羅磊，張二虎

(西安理工大學 印刷包裝工程學院，陜西 西安 710048)

近年來，各種可視化的智能紙張表面缺陷檢測和分類技術迅速發(fā)展[1-5]，但是，目前國內(nèi)外刊發(fā)的各種先進技術都是針對大型造紙企業(yè)的，設備昂貴，適用于大型企業(yè)的流水線生產(chǎn)。

目前，我國在低碳環(huán)保性地發(fā)展造紙業(yè)的指導思想下，國內(nèi)以中小型、民營造紙廠為主，對紙張表面缺陷檢測的實際要求是識別率高、方式簡單，設備成本低。

根據(jù)這一現(xiàn)實要求，本研究以模式識別為基礎，結(jié)合SQL Server數(shù)據(jù)庫，引入LBP(Local Binary Pattern，局部二進制模式)方法對采集到的紙張灰度圖像進行表面缺陷檢測識別，應用Visual C++開發(fā)工具實現(xiàn)了基于圖像分析的紙張表面缺陷檢測系統(tǒng)。使用本系統(tǒng)對采集到的紙張圖像進行缺陷檢測，驗證了系統(tǒng)的可行性。

1 紙張圖像處理

1.1 紙張表面圖像采集

本研究所用的紙張圖像通過四種方式得到，即，通過線陣CCD進行采集(搭配NIKKOR 24 mm F/2.8鏡頭)、利用數(shù)碼照相機拍攝采集、利用掃描儀對紙張圖像進行采集和通過網(wǎng)絡進行搜索。這幾種方式圖像采集準確，設備成本低，實用性高。本研究采集到的六種常見的紙張表面缺陷圖像如圖1所示。

1.2 圖像降噪

由于采集到的圖像會含有各種噪聲，因此，在進行圖像分析前，要對采集到的圖像進行降噪處理。本課題結(jié)合所采集到的紙張表面圖像的噪聲特性，分別采用了鄰域平均法和中值濾波法對所采集的圖像進行去噪[6-12]，描述如下。

圖1 六種常見的紙張表面缺陷圖像

1) 鄰域平均法

設一幅圖像f(x,y)為N×N的陣列，處理后的圖像為g(x,y)，每個像素的灰度級由包含(x,y)領域的幾個像素的灰度級的平均值所決定，即用下式得到處理后的圖像[6]:

(1)

式中，x,y=0,1,2,…,N-1；S是以(x,y)點為中心的鄰域的集合，M是S內(nèi)像素點的總數(shù)。

圖2給出了4個鄰域點和8個鄰域點的集合。

圖2 鄰域點的集合

圖像鄰域平均法的處理效果與所用的鄰域半徑有關。半徑愈大，則圖像的模糊程度也愈大。另外，圖像鄰域平均法算法簡單，計算速度快，其主要缺點是在降低噪聲的同時使圖像產(chǎn)生模糊，特別在邊沿和細節(jié)處，鄰域越大，模糊越厲害[7-11]。為了減少這種效應，可以采用闡值法，也就是根據(jù)下列準則處理圖像。

(2)

式中，T是一個規(guī)定的非負閾值，當一些點和它們鄰域的差值不超過規(guī)定的T閾值時，仍保留這些點的像素灰度值。這樣處理后的圖像比直接采用公式(1)的模糊度要小。當某些點的灰度值與各鄰點灰度的均值差別較大時，它可能是噪聲，則取其鄰域平均值作為該點的灰度值。

2) 中值濾波算法

中值濾波在算法設計上是使與周圍像素灰度值相差較大的點處理后能與周圍的像素灰度值比較接近，因此可以衰減隨機噪聲，尤其是脈沖噪聲等，并且在處理時不是簡單地取均值，因而產(chǎn)生的模糊要少得多。圖3是對圖1中(c)和(d)進行中值濾波后的紙張圖像效果。由實驗觀察可知，中值濾波算法既可以消除圖像中的噪聲，又可以保留圖像中的細節(jié)部分，防止邊緣模糊。

