基于梯度直方图的产品表面缺陷图像自适应阈值分割方法研究

为了提高产品表面缺陷检测精度并降低检测成本,文章以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法.通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明:该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,抗噪能力强;充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,适应性广;算法简单,具有实时准确分割图像的特点.     

基于灰度-梯度共生矩阵的钢轨表面缺陷检测方法

根据钢轨表面缺陷的灰度和梯度特征,提出了钢轨缺陷自动检测方法:基于灰度-梯度共生矩阵为模型提取钢轨缺陷的内边缘,其中以最大熵方法自动求取灰度-梯度二维阈值向量,利用形态学方法对分割后的二值图像进行后期处理,有效区分正常轨面、缺陷区域、阴影和干扰区域.实验表明:本方法能较好地对钢轨表面缺陷进行检测.     

基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测研究

针对人工检测微小零件表面缺陷存在的不足,提出一种基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测方法。首先分析微小零件检测内容的特点,通过机器视觉专用软件HALCON提供的图像滤波、阈值分割算子提取缺陷区域,并设计了一种自动选择平滑滤波尺寸与阈值的最优取值算法,再采用改进的边缘检测算法准确提取表面的边缘位置,将图像以边缘为界分割成不同的区域,运用区域形态学方法对候选缺陷进行筛选,最后使用区别特征实现缺陷分类与标记。实验结果表明,该方法能够稳定的进行微小零件表面缺陷的识别与检测,缺陷识别率达到97.05%,达到预期检测目标。     

采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割

为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.     

线扫描铁轨表面缺陷成像与检测

基于线扫描的机器视觉成像系统,用于采集铁轨表面图像,提出一种以图像增强和自动阈值分割为核心的缺陷检测算法,该算法能够准确检测出铁轨表面缺陷.图像增强采用局部零均值法,克服了铁轨表面光线反射不均的缺点,提高了缺陷和背景的区分度.自动阈值分割采用强调概率的最大背景类方差法,取到的阈值使背景类方差最大的同时保持缺陷出现概率较小.将本文的核心方法与传统方法进行对比实验,验证了该算法的有效性和快速性,具有一定的实用价值.     

X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别

根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

应变片外观缺陷检测方法

应变片是用于测量应变的关键元件,在实际中应用广泛,其外观缺陷检测在工业生产中具有重要意义。本文针对应变片图像缺陷检测存在的难点和人工目视检测应变片外观缺陷存在的成本高、检测结果不稳定、效率低等问题,提出了一种自动检测应变片外观缺陷的方法。其中提出了方向canny边缘检测算法,在准确检测出应变片图像边缘的同时,有效解决了传统canny边缘检测算法的耗时问题;针对应变片图像灰度分布不均、光照剧烈变化等情况,提出了动态阈值法来分割丝栅区和焊接区。首先,对应变片图像采用双边滤波进行预处理,在去除噪声干扰的同时保留边缘信息;然后,根据方向canny算子分割出感兴趣区域;其次,根据动态阈值法分割出丝栅区和焊接区;最后,采用形态学操作的方法,检测应变片存在的缺陷。实验结果表明,本文所提检测方法能够准确有效的检测出应变片外观缺陷,算法稳定性高,满足实时性要求;同时系统人工干预少,检测效率高,能实现自动检测。     

高铁轮毂表面缺陷的视觉显著性超像素图像检测方法

针对高铁轮毂表面缺陷实时在线检测问题,提出一种基于视觉显著性注意机制的超像素自适应检测方法。首先采用同态滤波器对缺陷图像进行预处理,去除环境光污染噪声引起的图像亮度分布不均匀问题,构建轮毂表面缺陷图像的谱残差视觉注意模型,之后采用超像素分割算法对缺陷显著性图像进行自适应阈值分割,标记出高铁轮毂表面缺陷的二维空间位置,实现轮毂表面缺陷的边界检测和形态估计。本文方法在高铁轮毂表面缺陷检测实验平台上进行了实验验证,结果表明：该方法能够有效抑制图像分割中的过分割问题,对缺陷的边界信息提取准确,鲁棒性较好。     

