[发明专利]一种工件表面裂缝检测方法及系统

说明书

本发明提出一种工件表面裂缝检测方法及系统，包括：S101采用小波变换对待检测工件的彩色图像进行去噪处理，并对去噪后的图像进行灰度化处理得到灰度图像；S102通过多种不同方法分别对所述灰度图像进行二值化处理，得到分别与所述多种不同方法一一对应的多个二值化图像组成的图像集；S103分别对所述图像集中的每个二值化图像进行边缘检测，得到所述各二值化图像的边缘；S104标记所述各二值化图像叠加时所述各二值化图像边缘的重合区域，所述区域即为疑似裂缝区域；S105在所述彩色图像中提取所述疑似裂缝区域的HOG描述符，并将其输入到经过训练的SVM分类器，识别所述彩色图像是否有裂纹。本发明的技术方案能够有效的提高识别效率和识别精度，节约检测时间。

技术领域

本发明涉及裂缝检测领域，特别是涉及一种工件表面裂缝检测的方法及系统。

背景技术

工件表面裂纹不仅仅影响工件的整体质量，给生产工件的厂商造成利益损害，甚至还会带来严重的意外伤害，因此对工件表面上的裂纹进行检测和辨识已成为衡量该产品质量的必备过程。在现代高速生产线上，由于人工检测方法存在视觉疲劳、环境恶劣、实时性差等问题，仅依靠传统的人眼检测难以保证检测可靠性和持续性。因此，研究基于数字图像处理和模式识别技术的裂纹检测方法具有重要的理论意义和实用价值。

目前采用自动图像识别代替人眼判断缺陷的裂纹检测技术尚处于实验研究阶段。还有许多需要解决的问题，比如生产线上的环境相比实验室更加复杂，因此许多系统在生产线上无法达到理想的工作状态，且系统的识别率较低。寻找到合适的特征对裂纹和非裂纹进行准确的描述是工作重点之一。为了更加准确的检测出真伪裂纹，需要对真伪裂纹特征展开深入研究，可以考虑从真伪裂纹形状、灰度和梯度信息差异性特征入手。

专利申请号为201710225020.2、名称为基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法，公开了一种技术方案，输入彩色图像H，转化为灰度图并进行去噪滤波；对滤波图像进行二值化处理；统计梯度方向直方图，并根据统计结果对去噪灰度二值图像块进行初步处理与合并，得到图像H的完整二值图像；计算图像H的HOG特征；训练SVM分类器；计算彩色图像N的HOG特征，输入SVM分类器；对图像N的各像素点进行分类，并标记分类结果。该发明使用了图像H的完整二值图像对应的HOG特征，进行判断。

发明内容

本发明的目的是提出一种工件表面裂缝检测方法及系统，以解决现有检测方法中存在的效率较低，精度较低的技术问题。

为了达到上述目的，本发明提供一种工件表面裂缝检测方法，包括以下步骤：

S101.采用小波变换对待检测的工件的彩色图像进行去噪处理，并对去噪后的图像进行灰度化处理得到灰度图像；

S102.通过多种不同方法分别对所述灰度图像进行二值化处理，得到分别与所述多种不同方法一一对应的多个二值化图像组成的图像集；

S103.分别对所述图像集中的每个二值化图像进行边缘检测，得到所述各二值化图像的边缘；

S104.标记所述各二值化图像叠加时所述各二值化图像的边缘的重合的区域，所述区域即为疑似裂缝区域；

S105.在所述彩色图像中提取所述疑似裂缝区域的HOG描述符，并将所述HOG描述符输入到经过训练的SVM分类器，识别所述彩色图像是否有裂纹。

更进一步的，步骤S102中所述的多种不同方法，至少包括阈值分割法或灰度-均值共生矩阵最大熵分割法。

更进一步的，步骤S103中的所述的边缘检测，包括：采用Sobel算法进行边缘检测处理。