基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测
文献标识码： Ａ
文章编号： ０ ９— ９ ０ ２ １ ）２— ０ ４— ５ １０ ４ ７ ． ０ １ ０ ０ ６ ０ （
０ 引 言
在传统 的产 品生 产过程 中 ， 般情 况 下对 产 品 一 的表 面缺 陷检测是 采用 人工 检 测 的方法 ．随着 科 学 技术 的不断 发展 ， 别 是计 算 机技 术 的 发展 ，出现 特 了计算 机视 觉检测 技术 ．利用 这种 新 技术设 计 出来
识 别理 论 ， 它综 合 了计 算 机 技 术 、数 据 结 构 、图像 处 理 ， 式 识 别 和 软 件 工 程 等 不 同领 域 的 相 关 知 模
识．
一
感 兴趣 区域提 取
划痕检测
ｌ
检 测结果
● 结束
二）
个 典 型 的机 器 视 觉 系 统 应 该 包 括 以下 五 大
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洛 阳师 范 学 院 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＬ ｏ ａ ｇ Ｎｏｍａ ｉ ｅｓｔ ｏｒ ｌ ｕ ｙｎ ｒ ｌ ｎ ｏ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｙ
Ｆｅ ．． ０１ ｂ ２ １
第３ ０卷 第 ２期
Ｖ０ ． Ｏ Ｎｏ ２ Ｊ３ ．
基 于 机 器 视 觉 技 术 的 物 体 表 面 缺 陷检 测
来提 取 插 座 面板 划 痕 图像 ．具 体过 程是 使 用 动 态 阈值 分割 图像 ， 采 用 放 射 变换 、区域 特 征 处理 及 连 通 区域 提 并 取 等 技 术 来检 测 出插 座 面板 划痕 ．
关键词 ： 器视 觉 ； 机 物体袁 面；缺陷检 测
中图分类号： Ｐ９ Ｔ ３３
用行 程 编码 表示 的 ， 么用 公 式 ４中 的第 二个 求 和 那
基于计算机视觉的混凝土表面缺陷检测技术研究
基于计算机视觉的混凝土表面缺陷检测技术研究一、研究背景混凝土是建筑工程中常用的材料之一，其表面缺陷会影响其使用寿命和安全性。
传统的混凝土表面缺陷检测方法主要依靠人工目测，效率低、准确率低、成本高。
随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的混凝土表面缺陷检测技术逐渐成为研究热点。
二、研究现状1.深度学习算法在混凝土表面缺陷检测中的应用深度学习算法是计算机视觉领域中的重要技术之一，目前已经被广泛应用于混凝土表面缺陷检测中。
2018年，Chen等人提出了一种基于卷积神经网络的混凝土表面缺陷检测方法，通过对混凝土表面进行图像处理和分割，实现了对混凝土表面缺陷的自动检测。
2.基于图像处理技术的混凝土表面缺陷检测方法图像处理技术是计算机视觉中的另一项重要技术，也被广泛应用于混凝土表面缺陷检测中。
2019年，Bao等人提出了一种基于图像处理技术的混凝土表面缺陷检测方法，通过对混凝土表面进行二值化和形态学处理，实现了对混凝土表面缺陷的自动检测。
三、研究内容1.混凝土表面缺陷图像采集混凝土表面缺陷图像的采集是基于计算机视觉的混凝土表面缺陷检测技术研究的第一步。
采集到的图像应包含不同种类、不同大小、不同位置的混凝土表面缺陷。
2.基于深度学习算法的混凝土表面缺陷检测基于深度学习算法的混凝土表面缺陷检测包括图像处理、特征提取和分类识别三个步骤。
其中，图像处理包括对混凝土表面缺陷图像进行预处理、图像增强、图像分割等操作；特征提取包括将图像转化为特征向量，并通过卷积神经网络等方法进行特征学习；分类识别包括将特征向量输入分类器中，进行分类识别。
3.基于图像处理技术的混凝土表面缺陷检测基于图像处理技术的混凝土表面缺陷检测方法主要包括图像预处理、阈值分割、形态学处理等步骤。
其中，图像预处理包括对图像进行灰度化、噪声去除、直方图均衡化等操作；阈值分割包括确定阈值并将图像二值化；形态学处理包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。
四、研究成果经过实验测试，基于深度学习算法和基于图像处理技术的混凝土表面缺陷检测方法均能够实现对混凝土表面缺陷的自动检测，且准确率较高。
使用计算机视觉技术进行表面缺陷检测的方法
使用计算机视觉技术进行表面缺陷检测的方法随着制造业的发展和自动化程度的提高，对产品质量的要求也越来越高。
表面缺陷是制造过程中常见的问题之一，它们可能影响产品的性能、可靠性和外观。
为了提高产品质量控制的效率和准确性，采用计算机视觉技术进行表面缺陷检测成为了一种主流方法。
计算机视觉技术是指利用计算机来模拟人类视觉系统，通过图像采集、图像处理、模式识别等方法对图像进行分析和处理的技术。
在表面缺陷检测中，计算机视觉技术可以替代传统的人工视觉检测，能够快速准确地检测出各种类型的缺陷。
下面我们将介绍几种常用的计算机视觉技术在表面缺陷检测中的应用方法。
1. 全局特征分析法全局特征分析法是一种利用图像全局特征进行表面缺陷检测的方法，它不考虑每个像素的特征，而是对整个图像进行分析。
这种方法适用于表面缺陷较大且数量有限的情况。
常用的全局特征包括灰度直方图特征、颜色特征和纹理特征等。
通过采集样本数据，训练一个分类器来对新的图像进行分类，从而判断是否存在表面缺陷。
2. 基于特征提取的方法基于特征提取的方法通过提取图像中的关键特征，并对这些特征进行分析和比较来判断是否存在缺陷。
常用的特征包括边缘特征、纹理特征、色彩特征等。
可以使用边缘检测算法如Canny算法提取边缘信息，采用纹理分析方法如Gabor滤波器来提取纹理特征。
通过对提取到的特征进行分析和比较，可以准确地检测出表面缺陷。
3. 基于深度学习的方法近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破。
在表面缺陷检测中，基于深度学习的方法具有很高的准确性和鲁棒性。
使用卷积神经网络（CNN）可以提取图像中的特征，并能够进行自动分类和识别。
通过大量的样本数据进行训练，深度学习模型能够学习到丰富的特征表示，从而对表面缺陷进行准确的检测。
4. 基于图像分割的方法表面缺陷通常表现为图像中的一些局部区域，并且与周围区域有明显的边界。
基于图像分割的方法可以将图像分割成多个区域，并对每个区域进行独立的分析。
基于机器视觉的缺陷检测技术研究
基于机器视觉的缺陷检测技术研究摘要：基于机器视觉的缺陷检测技术是一种非常重要的自动化检测方法，在工业生产中起着关键的作用。
本文将探讨基于机器视觉的缺陷检测技术的研究现状、方法及应用。
首先，介绍了机器视觉和缺陷检测的背景与意义。
接着，详细描述了基于机器视觉的缺陷检测技术的基本原理和流程。
然后，讨论了该技术在不同行业领域中的应用案例，并对其优势和挑战进行了分析。
最后，对未来的研究方向和发展趋势进行了展望。
1. 引言在工业制造过程中，产品的质量缺陷检测是一个至关重要的环节。
传统的缺陷检测方法通常需要人工参与或利用特定的仪器设备进行，这不仅耗时耗力，而且费用高昂。
基于机器视觉的缺陷检测技术通过使用计算机视觉和图像分析等技术，有效地解决了这些问题。
2. 基于机器视觉的缺陷检测技术原理基于机器视觉的缺陷检测技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类等步骤。
首先，利用相机等设备采集产品的图像。
然后，通过图像预处理，包括去噪、增强和图像分割等步骤，减少图像中的噪声和不必要的信息，提高图像质量。
