本发明专利技术公开一种基于视觉仿生的铜带表面质量智能检测装置及方法，通过工业相机等获取铜带表面图像；对获取图像做增强、降噪和去抖动处理；使用高斯金字塔分解和Ｇａｂｏｒ金字塔分解提取亮度、颜色和朝向三个特征；再对已提取特征通过计算中央精细尺度和周边粗糙尺度间的中央周边差得到特征显著图；采用局部迭代法形成显著图；从兴趣图中可直接获取各区域的显著特征值即ｗｈａｔ信息，根据焦点转移顺序获取ｗｈｅｒｅ信息流；使用离散的可观测马尔可夫模型实现目标的正确分类，提高了铜带表面缺陷检测系统对缺陷的识别和分类能力，满足在线生产的实时性和精确性要求，可广泛应用于其它材料表面缺陷质量检测中。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视觉仿生技术和金属表面质量检测技术，尤其涉及基于视觉仿生机理的铜带表面质量的检测。
技术介绍
随着铜在电气、轻工、机械制造和建筑工业等领域的广泛应用，铜材料的质量优劣 直接影响下游产品(如通信线缆、管材等)的质量和性能，因此，如何解决铜带表面质量的 高效、准确检测显的至关重要。铜带表面质量检测是一种简单重复的、置信度低的工作。传 统的人工目视检测和频闪光检测方法都存在实时性差、抽检率低、检测置信度低和检测环 境恶劣等弊端。目前的表面质量检测主要基于机器视觉。机器视觉是通过光学装置和非接 触传感器自动接收和处理真实物体的图像以获取信息进行控制的方法，获取和感知信息量 大且直观，在表面缺陷检测和识别中得到了广泛的研究和应用。表面质量检测的最大难点 是缺陷特征提取和缺陷分类。传统的机器视觉检测方法一般采用灰度特征、几何形状特征 和纹理特征来描述缺陷，同时贝叶斯分类器、神经网络和支持向量机等被广泛应用于表面 缺陷的检测与识别。但是由于铜带表面反光强烈，不同生产工艺造成不同种类的表面缺陷， 部分缺陷面积小且与无缺陷铜带表面灰度相近，使得铜带的特征提取和分类面临难题。因 此，如何有效地提取缺陷特征并对缺陷进行正确识别一直是铜带制造业面临的最大难点和 急需解决的技术问题。 人类能快速有效地识别出缺陷类型，无论反光强弱、缺陷形状的细微变化、不同生 产工艺造成同种缺陷的差别或机器难以识别的微小缺陷，都没有对人类视觉感知造成太大 的困难。人类拥有强大的图像理解和模式识别能力，建立由生物学启发的计算机视觉模型 是图像处理领域中的研究热点。 随着神经科学、计算神经科学和解剖学的发展，人类视觉感知系统的研究不断深入。神经生理学和解剖学的研究表明，视觉信息在大脑中按照一定的通路进行传递，具有强烈的层次结构性。人类在感知外部世界时，视觉系统分为两个皮层视觉子系统，即两条视觉通路ihat通路和where通路。What通路传输的信息与外部世界的目标对象相关，where通路用来传输对象的空间信息。结合注意机制，what信息可以用于驱动自底向上的注意，形成感知和进行目标识别，where信息可以用来驱动自顶向下的注意，处理空间信息。在视觉信息处理过程中，选择注意思想扮演重要角色，它的主要思想并不是图像的每一部分都提供信息，并且只需细节地分析图像的相关部分就足以识别和分类。另外，选择注意机制是视觉感知信息处理系统的一种主动策略，具有选择性、竞争性和定向性等特点，它与学习、记忆、意识等其他视觉机制结合起来模拟视觉信息处理这一复杂功能，完成将注意目标从背景中分离，注意焦点在多个目标间转移，注意目标与记忆中的模式匹配等任务。 人眼的生物结构包括高分辨率的中央凹和低分辨率的周边区域为识别提供数据。中央凹不是静态的，其在视觉领域周边区域不断扫视。中央凹的这种尖锐的、直接的运动并不是随机的。周边区域提供低分辨率信息，这些信息被处理后作为中央凹揭示目标的显著3点，而中央凹检测这些信息。通过多年的研究，人们对于理解视皮层信息的基本原理已经取 得巨大的进步，并成功地建立了多种注意模型。按照驱动方式的不同，注意模型分为数据驱 动的注意模型和任务驱动的注意模型。目前数据驱动的注意机制研究较为完善，而任务驱 动的注意机制研究较少。任务驱动的注意机制主要用于解决仅凭图像本身的信息无法完成 的复杂任务，例如图像目标的不变识别和复杂背景的目标检测等。