[发明专利]一种带钢表面缺陷检测方法、装置和设备

权利要求书

1.一种带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：

实时采集带钢图像，得到待检测图像；

在提取所述待检测图像的LBP直方图后，统计所述待检测图像的LBP直方图的峰值个数；

判断所述待检测图像的LBP直方图的峰值个数是否大于峰值阈值，若是，则判定所述待检测图像存在缺陷，若否，则判定所述待检测图像不存在缺陷；

对存在缺陷的所述待检测图像进行图像分割，并对得到的第一分割图像进行目标特征提取，所述目标特征包括灰度特征、几何特征、纹理特征和投影特征；

对提取的所述灰度特征、几何特征、纹理特征和投影特征进行特征融合后，通过预置哈希函数对得到的融合特征进行哈希映射，得到所述待检测图像的哈希码；

将所述待检测图像的哈希码与预置样本库中各缺陷样本图像的哈希码进行比对，输出所述待检测图像的缺陷类别。

2.根据权利要求1所述的带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，所述预置样本库的构建过程包括：

采集具有表面缺陷的带钢图像，得到缺陷图像；

在所述缺陷图像进行图像分割后，对得到的第二分割图像进行所述目标特征提取；

对所述第二分割图像的所述目标特征进行特征融合，并将融合后的特征输入预置分类模型进行缺陷类型分类；

根据分类结果对所述缺陷图像进行类别标注，得到所述缺陷样本图像，采用所述缺陷样本图像生成所述预置样本库。

3.根据权利要求1所述的带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，所述将所述待检测图像的哈希码与预置样本库中各缺陷样本图像的哈希码进行比对，输出所述待检测图像的缺陷类别，包括：

计算所述待检测图像的哈希码与预置样本库中各缺陷样本图像的哈希码之间的汉明距离，将最小的所述汉明距离对应的所述缺陷样本图像的缺陷类别作为所述待检测图像的缺陷类别进行输出。

4.根据权利要求1所述的带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，所述对存在缺陷的所述待检测图像进行图像分割，之前还包括：

对存在缺陷的所述待检测图像进行预处理，得到预处理后的所述待检测图像，所述预处理为高斯滤波处理；

相应的，所述对存在缺陷的所述待检测图像进行图像分割，并对得到的第一分割图像进行目标特征提取，包括：

对预处理后的存在缺陷的所述待检测图像进行图像分割，并对得到的第一分割图像进行目标特征提取。

5.根据权利要求1所述的带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，所述对提取的所述灰度特征、几何特征、纹理特征和投影特征进行特征融合之后，通过预置哈希函数对得到的融合特征进行哈希映射，得到所述待检测图像的哈希码之前，还包括：

对得到的融合特征进行PCA降维处理，得到降维后的融合特征；

相应的，所述通过预置哈希函数对得到的融合特征进行哈希映射，得到所述待检测图像的哈希码，包括：

通过预置哈希函数对所述降维后的融合特征进行哈希映射，得到所述待检测图像的哈希码。

6.一种带钢表面缺陷检测装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于实时采集带钢图像，得到待检测图像；

统计单元，用于在提取所述待检测图像的LBP直方图后，统计所述待检测图像的LBP直方图的峰值个数；

判断单元，用于判断所述待检测图像的LBP直方图的峰值个数是否大于峰值阈值，若是，则判定所述待检测图像存在缺陷，若否，则判定所述待检测图像不存在缺陷；

特征提取单元，用于对存在缺陷的所述待检测图像进行图像分割，并对得到的第一分割图像进行目标特征提取，所述目标特征包括灰度特征、几何特征、纹理特征和投影特征；

映射单元，用于对提取的所述灰度特征、几何特征、纹理特征和投影特征进行特征融合后，通过预置哈希函数对得到的融合特征进行哈希映射，得到所述待检测图像的哈希码；

输出单元，用于将所述待检测图像的哈希码与预置样本库中各缺陷样本图像的哈希码进行比对，输出所述待检测图像的缺陷类别。