The invention discloses a method for detecting surface defects of products. This method adopts the passive detection method, that is, the method does not pay attention to the product surface defects or deficiencies and defects, but the removal of non defective areas in the process of image processing, leaving the defect image. First, this method uses OTSU algorithm for threshold segmentation, the original image grayscale image binarization; secondly, in order to remove the pseudo defects and background noise, the invention is provided with a defect threshold window epsilon, the two value image is two times segmentation; finally, in order to deal with the product image edge burr, the the invention proposes local inhibitory solution, so as to obtain the real defect image clearly. Passive detection method provided by the invention can not only reduce the computational complexity of the algorithm, improve the processing speed, but also remove the pseudo defect due to uneven illumination caused by burr formation, to achieve rapid and accurate detection of defects on the surface of the product.
【技术实现步骤摘要】
一种产品表面缺陷检测方法
本专利技术属于产品质量检测
,具体涉及一种产品表面缺陷检测方法。
技术介绍
随着生产和工艺的发展,人们对产品的外观质量也给予了更多的关注,主要有:①以产品外观质量作为价值依附的产品,如印刷、包装、工艺品等;②表面缺陷直接影响到产品的使用或深加工的产品,会给使用者或深加工客户带来极大的损失,如在光缆制造过程中,由于材料或工艺不当造成的光缆表面缺陷不仅降低了光缆的物理强度,也可能会导致光缆内部的损坏,从而会使光缆的光学性能发生变化,如光纤的色散损耗等。这就迫使产品制造商在产品出厂前进行更严格的质量管理控制,以在出厂前发现这些缺陷。从节约生产成本的角度来看,产品在线监测的质量管理方式能降低原材料消耗,减少人工成本。目前,国内针对产品的表面缺陷尚无成熟的在线检测解决方案;国外进口的检测设备不但价格昂贵,而且使用和操作风格与国内技术人员的使用习惯均存在较大差异,不利于其大范围的推广应用。因此,目前国内生产企业一般仍采用传统的、相对廉价的人工检测来进行产品表面缺陷的检测。传统的人工检测在实际使用中有很大局限性。首先,人工检测依赖于人的主观评价,受人的心情、思维以及照明等主客观因素的影响而具有很大的不稳定性、不可靠性和非标准型,给产品的质量控制带来了很多不稳定和不可靠的因素。其次,人眼无法实现产品高速生产时的在线缺陷检测,无法满足对生产质量的全过程在线实时监控的要求。因此,探索客观、有效、灵活、高速、可靠的质量控制方案,寻求新的产品表面缺陷检测方法来替代传统的人工检测成为许多企业迫切需要解决的问题之一。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服 ...
【技术保护点】
一种产品表面缺陷检测方法,其特征在于,包括图像分割算法和缺陷识别,其中:1)图像分割算法包括阈值分割和图像二值化:选取一个阈值进行图像二值化以区分图像的目标域和背景域,采用OTSU算法作为阈值分割算法将灰度图像转换成二值图像,假设图像的灰度级为L(G=0,1,......,L‑1),将图像中的像素按灰度级t划分为两类:C
【技术特征摘要】
1.一种产品表面缺陷检测方法,其特征在于,包括图像分割算法和缺陷识别,其中:1)图像分割算法包括阈值分割和图像二值化:选取一个阈值进行图像二值化以区分图像的目标域和背景域,采用OTSU算法作为阈值分割算法将灰度图像转换成二值图像,假设图像的灰度级为L(G=0,1,......,L-1),将图像中的像素按灰度级t划分为两类:C0为灰度级为0到t和C1为灰度级为t+1到L-1,则两类出现的概率分别为:假设整幅图像的灰度均值为μ,两类的灰度均值分别为μ0和μ1,那么两类之间的类间方差为:为了评估阈值的优劣,引入阈值评判函数:其中,当最大时,t*为将灰度图像转换为二值图像所需的最佳分割阈值;2)缺陷识别...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈晓红,刘宁,钱晨,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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