[发明专利]一种带钢表面缺陷识别检测方法

权利要求书

1.一种带钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1、通过高速线阵相机对带钢原始图像进行采集，利用自适应快速中值滤波算法对图像进行去噪处理；

步骤2、采用动态阈值分割法将表面区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来，然后进行图像边缘检测处理，之后传入检测计算机；

步骤3、所述检测计算机去除伪缺陷目标，同时采用过滤方式合并同类型缺陷，然后进行特征规则检测识别；

步骤4、所述检测计算机对缺陷分类规则集中未知缺陷类型进行特征处理将其量化，并迭代记录到所述缺陷分类规则集中；

步骤5、将带钢的原始缺陷图像和检测计算机的检测识别结果集进行存储和显示。

2.根据权利要求1所述的带钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，所述步骤1中，图像去噪的过程为

步骤1.1、将采集的所述带钢原始图像划分为M×M个滤波滑动窗口，其中，M≥3，且M为奇数；

步骤1.2、将步骤1.1所得滤波滑动窗口中的像素点进行逐一扫描，将中心点的像素值xij与其邻域像素点的像素值θab进行比较，当xij＝θab时，对该像素点进行灰度值投票；并判断xij是否为极值，若xij为极值，则进行下一步；

步骤1.3、按照灰度值出现的次数统计投票箱数组的值，并将第一个满足公式1或公式2的像素点的灰度值替换中心点像素值，实现中值滤波；

Nmin+N≥0.5×(M×M+1) 公式1

Nmax+N≥0.5×(M×M+1) 公式2

其中，N为灰度值等于中心点像素值得像素个数，Nmin为灰度值比中心点像素值小的像素个数，Nmax为灰度值比中心点像素值大的像素个数。

3.根据权利要求1所述的带钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，所述将动态阈值分割法处理后的图像进行实时分割，并提取其几何、颜色、纹理和拓扑等图像特征，阈值分割定义为：

s＝{(r,c)∈Rgmin≤fr,c≤gmax} 公式3

阈值分割将图像的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gmin＝0或gmax＝2b-1，根据光照的强度来调整gmin和gmax大小。

4.根据权利要求1所述的带钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于所述边缘检测采用Sobel边缘检测算子和/或Prewitt边缘检测算子。

5.根据权利要求1所述的带钢表面缺陷识别检测方法，其特征在于，所述步骤4中的缺陷分类规则集为通过人为编辑分类规则由检测计算机合成的指定目标规则。