A robust surface defect detection method based on machine vision, including the following steps: Step 1: the input color image gray processing, get the gray image; step 2: when the damage of gray value in the image than the background color of the gray image is high; step 3: proposed binarization threshold optimization function to obtain the best threshold based on; step 4: the optimal threshold for image binarization based on contour detection; step 5: the value of the two images after. The invention provides a binarization threshold function optimization method to get the optimal threshold, compared to the traditional binarization operations such as iterative threshold method, Otsu method, Shuangfeng average method and the one-dimensional maximum entropy method has strong robustness, not only can accurately extract the damage location from the image containing surface defects in moreover, it can greatly reduce the damage does not contain false image for damage ratio. The invention has convenient parameter adjustment and simple realization process.
【技术实现步骤摘要】
一种鲁棒的基于机器视觉的表面缺陷检测方法技术邻域本专利技术属于图像处理领域,其涉及一种鲁棒的基于机器视觉的表面缺陷检测方法。
技术介绍
目前,由于机器视觉的普及,基于机器视觉的表面缺陷检测方法非常广泛,在计算机视觉及图像处理领域,图像的二值化处理方法是图像分析与识別最基本而很重要的研究内容之一,一般基于机器视觉的表面缺陷检测方法是通过二值化对图像进行检测。目前,图像的二值化方法较多,但是往往检测效果不佳。缺乏鲁棒性,往往只能针对一种检测对象表面,比如织物、金属和玻璃等等。常规二值化算法往往存在很大的错误检测率,经常在不含有损伤图像中错误检测出损伤。
技术实现思路
1.专利技术要解决的技术问题针对现有二值化检测算法往往只能针对一种检测对象表面,比如织物、金属和玻璃等的问题。同时为了降低常规二值化算法存在很大的错误检测率,本专利技术提供了一种鲁棒的基于机器视觉的表面缺陷检测方法。采用本专利技术的技术方案,可以满足绝大多数的材料表面缺陷的自动检测,大大方便了基于机器视觉表面缺陷检测的应用。2.技术方案为达到上述目的,本专利技术提供的技术方案为:一种鲁棒的基于机器视觉的表面缺陷检测方法,具体包括以下步骤:步骤1:灰度化处理。通过相机采集待检测表面图像,如果为彩色图像,先进行灰度化处理得到灰度图像I。步骤2:图像反色。如果损伤的灰度值高于背景值,灰度图像I进行反色操作。步骤3:阈值初始化。初始化二值化阈值t,并计算图像的概率统计值P0(t)。其中,pi为灰度值为i的概率,pi=ni/N,其中ni为图像中灰度值为i的像素点个数,N为整个图像像素点的个数。步骤4:计算图像的平均概 ...
【技术保护点】
一种鲁棒的基于机器视觉的表面缺陷检测方法,其特征在于,所属方法包括如下步骤:1:灰度化处理。通过相机采集待检测表面图像,如果为彩色图像,先进行灰度化处理得到灰度图像I。2:图像反色。如果损伤的灰度值高于背景值,灰度图像I进行反色操作。3:阈值初始化。初始化二值化阈值t,并计算图像的概率统计值P
【技术特征摘要】
1.一种鲁棒的基于机器视觉的表面缺陷检测方法,其特征在于,所属方法包括如下步骤:1:灰度化处理。通过相机采集待检测表面图像,如果为彩色图像,先进行灰度化处理得到灰度图像I。2:图像反色。如果损伤的灰度值高于背景值,灰度图像I进行反色操作。3:阈值初始化。初始化二值化阈值t,并计算图像的概率统计值P0(t)。其中,pi为灰度值为i的概率,pi=ni/N,其中ni为图像中灰度值为i的像素点个数,N为整个图像像素点的个数。4:计算图像的平均概率统计值u0(t)和u1(t).其中,u0(t)为图像的...
【专利技术属性】
技术研发人员:龙海生,常雪松,
申请(专利权)人:北京海风智能科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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