物體表面缺陷的特征提取與檢測方法研究.pdf

1、產(chǎn)品的表面質(zhì)量是產(chǎn)品質(zhì)量的一個重要組成部分，質(zhì)量的好壞直接影響著產(chǎn)品的商業(yè)價值和產(chǎn)品性能，如印刷品、紡織面料、包裝品、工藝品、帶鋼、玻璃、太陽能電池等產(chǎn)品。因此，物體表面缺陷檢測是生產(chǎn)環(huán)節(jié)中最主要的組成部分之一?；跈C器視覺的物體表面缺陷檢測是圖像處理領(lǐng)域的一個研究熱點，其檢測過程主要分為缺陷特征提取與分類識別兩個部分。本文在分析了經(jīng)典紋理特征提取方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于最優(yōu)Gabor濾波與局部二值模式的特征提取方法，對提取的特征用

2、支持向量機進行分類識別，并應(yīng)用于布匹瑕疵與釹磁鐵表面缺陷的檢測，取得了良好的效果。本文的主要工作如下：
　　1.復(fù)現(xiàn)了基于Gabor濾波與主成分分析的物體表面缺陷檢測方法，該方法中采用多通道Gabor濾波器組對缺陷圖像進行特征提取，通過實驗確定了Gabor濾波器組的尺度、方向、頻率等參數(shù)，由于提取的特征維數(shù)較大，采取主成分分析對特征集進行降維，根據(jù)主分量對應(yīng)的累積貢獻率選取主元維數(shù)，采用支持向量機對提取的特征進行分類。實驗結(jié)果表明

3、，該算法能大大降低特征維數(shù)，但分類識別率還有待提高。
　　2.在深入研究最優(yōu)Gabor濾波通道與局部二值模式LBP的基礎(chǔ)上，針對多通道濾波存在的數(shù)據(jù)冗余和計算量大的缺點，提出了一種基于最優(yōu)Gabor濾波與LBP的物體表面缺陷檢測算法。該方法首先利用Gabor濾波器組得到多尺度多方向的濾波圖像，然后利用濾波圖像均值最大和最小值之差與最小值的比值構(gòu)成的代價函數(shù)，選取缺陷與背景相差最大的圖像所在的通道作為最優(yōu)通道，利用LBP算子在最優(yōu)通

4、道上提取LBP特征直方圖作為識別特征，最后采用支持向量機實現(xiàn)表面缺陷的檢測。該方法增強了缺陷特征，提高了算法的效率和缺陷識別率。
　　3.將基于最優(yōu)Gabor濾波與LBP的物體表面缺陷檢測方法應(yīng)用于布匹瑕疵與釹磁鐵的表面缺陷檢測工程實例。分析比較了上述方法與基于Gabor濾波的其他幾種方法表面缺陷檢測性能。實驗結(jié)果表明，基于最優(yōu)Gabor濾波與LBP的物體表面缺陷檢測方法具有操作簡便、計算效率高的特點，能夠有效地提高布匹瑕疵與釹磁