获得二级独立块，继续划分直至最后获取的独立块中像素数量小于预设阈值，或者出现合并块，停止划分；将像素数量小于预设阈值的独立块作为缺陷像素块；当出现合并块停止划分时，将所有合并块组成不同类型的待分解图形；对不同类型的待分解图形分别利用对应的图形分解方法进行分解，分别获得不同的子块，利用缺陷判断器筛选缺陷子块；将存在重合边的缺陷子块合并为待分解图形，继续利用对应的图形分解方法进行分解，得到一级子块并筛选出存在缺陷的一级缺陷子块，直至灰度图中存在缺陷的子块占据所有子块的数目的比值达到最大，或者最后获取的子块中像素数量小于预设阈值，停止划分，得到缺陷像素块；提取缺陷像素块中的钢板缺陷区域。
[0005]优选地，对包含缺陷的钢板表面图像进行预处理获得灰度图包括：将钢板表面图
像灰度化并利用直方图均衡化对灰度化后的图像进行增强获得灰度图。
[0006]优选地，基于每个图像块的灰度直方图和灰度共生矩阵获得各图像块的综合特征包括：基于每个图像块的灰度直方图获得图像块的灰度特征，包括灰度方差、灰度均值、峭度、歪度、熵和能量；基于图像块的灰度共生矩阵获得图像块的纹理特征，包括能量、熵值、对比度和逆差距；所述纹理特征和灰度特征组成特征向量作为图像块的综合特征。
[0007]优选地，利用所述各图像块的综合特征获得存在缺陷的图像块作为缺陷块包括：基于各图像块的综合特征进行聚类将图像块分为两类，其中图像块数量较多的一类为不存在缺陷的图像块；图像块数量较少的一类为存在缺陷的图像块，将存在缺陷的图像块作为缺陷块。
[0008]优选地，利用所述图像块的综合特征获得缺陷判断器包括：利用LDA算法对不存在缺陷的图像块和缺陷块的综合特征进行处理，获得权向量和权阈值，基于所述权向量和权阈值获得缺陷判断器。
[0009]优选地，当出现合并块停止划分时，将所有合并块组成不同类型的待分解图形包括：初始独立块划分得到的四个一级块中若只有两个合并块，则两个合并块组成的图形为一种类型的待分解图形，记为第一图形；初始独立块划分得到的四个一级块中若只有三个合并块，则三个合并块组成的图形为一种类型的待分解图形，记为第二图形；若初始独立块划分得到的四个一级块全为合并块，则四个合并块组成一种类型的待分解图形，记为第三图形。
[0010]优选地，对不同类型的待分解图形分别利用对应的图形分解方法进行分解包括：对于第一图形，获得过两个合并块的中心点的直线交第一图形两个长边的线段对第一图形进行分解；对于第二图形，利用过三个合并块的中心点的水平方向上的直线和竖直方向上的直线对第二图形进行分解；利用过四个合并块的中心点的水平方向上的直线和竖直方向上的直线对第三图形进行分解。
[0011]优选地，将存在重合边的缺陷子块合并为待分解图形包括：存在重合边的缺陷子块合并为待分解图形时，优先级别分别为合并为第三图形大于合并为第一图形，合并为第一图形大于合并为第二图形；其中，在将存在重合边的缺陷子块合并为待分解图形时，若不能合并为第一、第二和第三图形，利用存在重合边的缺陷子块相邻的不存在缺陷的子块进行填补，将填补后形成的图形再分解为第一、第二或第三图形。
[0012]优选地，提取缺陷像素块中的钢板缺陷区域包括：对缺陷像素块进行直方图均衡化处理，利用显著性FT算法对直方图均衡化后的缺陷像素块处理获得钢板缺陷区域。
[0013]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术通过对包含缺陷的钢板表面图像的灰度图进行划分获得预设尺寸图像块，同时基于图像块的综合特征获得缺陷判断器判断是否含有缺陷；对独立的图像块和可以合并的图像块不断的进行块的划分，同时独立块和可以合并的图像块合并的待分解图形的划分方法不同，不同的待分解图形对应的图像分解方法不同，提高了图像块划分时的精细程度，在划分的过程中不断的缩小块的尺寸，使得缺陷区域能够占据块的大部分面积，在后续根据现有技术提取缺陷区域时，能够快速准确的将钢板缺陷区域从缺陷像素块中分割出来，同时，解决了两个缺陷区域较近的情况不易分割的问题。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0015]图1为本专利技术提供的一种钢板缺陷识别方法的方法流程图。
具体实施方式
[0016]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出一种钢板缺陷识别方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0017]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0018]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种钢板缺陷识别方法的具体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢板缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括：对包含缺陷的钢板表面图像进行预处理获得灰度图；将灰度图划分为预设尺寸的正方形的图像块，基于每个图像块的灰度直方图和灰度共生矩阵获得各图像块的综合特征，并利用所述各图像块的综合特征获得存在缺陷的图像块作为缺陷块；利用所述各图像块的综合特征获得缺陷判断器；将存在缺陷且与其他存在缺陷的图像块没有重合边的图像块记为独立块，将与其他存在缺陷的图像块有重合边的缺陷块记为合并块；将灰度图像中的独立块记为初始独立块，将初始独立块均匀划分为四个为正方形的一级块，将四个一级块中的独立块记为一级独立块，对一级独立块继续划分，获得二级独立块，继续划分直至最后获取的独立块中像素数量小于预设阈值，或者出现合并块，停止划分；将像素数量小于预设阈值的独立块作为缺陷像素块；当出现合并块停止划分时，将所有合并块组成不同类型的待分解图形；对不同类型的待分解图形分别利用对应的图形分解方法进行分解，分别获得不同的子块，利用缺陷判断器筛选缺陷子块；将存在重合边的缺陷子块合并为待分解图形，继续利用对应的图形分解方法进行分解，得到一级子块并筛选出存在缺陷的一级缺陷子块，直至灰度图中存在缺陷的子块占据所有子块的数目的比值达到最大，或者最后获取的子块中像素数量小于预设阈值，停止划分，得到缺陷像素块；提取缺陷像素块中的钢板缺陷区域。2.根据权利要求1所述的一种钢板缺陷识别方法，其特征在于，所述对包含缺陷的钢板表面图像进行预处理获得灰度图包括：将钢板表面图像灰度化并利用直方图均衡化对灰度化后的图像进行增强获得灰度图。3.根据权利要求1所述的一种钢板缺陷识别方法，其特征在于，所述基于每个图像块的灰度直方图和灰度共生矩阵获得各图像块的综合特征包括：基于每个图像块的灰度直方图获得图像块的灰度特征，包括灰度方差、灰度均值、峭度、歪度、熵和能量；基于图像块的灰度共生矩阵获得图像块的纹理特征，包括能量、熵值、对比度和逆差距；所述纹理特征和灰度特征组成特征向量作为图像块的综合特征。4.根据权利要求1所述的一种钢板缺陷识别方法，其特征在于，所述利用所述各图像块的综合特征获得存在缺陷的图像块作为缺陷块包括：基于各图像块的综合特征进...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑微，
申请(专利权)人：启东谷诚不锈钢制品有限公司，
类型：发明
国别省市：