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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明提供了一种基于条纹图像统计分布规律的镜面物体表面缺陷检测方法，利用条纹光源向待测镜面投射正弦条纹，并利用工业相机采集投射在待测镜面表面的正弦条纹图像，将正弦条纹图像拆分为多个图像块，对图像块依次进行逆时针旋转、裁剪及水平方向滤波处理，得到不同旋转角度下的变体，计算得到变体对应的缺陷位置特征描述子，使用自适应离群点判定方法提取离群点位置集，病获得图像块对应的缺陷位置的二值映射图，二值映射图为镜面物体表面缺陷定位检测结果。本发明旨在分析条纹图像中像素值的分布规律，逐像素检测并定位结构类型缺陷，有效解决小尺度缺陷难以检测的问题，同时避免因阈值设置问题造成的误检或漏检。

主权项：1.一种基于条纹图像统计分布规律的镜面物体表面缺陷检测方法，其特征在于包括下述步骤：步骤一：利用条纹光源向待测镜面投射正弦条纹，并利用工业相机采集投射在待测镜面表面的正弦条纹图像；步骤二：将正弦条纹图像拆分为多个边长为2R+1的图像块，R是从图像块中心到任意一条边界的像素数，分别检测条纹图像的每个图像块中是否包含缺陷；任取正弦条纹图像中的一个图像块为I，对I依次进行逆时针旋转、裁剪及水平方向滤波处理，得到不同旋转角度下的变体Ii，每个变体Ii的边长都为使用非参数回归模型对变体Ii上每一行像素值yj的分布情况进行拟合，gks为已知基函数，bk为待求解的未知系数，K是模型的节点数，d是自变量的最高指数，yj＝y1,y2,…,ynT，ys是Ii上第j行第s列的像素值，j为行编号，s为列编号，所求目标为bk与通过最小二乘直线拟合法最小化能量方程E＝||yj-Bβ||2+λβTΩβ，将一元多项式回归问题转化为多元线性回归问题，求解得到B＝B1,…,Bs,…,BnT，Bs＝g0s,…,gK+ds，β＝b0,b1,…,bK+dT，其中Ω是惩罚矩阵，λ是控制曲线平滑度和拟合强度之间平衡的平滑系数，计算得到变体Ii的拟合结果矩阵通过yj的广义逆yj+与的积得到变体Ii对应的缺陷位置特征描述子hi为： 其中 为由变体Ii组成的图像矩阵的转置；步骤三：使用自适应离群点判定方法从hi中提取离群点位置集Ci，计算得到hi中的离群点位置集Ci，i＝1,...N，N为图像块I通过不同角度的旋转得到的变体Ii的数量，通过Ci得到变体Ii对应的缺陷位置二值映射图Mi，反方向旋转并融合Mi，获得图像块I对应的缺陷位置的二值映射图M，P为用于融合过程的阈值，二值映射图M为镜面物体表面缺陷定位检测结果。

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百度查询： 西北工业大学 基于条纹图像统计分布规律的镜面物体表面缺陷检测方法