这时候需要利用先验知 识，先验知识可能是记忆中的模板，但是实际目标与模板并不完全一致，可能发生了形变， 或者背景的干扰程度不同。因此，就需要找到合适的度量标准和匹配算法，在任务的注意机 制下实现不变识别和检测。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于仿生视觉的铜带表面质量 检测装置和方法，模拟人的视觉机理，提高检测性能，满足在线生产的实时检测需要。 本专利技术检测装置采用的技术方案EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板分别连接 工业相机，工业相机连接摄像头方向控制执行机构；面光源分别连接光源方向控制执行 机构；图像获取控制器分别外接摄像头方向控制执行机构、光源方向控制执行机构和 EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板；电源模块分别外接摄像头方向控制执行机构、光源方向 控制执行机构、EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板和图像获取控制器；显示器、微型打印机、 测速模块、测宽模块和通信模块分别连接于EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板；面光源辅助 摄像头获取所需的铜带表面的图像信息；摄像头方向控制执行机构控制摄像头以最佳位置 和姿态获取铜带表面图像信息；光源方向控制执行机构调节和控制面光源以最佳位置和姿 态辅助摄像头获取铜带表面的图像信息；图像获取控制器控制工业相机和光源的方向、位 置和姿态控制命令；测速模块测量铜带的成巻速度；测宽模块测量铜带的宽度测量。 本专利技术检测方法按如下步骤先通过工业相机和面光源获取铜带上、下表面的图 像数据，将图像数据输入EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板，使用直方图均衡化来对缺陷图 像进行增强，中值滤波进行图像降噪，RANSAC算法去抖动；使用高斯金字塔分解和Gabor金 字塔分解，提取图像的亮度I(。)、颜色R(o)，G(o)，B(o)，Y(cO和朝向O(o ， e)三类 特征；对已提取图像的亮度、颜色和朝向特征，通过计算中央精细尺度c和周边粗糙尺度s 间的中央周边差分得到亮度特征显著图I(c， s)、颜色特征显著图Rg(c， s)和By(c， s)、朝 向特征显著图0(c， s， e);再将各特征图的特征值归一化到同一个范围内后，用高斯差分 (DoG)模拟人眼主视皮层的中央自激励和邻域范围内抑制的长程连接的组织方式，采用局 部迭代法形成显著图S，当特征图中大多数位置的特征值收敛于0时停止迭代；分析视网膜 中央凹的内容以获取what信息；再根据扫视仿真中访问点的时间顺序序列，即扫描路径， 组成where信息流；最后利用离散的可观测马尔可夫模型连接注意层和中间层信息流， 从中间层获取what信息，由注意层中的兴趣图产生where信息，根据这两种信息调整单个 马尔可夫链的概率，最大化某个训练样本形成的特定扫视路径的似然值，实现目标的正确 分类。 本专利技术从人眼视觉系统生理结构入手，以获取的铜带图像特征显著图为切入点， 并将马尔可夫模型引入到模拟任务驱动的注意机制，采用自顶向下的注意与自底向上的注 意相结合的方法，同时考虑what信息和where信息，完成表面质量检测，提高了铜带表面缺陷检测系统对缺陷的识别和分类能力，满足在线生产的实时性和精确性要求，并可广泛应用于其它材料表面缺陷质量检测中，具有广阔的市场前景和应用价值。附图说明 图1是本专利技术的现场铜带表面缺陷智能检测装置结构图；图中11、12、13U4.工业相机；21.面光源；22.面光源；31.摄像头方向控制执行机构；41.光源方向控制执行机构；51.EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板；52.图像获取控制器；61.