[发明专利]一种不规则轮廓缺陷检测方法

权利要求书

1.一种不规则轮廓缺陷检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1：使用Canny算子提取图像边缘；

S2：对标准图像与采集图像轮廓进行匹配，匹配阶段采用由粗到精的匹配方式：先采用形状上下文特征SC描述标准轮廓和待匹配轮廓的每一个点，并计算待匹配轮廓与标准轮廓的位置偏差，即粗匹配；粗匹配后采用奇异值SVD分解将待匹配轮廓旋转平移到标准轮廓附近，然后进行精匹配，精匹配阶段采用迭代最近点算法；

S3：对S2匹配后的轮廓分段，并计算对应分段点集改进后的Hausdorff距离，根据距离阈值函数和终止迭代条件得到工业轮廓的缺陷部分；

所述位置偏差包括旋转和平移；

所述S3中，基于Hausdorff距离的缺陷定位算法具体包括以下步骤：

S3-1：将两个轮廓分为N段，计算对应轮廓改进后的Hausdorff距离，公式为：

H(A,B)＝max(h(A,B),h(B,A))

其中A和B为两轮廓的对应段点集，

h(A,B)＝mean(topK_maxmin||a-b||)，其中a∈A,b∈B

其中topK_max是指前K个最大值；

S3-2：根据S3-1得到的Hausdorff距离构成N维距离相量D＝[d1,d2,…,dn]，若max(D)-min(D)P，P为常数，距离相量的阈值函数为

T＝u

式中u为距离相量D的均值；

若max(D)-min(D)＝P，距离相量的阈值函数为

T＝u+λ*σ²

式中λ为常数，u、σ²分别为距离相量D的均值和方差；

S3-3：将N维距离向量中的每一位与阈值T相比，若都大于T，则为缺陷部分，否则，判断对应段点数量是否小于K*N；若是，则为缺陷部分，否则，进入S3-1。