一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法，包括：采集纸张表面图像，获取纸张表面图像的连通域，根据连通域的凸包区域的最小外接矩形获取连通域的第一椭圆和第二椭圆，进一步得到连通域对于椭圆的拟合度，进而筛选疑似纸浆点区域，根据疑似纸浆点区域与邻域连通域的第一距离以及第二距离获取疑似纸浆点区域与邻域连通域的临近程度，根据临近程度获取疑似纸浆点区域为纸浆点的概率，进而获取所有不为纸浆点的连通域，对不为纸浆点的连通域进行标记，得到标记图像；对标记图像进行分割，得到条痕缺陷

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法
。

技术介绍

[0002]纸张作为文字的载体之一，在日常生活中不可或缺
。
在纸张生产过程中，由于照明系统
、
机器故障和人工操作不当等问题，会导致纸张生产过程中出现缺陷，如条痕等
。
[0003]为了避免纸张缺陷给纸张生产造成巨大损失，需要对纸张缺陷进行检测
。
由于纸张上的条痕可能不明显，利用现有的机器视觉的检测方法如边缘检测方法无法完整的将其检测出来
。
而分水岭分割算法的分割精度较高，对微弱边缘具有良好的响应，可以用来检测纸张上的条痕，但在检测过程中，图像表面细微的灰度变化以及纸张上的纸浆点会导致分水岭算法过度分割，干扰条痕的检测
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法，以解决现有的问题
。
[0005]本专利技术的一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：采集纸张表面图像；获取纸张表面图像的连通域；获取每个连通域的凸包区域的最小外接矩形，作为每个连通域的第一矩形；根据每个连通域的第一矩形获取每个连通域的第一椭圆和第二椭圆；根据每个连通域的第一椭圆和第二椭圆获取每个连通域对于椭圆的拟合度；根据每个连通域对于椭圆的拟合度筛选疑似纸浆点区域；将任意一个疑似纸浆点区域作为目标区域，获取目标区域的所有邻域连通域；将目标区域的中心与邻域连通域的中心的连线的长度作为目标区域与邻域像素点的第一距离，根据连线上目标区域的像素点以及邻域连通域的像素点获取目标区域与邻域像素点的第二距离；根据目标区域与每个邻域连通域的第一距离以及第二距离获取目标区域与每个邻域连通域的临近程度；根据目标区域与所有邻域连通域的临近程度获取目标区域为纸浆点的概率；获取所有疑似纸浆点区域为纸浆点的概率；根据每个疑似纸浆点区域为纸浆点的概率以及每个连通域对于椭圆的拟合度获取所有不为纸浆点的连通域；对纸浆表面图像中所有不为纸浆点的连通域进行标记，得到标记图像；利用基于标记的分水岭算法对标记图像进行分割，分割得到的边缘为条痕缺陷的边缘，根据条痕缺陷的边缘获取条痕缺陷
。
[0006]优选的，所述获取纸张表面图像的连通域，包括的具体步骤如下：根据纸张表面图像中每个像素点的梯度幅值获取纸张表面梯度图像，对纸张表面梯度图像进行阈值分割，得到纸张表面二值图像；对纸张表面二值图像进行连通域分析，获
取纸张表面二值图像中所有连通域；对纸张表面二值图像中的每个多连通域进行填充，将多连通域转换为单连通域；将纸张表面二值图像中的每个单连通域中的像素点在纸张表面图像中对应的所有像素点构成纸张表面图像的一个连通域
。
[0007]优选的，所述根据每个连通域的第一矩形获取每个连通域的第一椭圆和第二椭圆，包括的具体步骤如下：将连通域的第一矩形的中心点作为椭圆的中心点，记为，将第一矩形的对角线的长度作为椭圆的长轴的长度，记为；过连通域的第一矩形的任意一个对角线作垂直平分线，将垂直平分线与连通域的边缘的两个交点形成的线段的长度，作为椭圆的短轴的长度，记为
b
；将连通域的第一矩形中，中心点为，长轴的长度为，短轴的长度为
b
的两个椭圆分别记为第一椭圆和第二椭圆
。
[0008]优选的，所述根据每个连通域的第一椭圆和第二椭圆获取每个连通域对于椭圆的拟合度，包括的具体步骤如下：获取第一椭圆的两个焦点和第二椭圆的两个焦点；连通域的第个边缘像素点对于第一椭圆的拟合度为：其中，为连通域的第个边缘像素点对于第一椭圆的拟合度；为连通域的第个边缘像素点；
、
为第一椭圆中两个焦点；为第一椭圆的长轴长度；为连通域的第个边缘像素点到第一椭圆的焦点的欧式距离，为连通域的第个边缘像素点到第一椭圆的焦点的欧式距离；为超参数；为以自然常数为底的指数函数；将连通域的所有边缘像素点对于第一椭圆的拟合度的均值作为连通域对于第一椭圆的拟合度；同理，获取连通域对于第二椭圆的拟合度；将连通域对于第一椭圆的拟合度和连通域对于第二椭圆的拟合度中的较大值作为连通域对于椭圆的拟合度
。
[0009]优选的，所述根据每个连通域对于椭圆的拟合度筛选疑似纸浆点区域，包括的具体步骤如下：获取每个连通域的面积；当连通域的面积位于预设精度面积和预设标准面积中间且连通域对于椭圆的拟合度大于预设第一阈值时，将连通域作为疑似纸浆点区域
。
[0010]优选的，所述获取目标区域的所有邻域连通域，包括的具体步骤如下：将
、、、、、、
以及分别作为一个邻域方向，
获取目标区域的中心的每个邻域方向上最近的连通域，作为目标区域的邻域连通域
。