接下来，通过特征提取，提取出图像中与缺陷相关的特征，例如纹理、边缘等。
最后，利用分类算法对特征进行分析和分类，判断产品是否有缺陷。
3. 基于机器视觉的缺陷检测技术应用案例基于机器视觉的缺陷检测技术在许多行业领域中得到了广泛应用。
以制造业为例，该技术可以应用于产品表面缺陷检测、焊缝质量检测以及零件尺寸测量等方面。
在医疗领域，该技术可用于皮肤病变检测、肿瘤识别等方面。
在食品安全领域，基于机器视觉的缺陷检测技术可以用于酒瓶的密封性检测，检测是否有异物等。
4. 基于机器视觉的缺陷检测技术的优势和挑战与传统的缺陷检测方法相比，基于机器视觉的缺陷检测技术具有诸多优势。
首先，该技术能够提高检测准确性和效率，减少人工错误和劳动成本。
其次，基于机器视觉的缺陷检测技术还能够实时监测和记录检测结果，为生产过程的质量控制提供数据支持。
然而，该技术仍然面临一些挑战，如光照条件的影响、图像分割的复杂性以及分类算法的选择等。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计
基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法研究及软件设计一、本文概述随着工业制造技术的飞速发展，产品质量与生产效率日益成为企业竞争力的核心要素。
表面缺陷检测作为产品质量控制的重要环节，其准确性和效率直接影响到产品的整体质量和企业的生产效益。
传统的表面缺陷检测方法往往依赖于人工目视检测，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致漏检和误检的情况时有发生。
因此，开发一种基于机器视觉的表面缺陷检测系统，实现对产品表面缺陷的快速、准确检测，已成为当前研究的热点和难点。
本文旨在研究基于机器视觉的表面缺陷检测系统的算法，并设计相应的软件系统。
通过对图像采集、预处理、特征提取、缺陷识别与分类等关键算法进行深入研究，构建一套高效、稳定的表面缺陷检测系统。
本文还将探讨如何结合机器学习、深度学习等先进算法，提高系统的自适应能力和检测精度。
本文还将关注软件系统的架构设计、界面设计、用户交互等方面的内容，确保系统的易用性和可维护性。
通过本文的研究，旨在为表面缺陷检测领域的实际应用提供理论支持和技术指导，推动机器视觉技术在工业制造领域的广泛应用，为企业提高产品质量和生产效率提供有力保障。
二、机器视觉技术基础机器视觉是一门涉及、图像处理、模式识别、计算机视觉等多个领域的交叉学科。
它利用计算机和相关设备模拟人类的视觉功能，实现对目标对象的识别、跟踪和测量，进而完成相应的自动化处理任务。
在表面缺陷检测领域，机器视觉技术发挥着至关重要的作用。
机器视觉系统主要由图像采集、图像处理、特征提取和缺陷识别等模块组成。
图像采集模块负责获取待检测物体表面的图像信息，其性能直接影响到后续处理的准确性和效率。
图像处理模块则是对采集到的图像进行预处理，如去噪、增强、滤波等操作，以提高图像质量，为后续的特征提取和缺陷识别提供有利条件。
特征提取是机器视觉系统中的关键环节，它通过对处理后的图像进行特征分析和提取，将关键信息从海量数据中筛选出来。
在表面缺陷检测中，特征提取的主要任务是提取出缺陷区域的形状、大小、颜色、纹理等关键特征，为后续的缺陷识别提供有效依据。
机器视觉表面缺陷检测综述
机器视觉表面缺陷检测综述机器视觉表面缺陷检测综述摘要：机器视觉表面缺陷检测是一种利用计算机视觉技术对物体表面进行检测和识别的方法。
随着图像处理技术和计算机硬件性能的不断提升，机器视觉在表面缺陷检测领域取得了显著的进展。
本文综述了机器视觉表面缺陷检测的方法和技术，并对其应用领域和未来发展方向进行了展望。
1. 引言表面缺陷是指物体表面的瑕疵或损伤，如划痕、裂纹、凹坑等。
在工业生产和制造过程中，表面缺陷可能会导致产品质量不合格或功能性降低，因此表面缺陷检测对于保证产品质量和提高生产效率至关重要。
传统的表面缺陷检测方法主要依靠人眼进行目视检测，但这种方法存在主观性强、易疲劳以及检测速度慢等问题。
而机器视觉表面缺陷检测借助计算机视觉技术，可以实现自动化、高效率的表面缺陷检测，大大提高了检测精度和产品质量。
2. 机器视觉表面缺陷检测的方法和技术机器视觉表面缺陷检测的方法主要包括图像获取、特征提取和缺陷检测三个步骤。
图像获取是指通过相机或其他图像采集设备获取待检测物体表面的图像信息。
在图像获取过程中，需要考虑光照条件、拍摄角度等因素，以保证获取清晰、准确的图像。
特征提取是指从图像中提取出有效的特征量，用于描述物体表面的缺陷。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值化模式、高斯滤波等。
缺陷检测是指利用提取得到的特征量对图像进行缺陷检测和识别。
常用的缺陷检测方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
此外，为了进一步提高缺陷检测的准确性和可靠性，还可以采用机器学习、深度学习等方法来训练和优化模型。
3. 机器视觉表面缺陷检测的应用领域机器视觉表面缺陷检测广泛应用于各个行业和领域，包括制造业、电子业、食品安全等。
在制造业中，机器视觉表面缺陷检测可以应用于产品质量检测、零件检测、半导体芯片检测等。
通过自动化的表面缺陷检测，可以有效提高产品质量和制造效率。
在电子业中，机器视觉表面缺陷检测可以应用于PCB板检测、芯片缺陷检测等。
基于机器视觉的电子元器件表面缺陷检测
基于机器视觉的电子元器件表面缺陷检测摘要：电子元器件是电子元件和小型的机器、仪器的组成部分。
其通常由若干个零件构成，是电容、晶体管、游丝和发条等电子器件的总称。
随着材料技术、器件技术和电路设计等综合技术的迅速发展，电子装置变得越来越复杂。
这就要求电子元器件必须具有可靠性高、消耗功率小、质量轻、小型化和成本低等特点。
而电子元器件的表面缺陷将会直接影响电子元器件的可靠度和产品的合格率，甚至影响各种电子装置在使用上的品质和性能表现。
因此，为了确保这些电子元器件的品质，对电子元器件表面缺陷的检测是必不可少的。
关键词：机器视觉；电子元器件表面；缺陷检测引言电子元器件表面的缺陷检测是深度学习应用的一个重要组成部分，其精准度、检测速度与训练速度会直接影响电子元器件产品的最终品质与生产节奏。
人工检测的方法早已不能满足电子元器件现代化生产制造的需求。
近些年，基于深度学习的缺陷检测已经有了广泛应用，如布匹表面缺陷检测、磁环表面缺陷检测、陶瓷砖表面缺陷检测以及钢轨表面缺陷检测等。
因此，可以设计基于深度学习的目标检测方法，实现电子元器件表面的缺陷检测。
1电子元器件表面组装工艺出现缺陷的主要原因锡钎焊面糊印刷对电子零部件表面组装质量有重要影响。
在锡制粉印刷过程中，应特别注意生产钎焊球。
因此，在曲面组件流程管理系统中，必须正确理解此电子组件组件所暴露的缺陷。
电子元件的表面组装工艺受到多种因素的影响，包括钢板的开口、锡膏的温度和湿度、印刷机的功能、污染、元件和变压器的放置等。
2 Canny算法简介1986年，JohnCanny提出一个很好的边缘检测算法，被称为Canny边缘检测器，它是迄今为止讨论过的最优秀的边缘检测器。
Canny算法主要包含以下几个步骤。
a）对原始图像进行灰度化Canny算法通常处理的图像为灰度图，因此，如果摄像机获取到的是彩色图像，那么首先就需要进行灰度化。
对一幅彩色图进行灰度化，就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测.
