洪奔奔，管聲啟，任 浪，高 磊

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基于特征提取與匹配的帶鋼缺陷檢測(cè)

洪奔奔，管聲啟，任 浪，高 磊

（西安工程大學(xué)，機(jī)電工程學(xué)院，陜西 西安 710048）

為了提高工件缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確性，本文以工件缺陷區(qū)域特征為基礎(chǔ)，提出了一種新的工件缺陷檢測(cè)方法。首先對(duì)帶鋼缺陷圖像進(jìn)行小波多層分解，選擇低頻系數(shù)圖像和高頻系數(shù)圖像進(jìn)行重構(gòu)，從而有效地抑制了背景紋理信息；其次，通過分割和濾波對(duì)重構(gòu)圖像進(jìn)行特征提取，得到帶鋼的缺陷特征圖像；最后，通過對(duì)帶鋼缺陷特征圖進(jìn)行SURF特征提取與目標(biāo)圖像匹配，得到缺陷的具體位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用該算法進(jìn)行表面缺陷識(shí)別，可獲得較高的識(shí)別率，具有一定的通用性。

裂紋區(qū)域檢測(cè)；小波分解；圖像重構(gòu)；SURF特征提取與匹配

0 引言

《中國(guó)制造2025》中指出，制造業(yè)作為國(guó)家支柱產(chǎn)業(yè)直接體現(xiàn)了一個(gè)國(guó)家生產(chǎn)力水平的高低。在帶鋼加工過程中，由于各方面的因素影響，使帶鋼表面出現(xiàn)不同類型的缺陷，如裂紋、麻點(diǎn)、夾雜、表皮分層等缺陷。這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的外觀，還降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性和疲勞強(qiáng)度等性能，最終直接影響產(chǎn)品的使用性能和質(zhì)量[1]。因此，在制造加工過程中，應(yīng)盡早處理帶鋼表面缺陷，以確保帶鋼的質(zhì)量。

目前，帶鋼缺陷檢測(cè)算法有很多[2-4]。文獻(xiàn)[5],基于目標(biāo)面積特征分析的帶鋼缺陷圖像分割方法，能夠完整有效地分割出帶鋼缺陷區(qū)域，但對(duì)于少量噪聲或偽目標(biāo)灰度與帶鋼缺陷灰度相近時(shí)的特殊情況不能很好檢測(cè)；文獻(xiàn)[6]，一種改進(jìn)全變差正則化的Shearlet自適應(yīng)帶鋼圖像去噪算法，能夠有效濾除帶鋼圖像上的噪聲，提高了圖像視覺效果。但會(huì)不同程度地導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)模糊，使圖像視覺質(zhì)量下降。

本文算法，通過對(duì)圖像進(jìn)行小波多層分解和重構(gòu)，從而有效地抑制了背景紋理信息。然后，通過分割和濾波，提取帶鋼缺陷特征圖。最后，通過對(duì)缺陷特征圖進(jìn)行SURF特征提取與目標(biāo)圖相匹配，可是得到缺陷的具體位置。

1 帶鋼缺陷的特征提取過程

1.1 小波多層分解

小波多層分解稱為小波包或子帶樹，即利用多次疊代的小波轉(zhuǎn)換分析輸入信號(hào)的細(xì)節(jié)部分。小波包分析為輸入信號(hào)提供了一種精細(xì)的分析方法[8]。根據(jù)被分析信號(hào)的特征，它將頻帶進(jìn)行多層次劃分，對(duì)多分辨率分析后沒有細(xì)分的高頻部分進(jìn)一步分解，自適應(yīng)的選擇相應(yīng)頻帶，使之與信號(hào)頻譜相匹配，從而提高時(shí)頻分辨率。

在帶鋼缺陷圖像中，缺陷部與噪聲、背景紋理等混合在一起，很難進(jìn)行有效分離。而小波具有多分辨率特性，通過小波分解，帶鋼缺陷圖像所包含的不同頻率圖像信息能夠分解在不同圖層中，有利于帶鋼缺陷信息的提取。帶鋼圖像的小波分解可表示為：

