[发明专利]一种带钢表面缺陷检测方法、装置和设备

说明书

本申请公开了一种带钢表面缺陷检测方法、装置和设备，提取待检测图像的LBP直方图并统计LBP直方图的峰值个数；判断待检测图像的LBP直方图的峰值个数是否大于峰值阈值，若是，则判定待检测图像存在缺陷，若否，则判定待检测图像不存在缺陷；对存在缺陷的待检测图像进行图像分割，对得到的第一分割图像进行目标特征提取和特征融合；通过预置哈希函数对融合特征进行哈希映射得到哈希码；将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，输出待检测图像的缺陷类别，解决了现有的技术中采用机器视觉检测技术来检测带钢表面缺陷，针对不同类型的缺陷识别采用不同的算法，增加了算法复杂性，限制了缺陷检测速度的技术问题。

技术领域

本申请涉及缺陷检测技术领域，尤其涉及一种带钢表面缺陷检测方法、装置和设备。

背景技术

传统的带钢表面缺陷检测方法主要是人工目视法，通过人眼的视觉暂留效应在视网膜上留下的影响，使得工人可以看清运动速度极快的钢板，凭借工人的经验对缺陷进行分辨，该方法依赖于人的经验，使得检测效率较低，实时性差。为了解决该问题，现有技术中提出了机器视觉检测技术来检测带钢表面缺陷，针对不同类型的缺陷识别采用不同的算法，增加了算法复杂性，限制了缺陷检测速度。

发明内容

本申请提供了一种带钢表面缺陷检测方法、装置和设备，用于解决现有的技术中采用机器视觉检测技术来检测带钢表面缺陷，针对不同类型的缺陷识别采用不同的算法，增加了算法复杂性，限制了缺陷检测速度的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种带钢表面缺陷检测方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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；