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内容缺陷检测的新萄京分享!

时间:2020-06-30 12:35:03 编辑: papercrazy阅读数:107 次

        今天papercrazy在给大家带来发表在《Int J Adv Manuf Technol》的关于内容缺陷检测的新萄京,原理简单,适合入门的学者阅读,让大家较为深入的了解新萄京检测是怎样的?

        一、文献:Defect inspection and extraction of the mobile phone cover glass based on the principal components analysis[1]

         二、关键词:玻璃表面缺陷检测;主成分分析

         三、背景:

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         1.问题所在

         人工视觉检测和电气功能测试是玻璃缺陷检测最常用的方法。人工检查是一项费时费力的工作:判断方式主观,依赖检测员的经验。电气化检测一般是等手机盖玻璃制造完成后才能进行,无法实时监测。因此,利用机器视觉的缺陷检测技术是应用新方向。传统的方法综述如图1所示。

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图1 新萄京背景提到的缺陷检测技术


       2.问题难度

       缺陷检测任务有两种:缺陷检测和缺陷分类,前者仅判断是否存在缺陷,后者需要给出具体缺陷类型。缺陷分类的难点在于:同一类型的缺陷可能具有不同的尺寸、方向甚至不同的位置,通过几何形状来判断会导致识别率很低。在图像对比度增强,传统的分段线性变换方法不适用:过度的拉伸或者压缩可能导致背景和前景混淆。在噪声处理,电子噪声、模数转换误差、污渍都可能引入噪声,给检测带来难度。

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       四、问题定义

       1.任务

       设计一个基于服务器的分布式缺陷检测处理系统,该系统能够拍摄的图像发送到计算机进行缺陷检测,最后输出:缺陷图像的类别、勾勒出的缺陷区域。

      2.数据量与特性

在本实验中,共有100个玻璃盖缺陷图像(全部是有缺陷的),分为划痕、裂纹、变形、断边和角切割。玻璃盖灰度图像大小为320×200。

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      五、解决流程

       1、数据获取:每台摄像机按照一定的速度拍摄玻璃盖的图像

       2、数据预处理:对比度增强、二值化、Blob去噪

       3、利用PCA识别缺陷类型:输出类别

       4、边缘提取:勾勒缺陷区域

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       六、流程细节

       1. 数据预处理

       1)对比度增强:建立灰度直方图,在灰度图里面-背景像素数值偏小,前景像素数值偏大。找出灰度图的分布峰值,灰度值小于阈值α(在分布峰值附近)置零,大于阈值α的范围进行非线性增强,这一步的目的是将增强前景,压缩背景亮度。2)二值化:OTSU, 将分割阈值从0到255循环,将图像灰度值分为两类0类和1类,计算0,1两类的类间方差,当类间方差最大时,对应的就是所求的最佳二值化阈值。二值化后,0代表背景(正常的区域),1表示缺陷区域或者噪声。3)去噪:blob连通区域分析,根据相邻像素的关系赋予像素点标签,然后将标签相同的像素点视为同一个连通域,将连通域面积小于阈值τ的视为噪声区域予以删除。

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       2. PCA缺陷识别

        获取数据预处理后的图像特征矩阵X, 计算X的协方差矩阵并求特征值和特征向量,保留满足最大贡献值(提取关键特征)的特征向量(降维过程),特征向量*协方差矩阵得出新生成的图像特征矩阵。计算训练集和测试集图像特征矩阵的欧式距离,选择离测试样本最近的训练样本标签作为预测类别。

      3. 边缘提取

      在去噪的过程中获得连通域的表示,在这个阶段,使用动态扫描的方式把前景的边缘勾勒出来,输出图片的缺陷区域。

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