一种自动提取阈值的方法

基于边缘检测思想的图像分割方法是图像处理中关于分割的一个重要领域.对图像进行边缘检测时,需要有确定的阈值,为了避免人工干预,阈值需自动提取.本文选取阈值时,可根据B样条函数光滑后的图像计算出正梯度图像,基于好的灰度阈值分割出的目标与背景之间的差距应该最大这一特点,对梯度图像应用这一原理以自动选取理想的梯度阈值.     

一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

机器视觉的电镀卫浴产品划痕检测系统

为解决人工检测电镀卫浴产品表面划痕存在的漏检、效率低等问题,提出基于机器视觉的电镀卫浴产品表面划痕检测系统。利用工业相机采集电镀卫浴产品缺陷图像,通过调整相机和产品的夹角并设计暗室照明环境解决电镀卫浴产品成像倒影、局部曝光问题;通过高斯滤波算法去除背景噪声,采用正弦带通滤波器和傅里叶变换将图像从空间域转换频域后经过阈值分割提取缺陷区域。实验结果表明,划痕检测系统能够检测出表面划痕长度在0.4 mm以上的缺陷,准确率达到96%,检测时间控制在350 ms左右,满足检测要求。     

基于超像素融合算法的显著区域检测

针对目前流行的显著性检测算法不能精确反映显著性信息的问题,提出一种基于超像素融合方法的显著性检测算法. 首先对图像进行超像素分割,在保证高质量的图像目标边缘信息前提下,建立以超像素为节点的图模型;然后计算超像素邻接矩阵,将该图模型转化为最小生成树模型. 通过OTSU算法自适应地确定最佳阈值,根据该阈值将最小生成树模型的部分节点进行融合,获得大超像素分割区域;最后利用大超像素的颜色和相互距离信息,获得高质量的显著性图. 实验结果表明,相对于其他检测方法,该算法可以更有效地检测出图像中的显著目标,并能达到接近分割的效果.      

基于区域生长和融合特征SVM的涂胶缺陷检测

针对传统的涂胶工艺缺陷检测精度低、效率低的问题,文章提出一种基于区域生长和融合特征支持向量机(support vector machine, SVM)的涂胶缺陷检测算法。首先对图像进行预处理操作;然后通过改进的快速细化算法提取涂胶区域,将去除毛刺后骨架特征作为起始生长种子,为改善分割不完全现象,采用中心像素加权灰度和区域自适应阈值生长准则分割出完整的涂胶区域;最后结合改进边缘梯度特征和区域纹理特征的优点,将改进的梯度方向直方图-多半径局部二值模式(improved histogram of oriented gradient-multi radius block local binary pattern, IHOG-MBLBP)融合特征送入SVM多分类器进行训练,实现对涂胶区域缺陷的精确检测。经过实验验证,所设计的缺陷检测算法能够精确地提取骨架并分割出完整的涂胶区域,对于涂胶缺陷具有较高的检测精度和效率,能够满足工业生产需求。     

钢板表面缺陷图像非均匀光照校正及分割算法

针对钢板表面缺陷图像光照不均匀的问题,首先根据图像的亮度与光照分量和反射分量的相关性,采用多尺度高斯函数方法提取图像的光照分量并分离出反射分量.然后根据光照分量的分布情况调整二维(2D)伽玛函数的参数,实现光照分量分布不均的自适应校正,再将校正后的光照分量与原有的反射分量融合得到光照均匀的新图像.最后采用遗传算法选择最大熵阈值进行缺陷分割.结果表明:钢板表面缺陷图像的非均匀光照得到了有效改善,缺陷细节得到了较好保持;图像阈值分割缩短了寻找阈值的时间,能够有效检测出钢板表面的多种缺陷.     

