趙蘭鵬,劉堂友
?。|華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,,上海 201620)
摘要:硅鋼鋼帶是變壓器等工業(yè)設(shè)備發(fā)展的一項重要原材料,其質(zhì)量的高低直接影響著產(chǎn)品性能的好壞,。傳統(tǒng)的人工檢測具有效率低,、精確度差等特點。為此提出基于機器視覺的表面缺陷自動檢測研究,。該研究采用圖像處理及模式匹配的方法,,通過對由CCD工業(yè)相機采集到的圖片進行幾何矯正、圖像拼接,、缺陷處理等過程,,實現(xiàn)了硅鋼鋼帶表面缺陷輪廓檢測、特征提取、分類等功能,,從而完成鋼帶質(zhì)量的判定,。
關(guān)鍵詞:機器視覺;硅鋼鋼帶,;缺陷檢測,;特征分類
0引言
硅鋼鋼帶是變壓器等工業(yè)設(shè)備發(fā)展的一項重要原材料,其以良好的表面質(zhì)量和機械性能在該領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,,因此不斷增強對硅鋼鋼帶質(zhì)量的提升有著重要的意義[1],。隨著高精度的圖像傳感器件、數(shù)字信號處理技術(shù)和計算機技術(shù)的提高,,真正實用化的質(zhì)量自動檢測系統(tǒng)得到了飛速的發(fā)展[2],。
本文研究基于機器視覺的硅鋼鋼帶表面缺陷自動檢測識別技術(shù),是在初級硅鋼鋼帶進一步深加工使其成為生產(chǎn)變壓器原材料的生產(chǎn)過程中,,采用圖像處理及模式匹配的方法并依據(jù)MATLAB軟件仿真,,對采集到的圖像進行相應(yīng)的圖像處理,從而達到對鋼帶缺陷的判斷,,最終完成鋼帶質(zhì)量的判定,。
1系統(tǒng)設(shè)計要求
系統(tǒng)研究是在鋼帶生產(chǎn)線傳輸速率為0~40 m/min的環(huán)境下,使用CCD工業(yè)相機采集圖像,,采集速率最大可達16幀/s,,獲取的圖像分辨率為1 392×1 040。為了提高系統(tǒng)的處理速度,,必須考慮圖像處理和缺陷檢測算法的選取及軟件的運算方式,進而達到在有限時間內(nèi)做到對龐大圖像數(shù)據(jù)量的處理,,并保證最終的目標(biāo)效果,,因此在滿足缺陷檢測準(zhǔn)確度的條件下,有效地控制算法和軟件編程中總體方案設(shè)計的復(fù)雜度非常重要,。
2系統(tǒng)研究
2.1系統(tǒng)流程圖
基于機器視覺的硅鋼鋼帶缺陷自動檢測識別研究系統(tǒng)流程圖如圖1所示,。
2.2圖像的采集
在傳輸?shù)匿搸a(chǎn)線上方架設(shè)CCD工業(yè)相機和LED燈,并將相機與計算機連接,,接著在計算機上運行工業(yè)相機和視覺傳感器軟件,,進而控制相機對鋼帶進行拍攝,并將拍攝的圖像傳輸給計算機,。
2.3圖像的幾何校正
在圖像采集過程中,,由于相機會發(fā)生輕微的傾斜使得采集到的圖像發(fā)生幾何畸變,因此首先需要對圖像進行幾何校正,。幾何校正主要包括兩個內(nèi)容:像素坐標(biāo)校正和像素灰度估算[3],。
(1)像素坐標(biāo)校正采用具有一般形式的投影變換來進行幾何畸變校正。投影變換是利用原圖像找出若干個控制點,同時找出失真圖像與之相對應(yīng)的控制點的坐標(biāo),,利用這些對應(yīng)的坐標(biāo)可以確定空間變換結(jié)構(gòu),,最后利用這個空間變換結(jié)構(gòu)對失真圖像中每個像素進行變換,得到校正后的圖像坐標(biāo),。
(2)數(shù)字圖像像素的坐標(biāo)都是整數(shù),,而經(jīng)過計算后得到的坐標(biāo)不一定是整數(shù),這就需要對經(jīng)過計算得到的像素點進行像素灰度估算,。這里采用雙線性內(nèi)插法對灰度進行估計,。雙線性內(nèi)插法是根據(jù)某點坐標(biāo)周圍4個像素點灰度在兩個方向上對其灰度進行內(nèi)插。最后再去除圖像邊緣與鋼帶不相關(guān)部分得到校正后的圖像,。
圖2~圖5為失真圖像和校正后的圖像,。
2.4圖像拼接
