一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法。该方法包括：计算每个低通滤波图的平均梯度，根据平均梯度随着初始半径增大的变化趋势得到截止频率；基于低频增益系数、高频增益系数、截止频率和频谱图中像素点到频谱图中心的距离构建高斯同态滤波器的传递函数；计算不同的低频增益系数对应的低频压制效果；计算不同的高频增益系数的高频提升效果；利用增强效果最大的组合内的高频增益系数和低频增益系数构建传递函数对频谱图滤波得到最优增强图；基于最优增强图得到增强灰度图，利用所述增强灰度图进行划痕检测。本发明专利技术能够排除光照的影响，准确的检测到金属件的表面的划痕缺陷。确的检测到金属件的表面的划痕缺陷。确的检测到金属件的表面的划痕缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法。

技术介绍

[0002]工业生产场景中，产品表面常常会出现划痕等缺陷，人工检测的效率低下且检测结果受观察能力制约，未成功检测到的缺陷出厂后会影响厂家的声誉及用户体验。随着计算机视觉的发展，产品表面缺陷检测多通过机器视觉完成。现有检测技术多对打光、相机分辨率和待检测部件与工业相机的相对位置要求非常高，但由于经费有限和环境局限，可能无法满足要求。为了检测到不均匀照明表面的划痕，技术有待进一步优化。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法：获取只包含金属件表面的灰度图；绘制灰度图的频谱图，以频谱图的中心为圆心，初始半径为半径作圆，将圆内的像素点像素值置为第一预设值，圆外的像素点置为第二预设值得到滤波图；按照固定间隔不断增大初始半径获得不同的滤波图；基于不同的滤波图与频谱图得到不同的低通滤波图；计算每个低通滤波图的平均梯度，根据平均梯度随着初始半径增大的变化趋势得到截止频率；基于低频增益系数、高频增益系数、截止频率和频谱图中像素点到频谱图中心的距离构建高斯同态滤波器的传递函数；固定高频增益函数为第一预设值，按照固定间隔不断增大低频增益系数，得到不同的低频增益系数，计算不同的低频增益系数对应的低频压制效果；固定低频增益系数为第二预设值，按照第一固定间隔不断增大高频增益系数得到不同的高频增益系数；计算不同的高频增益系数的高频提升效果；不同的高频增益系数和不同的低频增益系数相互组合得到不同组合，不同组合内高频增益系数的高频提升效果和低频增益系数对应的低频压制效果的乘积为不同组合的增强效果；利用增强效果最大的组合内的高频增益系数和低频增益系数构建传递函数对频谱图滤波得到最优增强图；基于最优增强图得到增强灰度图，利用所述增强灰度图进行划痕检测，优选地，基于不同的滤波图与频谱图得到不同的低通滤波图包括：分别将不同的滤波图与频谱图相乘并进行傅里叶逆变换得到不同的低通滤波图。
[0004]优选地，计算每个低通滤波图的平均梯度，根据平均梯度随着初始半径增大的变化趋势得到截止频率包括：所述平均梯度为：
其中，表示第i个低通滤波图的平均梯度；M和N分别表示低通滤波图的长和宽；和分别表示第n个像素点的水平方向的梯度和竖直方向的梯度；根据每个低通滤波图的平均梯度和每个低通滤波图对应的半径进行曲线拟合，曲线的纵坐标为每个低通滤波图的平均梯度，横坐标为每个低通滤波图对应的半径；求得所述曲线上斜率最大的点对应的横坐标，为截止频率。
[0005]优选地，高斯同态滤波器的传递函数为：其中，表示高斯同态滤波器的传递函数；和分别表示灰度图的宽度和高度；表示高频增益系数；表示低频增益系数；表示常数系数；频谱图中像素点到频谱图中心的距离；表示截止频率；表示以自然常数为底的指数函数。
[0006]优选地，计算不同的低频增益系数对应的低频压制效果包括：获得不同的低频增益系数对应的不同的传递函数；利用不同的低频增益系数对应的不同的传递函数的高斯同态滤波器对频谱图进行滤波获得不同的低频增益系数对应的滤波后图像；将不同的低频增益系数对应的滤波后图像进行逆变换得到不同的第一灰度图；不同的低频增益系数对应的低频压制效果为：其中，表示第p个低频增益系数对应的低频压制效果；灰度图的像素点的灰度值的方差；表示第p个低频增益系数对应的第p个第一灰度图的像素点的灰度值的方差。
[0007]优选地，计算不同的高频增益系数的高频提升效果包括：获得不同的高频增益系数对应的不同的传递函数；利用不同的高频增益系数对应的不同的传递函数的高斯同态滤波器对频谱图进行滤波获得不同的高频增益系数对应的滤波后图像；将不同的高频增益系数对应的滤波后图像进行逆变换得到不同的第二灰度图；不同的高频增益系数对应的高频提升效果为：
其中，表示第q个高频增益系数对应的高频提升效果；灰度图的像素点的灰度值的方差；表示第q个高频增益系数对应的第q个第二灰度图的像素点的灰度值的方差。
[0008]优选地，利用所述增强灰度图进行划痕检测包括：设置阈值，增强灰度图对进行二值化；对二值化后的增强灰度图进行边缘检测，标记检测到的边缘；计算直线边缘的长度和位置等信息，完成金属件表面划痕的缺陷检测。
