基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法、装置、设备、可读存储介质，包括：采集待检测纸张的表面图像；对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，获取所述表面图像的显著图；利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积；根据所述特征区域面积和预设缺陷面积阈值的比较结果，判断所述待检测纸张是否存在缺陷。本发明专利技术所提供的方法、装置、设备、可读存储介质，提高了纸张表面质量检测的效率和准确性。

Method and device for detecting surface defects of paper based on visual saliency

The invention discloses a paper surface defect detection method, device, device and readable storage medium based on visual saliency, including: collecting the surface image of the paper to be detected; pretreating the surface image of the paper to be detected, obtaining the saliency image of the surface image; and using dynamic threshold segmentation method. The saliency map is thresholded so as to extract the saliency region features of the saliency map, thereby calculating the feature region area of the saliency map, and judging whether there is a defect in the paper to be detected according to the comparison result of the feature region area and the preset defect area threshold. The method, device, equipment and readable storage medium provided by the invention improve the efficiency and accuracy of paper surface quality detection.

【技术实现步骤摘要】
基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法及装置
本专利技术涉及纸张表面检测
，特别是涉及一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法、装置、设备以及可读存储介质。
技术介绍
由于纸张的生产中可能出现纸病的种类很多，例如蚊虫、黑点、污点、破洞、纸浆块、纸浆点等问题，因此纸张表面的缺陷检测对于很多生产过程的质量控制是很重要的。传统的人工抽样检测纸张表面质量的方法，效率低下，很容易造成漏检，误检，已经不满足快速生产的需要。综上所述可以看出，如何提高纸张表面检测的效率和准确度是目前有待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，以解决现有技术中人工检测纸张表面质量的效率低下的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法，包括：采集待检测纸张的表面图像；对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，获取所述表面图像的显著图；利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积；根据所述特征区域面积和预设缺陷面积阈值的比较结果，判断所述待检测纸张是否存在缺陷。优选地，所述对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，获取算所述表面图像的显著图包括：采用均值滤波对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，利用视觉显著性模型得到所述表面图像的显著图。优选地，所述利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积包括：利用halcon算法的动态阈值分割算法对所述显著图进行快速阈值分割；提取分割后的显著图的显著区域特征，所述显著区域特征为所述待检测纸张的缺陷特征，计算所述缺陷特征的面积S。优选地，所述根据所述特征区域面积和预设缺陷面积阈值的比较结果，判断所述待检测纸张是否存在缺陷包括：根据预设的纸张表面质量要求设定缺陷面积阈值St，比较S和St的大小，得到所述待检测纸张的判定结果：其中，R＝0表示所述待检测纸张无缺陷，R＝1表示所述待检测纸张存在缺陷。优选地，所述采集待检测纸张的表面图像包括：利用CCD相机采集待检测纸张的表面图像。本专利技术还提供了一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的装置，包括：采集模块：用于采集待检测纸张的表面图像；预处理模块：用于对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，获取所述表面图像的显著图；提取模块：用于利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积；判断模块：用于根据所述特征区域面积和预设缺陷面积阈值的比较结果，判断所述待检测纸张是否存在缺陷。优选地，所述预处理模块具体用于：采用均值滤波对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，利用视觉显著性模型得到所述表面图像的显著图。优选地，所述利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积包括：利用halcon算法的动态阈值分割算法对所述显著图进行快速阈值分割；提取分割后的显著图的显著区域特征，所述显著区域特征为所述待检测纸张的缺陷特征，计算所述缺陷特征的面积S。本专利技术还提供了一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法的步骤。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法的步骤。本专利技术所提供的基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法，利用视觉显著性模型对采集到的待检测纸张的表面图像进行处理，获取所述待检测纸张的表面图像的显著图；利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，从而提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域的面积；并比较所述特征区域的面积和预设缺陷面积阈值的大小，当所述特征区域的面积大于所述预设缺陷面积阈值时，判定所述待检测纸张的表面存在缺陷。视觉显著性模型是模仿人类的视觉注意机制建立的，人眼具有强大的图像理解和识别能力，即使是在极为复杂的环境下，也可以快速准确地感知目标物体；当海量视觉信息进入人眼，视觉系统根据任务需求选择场景信息中特定部分进一步分析，忽略其余不相关的视觉信息。本专利技术所提供的纸张表面缺陷检测方法利用视觉显著性模型对纸张表面进行检测，大大提高了纸张表面质量检测的效率和准确性。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，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他的附图。图1为本专利技术所提供的基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法的第一种具体实施例的流程图；图2为本专利技术所提供的基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法的第二种具体实施例的流程图；图3为本专利技术实施例提供的一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的装置的结构框图。具体实施方式本专利技术的核心是提供一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，提高了纸张表面质量检测的效率和准确性。传统的人工抽样检测纸张表面质量的方法，效率低下，很容易造成漏检，误检，已经不满足快速生产的需要。人眼具有强大的图像理解和识别能力，即使是在极为复杂的环境下，也可以快速准确地感知目标物体。当海量视觉信息进入人眼，视觉系统根据任务需求选择场景信息中特定部分进一步分析，忽略其余不相关的视觉信息。本专利技术将模仿人类的视觉注意机制建立的视觉显著性模型运用与纸张质量检测中，大大提高了纸张表面质量检测的效率和准确性。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参考图1，图1为本专利技术所提供的基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法的第一种具体实施例的流程图；具体操作步骤如下：步骤S101：采集待检测纸张的表面图像；在本实施例中，可以利用CCD相机采集待检测纸张的表面图像。步骤S102：对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，计算所述表面图像的显著图；步骤S103：利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积；步骤S104：根据所述特征区域面积和预设缺陷面积阈值的比较结果，判断所述待检测纸张是否存在缺陷。在本实施例中，对采集到的待检测纸张的表面图像进行预处理后，获取所述表面图像的显著图，利用动态阈值分割法分割所述显著图，从而提取所述显著图的显著区域特征，计算所述显著图的特征区域面积，根据所述特征区域面积判断所述待检测纸张是否存在缺陷。本实施例利用视觉显著性模型求解所述待检测纸张表面图像的显著区域特征，即纸张表面的蚊虫、黑点、污点、破洞、纸浆块、纸浆本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法，其特征在于，包括：采集待检测纸张的表面图像；对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，获得所述表面图像的显著图；利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积；根据所述特征区域面积和预设缺陷面积阈值的比较结果，判断所述待检测纸张是否存在缺陷。

