一种无规则缺陷图片模式识别与匹配方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种无规则缺陷图片模式识别与匹配方法及系统，包括：实时获取钢铁表面缺陷图像并选取缺陷分布；识别与匹配所述缺陷分布选取步骤得到的缺陷分布；显示匹配结果并进行关联分析。本发明专利技术可以提高缺陷分布特征的识别和分析能力，并可为缺陷图像进一步的分析、挖掘打好基础，适应企业提高产品质量和智能化的需要。且本发明专利技术可以推广到其他涉及到图像处理的领域，应用前景广泛。

A Method and System for Pattern Recognition and Matching of Irregular Defect Pictures

The invention provides a method and system for pattern recognition and matching of irregular defect pictures, including real-time acquisition of steel surface defect images and selection of defect distribution; identification and matching of defect distribution obtained by the selection steps of defect distribution; display of matching results and correlation analysis. The invention can improve the recognition and analysis ability of defect distribution characteristics, lay a good foundation for further analysis and excavation of defect images, and meet the needs of improving product quality and intellectualization of enterprises. The invention can be extended to other fields related to image processing and has broad application prospects.

【技术实现步骤摘要】
一种无规则缺陷图片模式识别与匹配方法及系统
本专利技术涉及图像识别及匹配技术，具体地，涉及一种钢铁表面无规则缺陷图片模式识别与匹配方法及系统。
技术介绍
钢铁在生产过程中会因为各种原因导致钢铁表面缺陷，这些缺陷可能会直接影响最终产品的性能和质量。因此，近年来相关行业用户对钢铁表面质量的要求越来越严格，钢铁的表面质量已经成为钢铁行业竞争的关键性指标。现有的钢铁表面缺陷检测大多数采用人工目视检测的方法，很难保证检测系统实时性和准确性的要求。近年来随着机器视觉技术的迅速发展，基于机器视觉的表面缺陷检测系统开始取代人工视觉完成一些工作。基于机器视觉的表面缺陷检测系统有着非接触和快速的优点，适用于高速、大批量、连续自动化生产，在实际应用中取得了较好的效果。但是，目前的钢铁表面缺陷检测还存在以下不足：对表面缺陷的检测均局限于钢铁表面缺陷检测和分类；对缺陷分布特征的分析局限于分布区域的识别，例如图1所示；对缺陷全流程追踪识别不足，不利于缺陷成因的分析；缺陷特征库和模板库均建立在单缺陷基础上，对有特定分布的多缺陷分析不足等。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种无规则缺陷图片模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无规则缺陷图片模式识别与匹配方法，其特征在于，包括：缺陷分布选取步骤：实时获取钢铁表面缺陷图像并选取缺陷分布；识别匹配步骤：识别与匹配所述缺陷分布选取步骤得到的缺陷分布；显示分析步骤：显示匹配结果并进行关联分析。

【技术特征摘要】
1.一种无规则缺陷图片模式识别与匹配方法，其特征在于，包括：缺陷分布选取步骤：实时获取钢铁表面缺陷图像并选取缺陷分布；识别匹配步骤：识别与匹配所述缺陷分布选取步骤得到的缺陷分布；显示分析步骤：显示匹配结果并进行关联分析。2.根据权利要求1所述的无规则缺陷图片模式识别与匹配方法，其特征在于，所述缺陷分布选取步骤包括：表面缺陷图像获取子步骤：根据选取工序、机组和时间范围，返回表面缺陷图像列表，实时获取表面缺陷图像或获取数据绘制表面缺陷图像；缺陷分布选取子步骤：实时响应选取缺陷分布的鼠标选取操作，获取选取的缺陷分布的部位并绘图显示；存储子步骤：将选取的缺陷分布存储至图片形态库。3.根据权利要求1所述的无规则缺陷图片模式识别与匹配方法，其特征在于，所述识别匹配步骤包括：识别匹配定义子步骤：根据使用场景及需求，确定匹配的范围和阈值，定义模式识别匹配规则；识别匹配执行子步骤：根据选取的缺陷分布及确定的模式识别匹配规则，调用识别与匹配功能进行匹配，返回匹配结果列表，并读取对应的图像数据。4.根据权利要求3所述的无规则缺陷图片模式识别与匹配方法，其特征在于，所述匹配的范围包括工序、机组和时间范围；所述阈值包括相似度；所述匹配结果列表包括图像编号、对应相似区域坐标及相似度。5.根据权利要求1所述的无规则缺陷图片模式识别与匹配方法，其特征在于，所述显示分析步骤包括：匹配结果显示子步骤：将所述识别匹配步骤中结果按照相似度降序排列，显示相似图像并标注匹配区域；匹配结果分析子步骤：关联选取的缺陷分布和匹配结果，查看匹配区域，对相同位置按上下工序进行对比，追踪产生缺陷的工序定位，分析缺陷产生的原因。...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁文静，陈玉柱，刘英林，
申请(专利权)人：上海宝信软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31