The invention relates to a complex surface defect classification method based on Bias classifier, which comprises the following steps: S1, collecting surface images, S2, preprocessing the collected images, S3, and extracting ROI regions containing defective parts, and obtaining images.
【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯分类器的复杂曲面缺陷分类方法
本专利技术涉及缺陷检测的
,尤其涉及到一种基于贝叶斯分类器的复杂曲面缺陷分类方法。
技术介绍
视觉检测技术在表面缺陷自动检测领域得到了广泛应用。但传统的表面缺陷检测方法主要针对于规则平面无纹理的物体,而对于复杂曲面缺陷检测则涉及的不多。复杂曲面缺陷检测由于其复杂的几何形状特性,导致图像处理存在较大难度。之前已有相关文章研究过计算机视觉在曲面方面的应用,如文献Automatedsurfaceinspectionfordirectionaltextures[J].Image&VisionComputing和文献Anovelinternalthreaddefectauto-inspectionsystem[J].InternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology。但是不足的是,上述文献所述方法的检测效果均受限于待检表面的复杂程度,不适合复杂几何曲面的缺陷检测。如何在考虑工件表面复杂性的基础上,完成复杂几何曲面缺陷的检测并分类,成为生产复杂几何曲面物件(如皮革、曲面工件、塑料瓶、汽车引擎盖等)的厂家亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足,提供一种能有效检测出复杂几何曲面缺陷且检测精度高、实用性好的基于贝叶斯分类器的复杂曲面缺陷分类方法。为实现上述目的,本专利技术所提供的技术方案为:包括以下步骤:S1、采集曲面图像;S2、对采集到的图像进行预处理;S3、提取图像中包含缺陷部分的ROI区域,得到图像S4、对图像进行曲面拟合,得到 ...
【技术保护点】
一种基于贝叶斯分类器的复杂曲面缺陷分类方法,其特征在于:包括以下步骤:S1、采集曲面图像;S2、对采集到的图像进行预处理;S3、提取图像中包含缺陷部分的ROI区域,得到图像
【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯分类器的复杂曲面缺陷分类方法,其特征在于:包括以下步骤:S1、采集曲面图像;S2、对采集到的图像进行预处理;S3、提取图像中包含缺陷部分的ROI区域,得到图像S4、对图像进行曲面拟合,得到拟合图B;S5、将图像与拟合图作差分处理,得到ROI区域中存在的缺陷信息;S6、突出缺陷部分;S7、构建贝叶斯分类器;S8、在线检测并分类。2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯分类器的复杂曲面缺陷分类方法,其特征在于:所述步骤S2图像预处理包括图像灰度化与中值滤波。3.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯分类器的复杂曲面缺陷分类方法,其特征在于:所述步骤S3提取图像中包含缺陷部分的ROI区域的步骤如下:S3-1、采用迭代法计算评价阈值T',具体为:S3-1-1、由灰度直方图求取图像灰度均值T,记为初始阈值;S3-1-2、使用T分割图像;将图像分为灰度值大于T的所有像素集合G1和灰度值小于T的所有像素集合G2;S3-1-3、计算G1和G2集合内的像素的平均灰度值μ1和μ2;S3-1-4、将1/2(μ1+μ2)作为一个新的阈值T';S3-1-5、重复步骤S3-1-2~S3-1-4,直到连续迭代中两个T'的差值比预先给定的参数值小为止;S3-2、利用评价阈值T'提取包含缺陷部分的ROI区域:分析图像中的所有像素点,若待检图像中像素点灰度值小于阈值T',视其为背景点或非检测区域点,剔除该像素点;反之,视为检测对象上检测区域中的点,保留该像素点;待检测图像A(Xi,Yi,Zi)提取ROI后得到只含待检测区域的新图像其中,Xi,Yi为像素点坐标,Zi表示该像素点灰度值。4.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯分类器的复杂曲面缺陷分类方法,其特征在于:所述步骤S4曲面拟合具体为:采用最小二乘法构建拟合函数Z=F(X,Y);将图像中像素点的坐标Xi,Yi与灰度值Zi作为拟合函数Zi=f(Xi,Yi)的样本数据,得到拟合函数Z=F(X,Y)与待检测区域拟合图最小二乘法拟合的解法为:对于待测图像上的样本点(Xi,Yi,Zi),在函数空间找一个函...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈振州,张平,张美杰,尹志锋,汪南辉,
申请(专利权)人:广东工业大学,
类型:发明
国别省市:广东,44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。