圖3 紙張圖像使用中值濾波去噪處理后的效果

1.3 圖像增強

在本課題研究中對于圖像的增強采用了直方圖均衡化和灰度變換的方法。采用直方圖均衡化后可使圖像的灰度間距拉開或使灰度均勻分布，從而增大反差，使圖像細節(jié)清晰，達到增強的目的。具體步驟如下[13-15]。

第一步，根據(jù)公式計算原圖像的灰度直方圖p(rk)：

p(rk)=nk/Nk=0,1,…,255

(3)

其中，N為原圖像像素總數(shù)，rk表示第k個灰度級，nk表示圖像中灰度級rk出現(xiàn)的像素的個數(shù)，p(rk)表示灰度級出現(xiàn)的概率。

第二步，計算原圖像的灰度累計分布函數(shù)sk，并根據(jù)公式求出灰度變換表。

(4)

gk=sk×255/N+0.5

(5)

其中，gk為第k個灰度級別變換后的灰度值，0.5的作用是四舍五入。

第三步，根據(jù)灰度變換表，將原圖像各灰度級映射為新的灰度級，即可完成直方圖均衡化。圖4是對圖1中(c)和(d)進行直方圖均衡化后的效果圖 ?？梢钥闯?，原來的紙張圖像的灰度集中在較小的區(qū)域內(nèi)，細節(jié)不清楚，經(jīng)過直方圖均衡化增強后，細節(jié)清晰可辨。

圖4 紙張圖像使用直方圖均衡化處理后的效果

2 基于LBP方法的紙張表面圖像紋理分析

在系統(tǒng)的設計中，將紙張圖像的LBP平均概率分布、期望和方差三個信息作為特征存入數(shù)據(jù)庫中，并采用歐式距離分類器，利用向量間的歐式距離作為兩者相似度的測量，進行分類識別，具體步驟如下[16]。讀取紙張樣本圖像，利用LBP算法計算出該紙張樣本的LBP概率分布；計算該LBP概率分布與數(shù)據(jù)庫中的每一種紙張的平均LBP概率分布的距離；判斷該距離是否在標準差sd范圍內(nèi)；對于數(shù)據(jù)庫中的某一種紙張表面缺陷，若求得的距離不在方差范圍內(nèi)，則可以判斷該紙張缺陷不屬于該類別；對于數(shù)據(jù)庫中的多個紙張缺陷類別，若求得的距離在方差范圍內(nèi)，則利用分類器設計準則中的近鄰原則對該紙張圖像進行分類。

對于N個紙張缺陷類別，求出要進行識別的紙張圖像和這個紙張缺陷類別的平均LBP概率分布的距離，對于以上N個距離，在數(shù)據(jù)庫中都分別對應一個紙張缺陷的期望，即距離的期望，由此可求得這N個距離(c1，c2，…,cN)和期望的差距。根據(jù)近鄰準則，可以從以上N個差距中求出一個最小差距，即距離某種紙張缺陷的平均LBP概率分布最接近，將這個最小距離對應的紙張缺陷種類作為被識別的紙張表面缺陷的類別。

3 基于圖像分析的紙張表面缺陷檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)設計思路

在對采集到的圖像進行預處理操作后，接下來是進行特征提取，并將提取的特征與保存在數(shù)據(jù)庫中的類別已知的圖像特征進行對比，根據(jù)相似程度的高低決定最后的識別結(jié)果。

3.2 系統(tǒng)的功能模塊設計

根據(jù)系統(tǒng)的設計思路和實際需要，本檢測系統(tǒng)總體上分為紙張圖像采集和預處理模塊、LBP算法特征提取模塊、統(tǒng)計特征判斷模塊、Visual C++平臺下的數(shù)據(jù)庫模塊?；谏鲜龉δ苣K的劃分，本系統(tǒng)各模塊包括的具體功能詳述如下。圖像采集和預處理模塊包括采集紙張圖像、操作界面、灰度化操作、灰度圖像預處理、圖像顯示界面、數(shù)據(jù)庫界面的功能；LBP算法特征提取模塊包括紋理識別、基本LBP算法、LBP算法均勻模式和LBP算法的旋轉(zhuǎn)不變性；統(tǒng)計特征判斷模塊包括特征值表、均值和方差計算，直方圖顯示，判斷函數(shù)的功能；數(shù)據(jù)庫管理模塊包括紙張表面缺陷圖像訓練庫和樣本庫、標準直方圖庫。