圆柱形运动目标的表面缺陷检测

为了解决在运动情况下目标缺陷的快速检测,提出了在摄像机固定的情况下,利用基于光流场的图像分割算法对运动目标先进行区域分割,然后在分割图中利用SUSAN算子的边缘检测获得细化的目标区域边缘图来实现缺陷的检测。实验表明,这种方法可以有效的从生产线上快速检测出圆柱形运动目标的表面缺陷。     

基于X射线的BGA空洞缺陷3D检测方法

目的对球栅阵列封装(Ball Grid Array,BGA)芯片中由于焊接过程中产生的气体未能及时逸出所致的空洞缺陷进行3D检测,以降低缺陷检测难度和提高准确率,为实现BGA产品的流水线检测奠定基础.方法利用X射线三维显微镜对BGA芯片进行扫描与重建得到3D模型,将模型等距切片后转为灰度图像,根据3D可视化结果和灰度直方图选择固定阈值进行全局阈值分割,将分割得到的二值图进行连通区域标记并计算各区域面积,最后采用积分法求取焊球和空洞体积并计算空洞率.结果与2D检测方法对比,该方法可以有效去除图像中的多元器件重叠的不利因素,可直接观察空洞缺陷的大小及位置;在BGA切片图像中标记分割阈值的等值面并测量焊球和空洞的直径,将测量结果与DR图像中的测量值对比,最大误差为3.726μm,表明该方法可以准确地分割焊球及空洞特征.结论该方法可以有效地检测出BGA中的空洞缺陷,并准确地计算出焊球和空洞体积及基于体积的空洞率.     

基于Hu不变矩和BP神经网络的木材缺陷检测

采用X射线作为检测手段,对木材进行无损检测,通过检测透过木材的射线强度来断定检测木材是否存在缺陷.对得到的木材缺陷进行图像处理,将木材缺陷图像转化为灰度图像,再把灰度图像转换为二值图像.根据经验选择相应的阈值,提取出清晰的木材缺陷边缘,把木材缺陷部位从背景中分离出来,完成木材缺陷图像分割.对Hu提出的区域不变矩进行扩展,得到一组新的描述形状特征的参数,这些参数具有平移、缩放和旋转不变性,并且具有较低的计算复杂性.将这些特征参数预处理后输入BP神经网络,对木材缺陷进行检测,检测准确率达到86%以上,试验结果表明此方法的可行性,为实现木材缺陷的自动检测提供了新的途径.     

一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

炭制品图像的缺陷分割与样本提取

针对炭制品X光图像的特点,为快速准确地分割出缺陷,提出了基于迭代的阈值构造方法和数学形态学相结合的缺陷分割方法.通过迭代算法确定了图像分割的最佳阈值,有效地减少了噪声对分割阈值的影响;设计可疑点区域搜索算法,确定了可疑点区域的位置和大小;通过试验得到了滤波模板的最佳概率阈值,并建立了可疑点的合并条件表达式,得到了完整的缺陷区域.研究结果表明:该法很好地解决了噪声抑制和保持图像缺陷细节之间的矛盾,且缺陷分割结果非常准确.最后,在缺陷分割的基础上,研究了缺陷样本的输出方式,设计了两个三维特征矩阵存储缺陷特征信息,实现了缺陷几何特征与灰度特征的提取,为进一步的缺陷特征参数的提取与缺陷识别奠定了基础.     

基于遗传算法的超声检测图像分割识别方法

基于钎焊电触头焊接质量超声成像无损检测的原理，针对超声图像分割过程中阀值难以确定的问题，以灰度图像的直方图熵作为评价标准，把图像阈值分割问题定义为一个优化问题，利用遗传算法寻优的高效性；搜索到能使分割质量达到最优的分割参数－－图像分割阈值，据此阈值可以区分出超声图像中的缺陷部分与焊合区域，因此对于后续的焊接缺陷识别具有重要的意义，实验结果表明，该算法分割切实可行，有效地缩短了寻找阈值的时间。