显示器；62.微型打印机；63.测速模块；64.测宽模块；65.通信模块；66.电源模块。 图2是本专利技术的现场铜带表面缺陷智能检测装置联网结构示意图；图中l'.现场铜带表面本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于视觉仿生的铜带表面质量智能检测装置，其特征是：ＥＣ５－１７１９ＣＬＤＮＡ嵌入式工业主板（５１）分别连接工业相机（１１、１２、１３、１４），工业相机（１１、１２、１３、１４）连接摄像头方向控制执行机构（３１）；面光源（２１、２２）分别连接光源方向控制执行机构（４１）；图像获取控制器（５２）分别外接摄像头方向控制执行机构（３１）、光源方向控制执行机构（４１）和ＥＣ５－１７１９ＣＬＤＮＡ嵌入式工业主板（５１）；电源模块（６６）分别外接摄像头方向控制执行机构（３１）、光源方向控制执行机构（４１）、ＥＣ５－１７１９ＣＬＤＮＡ嵌入式工业主板（５１）和图像获取控制器（５２）；显示器（６１）、微型打印机（６２）、测速模块（６３）、测宽模块（６４）和通信模块（６５）分别连接于ＥＣ５－１７１９ＣＬＤＮＡ嵌入式工业主板（５１）；面光源（２１、２２）辅助摄像头获取所需的铜带表面的图像信息；摄像头方向控制执行机构（３１）控制摄像头以最佳位置和姿态获取铜带表面图像信息；光源方向控制执行机构（４１）调节和控制面光源（２１、２２）以最佳位置和姿态辅助摄像头获取铜带表面的图像信息；图像获取控制器（５２）控制工业相机和光源的方向、位置和姿态控制命令；测速模块（６３）测量铜带的成卷速度；测宽模块（６４）测量铜带的宽度测量。...
【技术特征摘要】
一种基于视觉仿生的铜带表面质量智能检测装置，其特征是EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板(51)分别连接工业相机(11、12、13、14)，工业相机(11、12、13、14)连接摄像头方向控制执行机构(31)；面光源(21、22)分别连接光源方向控制执行机构(41)；图像获取控制器(52)分别外接摄像头方向控制执行机构(31)、光源方向控制执行机构(41)和EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板(51)；电源模块(66)分别外接摄像头方向控制执行机构(31)、光源方向控制执行机构(41)、EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板(51)和图像获取控制器(52)；显示器(61)、微型打印机(62)、测速模块(63)、测宽模块(64)和通信模块(65)分别连接于EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板(51)；面光源(21、22)辅助摄像头获取所需的铜带表面的图像信息；摄像头方向控制执行机构(31)控制摄像头以最佳位置和姿态获取铜带表面图像信息；光源方向控制执行机构(41)调节和控制面光源(21、22)以最佳位置和姿态辅助摄像头获取铜带表面的图像信息；图像获取控制器(52)控制工业相机和光源的方向、位置和姿态控制命令；测速模块(63)测量铜带的成卷速度；测宽模块(64)测量铜带的宽度测量。2. 根据权利要求1所述的基于视觉仿生的铜带表面质量智能检测装置，其特征是所 述工业相机(11、12、13、14)和相应的面光源(21、22)之间的夹角为5° _175，设置于铜带 表面的上方或下方。3. 根据权利要求1所述的基于视觉仿生的铜带表面质量智能检测装置，其特征是具 有若干个EC5-1719CLDNA嵌入式工业主板(51)与...
【专利技术属性】
技术研发人员：张学武，梁瑞宇，奚吉，张卓，丁燕琼，段敦勤，林善明，李庆武，范新南，徐立中，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]
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