基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测何小利1, 宋钰2(1. 四川理工学院计算机学院, 四川自贡643000; 2. 四川理工学院网络中心, 四川自贡643000;摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测. 而检测的方法是采用LED 环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像. 具体过程是使用动态阈值分割图像, 并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 关键词:机器视觉; 物体表面; 缺陷检测中图分类号:T P393文献标识码:A文章编号:1009-4970(2011 02-0064-050 引言在传统的产品生产过程中, 一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法. 随着科学技术的不断发展, 特别是计算机技术的发展, 出现了计算机视觉检测技术. 利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响, 能快速、准确地检测产品的质量, 完成人工无法完成的检测任务. 机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论, 它综合了计算机技术、数据结构、图像处理, 模式识别和软件工程等不同领域的相关知识.一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块, 照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.1 物体表面缺陷检测物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用. 本文以插座面板划痕检测为例, 通过采用LED 环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像, 然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来, 再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物, 确保计算上有足够的精度, 最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法检测出划痕并显示其结果(见图1.图1 插座面板划痕检测流程图1. 1 图像获取照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.漫射时, 光在各个方向的强度几乎是一样的. 直接照射时, 光源发出的光集中在非常窄的空间范围内. 本文检测对象是插座面板划痕, 由于此类缺陷检测面积小, 划痕不明显等条件, 明场照明方式下, 难以得到理想的划痕图像. 因此本次检测采用LED 环形灯直接暗视场照明方式, 环形光与物体表面呈非常小的角度, 这样可以突出被测物的缺口及凸起, 所以划痕、纹理或雕刻文字等被增强, 看得更加清晰(见图2.收稿日期:2010-07-03基金项目:四川理工学院网格计算人才引进项目(2008RCY J04 作者简介:何小利(1982-, 女, 四川南充人, 硕士, 助教.2011年2月第30卷第2期洛阳师范学院学报Journa l o f Luoyang N or m a lU n i versityFeb . , 2011V o. l 30No. 2图2 直接暗视场正面照明1. 2 目标分割采集到的图像不能提供图像中包含物体的信息. 为了得到图像中的物体信息, 必须进行图像分割, 图像分割就是将图像划成一些区域, 在同一区域内, 图像的特征相近; 而不同的区域内, 图像特征相差较大. 图像特征可以是图像本身的特征, 如像素的灰度、边缘轮廓和纹理等. 图像阈值化分割是一种最常用, 同时也是最简单的图像分割方法. 图像阈值化的目的是按照灰度级, 对像素集合进行一个划分, 得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域, 各个区域内部具有一致的属性, 而相邻区域布局有这种一致属性. 阈值分割操作被定义为S ={(r , c R |g m in f r , c g max }(1 因此, 阈值分割将图像RO I R 内灰度值处于某一指定灰度值范围内全部点选到输出区域S 中. 使g m in =0或g m ax =2b-1. 如果光照能保持恒定, 阈值g m in 和g max 能在系统设置时被定选且永远不用被调整. 阈值分割分为固定阈值分割和动态阈值分割. 动态阈值分割将图像与其局部背景进行比较的操作被称为动态阈值分割处理, 用f r , c 表示输入图像, 用g r , c 表示平滑后的图像, 则对亮物体的动态阈值分割处理如下S ={(r , c R |f r , c -g r , c g d iff }(2而对暗物体的动态阈值分割处理是S ={(r , c R |f r , c -g r , c -g d iff }(3 在动态阈值分割处理中, 平滑滤波器的尺寸决定了能被分割出来的物体的尺寸. 如果滤波器尺寸太小, 那么在物体的中心估计出的局部背景将不理想., 选择动态阈值分割方式来进行处理. 此时, 图像g r , c 代表理想物体, 即无缺陷物体的图像. 为检测出同理想物体的偏差, 我们仅需要使用等式(公式2 或等式(公式3 找到图像f r , c 中太亮的那些像素. 1. 3 感兴趣区域提取经过前面的处理, 可以得到从图像中提取到的区域或亚像素精度轮廓. 但它们只包含了对分割结果的原始描述. 后面还必须从分割结果中选出某些区域或轮廓, 作为分割结果中不想要的部分去除. 到目前为止, 最简单的区域特征是区域的面积:a =R =(r , c R1=ni-1ce i-cs i +1(4由上式可知, 区域的面积a 就是区域内的点数|R|. 如果区域用一幅二值图像表示, 那么用公式4中的第一个求和等式计算区域的面积; 如果区域是用行程编码表示的, 那么用公式4中的第二个求和等式计算区域的面积. 一个区域能够被视为其所有行程的一个并集, 而每个行程的面积是极容易计算的. 注意第二个累加式的项比第一个累加式的少很多. 所以, 区域的行程表示法可以使区域面积的计算速度快很多, 这个特点对几乎所有的区域特征都适用.1. 4 划痕检测通过前面一系列的处理过后, 可以对感兴趣区域进行缺陷检测, 需要再次使用动态阈值分割操作来检测缺陷, 可以用中值滤波器来估计背景.中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个拎域中各点值的中值代替, 让周围的像素值接近的真实值, 从而消除孤立的噪声点. 方法是去某种结构的二维滑动模板, 将板内像素按照像素值的大小进行排序, 生成单调上升(或下降的为二维数据序列. 阈值分割的结果中含有噪声, 这并不是最后结果. 噪声的处理, 通过使用图像平滑来进行抑制. 1. 