[0011]优选的，所述根据连线上目标区域的像素点以及邻域连通域的像素点获取目标区域与邻域像素点的第二距离，包括的具体步骤如下：获取连线上目标区域的所有边缘像素点与连线上邻域连通域的所有边缘像素点两两之间的欧式距离，将连线上目标区域的边缘像素点与邻域连通域的边缘像素点之间最小的欧式距离作为目标区域与邻域连通域的第二距离
。
[0012]优选的，所述根据目标区域与每个邻域连通域的第一距离以及第二距离获取目标区域与每个邻域连通域的临近程度，包括的具体步骤如下：其中，为目标区域与第
j
个邻域连通域的临近程度；为目标区域与第
j
个邻域连通域的第一距离；为目标区域与第
j
个邻域连通域的第二距离；为目标区域的邻域连通域的个数
。
[0013]优选的，所述根据目标区域与所有邻域连通域的临近程度获取目标区域为纸浆点的概率，包括的具体步骤如下：其中为目标区域为纸浆点的概率；为目标区域与第
j
个邻域连通域的临近程度；为目标区域的邻域连通域的个数
。
[0014]优选的，所述根据每个疑似纸浆点区域为纸浆点的概率以及每个连通域对于椭圆的拟合度获取所有不为纸浆点的连通域，包括的具体步骤如下：当疑似纸浆点区域为纸浆点的概率小于预设第二阈值时，疑似纸浆点区域对应的连通域不为纸浆点；当连通域的面积小于等于预设精度面积或大于等于预设标准面积中间且连通域对于椭圆的拟合度小于等于预设第一阈值时，连通域不为纸浆点
。
[0015]本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术实施例通过获取纸张表面图像的连通域，根据连通域的凸包区域的最小外接矩形获取连通域的第一椭圆和第二椭圆，进一步得到连通域对于椭圆的拟合度，根据拟合度筛选出形状近似椭圆的微小区域，即为疑似纸浆点的区域，获取疑似纸浆点区域与邻域连通域的中心点之间的距离以及中心点连线上疑似纸浆点区域与邻域连通域的最小距离，分别作为第一距离以及第二距离，根据第二距离与第一距离的比值获取疑似纸浆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集纸张表面图像；获取纸张表面图像的连通域；获取每个连通域的凸包区域的最小外接矩形，作为每个连通域的第一矩形；根据每个连通域的第一矩形获取每个连通域的第一椭圆和第二椭圆；根据每个连通域的第一椭圆和第二椭圆获取每个连通域对于椭圆的拟合度；根据每个连通域对于椭圆的拟合度筛选疑似纸浆点区域；将任意一个疑似纸浆点区域作为目标区域，获取目标区域的所有邻域连通域；将目标区域的中心与邻域连通域的中心的连线的长度作为目标区域与邻域像素点的第一距离，根据连线上目标区域的像素点以及邻域连通域的像素点获取目标区域与邻域像素点的第二距离；根据目标区域与每个邻域连通域的第一距离以及第二距离获取目标区域与每个邻域连通域的临近程度；根据目标区域与所有邻域连通域的临近程度获取目标区域为纸浆点的概率；获取所有疑似纸浆点区域为纸浆点的概率；根据每个疑似纸浆点区域为纸浆点的概率以及每个连通域对于椭圆的拟合度获取所有不为纸浆点的连通域；对纸浆表面图像中所有不为纸浆点的连通域进行标记，得到标记图像；利用基于标记的分水岭算法对标记图像进行分割，分割得到的边缘为条痕缺陷的边缘，根据条痕缺陷的边缘获取条痕缺陷
。2.
根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法，其特征在于，所述获取纸张表面图像的连通域，包括的具体步骤如下：根据纸张表面图像中每个像素点的梯度幅值获取纸张表面梯度图像，对纸张表面梯度图像进行阈值分割，得到纸张表面二值图像；对纸张表面二值图像进行连通域分析，获取纸张表面二值图像中所有连通域；对纸张表面二值图像中的每个多连通域进行填充，将多连通域转换为单连通域；将纸张表面二值图像中的每个单连通域中的像素点在纸张表面图像中对应的所有像素点构成纸张表面图像的一个连通域
。3.
根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法，其特征在于，所述根据每个连通域的第一矩形获取每个连通域的第一椭圆和第二椭圆，包括的具体步骤如下：将连通域的第一矩形的中心点作为椭圆的中心点，记为，将第一矩形的对角线的长度作为椭圆的长轴的长度，记为；过连通域的第一矩形的任意一个对角线作垂直平分线，将垂直平分线与连通域的边缘的两个交点形成的线段的长度，作为椭圆的短轴的长度，记为
b
；将连通域的第一矩形中，中心点为，长轴的长度为，短轴的长度为
b
的两个椭圆分别记为第一椭圆和第二椭圆
。4.
根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的纸张缺陷检测方法，其特征在于，所述根据每个连通域的第一椭圆和第二椭圆获取每个连通域对于椭圆的拟合度，包括的具体步骤如下：获取第一椭圆的两个焦点和第二椭圆的两个焦点；连通域的第个边缘像素点对于第一椭圆的拟合度为：
其中，为连通域的第个边缘像素点对于第一椭圆的拟合度；为连通域的第个边缘像素点；
、
为第一椭圆中两个焦点；为第一椭圆的长轴长度；为连通域的第个...

【专利技术属性】
技术研发人员：冀衍超，王学玲，于海，
申请(专利权)人：山东泗水金立得纸业有限公司，
类型：发明
国别省市：