王琳++朱凱++李鑫雨

摘 要：?jiǎn)伟灞砻嫒绻霈F(xiàn)缺陷就會(huì)嚴(yán)重影響單板的質(zhì)量，導(dǎo)致單板的實(shí)際使用機(jī)機(jī)制以及利用率得到降低，單板表面一個(gè)非常主要的缺陷便是裂縫，本文以圖像處理方法為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了單板表面裂縫檢測(cè)方法，借助形態(tài)學(xué)處理，二值化，灰度變換，灰度化等圖像處理技術(shù)對(duì)圖像中裂縫區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，為人們進(jìn)行缺陷識(shí)別工作奠定了一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：?jiǎn)伟灞砻嫒毕?；裂縫；圖像處理研究

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.15.209

單板表面裂縫是單板缺陷種非常主要的一種缺陷，單板裂縫的數(shù)量，位置，長(zhǎng)度等特征信息是衡量裂縫對(duì)單板外觀造成影響大小的主要參數(shù)，同時(shí)也是對(duì)單板外觀的質(zhì)量進(jìn)行判斷的一個(gè)基本特征，將計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)作為基礎(chǔ)對(duì)單板表面展開檢測(cè)對(duì)識(shí)別單板表面缺陷有著非常重要的意義，本文在計(jì)算機(jī)圖像處理方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了單板裂縫圖像處理方法的設(shè)計(jì)。

1 具體的方案設(shè)計(jì)

在該文章中進(jìn)行的單板表面裂縫圖像處理流程設(shè)計(jì)包括有裂縫邊緣提取，形態(tài)性處理，去除黑邊，圖像風(fēng)格，圖像灰度變換，像素統(tǒng)計(jì)分析，數(shù)字圖像灰度化。

2 缺陷圖像處理

進(jìn)行單板裂縫缺陷圖的提取，四張即可，要具有一定的代表性，對(duì)其進(jìn)行處理之后進(jìn)行裂縫缺陷的提取。

2.1 圖像灰度化

圖像灰度化具體指的是將彩色的圖像轉(zhuǎn)化成為灰度的圖像，在該文中進(jìn)行圖像灰度化是為了可以將顏色的實(shí)際突變特征進(jìn)行有效的提取，在這里不需要對(duì)缺陷部位的顏色進(jìn)行考慮，因此允許將彩色的RGB圖像成功轉(zhuǎn)化成為灰度圖像，在這樣在進(jìn)行調(diào)整提取工作時(shí)難度將會(huì)降低。對(duì)其進(jìn)行灰度化轉(zhuǎn)化時(shí)可以應(yīng)用rgb2gray（）函數(shù)來展開，轉(zhuǎn)化成為的灰度圖。

2.2 像素統(tǒng)計(jì)的分析

為了可以將分割圖像質(zhì)量提升，需要對(duì)所有圖像的像素展開統(tǒng)計(jì)分析，從而成功的計(jì)算出像素的實(shí)際分布特征，主要將像素值的灰度方差以及灰度均值求出即可。分別用FC=std2（）以及JZ=mean2（）來實(shí)現(xiàn)，其中灰度方差用FC表示，灰度均值用JZ來表示[1]。

2.3 圖像灰度轉(zhuǎn)化

灰度轉(zhuǎn)化是將圖像進(jìn)行增強(qiáng)的一個(gè)非常重要的手段，可以使處在目標(biāo)區(qū)域的圖像變得更加清晰，該部分的特征也變得更加明顯。研究時(shí)需要進(jìn)行分段線性轉(zhuǎn)化法的采用，對(duì)于目標(biāo)部分的圖像細(xì)節(jié)展開灰度級(jí)拉伸操作從而使對(duì)比度增加，對(duì)于不是目標(biāo)部分的圖像展開灰度級(jí)壓縮。然后借助灰度方差以及灰度均值來進(jìn)行動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)折點(diǎn)坐標(biāo)的選取，從而可以得出變化之后的圖像。