5 检测结果通过上述操作, 插座面板划痕检测基本结束, 由于在去除噪声的过程中, 所有少于4个像素的连通区域被看作噪声并被去除. 为了区分噪声和缺陷, 假设噪声是均匀分布的, 而同属一个划痕的缺陷是彼此靠近的, 因此, 可以通过膨胀将缺陷区域中小的缝隙闭合. 为了能够计算出连通区域, 必须定义合适两个像素应被视为彼此连通.以上便是本次检测过程, 通过上述操作, 就能65 洛阳师范学院学报2011年第2期2 检测过程详细实现2. 1 读入图像从指定目录中连续读入插座面板划痕图像的模板, 并对图像大小进行设置, 运行结果如图3所示, 使用LED 环形光直接暗视场照明所得插座面板划痕图.图3 插座面板划痕图2. 2 目标分割如图4所示, 划痕在黑色背景区域中显示为高亮, 但是插座面板的边缘以及插座面板平面部分中的4个内部正方形的边缘也是高亮的, 为了区分划痕与插座面板的边缘, 首先分割出亮的边缘区域. 然后从插座面板的区域中减去分割出的区域, 从而将划痕检测的感兴趣区域缩小到相减后的区域.图4 动态阈值操作结果2. 3 感兴趣区域提取通过以上处理, 下一步来确定需要检测的平面, 因此要对感兴趣区域进行提取. 需要从分割结果中去掉插座面板的亮边界和中间4个小的正方形的亮边界. 首先必须知道插座面板在图像中的方向和大小,为得到插座面板的方向和尺寸, 再次使用区域形态学分割出内部的4个正方形. 首先使用2次闭运算填充前面分割出的内部正方形边缘上的小空洞, 内部正方形边界上有缝隙. 闭运算的结果示于图.图5 图6图5分割区域的细节; 图6经过闭运算的结果, 缝隙成功闭合.至此, 划痕任在分割出的亮的边界区域中. 为了能够检测出划痕, 需要将划痕从分割结果中分离出来. 由于已知内部正方形的边界区域的形状, 可以使用合适的结构元素开运算去除划痕. 为此生成一个结构元素, 由二个轴平行的矩形组成, 代表内部正方形的两个对边.图7和图8为产生的两个结构元素. 当在合适的方向生成矩形时, 结构元素可以不作旋转. 但是需要根据方向变换矩形中心.图7 对应内部正方形边界上、下的结构元图8 对应内部正方形边界左、右的结构元图9 结构元素图图9是使用结构元图7和图8进行开运算的结果. 开运算可以用作模板匹配, 会返回输入区域内所有与结构元素相匹配的点.966 洛阳师范学院学报2011年第2期期待的, 结果含有内部正方形边界. 然而结果任含有插座面板部分外边界, 这是因为内正方形到插座面板边界的距离与内正方形的边长大小一样. 为了去掉为边界部分, 取开运算的结果和腐蚀后的插座面板区域交集.这样得到仅含有4个内部正方形边界的区域Reg i o nSquares . 最后要检查的表面就是插座面板区域与内正方形边界的差.在计算差值之前, 使用圆形结构元素对插座面板区域进行腐蚀以去除边界. 圆的半径为Border W i d th 与Bo r der T o lerance 的和, 这两个值都是事先定义的. 半径加上Border Tolerance 是为了检测时去掉与边界非常靠近的像素, 这些像素灰度会受到边界的影响, 可能被错误地判断缺陷. 同理, 代表内正方形边界区域也要膨胀一些. 如图10和图11显示得到的含有插座面板检测平面的感兴趣区域Re gionSurface . 注意插座面板白色边界和内正方形白色边界没有包含在区域中.图10 含有插座面板平面的感兴趣区域(黑色图11 感兴趣区域边界用白色叠加到原始图像上2. 4 划痕检测经过上面的处理, 现在可以对感兴趣区域进行缺陷检测了:再次使用动态阈值分割操作来检测缺陷, 此时可以用中值滤波器来估计背景. 基于已知的最大划痕宽度Scratch W idth M ax , 利用Scratch W i d th M ax 作为中值滤波器半径去除所有划痕. 由, 域, 可以容易地使用预先定义的ScratchGray D ifM f i n作为阈值分割. 图12(a 为动态阈值分割的结果, 如图所示, 结果中含有的噪声, 需要在后面处理中去除掉.(a 动态阈值分割结果以白色叠加到原始图像上,对比度已减小, 区域中有噪声.(b 去除(a 中小于4个像素的连通区域后的结果,并不是所有噪声都去掉了.(c 表面检测结果, 检测出的划痕以白色显示.图12 检测过程及检测结果图2. 5 检测结果在这种情况下, 所有少于4个像素的连通区域被看做噪声并被去除. 但是从图12(b 中可以看出并不是所有噪声都完全被去除了, 进一步提高阈值可能会同时去除部分不连续的缺陷区域. 为了区分噪声和缺陷, 假设噪声是均匀分布的, 而同属一个划痕的缺陷是彼此靠近的, 因此, 可以通过膨胀将缺陷区域中小的缝隙闭合.67 洛阳师范学院学报2011年第2期胀后的区域重新计算连通区域. 为了得到缺陷的原始形状, 取未膨胀前的原始区域与连通区域的交集. 注意交集运算不影响各成分的连通性, 于是, 通过膨胀仅增加了连通区域的轮廓. 最后选出所有比预定最小划痕大的区域. 最终显示结果显示于图12(c.3 结语本文从实际出发, 结合HALCON 软件, 完成基于机器视觉技术的插座面板划痕检测. 本文通过图像处理的过程包括预处理、分割、平滑、特征提取等. 最后检测出插座面板上面的缺陷, 并识别缺陷. 在整个过程中, 对插座面板图像做跟踪实验, 对各种不同的算法做出分析, 选取最合适的算法进行处理, 以保证算法的可靠性. 由于插座面板缺陷多种多样, 本文只是完成了比较简单的缺陷检测, 为达到功能的完善性, 应不断的增加检测其他缺陷类型的功能. 参考文献[1]李国辉, 苏真伟, 晏开华, 黄明飞. 可疑目标区域的机器视觉检测算法[J].四川大学学报(工程科学版 , 2010, (1 .[2]唐锐, 文忠波, 文广. 一种基于BP 神经网络的模糊P ID 控制算法研究[J].机电产品开发与创新, 2008, (2 .[3]姚迅, 李德华, 黄飞, 石永辉. 基于视觉注意机制的红外图像小目标检测方法[J].武汉大学学报(工学版 , 2006, (6 .[4]怎样更好地推广机器视觉技术[J].现代制造, 2008,(3 .[5]覃仁超. 基于机器视觉的图像识别技术应用[J].电气时代, 2006, (2 .[6]姆比, 罗四维, 须德. 使用反馈信号的竞争学习算法[J].北京交通大学学报, 1993, (4.[7]陈道佳, 陈兆仁. 基于神经网络的开关电器设计与算法[J].微计算机信息, 2004, (8 .[8]朱邦太, 杨晓宇, 张自强. 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基于计算机视觉的缺陷检测方法
基于计算机视觉的缺陷检测方法随着计算机视觉技术的发展和应用的广泛，基于计算机视觉的缺陷检测方法在各个行业中得到了广泛应用。
本文将介绍基于计算机视觉的缺陷检测方法的原理、应用和优势。
一、原理基于计算机视觉的缺陷检测方法利用摄像机或其他图像采集设备获取产品表面的图像，并通过图像处理和分析算法来检测产品表面的缺陷。
主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：使用高分辨率的摄像机或其他图像采集设备对产品表面进行扫描，获取产品表面的图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等，以提高后续缺陷检测算法的准确性。