3.3 系統(tǒng)工作流程設計

結(jié)合系統(tǒng)的設計思路和各功能模塊的組成，為提高系統(tǒng)的執(zhí)行效率，整個紙張表面缺陷檢測系統(tǒng)的工作流程可按以下步驟進行：首先采集紙張表面圖像，進行灰度化、降噪、增強等圖像處理，然后提取圖像的LBP特征值，與數(shù)據(jù)庫中的樣本參數(shù)進行匹配、分類，最后計算系統(tǒng)的識別率。具體的工作流程如圖5所示。

3.4 紙張表面缺陷檢測系統(tǒng)集成

3.4.1 檢測系統(tǒng)的硬件構(gòu)成

鑒于線陣CCD相機在工業(yè)生產(chǎn)上的性能和質(zhì)量檢測上的優(yōu)勢，在本課題的檢測系統(tǒng)中，采用線陣CCD相機和轉(zhuǎn)動滾筒等采集設備。其中，線陣CCD選用德國進口的Basler L301kc，鏡頭選用Nikon AF NIKKOR 24mm F/2.8鏡頭。

本檢測系統(tǒng)的硬件裝置如圖6所示，在工作臺上安裝線陣CCD照相機，在勻速旋轉(zhuǎn)(250 r/min，約150 m/min)的滾筒上裝載待檢測的紙張樣本圖像，采用2根T8高頻熒光燈管為照明光源，構(gòu)建了用于紙張表面缺陷檢測的簡易實驗裝置，用以模擬紙張生產(chǎn)和印刷行業(yè)中實際情況下的紙張表面缺陷檢測過程。

本文所使用的計算機配置為聯(lián)想啟天M820E型號，其基本配置為Intel Pentium Duo-Core E5200處理器，主頻2.5GHz，2G DDR2內(nèi)存，采集卡采用Matrox公司的Solios XCL，旋轉(zhuǎn)編碼器采用E6B2-CWZ6C。

圖5 系統(tǒng)工作流程圖

圖6 檢測系統(tǒng)的硬件裝置

3.4.2 檢測系統(tǒng)的軟件構(gòu)成

軟件組成是該檢測系統(tǒng)的重點組成部分。本系統(tǒng)采用的操作系統(tǒng)為Microsoft Windows XP Service Pack2，利用Microsoft Visual C++ 平臺，創(chuàng)建MFC應用程序。其中系統(tǒng)界面的設計基本遵循了操作簡單、界面友好簡潔的設計理念。通過MFC提供的應用程序向?qū)Ш透鞣N控件的調(diào)用和配置，通過菜單的設計和對話框的使用，結(jié)合數(shù)據(jù)庫的應用，完成了系統(tǒng)的界面設計，實現(xiàn)了圖像的顯示、預處理、特征提取、直方圖顯示、識別等功能。

3.5 數(shù)據(jù)庫

3.5.1 Visual C++平臺下數(shù)據(jù)庫的應用

目前應用的數(shù)據(jù)庫大多為關系數(shù)據(jù)庫，關系數(shù)據(jù)庫的基礎是關系模型。關系模型提供了優(yōu)異的數(shù)據(jù)獨立性和數(shù)據(jù)相容性，由3個部分組成，即，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、完整性規(guī)則、完整操作。在Visual c++平臺中采用3種方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的訪問，即，ODBC、OLE DB、ADO。ADO訪問數(shù)據(jù)庫有三個核心對象，即Connection對象、Command對象、RecordSet對象。需要注意的是，在VC中利用ADO訪問數(shù)據(jù)庫時，首先需要導入ADO庫，方法是利用import指令將動態(tài)鏈接庫導入到頭文件stdafx.h中。