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉显著性的纸张表面缺陷检测的方法，其特征在于，包括：采集待检测纸张的表面图像；对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，获得所述表面图像的显著图；利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积；根据所述特征区域面积和预设缺陷面积阈值的比较结果，判断所述待检测纸张是否存在缺陷。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，获得所述表面图像的显著图包括：采用均值滤波对所述待检测纸张的表面图像进行预处理后，利用视觉显著性模型得到所述表面图像的显著图。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用动态阈值分割法对所述显著图进行阈值分割，以便于提取所述显著图的显著区域特征，从而计算所述显著图的特征区域面积包括：利用halcon算法的动态阈值分割算法对所述显著图进行快速阈值分割；提取分割后的显著图的显著区域特征，所述显著区域特征为所述待检测纸张的缺陷特征，计算所述缺陷特征的面积S。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征区域面积和预设缺陷面积阈值的比较结果，判断所述待检测纸张是否存在缺陷包括：根据预设的纸张表面质量要求设定缺陷面积阈值St，比较S和St的大小，得到所述待检测纸张的判定结果：其中，R＝0表示所述待检测纸张无缺陷，R＝1表示所述待检测纸张存在缺陷。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集待检测纸张的表面图像包括：利用CCD相机采集待检测纸张的表面图...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈国栋，苏凡，王正，王振华，孙立宁，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32