3. 缺陷检测算法：根据产品表面的特征和缺陷的定义，设计合适的缺陷检测算法。
常用的算法包括边缘检测、纹理分析、颜色分析等。
4. 缺陷分类和识别：将检测到的缺陷进行分类和识别，以便后续的处理和分析。
5. 缺陷定位和标记：对检测到的缺陷进行定位和标记，以便后续的处理和修复。
二、应用基于计算机视觉的缺陷检测方法在各个行业中都有广泛的应用，以下是一些主要的应用领域：1. 制造业：在制造业中，基于计算机视觉的缺陷检测方法可以用于检测产品表面的缺陷，如裂纹、凹陷等，以提高产品质量。
2. 食品安全：在食品加工和检验过程中，基于计算机视觉的缺陷检测方法可以用于检测食品表面的缺陷，如异物、腐烂等，以确保食品的安全和质量。
3. 医疗行业：在医疗行业中，基于计算机视觉的缺陷检测方法可以用于检测医疗设备或器械的缺陷，如划痕、变形等，以保障医疗的安全和效果。
4. 交通运输：在交通运输领域，基于计算机视觉的缺陷检测方法可以用于检测道路表面的缺陷，如裂缝、破损等，以确保道路的安全和平稳。
三、优势相比传统的缺陷检测方法，基于计算机视觉的缺陷检测方法具有许多优势：1. 自动化：基于计算机视觉的缺陷检测方法可以实现自动化的检测过程，大大提高了检测效率和准确性。
2. 非接触式检测：基于计算机视觉的缺陷检测方法不需要与产品直接接触，可以避免人为因素对检测结果的干扰。
基于机器视觉的混凝土表面缺陷检测技术
基于机器视觉的混凝土表面缺陷检测技术一、引言混凝土是建筑工程中最常用的材料之一，而混凝土表面缺陷也是常见的问题之一。
传统的混凝土表面缺陷检测方法一般采用人工巡视或使用简单的工具进行检测，这种方法存在人力资源消耗大、检测效率低、检测精度不高等问题。
随着计算机视觉技术和机器学习技术的发展，基于机器视觉的混凝土表面缺陷检测技术逐渐成为研究热点。
本文将从机器视觉的原理、混凝土表面缺陷的特点、基于机器视觉的混凝土表面缺陷检测方法和应用等方面对该技术进行详细研究。
二、机器视觉的原理机器视觉是一种模仿人类视觉系统的技术，它利用计算机处理图像信息，并通过算法进行分析和判断。
机器视觉系统的核心是图像处理和计算机视觉算法。
图像处理包括图像采集、预处理、特征提取和图像分割等过程，其中特征提取是机器学习算法的基础。
计算机视觉算法是指通过机器学习算法对图像进行分类、识别和检测等操作。
常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络和决策树等。
三、混凝土表面缺陷的特点混凝土表面缺陷种类繁多，包括裂缝、麻面、碳化、疤痕、气泡等。
混凝土表面缺陷的特点是形态多变、纹理复杂、颜色变化大等，这些特点给混凝土表面缺陷的检测带来了很大的难度。
同时，混凝土表面缺陷的大小、形状、位置和数量等也会影响检测结果。
四、基于机器视觉的混凝土表面缺陷检测方法基于机器视觉的混凝土表面缺陷检测方法主要包括以下几个步骤：1.图像采集图像采集是机器视觉检测的第一步，它是通过相机或其他图像采集设备获取混凝土表面的图像信息。
为了保证采集的图像质量，需要注意光照、角度和距离等因素的影响。
2.预处理预处理是对采集的图像进行处理，以便更好地进行特征提取和图像分割。
预处理包括灰度化、滤波、增强和归一化等操作。
3.特征提取特征提取是机器学习算法的基础，它是从图像中提取出有用的特征信息，以便后续的分类、识别和检测等操作。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和SIFT等。
4.图像分割图像分割是将图像分成若干个区域的过程，以便更好地进行分类和检测等操作。
基于机器视觉的智能金属表面瑕疵检测
基于机器视觉的智能金属表面瑕疵检测人类的视觉系统是一种强大的工具，能够通过观察和识别各种表面瑕疵来判断物体的品质。
然而，人类视觉存在主观性和疲劳等局限性，因此在瑕疵检测领域，基于机器视觉的智能技术成为一种备受关注的方法。
基于机器视觉的智能金属表面瑕疵检测系统能够通过高分辨率图像采集和分析，自动准确地检测金属表面的瑕疵，并根据事先设定的标准对其进行分类和评估。
该系统的核心是计算机视觉算法和图像处理技术，它们能够实现对金属表面瑕疵的精确检测和定位。
在金属制造行业中，金属表面的缺陷通常包括划痕、凹坑、裂纹、气泡等，这些缺陷可能对制品的质量和功能产生负面影响。
传统的瑕疵检测方法主要依赖于人工视觉，但其存在人为主观性高、效率低和可靠性差的问题。
而基于机器视觉的智能瑕疵检测系统则能够有效地解决这些问题。
首先，基于机器视觉的瑕疵检测系统能够通过图像采集装置获取高清晰度的金属表面图像，保证了图像的质量，为后续的瑕疵识别提供了可靠的数据基础。
其次，通过先进的图像处理和计算机视觉算法，系统能够对金属表面的瑕疵进行自动分割、定位和提取，并进行量化评估。
这些算法包括边缘检测、颜色分析、纹理特征提取等，通过将这些特征与事先建立的模型进行比对，系统能够快速准确地判断金属表面的瑕疵类型和严重程度。
最后，基于机器学习的智能算法使得系统能够逐步提升自身的检测能力，通过不断学习和训练，提高对不同类型瑕疵的识别率和准确性。
基于机器视觉的智能金属表面瑕疵检测系统具有许多优势。
首先，由于采用了自动化的瑕疵检测技术，大大减少了人力资源的消耗和成本，并且能够实现24小时不间断的检测。
其次，相比于人工视觉，该系统能够准确无误地进行大规模的瑕疵检测，大大提升了检测的效率和可靠性。
此外，基于机器学习的算法还能够根据不同金属材料和瑕疵类型进行调整和优化，提高了系统的适应性和泛化能力。
然而，基于机器视觉的智能瑕疵检测系统也存在一些挑战和限制。
首先，系统的准确性很大程度上依赖于图像采集设备和算法的质量，在实际应用中可能受到光线、背景噪声等因素的干扰。
利用计算机视觉技术进行路面缺陷检测的步骤
利用计算机视觉技术进行路面缺陷检测的步骤随着城市化进程的加快和交通运输的不断发展，道路的安全性和可行性成为城市建设中的重要问题之一。
为了保障交通的安全和顺畅，对道路的维护和管理变得极为重要。
而利用计算机视觉技术进行路面缺陷检测成为一种高效、准确的方法。
计算机视觉技术是一种模拟人类视觉系统实现图像分析和理解的技术。
在路面缺陷检测中，计算机视觉技术主要包括图像采集、预处理、特征提取和缺陷检测这几个步骤。
下面将详细介绍这些步骤。
第一步：图像采集图像采集是路面缺陷检测的基础，通常使用摄像机或无人机进行图像采集。
摄像机通常安装在移动设备上，可以在实际道路行驶的过程中进行图像采集；而无人机则可以从空中俯瞰道路，获取更全面的道路信息。
图像采集需要考虑采集的时间、场景、光线等因素，以获取清晰、准确的道路图像。
第二步：预处理预处理是对采集到的图像进行处理，目的是提高图像质量和减少噪声。
常见的预处理技术包括灰度化、滤波、增强、边缘检测等。
灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量；滤波可以去除图像中的噪声，提高图像质量；增强可以调整图像的亮度和对比度，使图像细节更加清晰；边缘检测可以提取图像中的边缘信息，为后续的特征提取做准备。
第三步：特征提取特征提取是路面缺陷检测的核心步骤，通过提取图像中的特征信息来判断是否存在缺陷。
