工件表面微小缺陷的检测与识别方法

摘要：

针对微小缺陷在复杂背景图像情形下分割难的问题，提出了一种基于像元搜索算法的微小缺陷检测方法。首先采用直方图均衡化提升背景与缺陷目标的对比度，在分析噪声分布特点的基础上，利用基于中值和均值滤波的改进滤波算法对图像进行去噪等前期预处理；然后根据背景灰度分布，在目标分割过程中采用分块、按方差大小排除背景图像块、初定目标和剔除伪目标的缺陷像元搜索算法；最后采用矩形度和区域占空比进行缺陷特征提取。结果表明，对于背景不均匀、目标与背景区分不明显这类复杂背景图像，所提出算法相对于传统的Otsu等算法能够更好地分割出弱小缺陷目标，提高了检测缺陷的准确性。

关键词：中值滤波、微小缺陷分割、缺陷检测、特征提取

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51075070．

在线出版日期：2014-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：735-739