发明名称 一种表面裂纹检测算法
摘要 本发明涉及一种新型表面裂纹检测算法,该算法首先通过摄像设备获取图像,把检测到的图象经过黑白模式处理,然后对图像邻域化操作,所述算法能够对连铸坯表面图像进行识别和分类,能快速获得裂纹缺陷的范围空间,获得较好的提取和识别效果,表面缺陷识别效果好,裂纹识别率高;可靠性高,数据准确。
申请公布号 CN103776839B 申请公布日期 2016.05.04
申请号 CN201410052397.9 申请日期 2014.02.10
申请人 湖州师范学院 发明人 王金鹤;王帅;王宇
分类号 G01N21/88(2006.01)I 主分类号 G01N21/88(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种表面裂纹检测算法,其特征是,包括七个步骤:第一步,二值图像输入处理把检测到的图像经过黑白模式处理后,形成二值图像f(x,y);第二步,图像邻域化操作在图像上的任意像素q(m,n),连结像素q(m,n)的像素p(i,j),若满足|i‑m|+|j‑n|=1或|i‑m|=|j‑n|=1此时的像素p(i,j)被称为像素q(m,n)的邻域,其中,i、j、m、n分别为二值图像f(x,y)上的行或列,当某黑像素p(i,j)的邻域的像素有一个为白像素时,置p(i,j)为白像素,称此运算为裂纹擦除运算;当某白像素p(i,j)的邻域的像素有一个为黑像素时,置p(i,j)为黑像素,则称此运算为裂纹识别运算;对二值图像f(x,y)从左上角开始到右下角止进行扫描,每次扫描执行裂纹擦除运算,擦除初期,粗裂纹和较细的裂纹受到擦除,每次裂纹擦除运算黑像素减少量相等,黑像素总数线性下降,擦除M次时,黑像素总数有突变;转第三步;第三步,记录此时进行裂纹擦除运算的次数,并继续对图像进行裂纹擦除运算;黑像素总数又线性下降,擦除N次时,黑像素总数有突变,转第四步,否则,继续操作;第四步,若M和N均小于10,转第七步,若M或N大于10,识别粗裂纹,转第五步,识别细裂纹,转第六步;第五步,记录M和N,对经过擦除后的二值图像f(x,y),从左上角开始到右下角止进行扫描,进行M次裂纹识别运算,即大致识别了粗裂纹,记录操作时的行列坐标,即可判断粗裂纹的范围;第六步,记录M和N,对经过擦除后的二值图像f(x,y),从左上角开始到右下角止进行扫描,进行N次裂纹识别运算,即大致识别了细裂纹,记录操作时的行列坐标,即可判断细裂纹的范围;第七步,停止。
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