常用的特征提取方法有传统的形状特征、纹理特征以及基于深度学习的特征提取方法。
传统的形状特征包括面积、周长、宽度等；纹理特征包括灰度共生矩阵、局部二值模式等。
基于深度学习的特征提取方法则通过构建卷积神经网络来学习图像中的信息。
第四步：缺陷检测缺陷检测是利用特征信息判断路面是否存在缺陷的过程。
常见的检测方法有传统的机器学习方法和深度学习方法。
传统的机器学习方法包括支持向量机、决策树等，通过训练分类器对图像进行分类；深度学习方法则通过训练神经网络来进行图像分类和缺陷检测。
缺陷检测的结果可以根据需要进行可视化显示，便于对道路缺陷进行分析和定位。
基于计算机视觉的混凝土缺陷自动识别研究
基于计算机视觉的混凝土缺陷自动识别研究一、绪论混凝土作为一种常见的建筑材料，在建筑工程中扮演着重要的角色。
然而，由于生产过程中的一些因素，混凝土可能会出现各种缺陷，如裂缝、孔洞、气泡等，严重影响了混凝土的品质和使用寿命。
传统的缺陷检测方法需要大量的人力和时间，效率低下，且难以保证检测的准确性。
因此，基于计算机视觉的混凝土缺陷自动识别技术逐渐成为了研究的热点。
二、混凝土缺陷的分类和特征提取混凝土缺陷主要分为表面缺陷和内部缺陷两类。
表面缺陷包括裂缝、色差、污渍等，内部缺陷包括气孔、麻面、空洞等。
在混凝土缺陷自动识别中，需要对缺陷进行分类和特征提取。
1. 表面缺陷的分类和特征提取表面缺陷的分类可以采用传统的方法，如形状、大小、颜色等特征进行分类。
在特征提取方面，可以采用图像处理的方法，如边缘检测、直方图均衡化等。
2. 内部缺陷的分类和特征提取内部缺陷的分类比较复杂，可以采用机器学习的方法进行分类。
在特征提取方面，可以采用数字图像处理技术，如灰度共生矩阵、小波变换等。
三、基于计算机视觉的混凝土缺陷自动识别算法基于计算机视觉的混凝土缺陷自动识别算法主要包括图像预处理、特征提取和分类器构建三个步骤。
1. 图像预处理图像预处理是混凝土缺陷自动识别的第一步，其目的是对原始图像进行滤波、增强、去噪等操作，提高图像质量。
在混凝土缺陷自动识别中，常用的图像预处理方法包括直方图均衡化、中值滤波、高斯滤波等。
2. 特征提取特征提取是混凝土缺陷自动识别的核心，其目的是从预处理后的图像中提取有用的信息，用于建立分类器。
在特征提取方面，常用的方法包括灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
3. 分类器构建分类器的构建是混凝土缺陷自动识别的最后一步，其目的是将提取到的特征进行分类。
在分类器构建方面，常用的方法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
四、混凝土缺陷自动识别系统的实现混凝土缺陷自动识别系统的实现需要将上述算法整合起来。
系统的实现包括图像采集、预处理、特征提取、分类器构建和识别结果输出等步骤。
基于计算机视觉的钢构件防腐涂层缺陷检测
基于计算机视觉的钢构件防腐涂层缺陷检测近年来，随着工业领域对高质量产品的需求不断提升，钢构件在建筑和制造领域中的应用越来越广泛。
为了保证钢构件的正常运行和延长其使用寿命，防腐涂层的施工质量至关重要。
然而，现有的防腐涂层检测方法存在着效率低、准确性不高等问题，难以满足大规模生产的需求。
因此，基于计算机视觉的钢构件防腐涂层缺陷检测技术应运而生。
1. 简介计算机视觉是一种利用计算机和图像处理技术对物体进行识别、检测和分析的技术手段。
基于计算机视觉的钢构件防腐涂层缺陷检测方法通过获取钢构件表面的图像信息，利用图像处理算法对涂层表面的缺陷进行识别和分析，从而实现快速、准确的防腐涂层缺陷检测。
2. 图像采集在钢构件防腐涂层缺陷检测过程中，首先需要对钢构件的表面进行图像采集。
采集设备可以选择高分辨率的工业相机，以确保图像质量的清晰度和准确性。
采集过程中应注意光照条件的一致性，避免因光照不均匀而对缺陷识别产生干扰。
3. 图像预处理采集到的图像需要进行预处理，以提取出有用的信息以及减少干扰因素。
预处理的步骤包括灰度化、滤波、边缘检测等。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化后续处理步骤；滤波则可以去除图像中的噪声，提高图像质量；边缘检测可以提取涂层缺陷的边界信息。
4. 特征提取通过对预处理后的图像进行特征提取，可以将图像中的缺陷与正常涂层区域进行区分。
特征可以选择涂层的颜色、纹理、形状等，也可以利用形态学操作对图像进行形态学特征提取。
5. 缺陷检测与分类在钢构件防腐涂层缺陷检测中，针对不同类型的缺陷，可以采用不同的图像处理算法进行检测与分类。
例如，对于涂层剥离、气泡等表面缺陷，可以利用边缘检测、区域生长等算法进行检测和分析；对于涂层厚度不均匀、裂纹等内部缺陷，可以采用图像分割、图像融合等算法进行检测和分析。
6. 缺陷评估与报告基于计算机视觉的钢构件防腐涂层缺陷检测技术可以自动化地评估涂层缺陷的程度和影响范围，生成检测报告并提供相应的修补建议。
基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法
基于机器视觉的钢轨表面缺陷三维检测方法王时丽;刘桂华【摘要】This paper proposed a rail surface defects detection method based on 2D visual and 3D visual. This method uses the linear array camera to collect images, uses laser scanners to collect the rail depth information, and finally transmits the two groups of data back to the host. It uses Halcon and VC to write the upper image processing software, and then get the size, shape, location and depth of rail surface defect, which can measure all aspects of rail surface defects. Experiments show that this detection system is better than 2D image recognition or 3D scanning detection.%提出了一种二维视觉与三维视觉相结合的钢轨表面缺陷检测方法。
该方法通过线阵相机采集二维图像，由激光扫描仪采集钢轨深度信息，最后将这两组数据传送回主机，用 Halcon 和 VC编写上层图像处理软件，获得钢轨表面缺陷的大小、形状、位置及深度，实现了全面检测钢轨表面缺陷。
实验表明，与二维图像识别，或者与单独使用三维扫描检测相比，本系统检测效果更好。
【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(000)019【总页数】4页(P10-13)【关键词】二维视觉;三维视觉;激光扫描仪;钢轨表面缺陷;Halcon【作者】王时丽;刘桂华【作者单位】西南科技大学信息工程学院，四川绵阳 621010;西南科技大学信息工程学院，四川绵阳 621010【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言在我国的交通运输行业中，铁路运输发挥着不可替代的作用。
