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        基于機(jī)器視覺的鋼坯低倍缺陷自動(dòng)識(shí)別技術(shù)

        2020-06-19 07:55:28劉翔
        理論與創(chuàng)新 2020年7期
        關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺自動(dòng)識(shí)別

        劉翔

        【摘? 要】在傳統(tǒng)的鋼坯低倍缺陷判定過程中,一般情況下采用人工判定的方法,主觀性很大。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展、機(jī)器視覺技術(shù)的廣泛應(yīng)用,利用這種新技術(shù)可不受惡劣環(huán)境和主觀因素的影響,能快速、高效、客觀地識(shí)別鋼坯低倍缺陷。

        【關(guān)鍵詞】機(jī)器視覺;低倍;自動(dòng)識(shí)別

        引言

        所謂機(jī)器視覺就是通過圖像采集設(shè)備將目標(biāo)像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào),用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像數(shù)字信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算處理抽取目標(biāo)特征。得益于計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大運(yùn)算能力,機(jī)器視覺在特征識(shí)別中顯示出較之傳統(tǒng)方法更為高效、快速、客觀等優(yōu)勢(shì)。本文中的鋼坯缺陷識(shí)別過程包括圖像預(yù)處理、基于灰度投影算法的缺陷特征識(shí)別。

        1.圖像預(yù)處理

        鋼坯低倍照片通常來源于數(shù)碼相機(jī),受不同相機(jī)的成像器件、拍攝照明環(huán)境等影響,要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率,首先需對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理,盡量減少圖像本身的干擾因素。本文采用灰度轉(zhuǎn)換、中值濾波等方法對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理,并對(duì)圖像進(jìn)行二值化轉(zhuǎn)換,為缺陷特征識(shí)別提供條件。

        (1)灰度轉(zhuǎn)換。實(shí)驗(yàn)中的目標(biāo)圖像是JPG圖像格式,圖像文件中包含每個(gè)像素的色彩信息,圖像灰度化就是使色彩的三種顏色分量R、G、B的值相同,由于顏色值的取值范圍是[0,255],所以灰度的級(jí)別只有256種,即灰度圖象僅能表現(xiàn)256種灰度顏色,常用的灰度處理方法有最大值法、平均值法、加權(quán)平均值法等。

        (2)中值濾波。受相機(jī)以及樣品表面面潔凈度等因素影響,圖像中會(huì)產(chǎn)生干擾特征識(shí)別有害噪聲。中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù),把數(shù)字圖像中某點(diǎn)的值設(shè)置為該點(diǎn)鄰域窗口內(nèi)的所有象素點(diǎn)灰度值的中值代替,讓周圍的像素值接近的值,從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。方法是通過從圖像中的某個(gè)采樣窗口取出奇數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序 ,用排序后的中值取代要處理的數(shù)據(jù)即可。

        (3)二值化轉(zhuǎn)換。圖像二值化目的是最大限度的將圖象中有價(jià)值的部分保留下來,是圖像分析、特征提取與識(shí)別之前必要的圖像預(yù)處理過程。圖像二值化是在灰度圖基礎(chǔ)上以某一閥值(0

        ①選取一個(gè)合適的二值化閥值。

        ②將像素灰度值大于閥值的設(shè)為255,小于閥值的灰度值設(shè)為0。

        本文采用最大類間方差法,即OSTU算法(大津法)。OSTU算法的基本思想是用某一假定的灰度值將圖像的灰度分成兩類,當(dāng)兩類的類間方差最大時(shí),前景和背景的差別越大。此灰度值就是圖像二值化的最佳閾值。具體方法是:假設(shè)圖像有 M 個(gè)灰度值,取值范圍在 0 ~ M-1,在此范圍內(nèi)選取灰度值 t,將圖像分成兩組 G0 和 G1 , G0 包含的像素的灰度值范圍在 0 ~ t, G1的灰度值范圍在t+1~ M-1,用 N 表示圖像像素總數(shù),n0表示G0類像素?cái)?shù),n1表示G1類像素?cái)?shù)。G0類像素概率p0=n0/N,G1類像素概率p1=n1/N。n[i]表示灰度值為 i 的像素的個(gè)數(shù),則:

        G0類像素灰度值均值為:

        G1類像素灰度值均值為:

        類間方差為:

        采用遍歷的方法得到使類間方差最大的閾值T,即,

        2.灰度投影算法的缺陷特征識(shí)別

        灰度投影算法原理是對(duì)灰度圖像分別向下和向左兩個(gè)方向進(jìn)行灰度投影,分別找出行投影均值中最大值和最小值的差值d0和列投影均值中最大值和最小值的差值d1,如果這兩個(gè)差值中有一個(gè)超過了閥值,則可認(rèn)為圖像存在缺陷。閥值是根據(jù)不同的缺陷類型來選取的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值。

        方法如下:

        設(shè)圖像大小為M*N,像素點(diǎn)f(i, j), ,,行數(shù)組D[N-1],列數(shù)組L[M-1], 分別存放灰度圖像向下和向左投影的灰度均值。

        for(int N1=0,N1

        for(int N2=0,N2

        d0 = max(D[N1]) - min(D[N1]), d1 = max(L[N2]) - min(L[N2])

        若d0 或d1中有任一值大于閥值,即可判定圖像存在缺陷。實(shí)

        識(shí)別示例如下:

        原圖 灰度轉(zhuǎn)換、二值化后 灰度投影算法識(shí)別結(jié)果

        無缺陷 d0=9

        d1=6設(shè)為閥值

        中心裂紋 d0=24

        d1=49

        明顯大于閥值,? ? 有缺陷

        中心縮孔 d0=19

        d1=20

        明顯大于閥值, 有缺陷

        3.結(jié)束語

        本文介紹了機(jī)器視覺應(yīng)用在鋼坯低倍缺陷自動(dòng)識(shí)別的技術(shù),識(shí)別效果滿意。通過該技術(shù)應(yīng)用擴(kuò)展,例如建立鋼坯低倍缺陷分類圖庫,則可建立缺陷分類特征數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)各鋼坯低倍缺陷的自動(dòng)分類定性識(shí)別。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 王宏,朱德生,唐威.一種基于灰度投影的帶鋼表面缺陷檢測(cè)算法.東北大學(xué)學(xué)報(bào) Vol.29,No.3

        [2] 孫少林,馬志強(qiáng),湯偉.灰度圖像二值化算法研究.

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