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一种缺陷区域提取方法

阅读：1006发布：2020-12-24

IPRDB可以提供一种缺陷区域提取方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种缺陷区域提取方法，首先对图像进行列或行的逐步扫描；扫描过程中若是发现一个点的图像灰度值差大于预设阈值，则该点为可疑缺陷点；沿扫描方向扩展，分别从上下或左右方向执行边界局部搜索算法，找出上下或左右两个缺陷边界；直到上下或左右边界采到的边界点重合，提取缺陷区域；本方法在提取缺陷的过程中，仅对图像进行一次扫描运算，而且当检测到缺陷第一点之后，扫描过程就更简单，会自动紧紧沿着缺陷区域进行检测，直到缺陷区域被完整提取出来；该检测方法速度快，适用于快速边缘区域定位及实时性要求高的缺陷区域提取。，下面是一种缺陷区域提取方法专利的具体信息内容。

权利要求

1. 一种缺陷区域提取方法，其特征在于，该方法的步骤如下：（1）对图像进行列或行的逐步扫描；

（2）扫描过程中若是发现一个点的图像灰度值差大于预设阈值，则该点为可疑缺陷点；

（3）沿扫描方向扩展，分别从上下或左右方向执行边界局部搜索算法，找出上下或左右两个缺陷边界；

（4）直到上下或左右边界采到的边界点重合，提取缺陷区域。

2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对图像进行列扫描时并发上下两个边界搜索，对图像进行行扫描时并发左右两个边界搜索。

说明书全文

一种缺陷区域提取方法

技术领域

[0001] 本发明属于表面缺陷质量检测技术领域，涉及一种缺陷区域提取方法。

背景技术

[0002] 目前在表面缺陷质量检测技术方面，一般是对图像进行处理，先提取缺陷区域，然后再针对缺陷区域进行特征提取，对缺陷进行识别分类。针对第一阶段的缺陷区域提取，传统的缺陷区域提取方法，主要是针对图像进行各种滤波，再对滤波之后的图像进行二值化，从而获取缺陷区域。如基于分区域自适应中值滤波的X射线图像缺陷提取方法是根据图像不同区域内灰度变化特点进行不同方向的基于扫描线的一维中值滤波,并使滤波器的长度能随着缺陷尺寸自动调整,快速、准确地提取出被测试件的缺陷，但中值滤波处理速度较慢，而且对缺陷尺寸调整过程耗费的时间也较多。这种方法处理速度太慢，不适合实时检测的需求，同时容易产生较多噪声，需要后续处理才能进一步确定缺陷区域。

发明内容

[0003] 本发明的目的是提供一种缺陷区域提取方法，以解决现有提取方法速度慢不适于实时检测的问题。

[0004] 为实现上述目的，本发明的缺陷区域提取方法步骤如下：（1）对图像进行列或行的逐步扫描；
（2）扫描过程中若是发现一个点的图像灰度值差大于预设阈值，则该点为可疑缺陷点；
（3）沿扫描方向扩展，分别从上下或左右方向执行边界局部搜索算法，找出上下或左右两个缺陷边界；
（4）直到上下或左右边界采到的边界点重合，提取缺陷区域。

[0005] 进一步的，对图像进行列扫描时并发上下两个边界搜索，对图像进行行扫描时并发左右两个边界搜索。

[0006] 本发明的缺陷区域提取方法在提取缺陷的过程中，仅对图像进行一次扫描运算，而且当检测到缺陷第一点之后，扫描过程就更简单，会自动紧紧沿着缺陷区域进行检测，直到缺陷区域被完整提取出来，即结束。因此可以看出该算法速度快，而且许多非缺陷区域将不被检测，自动被忽略。与传统的方法相比平均提高十倍以上的检测速度，尤其适用于快速边缘区域定位及实时性要求高的场合。

附图说明

[0007] 图1是本发明实施例的方法流程图；图2是本发明实施例的原理框图。

具体实施方式

[0008] 缺陷区域提取方法如图1、2所示，具体步骤如下：（1）对图像以列的方式逐列扫描；
（2）扫描过程中若是发现一个点的图像灰度值差大于预设阈值，则该点为可疑缺陷点；
（3）沿扫描方向扩展，分别从上下两个方向执行边界局部搜索算法，找出上下两个缺陷边界A1和A2；
（4）直到上下边界采到的边界点重合，提取缺陷区域。

[0009] 步骤（3）中的边界局部搜索算法为现有技术，可参见吴贵芳等于2005年2月发表于《计算机应用》第25卷第2期的《边界局部搜索算法与应用》。

[0010] 图2中1表示顺序扫描方向为列扫描，2表示被检测到的第一个可疑缺陷点，3表示可疑缺陷区域，4表示被检图像，5表示A1和A2的边界重合点。

[0011] 由于数字图像是二维的，要对图像进行扫描，就需要对图像的行与列逐步扫描，可以用先行后列的方式，也可以用先列后行的方式，两种方式同样大小的图像，扫描时间与效果一样。因此如果行扫描的话，那么是并发左右两个边界搜索。即对图像进行列扫描时并发上下两个边界搜索，对图像进行行扫描时并发左右两个边界搜索。

[0012] 根据图像顺序扫描特点，找到第一点的依据是图像灰度值差别超出预设阈值，则说明该点为可疑缺陷点，同时说明该可疑缺陷区域即将由该点开始沿着扫描方向扩展。具体是不是缺陷，或者伪缺陷，需要在缺陷区域特征提取之后，利用模式识别方法确定。

[0013] 由于该方法在提取缺陷的过程中，仅对图像进行一次扫描运算，而且当检测到缺陷第一点之后，扫描过程就更简单，会自动紧紧沿着缺陷区域进行检测，直到缺陷区域被完整提取出来，即结束。因此可以看出该算法速度快，而且许多非缺陷区域将不被检测，自动被忽略。而基于中值滤波方法，首先中值滤波方法的复杂性，随着参与元素的多少而产生多倍的图像运算，之后还需要对图像进行二值化，再次扫描图像提取二值缺陷边界，从而获取区域。可以得出该方法比传统方法至少提高十倍以上。

[0014] 最后所应说明的是：以上实施例仅用以说明而非限定本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解；依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

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缺陷知识库-专利编号CN1392954A	2020-05-12	686
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