一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法
本专利技术涉及机器视觉与视频图像处理
，更具体地说，涉及一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法。
技术介绍
传统工业检测领域的瓶口缺陷检测多以人工肉眼检测为主，然而人眼视觉易疲劳导致漏检、误检，且人工成本较高，效率低，可靠性差，这与大规模集成工业化生产极不协调，利用计算机视觉和图像处理算法自动进行瓶口缺陷检测，能有效解决这一问题。目前，基于边缘检测的瓶口缺陷检测方法，如Canny边缘检测结合阈值化，由于瓶口缺陷尺寸很小，缺陷定义不明，易将边缘毛刺误判为缺陷或误将细小缺陷当作噪点干扰而滤除，即使采用优化阈值化方法也难以区分实际缺陷和图像边缘干扰，检测时间也较长。基于特征提取的方法检测瓶口缺陷，如连通域操作，环形瓶口定位等，具有较好的排除瓶口外边缘干扰的能力，但对亮色斑点鲁棒性较差；基于模板匹配的瓶口缺陷检测系统，计算量巨大，耗时过长，难以适应工业检测。为实现自动化瓶口缺陷检测，需要达到较高的时效性和可靠性，集成化程度高，并便于工业管理，据统计，仅有少部分算法达到工业检测要求，例如通过Sobel算子计算梯度的定位瓶口圆...
【技术保护点】
一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，其特征在于：对样本图像提取固定尺寸单元格、区块、窗口，通过计算窗口内像素点的梯度方向直方图获取样本图片特征向量，输入支持向量机进行训练，提取特征用于瓶口缺陷检测。
【技术特征摘要】
1.一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，其特征在于：对样本图像提取固定尺寸单元格、区块、窗口，通过计算窗口内像素点的梯度方向直方图获取样本图片特征向量，输入支持向量机进行训练，提取特征用于瓶口缺陷检测。2.根据权利要求1所述的一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，其特征在于：首先将瓶口圆环部分拉伸成矩形，再进行剪裁拼接以减小矩形的宽高差距，把修正后的矩形作为样本图片，对有缺陷和无缺陷样本图片分别进行Gamma校正，以规范化样本图像，将样本图片分割成多个窗口，分别统计窗口内的梯度方向直方图分布，得到特征向量，利用支持向量机形成分类器，用于后续瓶口图片的缺陷检测；然后，对待检测瓶口图像，通过梯度方向直方图求取每个检测窗口的特征向量，结合预先形成的分类器，判定当前窗口是否存在缺陷，对整幅瓶口图像统计缺陷个数并标识，判定当前瓶口是否为缺陷瓶口。3.根据权利要求1或2所述的一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，其特征在于：所述的特征向量的获取方法为：首先求取单元格内像素点(x,y)的梯度幅值G(x,y)，梯度角度θ(x,y)，绘制梯度方向直方图，形成特征向量，再对区块中的所有单元格特征进行合并，获取区块的特征向量，进行归一化，再将窗口内所有区块进行合并，获取窗口区域内的特征向量。4.根据权利要求3所述的一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，其特征在于：瓶口圆环部分拉伸成矩形的具体步骤为：1)在圆环中，角度为θ的扇形对应长度为α的圆弧，即每弧度圆心角对应圆弧长度为转换过程中，θ取2π，即整个圆环；2)瓶口圆环内外半径差为r，拉伸后的矩形宽度为r，高度为圆环外圆周长，原圆环内圆也被拉伸为外圆周长，缺失像素使用线性插值计算得出；3)对拉伸后的矩形瓶口进行纵向裁剪，裁剪长度为矩形高度的六分之一，再进行拼接，拼接后的矩形宽度为6r，高度为外圆周长的六分之一。5.根据权利要求3所述的一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，其特征在于：利用梯度方向直方图算法求取图像特征向量的具体步骤为：1)求取图像中点(x,y)的梯度幅值G(x,y)和方向θ(x,y)：Gx(x,y)＝I(x+1,y)+I(x-1,y)Gy(x,y)＝I(x,y+1)+I(x,y-1)其中，I(x,y)表示图像在某一像素点的灰度值，Gx(x,y)表示该像素点水平方向梯度幅值，Gy(x,y)表示该像素点竖直方向梯度幅值；2)然后计算每个直方图通道bink上的梯度分量Vk(x,y)：Vk(x,y)＝ΣG(x,y),θ(x,y)∈bink。6.根据权利要求5所述的一种基于梯度方向直方图的瓶口缺陷检测方法，其特征在于：进行瓶口缺陷检测的具体步骤如下：1)利用瓶口模板图像，训练学习用于缺陷检测的特征向量：以无缺陷瓶口的图像建立训练集，对各幅图像，计算单元格内所有像素点(x,y)的G(x,y)，θ(x,y)，规定图像的直方图通道数量为n，对...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵妍，梁振华，董蓉，朱明，朱加乐，李勃，史德飞，查俊，黄璜，周子卿，史春阳，陈和国，
申请(专利权)人：南京汇川图像视觉技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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