[0009]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术针对光照不均匀的表面缺陷检测场景，为了检测到金属件表面不同长度、深浅和明显程度的划痕，保留亮区的划痕细节，增强暗区的划痕细节，用建立在频域的同态滤波器提升高频、压制低频，同时实现对图像对比度的增强和亮度范围的压缩，从而减少光照变化并锐化边缘细节，通过对图像灰度范围的调整消除光照不均匀对金属件表面划痕检测的影响。其中，高斯型同态滤波器传递函数的最优参数由计算综合增强效果得到。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，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它附图。
[0011]图1为本专利技术实施例提供的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法的方法流程图。
具体实施方式
[0012]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0013]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0014]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法的具体方案。
[0015]实施例：本专利技术的主要应用场景为：金属件在生产出来之后很有可能出现划痕的缺陷，划痕缺陷在一定程度上会影响金属件美观和使用，因此需要对金属件的表面的划痕缺陷进行检测。
[0016]本专利技术的主要目的是：针对光照不均匀的划痕检测场景，压制低频、提升高频，计算综合增强效果获取最优同态滤波参数，完成图像增强请参阅图1，其示出了本专利技术实施例提供的一种基于图像增强的金属件表面划痕
检测方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤S1，获取只包含金属件表面的灰度图；绘制灰度图的频谱图，以频谱图的中心为圆心，初始半径为半径作圆，将圆内的像素点像素值置为第一预设值，圆外的像素点置为第二预设值得到滤波图；按照固定间隔不断增大初始半径获得不同的滤波图；基于不同的滤波图与频谱图得到不同的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法，其特征在于，该方法包括：获取只包含金属件表面的灰度图；绘制灰度图的频谱图，以频谱图的中心为圆心，初始半径为半径作圆，将圆内的像素点像素值置为第一预设值，圆外的像素点置为第二预设值得到滤波图；按照固定间隔不断增大初始半径获得不同的滤波图；基于不同的滤波图与频谱图得到不同的低通滤波图；计算每个低通滤波图的平均梯度，根据平均梯度随着初始半径增大的变化趋势得到截止频率；基于低频增益系数、高频增益系数、截止频率和频谱图中像素点到频谱图中心的距离构建高斯同态滤波器的传递函数；固定高频增益函数为第一预设值，按照固定间隔不断增大低频增益系数，得到不同的低频增益系数，计算不同的低频增益系数对应的低频压制效果；固定低频增益系数为第二预设值，按照第一固定间隔不断增大高频增益系数得到不同的高频增益系数；计算不同的高频增益系数的高频提升效果；不同的高频增益系数和不同的低频增益系数相互组合得到不同组合，不同组合内高频增益系数的高频提升效果和低频增益系数对应的低频压制效果的乘积为不同组合的增强效果；利用增强效果最大的组合内的高频增益系数和低频增益系数构建传递函数对频谱图滤波得到最优增强图；基于最优增强图得到增强灰度图，利用所述增强灰度图进行划痕检测。2.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法，其特征在于，所述基于不同的滤波图与频谱图得到不同的低通滤波图包括：分别将不同的滤波图与频谱图相乘并进行傅里叶逆变换得到不同的低通滤波图。3.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法，其特征在于，所述计算每个低通滤波图的平均梯度，根据平均梯度随着初始半径增大的变化趋势得到截止频率包括：所述平均梯度为：其中，表示第i个低通滤波图的平均梯度；M和N分别表示低通滤波图的长和宽；和分别表示第n个像素点的水平方向的梯度和竖直方向的梯度；根据每个低通滤波图的平均梯度和每个低通滤波图对应的半径进行曲线拟合，曲线的纵坐标为每个低通滤波图的平均梯度，横坐标为每个低通滤波图对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾春林，
申请(专利权)人：南通群富金属科技有限公司，
类型：发明
国别省市：