其中，hk為低通濾波器系數(shù)，gk為高通濾波器系數(shù)，cAj-1(k1, k2)為第j-1層低頻系數(shù)圖像，cHj(m, n)為水平高頻系數(shù)圖像，cVj(m, n) 為垂直高頻系數(shù)圖像，cDj(m, n)為對(duì)角高頻系數(shù)圖像。

通過式（1）可以得到,小波濾波后輸出低頻系數(shù)圖像cA，水平高頻系數(shù)圖像cH，垂直高頻系數(shù)圖像cV，對(duì)角高頻系數(shù)圖像cD。在同一圖層上，每次小波分解可以得到不同頻率信息在不同方向上的分離。通過小波多層分解，不同頻率的信息在不同圖層中分離，如圖1所示，雖然有效抑制了背景信息的干擾，但也分解了缺陷部分輪廓。因此，需要進(jìn)行小波圖像重構(gòu)，使缺陷信息更加完整。

1.2 小波圖像重構(gòu)

本文算法，對(duì)帶鋼缺陷圖像進(jìn)行小波分解，減少背景紋理對(duì)小波圖像重構(gòu)的影響。通過比較、分析獲得的小波分解圖層，如圖2所示，進(jìn)行小波圖像重構(gòu)。通過低頻系數(shù)圖像和垂直高頻系數(shù)圖像進(jìn)行融合，得到的小波重構(gòu)圖像，如圖3所示，有效的突出帶鋼缺陷部分，為特征提取提供了依據(jù)。

圖1 帶鋼缺陷圖像不同圖層小波分解圖

圖2 帶鋼缺陷圖像第3層高頻系數(shù)小波分解圖

圖3 小波重構(gòu)圖像

1.3 特征提取

帶鋼缺陷圖像采集于工業(yè)機(jī)械加工現(xiàn)場(chǎng)，如圖4所示，在采集過程，通常受到工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)噪聲、光照不均影響。傳統(tǒng)方法采用低通濾波，抑制了高頻信息，使高、低頻信息對(duì)比度明顯。然而，帶鋼缺陷圖像部分信息頻率較高。因此，無論是空間域?yàn)V波還是變換域?yàn)V波，必然會(huì)濾除部分帶鋼缺陷信息，造成帶鋼缺陷區(qū)域檢測(cè)不準(zhǔn)確。

圖4 帶鋼缺陷原圖

在小波重構(gòu)圖像中，帶鋼缺陷與背景灰度值不同。本文算法，先通過高通濾波器，抑制低頻信號(hào)，再采用直方圖閾值法對(duì)圖像進(jìn)行分割，將帶鋼缺陷從背景中分割出來。該算法首先得到缺陷圖像的灰度直方圖，其中直方圖中出現(xiàn)背景和缺陷兩區(qū)域的灰度值不同，將背景所對(duì)應(yīng)的灰度值作為閾值，然后根據(jù)該閾值進(jìn)行分割即可將缺陷從圖像中分割出來[7]。如圖5所示，從而為特征提取與目標(biāo)圖相匹配提供了依據(jù)。

2 帶鋼缺陷的特征匹配算法

本文采用SURF算法，其主要采用了Hessian特征以及積分圖像，加快了程序搜索和運(yùn)行的時(shí)間，優(yōu)化了特征點(diǎn)提取的理論算法。SURF算法的特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配流程圖，如圖6所示。

圖5 帶鋼缺陷特征圖

3 帶鋼缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)

在帶鋼生產(chǎn)加工過程中，由于各方面的因素影響，會(huì)導(dǎo)致帶鋼表面出現(xiàn)各種缺陷。這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的外觀，還降低了產(chǎn)品的抗腐蝕性、耐磨性和疲勞強(qiáng)度等性能。本文選用帶鋼缺陷圖像作為測(cè)試圖像。

