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一种钢板表面缺陷视觉检测方法

申请号: CN202311787979.7
申请人: 山东太阳耐磨件有限公司
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种钢板表面缺陷视觉检测方法
专利类型 发明授权
申请号 CN202311787979.7
申请日 2023/12/25
公告号 CN117455916B
公开日 2024/3/15
IPC主分类号 G06T7/00
权利人 山东太阳耐磨件有限公司
发明人 李森森; 兰云飞; 孙煜
地址 山东省济宁市高新区开源路1号

摘要文本

本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种钢板表面缺陷视觉检测方法,包括:获取钢板灰度图像;获取钢板灰度图像中所有突变点;获取钢板灰度图像中每个像素点的所有增强参照点,根据每个增强参照点的参照程度获取每个增强参照点的最终参照程度;通过获取的每个像素点的增强程度值对钢板灰度图像进行图像增强,得到增强后的钢板图像,根据增强后的钢板图像进行缺陷检测。本发明提高了对缺陷区域像素点的增强准确性,便于更好地识别缺陷。

专利主权项内容

1.一种钢板表面缺陷视觉检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取钢板灰度图像;获取钢板灰度图像中每个像素点为突变点可能性;根据每个像素点为突变点可能性得到钢板灰度图像中所有突变点;获取钢板灰度图像中每个像素点的所有增强参照点;根据获取每个像素点的每个增强参照点对应的突变点,得到每个像素点的每个增强参照点的参照程度;根据每个像素点的每个增强参照点的参照程度得到每个像素点的每个增强参照点的最终参照程度;根据每个像素点的每个增强参照点的最终参照程度获得每个像素点的增强程度值;根据每个像素点的增强程度值获取每个像素点的增强后的像素值;根据每个像素点的增强后的像素值完成对获取钢板灰度图像增强,得到增强后的钢板灰度图像;根据增强后的钢板灰度图像检测图像缺陷;所述获取钢板灰度图像中每个像素点为突变点可能性,包括的具体方法为:对于钢板灰度图像中第个像素点,利用soble算子获所述像素点的梯度方向和梯度幅值,则钢板灰度图像中第/>个像素点为突变点可能性的计算表达式为:
,式中,表示第/>个像素点为突变点可能性;/>表示第/>个像素点的梯度幅值;/>表示第/>个像素点的梯度方向与水平方向的夹角;/>为预设参数;所述获取钢板灰度图像中每个像素点的所有增强参照点,包括的具体方法为:对于钢板灰度图像中第个像素点,在第/>个像素点的水平方向上获取所有突变点和像素点,将距离第/>个像素点最近的突变点,记为第/>个突变点;将第/>个突变点与第/>个像素点之间的欧式距离记为第一距离,将第/>个突变点的梯度方向记为第一方向;对于在第/>个像素点的水平方向上任意一个像素点记为第/>个像素点,将距离第/>个像素点最近的突变点,记为第/>个突变点;将第/>个突变点与第/>个像素点之间的欧式距离记为第二距离,将第/>个突变点的梯度方向记为第二方向;若第一距离等于第二距离且第一方向与第二方向一致,则选取第/>个像素点为第/>个像素点的增强参考点;同理,获取第/>个像素点的所有增强参照点;所述根据获取每个像素点的每个增强参照点对应的突变点,得到每个像素点的每个增强参照点的参照程度的具体公式为:
,式中,表示第/>个像素点的第/>个增强参照点的参照程度;/>表示预设参数;/>表示第/>个增强参照点的第一区域中第/>个像素点的第一差值;/>表示第/>个增强参照点的第一区域中第/>个像素点的梯度方向与水平方向的夹角;/>为预设参数;所述根据每个像素点的每个增强参照点的参照程度得到每个像素点的每个增强参照点的最终参照程度的具体公式为:
,式中,表示第/>个像素点的第/>个增强参照点的最终参照程度;/>表示第/>个像素点的第/>个增强参照点的参照程度;/>表示第/>个增强参照点的第二差值;/>表示第/>个增强参照点的第二方向差值;/>为预设参数;所述根据每个像素点的每个增强参照点的最终参照程度获得每个像素点的增强程度值的具体公式为:
,式中,表示钢板灰度图像中第/>个像素点的增强程度值;/>表示第/>个像素点的增强参照点的总数量;/>表示第/>个像素点的第/>个增强参照点的最终参照程度;/>表示第/>个像素点的第/>个增强参照点的灰度值;所述根据每个像素点的增强程度值获取每个像素点的增强后的像素值的具体公式为:
,式中,表示钢板灰度图像中第/>个像素点的增强后的像素值;/>表示在第/>个像素点的水平方向上,距离第/>个像素点最近的突变点与第/>个像素点之间的欧式距离;/>表示钢板灰度图像的宽度;/>表示钢板灰度图像中第/>个像素点的原始灰度值;/>表示钢板灰度图像中第/>个像素点的增强程度值。