2.4 圖像分割

通過圖像分割可以將圖像中需要應(yīng)用的一些特征以及具有意義的一些特征有效的提取出來，其中閾值分割法主要借助對(duì)閾值進(jìn)行設(shè)定來清楚的分辨出背景以及具體的物體。在本文研究中，借助算式（1）來將圖像二值化之后得出的閾值計(jì)算出來，然后在應(yīng)用im2bw（）來完成對(duì)圖像進(jìn)行分割，分割之后所得的二值圖像即下圖。

（1）

在該算式中，Threshold代表的是最終閾值，thresh代表的是借助最大類間方差法計(jì)算出來的初選值。

2.5 對(duì)出現(xiàn)進(jìn)行去除黑邊處理

在整張圖片中，四個(gè)邊界部門發(fā)生的突變特征在進(jìn)行圖像處理過程時(shí)可以被成功的保留下來，這時(shí)候如果不對(duì)其進(jìn)行除去處理就會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)區(qū)域的數(shù)量增加，這樣就導(dǎo)致程序的實(shí)際運(yùn)算量增大，執(zhí)行效率因此也就會(huì)變得比較低下，因此可以看出在該文中，非常有必要進(jìn)行去除處理，具體的程序如下。

2.6 形態(tài)學(xué)處理

形態(tài)學(xué)是建立在集合論基礎(chǔ)上的一門學(xué)科，在形式上鼠疫各種非線性的分析工具以及圖像處理工具。在形態(tài)學(xué)中存在有兩個(gè)基本運(yùn)算，一是腐蝕，二是膨脹，將這兩個(gè)運(yùn)算作為基礎(chǔ)可以進(jìn)行多種符合運(yùn)算的不同組合，例如閉運(yùn)算，開運(yùn)算等。在本文研究中針對(duì)二值圖像應(yīng)用函數(shù)bwmrph（）來完成閉運(yùn)算，開運(yùn)算，對(duì)的那個(gè)像素空洞進(jìn)行填充，對(duì)孤立前景像素進(jìn)行清除。

2.7 邊緣提取

圖像缺陷的輪廓，通過對(duì)圖進(jìn)行觀看可以明顯的發(fā)現(xiàn)曲線輪廓非常的光滑并且清晰。將提取出來的缺陷輪廓在原來的圖像上，也就是疊加所得的效果，盡管裂縫缺陷已經(jīng)被非常完整不缺的提取出來，但與此同時(shí)也有一些干擾區(qū)域，即非裂縫缺陷以及紋理并成功的提取出來，這時(shí)候需要對(duì)裂縫缺陷展開更進(jìn)一步的識(shí)別，從而判斷是否確實(shí)是裂縫缺陷，避免出現(xiàn)錯(cuò)誤判斷。

3 結(jié)語(yǔ)

在本篇文章中將圖像處理流程作為依據(jù)，對(duì)具有一定代表性的裂縫缺陷圖像展開了形態(tài)學(xué)，二值化處理，將裂縫的實(shí)際基本輪廓特征進(jìn)行了提取，并且將裂縫區(qū)域進(jìn)行有效的分割，從而為更進(jìn)一步的模式識(shí)別以及缺陷特征提取提供了一定的基礎(chǔ)。將提取出來的裂縫輪廓疊加到原來的圖像之上，對(duì)裂縫區(qū)域表現(xiàn)出了非常良好的檢測(cè)效果，并且可以將裂縫缺陷展開精準(zhǔn)的檢測(cè)，對(duì)接下來的缺陷自動(dòng)檢測(cè)以及實(shí)現(xiàn)缺陷的控制截除，統(tǒng)計(jì)分析以及準(zhǔn)確定位等工具起到良好的作用，發(fā)揮著比較重要的意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊建華，姚建平，范磊，張端，許心夢(mèng).單板表面裂縫圖像處理方法研究[J].林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備，2017（04）：29-31.

作者簡(jiǎn)介：王琳（1990-），女，陜西富平人，碩士研究生，助教，主要研究方向：計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)。endprint