3.5.2 數(shù)據(jù)庫的設計

本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫采用SQL Server 2000,在VC中使用ADO進行數(shù)據(jù)庫的訪問。考慮到本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫的實體只有紙張圖像樣本，為分析紙張表面缺陷圖像的屬性，設計了數(shù)據(jù)庫中表的字段，這些信息包括：紙張缺陷的名稱、紙張缺陷圖像的LBP特征分布、紙張缺陷樣本的期望及其方差。其中，在數(shù)據(jù)表的設計過程中，要根據(jù)上述四個屬性，設計屬性字段，并對每個字段的數(shù)據(jù)類型進行定義。在本系統(tǒng)中，對紙張表面缺陷圖像數(shù)據(jù)表中字段的設計如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)表的設計

3.6 實驗結(jié)果及分析

本研究用采集到的150張五種常見紙張表面缺陷圖像對系統(tǒng)進行了實際運行測試，得到了如表2所示的結(jié)果。

表2 實驗結(jié)果

4 結(jié)論及展望

通過分析本系統(tǒng)的實驗結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

1) 本課題設計制作的基于圖像分析的紙張表面缺陷檢測系統(tǒng)運行穩(wěn)定性良好，對比較常見的紙張表面缺陷圖像的識別率較高。系統(tǒng)所設計的主要功能基本上都能實現(xiàn)，也達到了之前的設計要求。所以總體來說，系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)基本上是成功的。

2) 檢測系統(tǒng)具有硬件構(gòu)成簡單實用、成本低、便于操作；檢測軟件的界面設計簡潔友好、操作簡單、擴充性強等特點。對缺陷較明顯的圖像的識別率要高于紙張缺陷圖像模糊、不易分辨的樣本，這也說明了應用LBP方法提取紋理特征并進行分類識別對于紙張表面缺陷檢測是可行有效的。

3) 在系統(tǒng)正常運行的前提下，紙張表面缺陷圖像的實際識別率還有待進一步的提高。分析產(chǎn)生這種結(jié)果的原因，主要是因為圖像采集時的光照條件限制和噪聲的影響，同時，系統(tǒng)的分類器設計環(huán)節(jié)還有待于進一步改進。

4) 與現(xiàn)有的商品級檢測設備相比較，本系統(tǒng)在檢測速度、精確度、檢測種類、檢測幅面等方面還有待提高。

5) 分析處理結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對于同種紙張表面缺陷的不同圖像樣本個體的識別率，圖像預處理效果好的樣本的正確識別率明顯高于與處理效果不好的樣本，這是由于預處理效果好的紙張圖像能夠更加準確和方便地提取LBP特征，從而為后續(xù)的檢測和識別環(huán)節(jié)打下良好的基礎。

工作展望:

由于紙張表面缺陷的產(chǎn)生原因多，工藝流程多，因此紙張表面缺陷檢測系統(tǒng)是一個相當復雜的系統(tǒng)。雖然本文取得了一定的研究成果，但是系統(tǒng)的識別率偏低，與開發(fā)產(chǎn)品級的檢測系統(tǒng)還有一定的距離，因此，還有許多方面需要改進和完善，主要有：

1) 改進圖像處理和圖像增強的方法，為后續(xù)的特征提取打下良好的基礎。

2) 對于其他種類的紙張表面缺陷和一個樣本中有多種缺陷的檢測還有待于進一步研究。

3) 選擇更多、更有效的紙張表面缺陷特征，如面積、長寬比、平滑度、白度、透明度等，并將紙張的紋理特征與上述特征加以結(jié)合，從而提高系統(tǒng)的識別率。

4) 改善特征提取的方法和分類器的設計。

本文主要研究的是普通的打印紙、平板紙的表面缺陷檢測識別，而在造紙廠和印刷廠的實際生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，紙張的種類繁多，而且外觀、性能和用途也各不相同，而且許多種類的紙張對表面缺陷檢測的需求很高。在今后的研究中，將嘗試把研究方法應用于這些紙張的表面缺陷檢測，更好地提高系統(tǒng)的實用性。

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