基于區(qū)域灰度差絕對(duì)值閾值法的帶鋼缺陷檢測(cè)
來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)2015年01月21日熱度：651
如果一幅圖像有缺陷，一般表現(xiàn)為圖像灰度的異常，會(huì)造成圖像灰度分布的分散口，而圖像的灰度方差是灰度分布的分散性的度量，因此可以贏接用圖像的方差或灰度差絕對(duì)值來(lái)檢驗(yàn)是否有缺陷，這樣能大大減少計(jì)算量，提高檢測(cè)速度。
從圖1到6可以看出，缺陷比較明顯的圖像，在其灰度直方圖上所反映出的方差與無(wú)缺陷的圖形存在比較明顯的差別，但是一些比較小的缺陷如圖2的夾雜，在整幅圖像直方圖上表現(xiàn)出來(lái)卻與無(wú)缺陷圖像的無(wú)異。
基于上面的分析，可以將圖像分成小區(qū)域來(lái)進(jìn)行分析，有缺陷的小區(qū)域內(nèi)灰度方差有較大的差異。由于光照的變化會(huì)造成圖像表面光照不均勻，因此將圖像分成小區(qū)域來(lái)進(jìn)行單獨(dú)的分析和處理，也能減少和消除由于光照不均勻帶來(lái)的影響，通常可認(rèn)為小塊圖像內(nèi)光照是均勻的。
由上面的圖也可看出，光照亮度的不同只會(huì)影響到圖像直方圖的位置，而不會(huì)影響到灰度方差的大小，因此不會(huì)影響到本文的實(shí)驗(yàn)。
表1 各類圖像每個(gè)區(qū)域的回復(fù)均方差和灰度差絕對(duì)值
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圖像種類閾值 |
a |
b |
c |
d |
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灰度方差 |
21.65 |
20.88 |
26.58 |
27.56 |
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灰度差絕值 |
17.22 |
16.02 |
20.81 |
20.45 |
閾值的獲得：利用樣本訓(xùn)練獲得。通過(guò)一定數(shù)量的無(wú)缺陷圖像樣本求得無(wú)缺陷圖像的灰度差絕對(duì)值均值作為閩值，，并通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)求得閩值幅值△T，把T+△T，作為判別準(zhǔn)則，如果待測(cè)圖像各個(gè)小區(qū)域內(nèi)的灰度差絕對(duì)值超過(guò)T十△T，則這個(gè)區(qū)域存在缺陷。
在不同的光照和表面質(zhì)量條件下，閾值幅值△T可以靈活調(diào)節(jié)，一般可以選用用默認(rèn)值。在實(shí)際的檢測(cè)中可以根據(jù)檢測(cè)的需要具體確定劃分小區(qū)域的大小，本文選取50×50為一個(gè)小區(qū)域進(jìn)行分析，獲得了較好的效果。