為了保證對圖像邊緣處的缺陷做到完整檢測,需要進行圖像拼接,。這里根據(jù)相機拍攝頻率和鋼帶傳輸速度,,設(shè)置有效的拼接參數(shù),進行簡單的位置計算,,使得左右兩張相鄰圖像共同區(qū)域重疊在一起,,得到有效的拼接;然后利用圖像融合技術(shù)使得兩張圖像重疊區(qū)域平滑過渡,,濾除明顯分界線[4],,如圖6所示。
2.5圖像去噪
由于受生產(chǎn)環(huán)境,、光照等因素的影響,,采集到的圖像會受到噪聲污染,造成圖像降質(zhì),,因此需要對圖像進行去噪處理,。
中值濾波在平滑脈沖噪聲方面非常有效,同時它可以保護圖像尖銳的邊緣,,不會使圖像產(chǎn)生明顯的模糊[5],;另外將帶噪聲圖像進行小波變換處理,利用小波去噪所具有的多分辨率和去相關(guān)性的特點,,經(jīng)過去除噪聲的小波系數(shù),,再做小波逆變換重構(gòu)圖像,最后得到去噪圖像[6],。經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn),,采用基于中值濾波與小波變換相結(jié)合的圖像去噪進行處理,在去除噪聲的同時保護了圖像邊緣輪廓,,去噪后的圖像如圖7所示,。
2.6圖像增強
為了使鋼帶上的缺陷更加清晰,,在圖像去噪完成后,對圖像進行增強處理,。經(jīng)過對比,,最終采取拉普拉斯銳化方法。圖8為增強后的圖像,。
2.7缺陷輪廓提取
在得到增強的圖像之后需要對其進行缺陷輪廓提取,,進而可以得到直觀的缺陷邊緣信息。這里采取Canny邊緣檢測算子對缺陷圖像進行輪廓提取,。因為該算子采用高斯函數(shù)進行濾波,,具有很強的抗噪性、好的信噪比和定位性能等優(yōu)點,,能夠?qū)喞M行精確提?。?],結(jié)果如圖9所示,。接著對輪廓進行圖像膨脹和填充處理[8],,進而得到清晰的缺陷圖,如圖10所示,。
2.8缺陷特征提取
缺陷特征提取是計算缺陷的特征值,,為缺陷分類做準(zhǔn)備。對于人的視覺系統(tǒng)而言,,物體的形狀是可以得到識別的重要特征,,也是物體穩(wěn)定的特征 [9],因此本研究主要采用形狀特征分類,。
圖像中的像素點坐標(biāo)用(x,y)來表示,;像素灰度值用f(x,y)表示,其取值為0或者1,。設(shè)R為所有像素點的集合,,R′為缺陷區(qū)域中像素點的集合。對于缺陷描述常用的形狀特征描述如下:
?。?)缺陷的周長,即缺陷的邊界長度,,這里的周長用鏈碼表示,,求周長也即計算鏈碼長度。當(dāng)鏈碼值為偶數(shù)時,,其長度記作1,;當(dāng)鏈碼值為奇數(shù)時,其長度記作2,。周長為:
式中: Nε和Nθ分別為邊界鏈碼(8方向)中移動偶步與奇步的數(shù)目,。
(2)缺陷的面積,即缺陷區(qū)域中像素點的個數(shù),,表達如式(2):
?。?)區(qū)域的圓形度,即區(qū)域接近圓形的程度:
?。?)區(qū)域的矩形度,,即區(qū)域面積與其最小的外接矩形面積比值,反映了一塊區(qū)域?qū)ζ浒鼑匦蔚某錆M程度:
Sbox是包圍矩形的面積,,矩形度不超過1,。
通過以上特征提取方程的計算,最終得到上面圖像的L=1.435 7e+04,,S=209 787,,C=0.012 8,R=0.570 1,根據(jù)廠商所給的質(zhì)量評定標(biāo)準(zhǔn)可以判定此缺陷為面積性缺陷,。
2.9缺陷的分類
在圖像處理完成后,,根據(jù)廠商提供的硅鋼鋼帶質(zhì)量要求,對硅鋼鋼帶進行質(zhì)量的評估,,最終根據(jù)鋼帶不同的質(zhì)量進行不同的分類,,以適應(yīng)不同的市場需求。
3結(jié)論
本文介紹了一種自動圖像缺陷檢測系統(tǒng),,它運用圖像處理技術(shù),,對所采集到的圖像進行了一系列處理,進而得到清晰的缺陷圖像,;然后根據(jù)缺陷的形狀特征進行了分類,,最終根據(jù)廠商對鋼帶質(zhì)量評定標(biāo)準(zhǔn)進行了準(zhǔn)確的評估,完成硅鋼鋼帶質(zhì)量的檢測,。
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