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表面缺陷检测系统信号处理方法

       表面缺陷检测系统信号处理方法,将图像当作2维分布的信号,从而可从信号滤波器设计的角度对纹理进行分析。信号处理方法也称滤波方法,即用某种线性变换、滤波器(组)将纹理转到变换域,然后应用相应的能量准则提取纹理特征。基于信号处理的方法主要有傅里叶变换、Gabor滤波器、小波变换、Laws纹理等。

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(1) 傅里叶变换方法。傅里叶变换是基于频率的分析方法,20世纪70年代以来,有学者提出通过傅里叶滤波器来描述纹理。傅里叶变换将图像变换到频率域上使用频谱能量或频谱熵等特征来表达纹理。Rao和Lohse开展了基于人的感知的纹理研究,指出周期性、方向性以及随机性是表征纹理的3个重要因素。纹理图像在空间分布上具有一定的周期性,其功率谱具有离散性和规律性;对于方向性纹理,方向性会在傅里叶频谱中很好的保持;对于随机性纹理,频谱的响应分布并不限制到某些特定的方向。

根据相对于频率中心位置距离的频谱分布情况,可以大致判断纹理图像的相对粗糙程度。对于粗糙纹理,其纹理基元尺寸较大,图像的低频信号较多,功率谱的能量主要集中在离频率中心位置较近的低频区域;相反,对于基元尺寸较小的细致纹理,图像含有的高频信息较多,功率谱的能量分布较为分散,主要集中在距离频率中心位置较远的高频区域。但是,傅里叶变换作为一种全局性的变化,仍有一定的局限性,如不具备局部化分析能力、不能分析非平稳信号等。

(2) Gabor滤波方法。尽管傅里叶变换在信号频域分析中有着重要作用,但它只能对整个时间段的信号的频率进行分析,没有信号的空间局部信息的刻画能力,如当需要对局部的图像纹理细节进行分析时,傅里叶变换无能为力。为克服傅里叶变换不能局部化分析的缺点,短时窗口傅里叶变换(STFT)被提出,它通过在变换时增加一个窗函数来实现,当窗函数是Gaussian函数时,即得到Gabor变换。

Gabor滤波方法模拟了人类视觉感觉特性,具有很好的频率选择性和方位选择性。使用Gabor滤波器提取纹理特征的主要过程是:先设计滤波器,再从其输出结果中提取特征。滤波器设计包括单个滤波器参数的设计和滤波器组的布局。滤波器的输出结果可作为纹理特征,但维数较高,为此,常采用斯平滑处理、Gabor能量特征、复矩特征、独立成分分析等后处理方法以降低特征集的数据量。对于2维数字图像,研究者们提出了2维Gabor函数形成的2维Gabor滤波器。

自从Clark等人首次将Gabor滤波方法用于纹理分析以来,很多研究人员开始用Gabor滤波器进行纹理特征提取,进行表面缺陷的检测。国内丛家慧等人利用Gabor滤波器具有频率选择和方向选择的特性,有效提取了带钢表面缺陷的纹理特征,为确定最佳滤波器参数,引入的评价函数使缺陷图像和无缺陷图像能量响应差别最大化。张学武等人使用Gaussian金字塔分解和Gabor滤波器提取缺陷图像特征,合成特征显著图基于视觉仿生机理进行铜带表面缺陷检测,实现缺陷的正确分类。

因窗函数决定空域的局部性,且Gaussian函数经傅里叶变换后仍为Gaussian函数,故Gabor变换在频域上也是局部的。Gabor滤波器在纹理描述方面有着良好的效果,但存在计算量大的问题。

(3) 小波变换方法。傅里叶变换没有局部分析能力,STFT虽然在一定程度上改善了这种局限性,但采用的的滑动窗函数一经选定就固定不变,故决定了其时频分辨率固定不变,不具备自适应能力,而小波分析很好的解决了这个问题。小波变换(WT)是法国地质物理学家Morlet于1984年提出的,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节。

图像纹理往往表现为多尺度特征,对图像进行小波分解后,得到不同分辨率的一系列图像;不同分辨率的图像由代表不同方向信息的一系列高频子带图像构成,高频子带图像反映了图像的纹理特征。

传统的金字塔小波变换仅对低频部分进行了分解,而纹理图像的高频部分可能也含有重要的特征信息,小波包分解或是树结构小波分解则可克服这一缺点。小波变换方法提取图像特征以进行表面缺陷检测已有大量的应用。

(4) Laws纹理。Laws模板的纹理描述方法通过使用简单模板处理纹理图像,从而对纹理图像的特征进行描述。它使用一组小的模板对纹理图像卷积,对卷积后的图像的每一个像素的邻域进行统计计算,将统计量作为对应像素的纹理特征。



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点击次数:34更新时间:2021-04-28

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