圖6 SURF算法的特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配流程圖

（1）對(duì)帶鋼缺陷圖像進(jìn)行小波多層分解和重構(gòu)，有效抑制了背景紋理信息；

（2）通過分割和濾波對(duì)小波重構(gòu)圖像進(jìn)行特征提取，得到帶鋼的缺陷特征圖像；

（3）采用SURF算法，對(duì)缺陷特征圖進(jìn)行特征提取與目標(biāo)圖相匹配，從而獲得帶鋼缺陷位置信息。

通過對(duì)帶鋼缺陷圖像進(jìn)行小波多層分解、圖像重構(gòu)、濾波與分割，得到帶鋼缺陷特征圖，如圖5所示。然后，通過構(gòu)建構(gòu)建Hessian矩陣、構(gòu)建尺度空間、精確定位特征點(diǎn)、主方向確定、特征點(diǎn)描述子生成，得到帶鋼缺陷特征圖與待檢測(cè)場(chǎng)景圖的特征點(diǎn)及其特征向量，最后進(jìn)行SURF特征提取與匹配，得到帶鋼缺陷的具體位置，如圖7所示。

圖7 SURF特征提取與匹配算法

4 結(jié)語

通過對(duì)帶鋼缺陷圖像的小波多層分解，采用小波分解后的低頻系數(shù)圖像和垂直高頻系數(shù)圖像進(jìn)行圖像重構(gòu)，抑制了背景紋理信息，能有效檢測(cè)偽目標(biāo)灰度與帶鋼缺陷灰度相近時(shí)的特殊情況；然后，通過分割和濾波對(duì)重構(gòu)圖像進(jìn)行特征提取，得到細(xì)節(jié)更清楚的帶鋼缺陷特征圖像；最后，通過SURF特征提取與匹配算法，對(duì)帶鋼缺陷位置進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)。在帶鋼缺陷檢測(cè)匹配過程中，帶鋼缺陷特征圖與待檢測(cè)場(chǎng)景圖匹配點(diǎn)的個(gè)數(shù)有限，造成匹配精度不高，所以，提高匹配精度，成為帶鋼缺陷位置檢測(cè)待解決的問題。

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Strip Defect Detection Based on Feature Extraction and Matching

HONG Ben-ben, GUAN Sheng-qi, REN Lang, GAO Lei

(College of mechanical & electronic Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an 710048, China)

In order to improve the accuracy of workpiece defect detection, this paper proposes a new method for detecting workpiece defects based on the characteristics of workpiece defect areas. Firstly, the wavelet defect image is decomposed by wavelet, and the low frequency coefficient image and the high frequency coefficient image are selected for reconstruction, which effectively suppresses the background texture information. Secondly, the feature is extracted by segmentation and filtering to obtain the band. The defect feature image of steel; finally, the SURF feature extraction and target image matching are performed on the strip defect feature map to obtain the specific location of the defect. The experimental results show that the surface defect identification can be used to obtain a high recognition rate and has certain versatility.

Crack detection; Wavelet decomposition; Image reconstruction; SURF feature extraction and matching

TH741.3

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.09.007

陜西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)：2018GY-020)，西安市科技計(jì)劃項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)：2017074CG/RC037(XAGC006))

洪奔奔(1992-)，男，研究生，主要研究方向：圖像處理與智能信息處理；管聲啟(1971-)，男，教授，博士，研究生導(dǎo)師，主要研究方向：圖像處理與智能信息處理；任浪(1993-)，男，研究生，主要研究方向：圖像處理與智能信息處理；高磊(1991-)，男，研究生，主要研究方向：圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)。

本文著錄格式：洪奔奔，管聲啟，任浪，等. 基于特征提取與匹配的帶鋼缺陷檢測(cè)[J]. 軟件，2018，39（9）：31-34