基于计算机视觉的自动化缺陷检测与识别算法
基于计算机视觉的自动化缺陷检测与识别算法自动化缺陷检测与识别是制造业中重要的环节，其目的是通过计算机视觉技术，实现对产品的自动化检测和缺陷识别，从而提高生产效率和产品质量。
本文将从算法原理、应用案例和发展趋势三个方面介绍基于计算机视觉的自动化缺陷检测与识别算法。
一、算法原理基于计算机视觉的自动化缺陷检测与识别算法主要包括图像预处理、特征提取和分类识别三个步骤。
首先，在图像预处理阶段，对输入的图像进行一系列的预处理操作，如灰度化、去噪、尺寸调整等。
这些操作旨在减少噪声的影响，提高图像的质量和可用性。
其次，特征提取是自动化缺陷检测与识别算法的核心步骤。
在这一步骤中，通过提取图像的特征值来描述图像的内容。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、哈尔小波变换、形状特征等。
这些特征能够反映出图像中的纹理、形状、边缘等信息，从而为后续的分类识别提供有效的输入。
最后，在分类识别阶段，使用机器学习、深度学习等算法对提取到的特征进行分类。
常用的分类算法包括支持向量机、卷积神经网络等。
这些算法通过训练模型和学习样本数据，实现对图像的分类和识别，从而最终实现对产品缺陷的检测与识别。
二、应用案例基于计算机视觉的自动化缺陷检测与识别算法已经在多个领域得到了广泛的应用。
以下列举几个典型的应用案例。
1. 制造业中的产品质量检测。
在制造业生产线上，通过对产品图像进行自动化缺陷检测与识别，可以有效地降低人工检测的成本，提高生产效率和产品质量。
例如，某汽车零部件制造企业在生产过程中使用了基于计算机视觉的自动化缺陷检测与识别算法，实现了对产品表面缺陷的自动检测和分类。
2. 农业中的作物病害检测。
基于计算机视觉的自动化缺陷检测与识别算法可以应用于农业领域，实现对作物病害的自动检测和识别。
例如，某农业科技企业开发了一款智能农业机器人，能够通过图像识别技术自动检测作物叶片上的病害，及时采取相应的防治措施。
3. 医疗诊断中的病变检测。
在医疗领域中，计算机视觉技术可以应用于疾病的早期诊断和病变的自动化检测。
计算机视觉技术中的特征提取方法简介
计算机视觉技术中的特征提取方法简介计算机视觉技术是指通过计算机模仿人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释视觉信息，并进行相关的决策和处理。
其中，特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它通过从图像或视频中提取有用、有区分度的特征，为后续的目标检测、图像识别、物体跟踪等任务提供基础。
在计算机视觉中，特征提取方法众多，可以分为传统的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法。
在传统的特征提取方法中，常见的有结构特征、颜色特征、纹理特征和形状特征等。
下面将对一些常用的特征提取方法进行简要介绍。
1. 结构特征结构特征主要关注图像中的物体边界、角点和区域等结构信息。
常见的结构特征包括边缘检测、角点检测和轮廓提取等。
边缘检测使用梯度信息来识别图像中的边界，常用的方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
角点检测主要用于寻找图像中的角点，常用的方法有Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测等。
轮廓提取则是通过分析图像中的亮度变化来提取物体的外形轮廓。
2. 颜色特征颜色特征是指利用图像中的颜色信息来进行特征提取。
颜色特征在计算机视觉中被广泛应用，尤其在图像检索和图像分割等任务中。
常见的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间等。
颜色直方图统计了图像中各个颜色的分布情况，常用的颜色空间有RGB、HSV和Lab等。
颜色矩则是用于描述颜色的一种统计特征，常见的颜色矩有色调矩和灰度矩等。
3. 纹理特征纹理特征用于描述图像中的纹理信息，可以帮助区分不同的纹理结构和纹理方向等。
常见的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和高斯过程等。
灰度共生矩阵通过统计图像中不同位置像素间的灰度级别和空间关系来描述图像的纹理特征。
局部二值模式则是通过比较像素与周围像素的灰度级别来提取纹理特征。
高斯过程是一种基于统计模型的纹理特征提取方法，通过建立图像中像素间的高斯相似性来进行纹理分析。
4. 形状特征形状特征是指描述对象外形几何属性的特征。
计算机视觉技术中的特征提取方法解析
计算机视觉技术中的特征提取方法解析计算机视觉是人工智能领域的一门重要研究方向，旨在使计算机能够理解和解释图像和视频数据。
在计算机视觉中，特征提取是一项关键任务，其目的是将原始图像数据转化为具有可分辨特征的表示形式，以便计算机能够更好地理解和处理图像数据。
本文将解析计算机视觉技术中常用的特征提取方法。
1. 边缘检测：边缘是图像中不同区域之间的界限，边缘检测是计算机视觉中最常用的一种特征提取方法。
边缘检测算法通过检测图像中亮度变化的区域，标记出图像中物体的轮廓。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
2. 角点检测：角点是图像中与周围区域不连续的位置，其具有高度变化的亮度特征。
角点检测算法能够检测出图像中的角点，并用于物体识别、几何校正和相机定位等应用。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法。
3. 尺度不变特征变换（SIFT）：SIFT是一种局部特征提取算法，它能够在不同的尺度和旋转下提取图像中的关键点。
SIFT算法通过对图像中的局部区域进行高斯模糊，然后通过DoG（差值高斯）算子检测出图像中的极值点，最后通过方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）描述局部区域的特征。
SIFT 算法在图像匹配、物体识别和图像检索等任务中具有较好的效果。
4. 颜色特征提取：颜色是图像中的重要特征之一，它能够提供关于图像中物体的信息。
颜色特征提取算法通过对图像中的像素进行颜色分布分析，提取出图像中的颜色特征。
常用的颜色特征提取算法包括RGB颜色直方图和HSV颜色直方图等。
5. 纹理特征提取：纹理是图像中的重要视觉特征，它能够提供关于图像物体的表面属性。
纹理特征提取算法通过对图像中的局部区域进行纹理分析，提取出图像中的纹理特征。
常用的纹理特征提取算法包括灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix, GLCM）和Gabor滤波器等。
