点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，第一时间送达本文转自|新机器视觉

表面缺陷检测以及特征提取,所涉及的范围是非常广泛的,包括了铁轨表面缺陷!带钢表面缺陷以及织物表面缺陷等"因此加强对产品的表面缺陷提取以及质量检测显得尤为重要,目前基于计算机视觉的构件缺陷检测系统已经受到国内外研究人员的重视,如何更好地将计算机视觉技术引人到产品表面质量缺陷检测中去是未来发展的重点。笔者将在下文中就此展开详细的阐述。

1.计算机视觉的基本工作原理

1.1系统结构

计算机视觉是一项涉及范围广泛的技术，他通过图像采集装置将检测目标转化为图像信号，再经过专门性的额图像处理系统最终生成具体的表面特征。具体来讲在图像处理环节米旭涛根据图像的具体像素以及图像分布和颜色、亮度、饱和度等进行目标提取,再比照系统预设的参照值得出最终的检测结果,例如尺寸大小、颜色等师傅偶合格。计算机视觉处理系统包括了光源!镜头!计算机以及图像采集装置和处理系统等,这些系统综合组成共同推动了计算机视觉系统的正常稳定运行。

1.2计算机视觉硬件设计

计算机视觉系统的硬件平台包括了照明系统!镜头相机以及图像采集装置和工控机四个部分,这四个部分缺一不可,共同组成了整个计算机视觉系统。

1.2.1照明系统

照明系统是整个计算机视觉系统的关键,尤其是在光源和照明方案的配合上更是直接影响了整个系统运行的成败"因此在照明方案的制定以及光源的选择上应该尽可能的突出物体特征参量,综合考虑对比度以及亮度等因素,将计算机视觉系统的光源与照明方案相匹配,

选择需要的几何形状以及均匀度等,同时还需要结合被检测物体的表面特征几何形状"针对构件表面缺陷的照明方案,笔者认为应该选择功率相对较大的LED光源,用低角度的方式进行照明。

1.2.2相机镜头

相机系统是成像的关键,因此在相机镜头的选择上应该适用于具体的构件"一般来说相机镜头包括了两方面内容,一是线扫,二是面扫。通过二者的综合运用实现更好地成像效果"

1.2.3图像采集卡

图像采集卡主要是指在计算机视觉系统中位于图像裁剪机设备和图像处理设备之间的重要接口"是成像的中间环节,发挥着不可或缺的作用。

2.基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取

基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取可以分为为三个重要部分,分别是图像预处理部分:主要是指针对构件进行区域的定位,将非构件的部分移出计算机视觉的缺陷提取技术中去,从而降低了后续工作的工作难度;其次是进行缺陷定位,主要是指通过特定的技术和算法将缺陷从结果当中直接分离出来"第三部分是缺陷特征的提取,也是系统处理的结果部分,是通过计算缺陷的程度以及缺陷大小,从而为后期的构件维护提供参考依据"具体来说,这二个部分的操作主要体现在以下儿个方面:

2.1区域定位

区域定位是减少构件处理和选择时间的关键,能够大大提高构件缺陷提取的效率"构件的表面的基木特征和大致集合框架提取是区域定位和的第一步,要将计算机区域定位和缺陷提取结合起来,更好地实现缺陷分析L要做好构件的区域定位首先需要明确构件的基本种类

和特征:一是根据构件的重川方式来说,可以分为白匣子!灰匣子!黑件的粒度的大小可以分为小中大汽种不同粒度的构件;再次是从构件的功能上来看可以分为系统构件!支撑构件以及领域构件二个部分"四是从构件的基本结构特征来看可以分为原子构件以及组合构件"最后从构件的状态来说,又可以分为动态和静态构件"因此从不同种类的构件进行区域定位为视觉系统正常运行创造厂优良的条件。

2.2缺陷提取

在进行缺陷提取的过程中,难免会受到客观的环境影响,比如噪声!温度以及湿度等对图像处理的结果产生影响!因此需要对区域定位中产生的区域进行滤波处理,然后再采用阂值分割的办法进行缺陷提取"具体操作步骤如下所示:

(l)计算出成像中的最小最大灰度值,并且设置初始阂值

(2)根据闭值,结合图像的分割日标,将图像分俐成为日标和背景两个部分,求导出平均灰度。

(3)再根据新的平均灰度值计算出新的阂值
     (4)观察阑值的初始值与新阂值之间的关系,如歌二者相等则整个计算过程就结束,如果不相等,则就需要进一步计算通过阂值计算得出啊的最佳闽值分割效果图,能够进行初步的缺陷预判,但是初步预判当中还存在较多的不确定因素,主要包括两类,一是在边缘部分出现的细小毛刺,由于与缺陷的距离较近因此在初步缺陷提取中容易形成误判!再次是在构件表面有一些非常细小的缺陷,这些缺陷的影响较小,不会对构件的性能造成影响,因此在进行缺陷提取的过程中需要将这两个因素排除在外,具体主要是指采用图像形态学中开运算和闭运算,从而达到对构件中的明了细节和暗色细节图像像素点的上下左右灰度加权算法.对构件表面的缺陷进行检测"再采用二值图像边界跟踪法,将缺陷从构件图像中分离出来。

2.3缺陷特征提取

缺陷特征提取,又可以称之为缺陷的定量计算和定性过程,是将前期所得的数据结果以更加直观的形式展现出来,通过对比指标参数判断构件的表面质量是否合格,符合基本的生产标准。一般来说常用的表示缺陷特征的标准有以下几种:

(l)周长:周长是对缺陷的边界长度的描述,在图像特征上显示则是指构件成像上的缺陷区域的边界像素数量。

(2)面积:面积相对于周长能够更加直观地反映整体缺陷的大小,它是缺陷区域中的像素的总数,因此更高体现缺陷的影响规模。

(3)致密性:这是一个相对专业的缺陷指标概念蜂琪菊。)主要是指每平方面积卜的平方周仓,是个双单，扮尚断旨标。

(4)区域的质心:区域质心是描述缺陷的影响关键也就是缺陷区域内的核心区域,是对整个区域的核心描述。

(5)最小外接矩形"

综上所述,构件表面缺陷直接影响构件的最终使用效果,构件表面缺陷的检测应用领域也逐渐广泛,而计算机视觉技术在检测缺陷中的优越性更体现了基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取的研究了具体的检测方法和检测工作原理.通过对表面缺陷的检测.力图提高构件的整体质量.

 End 

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python视觉实战项目52讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。

下载3：OpenCV实战项目20讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。

交流群

欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~