[发明专利]一种高噪声背景下的划痕检测方法

说明书

本发明涉及一种高噪声背景下的划痕检测方法，包括以下步骤：通过相机采集获取产品图像；将上述产品图像传输给电脑进行图像处理获取检测区域；根据预处理模型，指定对应的划痕提取算法及相应的参数；设定需要提取的划痕种类的参数，进行可疑划痕提取；对提取出的划痕进行误检消除；误检消除后依据Blob的参数设置进行划痕筛选。本发明为通用型的划痕检测算法，将能够检测高噪声背景下划痕的算法及对应的参数形成预处理模型，增加了划痕筛选功能，能够根据实际检测需求筛选出真实的划痕，只需要在检测前进行参数设置，可以同时检测金属、纸质、光电膜等不同材质的划痕，且不需要在项目开发时再进行划痕算法开发，节约了人力成本，提高了开发效率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种高噪声背景下的划痕检测方法。

背景技术

现有技术的划痕检测方法是根据不同的划痕成像开发不同的算法进行划痕检测。硬件配置上有相机、镜头、光源、光源控制器及电脑，根据不同的产品选择不同的相机（面阵相机、线扫相机、黑白相机、彩色相机）、不同的镜头（普通镜头、远心镜头）、不同的光源等。对采集的图像进行图像处理、划痕检测，目前常用的边缘提取算法有mura、Bandpass、LOG、Gauss、Gabor等，不同的算法适用不同的图像。

不同的成像开发不同的划痕检测算法，在项目开发中占用了一定的时间和人力，而不同的划痕检测算法又有不同的特点。如mura算法要求划痕与背景的对比度强，划痕本身连续性强，且该算法只能检测较宽的划痕；Bandpass算法只能检测低噪声背景下的划痕；LOG算法只能检测宽度较窄的划痕；Gauss算法也只能检测宽度较窄的划痕；Gabor算法的处理时间较长。划痕的成像在灰度级、对比度、方向性、连续性、宽度、背景亮度均匀性、背景噪声情况、背景干扰情况上也会有不同的呈现。这些因素均导致了划痕检测算法的开发难度较大，开发时间较长。

现有的划痕检测一般只会针对自身产品开发一种算法进行检测，如上述所述，算法的开发难度大、时间长，另外，采用这种算法提取的图像信息能否匹配产品图像特点及检测区域的划痕特征，直接影响到检测结果。因为算法的开发是预估产品及划痕的特性进行的，但是开发好后的算法是没法再回过去修改预估的产品及划痕特性的，这样就会导致高漏检或无法检测出一些划痕。

综上，需要一种通用型的划痕检测方法来缩短开发时间，提高开发效率，最好能根据实际产品设置其特性参数，再由设定的参数来自动选择适合的算法，从而得到划痕信息。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术中之不足，提供一种高噪声背景下的划痕检测方法，可以用一种划痕检测算法检测不同类型的划痕，算法的通用性提高，加快了项目开发效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种高噪声背景下的划痕检测方法，包括以下步骤：

1）通过相机采集获取产品图像；

2）将上述产品图像传输给电脑进行图像处理获取检测区域；

3）根据预处理模型，指定对应的划痕提取算法及相应的参数；

4）设定需要提取的划痕种类的参数，进行可疑划痕提取；

5）对提取出的划痕进行误检消除；

6）误检消除后依据Blob的参数设置进行划痕筛选；

所述步骤（3）中的预处理模型由以下步骤处理得到：

（a）通过相机采集获取划痕缺陷图像N张；

（b）将上述N张划痕缺陷图像传输给电脑标记划痕位置区域；

（c）对划痕位置区域的图像信息进行设定不同的参数组合，每个设定好参数组合的划痕位置区域图像进行调用不同的划痕提取算法；