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２基于计算机视觉 的构件表面缺 陷特征提取 ．
基 于计算机视觉 的构 件表面缺 陷特征 提取可以分为为三个重要 部分 ， 分别是 图像预处理部分 ： 主要是指针对 构件进 行区域 的定 位 ， 将 非构件 的部分移 出计算机视觉的缺 陷提取技术 中去 ， 而降低 了后续 从 工作的工作难度 ： 其次是进行 缺陷定位 ． 主要是 指通过特定 的技术 和 算 法将缺 陷从结果 当中直接分离出来 第三部分是 缺陷特 征的提取 ． 也是系统处理 的结果部分 ．是通过计算缺 陷的程度 以及 缺陷大小 ． 从 而为后期 的构件维护提供参考依据 具体来 说 ． 这三个 部分 的操作主
２１区域定位 ． 区域定位是减少构件处理和选择 时间的关键 ． 能够大大提高构件 缺陷提取的效率 构件 的表面的基本特征 和大致集合框架提取是区域 定位和的第一步 ． 要将计算机 区域定位和缺陷提取结合起 来 ， 更好地 实现缺陷分析 要做好构件的区域定位首先需要 明确构件的基本种类 和特征 ： 一是根据构件的重用方式 来说 ， 以分为 白匣子 、 可 灰匣子 、 黑 匣子从 构件 的使用范围来看又可以分 为通用构件和专用构件 ： 根据构 件的粒度的大小可 以分为小。中大三种不 同粒度 的构件 ： 次是从 构 再 件 的功能上来看 可以分为系统构件 、 支撑构件 以及领域构件 三个部 分 四是从构件 的基 本结构特征来看可 以分为原子构件 以及组 合构 件 最后从构件的状态来说 ， 又可 以分为动态和静态 构件 。 因此从不同 种类的构件进行 区域定位为视觉系统 正常运行创造 了优 良的条件 。 ２２缺陷提取 ． 在进行缺 陷提取 的过程 中． 难免会 受到客观的环境影 响． 比如噪 声、 温度 以及湿度 等对 图像处理的结果产生影 响 ． 因此需要对 区域定 位 中产生的区域进行滤波处理 ． 然后再采用 阈值 分割的办法进 行缺陷 提取 。具体操作 步骤如下所示 ： （） １计算出成像 中的最小最大灰度值 ． 且设置初始 阈值 。 并 （） ２ 根据阈值 ． 图像的分割 目标 ， 图像 分割成为 目 和背景 结合 将 标 两个部分 ． 求导 出平均灰度值 （） ３ 再根据新 的平均灰度值计算 出新 的阈值 （） ４ 观察 阈值 的初 始值 与新 阈值之 间的关 系 ． 如歌二者相 等则整 个计算过程就结束 ， 如果不相等 ， 则就需要进一 步计算 。 通过阈值计算得 出啊的最佳阈值分割效 果图 ． 能够进行初步的缺 陷预判 ． 是初步预判 当中还存在较多的不 确定 因素 ． 但 主要包 括两 类 ． 是在边缘部分 出现 的细小 毛刺 ． 由于 与缺 陷的距 离较近 ． 因此在初 步缺陷提取中容易形成误判 、 再次是在构件表面有一些非常细小的缺 陷． 这些缺陷的影 响较小 ． 不会对构件的性能造成影 响 ． 因此在进行缺 陷提取 的过程中需要将这两个 因素排除在外 ． 具体主要是指采用图像 形态学中开运算 和闭运算 ． 从而达到对构件 中的明了细节和暗色细节 的过滤 具体来说缺 陷的分割提取采用的是 Ｓ ｂｌ ｏ ｅ算子 主要是利用了 图像像素点的上下左右灰度加权算法 ．对构 件表面的缺陷进行检测 再采用二值图像 边界跟踪法 ． 将缺陷从构件图像 中分离 出来 ２３ 陷特 征 提 取 －缺 缺陷特征提取 ， 又可 以称之为缺陷 的定量计算 和定性过程 ． 是将 前期所得 的数据结果 以更加直观的形式展现 出来 ． 通过对 比指标参 数 判断构件的表面质量是否合格 ． 符合基本 的生产 标准 一般来 说常用 的表示缺陷特征 的标准有以下几种 ： （） １周长 ： 周长是对缺陷的边界长度 的描述 ， 在图像特 征上 显示 则 是指构 件成像上 的缺陷 区域的边界像 素数量 （） ２ 面积 ： 面积相对于周长能够更 加直观地 反映整体缺 陷的大小 ， 它是缺陷区域 中的像素 的总数 ， 因此更高体 现缺 陷的影响规模 （） ３ 致密性 ： 这是 一个相对专业 的缺 陷指标概念 ，下转第 １ （ ２页 ）
２１年第２ 期 ０２ ９
科技 嗣向导
◇高 述◇ 教论
基于计算机视觉的构件表面缺陷特征提取
钟家洪 赖 敏 （ 赣南医学院信息工程学院 江西 赣州
３ １０ ） ４ ０ ０
【 要】 摘 计算机视觉技 术是一 项应 用非常广泛的计算机科 学分 支， 是一项与图像 处理 、 模式识别以及光学等紧密联 系的技术。 构件 的表 面 缺 陷是影 响构件质量的重要 因素之 一 ， 通过对构件的表面特征进行检 测和提取是构件质量控 制的关键。 本文将基 于计算机视觉技术 ， 究构件 探 表面缺 陷特征 的提取 。 【 关键词 】 算机视 觉； 计 构件； 表面特征 ； 检测
表 面缺陷检测 以及特征 提取 ． 所涉及 的范围是非常广泛 的， 括 包 了铁轨表 面缺 陷、 带钢表面缺陷以及织物表 面缺陷等。因此加 强对产 品的表 面缺陷提取 以及质量检测显得尤为重要 ． 目前基 于计算 机视 觉 的构件 缺陷检测系统 已经受到国内外研究人员 的重视 。 如何更 好地将 计 算机视觉技术引入 到产 品表面质量缺 陷检测 中去是未来发展 的重 点。笔 者将在下文 中就此展开详细的阐述 。
１２２ 机镜 头 ．．相
相机系统是成像 的关键 。 因此在相机镜头的选择上应该适用于具 体的构件。一般来说相机 镜头包括 了两方 面内容 ． 一是线扫 ． 二是面 扫。通过二者的综合运用实现更好地成像效 果。 １２３图像 采集卡 ．－ 图像采集 卡主要是指在计算机 视觉 系统 中位于 图像裁剪 机设 备 和图像处理设备之间 的重要接 口。是成像 的中间环 节． 发挥着不 可或 缺的作用 。
１ ．照 明 系统 ．１ ２
照明系统是 整个计算机视觉系统的关键 ． 尤其是在光源和照明方 案的配合上更 是直接影 响了整个系统运行的成败 因此在照 明方案的 制定以及光源的选择上应该尽可能的突出物体特征参量 ． 综合考虑对 比度以及亮度等因素 ．将计算机视觉系统的光源与照明方案相匹配 ． 选择需 要的几何形状 以及均匀度等 ． 同时还需 要结合被检测物体的表 面特征几何形 状 针对构件表面缺陷的照明方案 ， 笔者认为应该选择 功率相对较大的 Ｌ Ｄ光源 ． 角度 的方式进行照明 Ｅ 用低
要 体 现 在 以下 几 个 方 面 ：
１计 算 机 视 觉 的基 本 工 作 原 理 ．
１１系统结构 ． 计 算机视觉是一项涉及范 围广泛的技术 ． 他通过图像采集装置将 检测 目标转化 为图像信号 ． 再经过专门性的额图像处理系统最终生成 具体的表面特征 具体来讲在 图像处理环节米旭涛根据 图像 的具体像 素以及图像分 布和颜色 、 亮度 、 饱和度等进行 目 提取 ， 标 再比照系统预 设的参照值得 出最终 的检测结果 ， 例如尺寸大小 、 颜色等师傅偶 合格。 计算机视觉处理系统包 括了光源 、 头 、 镜 计算机 以及 图像采集 装置和 处理系统等 ． 这些系统综合组成共 同推动 了计算机视觉系统的正常稳 定运行。 。 １２ ．计算 机视觉硬件设计 计算机视觉系统 的硬件平 台包括 了照明系统 、 镜头相机以及图像 采集装置和工控机 四个部分 ． 四个 部分缺一不可 ． 同组成 了整个 这 共 计算机视觉系统