砂紙生產(chǎn)中砂紙缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

砂紙生產(chǎn)中砂紙缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì),砂紙,生產(chǎn),出產(chǎn),缺陷,缺點(diǎn),自動(dòng)檢測(cè),系統(tǒng),設(shè)計(jì) 譯文及原文譯文：基于圖像處理的瓷磚表面缺陷檢測(cè)的分析與評(píng)價(jià)摘要陶瓷、瓷磚行業(yè)需要對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行分級(jí)。目前，分級(jí)通常使用人工控制系統(tǒng)。自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)對(duì)增強(qiáng)質(zhì)量控制和產(chǎn)品營(yíng)銷至關(guān)重要。因?yàn)樵诖纱u生產(chǎn)線的不同階段會(huì)產(chǎn)生六種不同類型的缺陷,所以提出了許多圖像處理技術(shù)對(duì)不同缺陷進(jìn)行檢測(cè)。本文調(diào)查了已被用于檢測(cè)表面缺陷的模式識(shí)別和圖像處理算法。每個(gè)方法似乎是有限的檢測(cè)缺陷的一些小組。檢測(cè)技術(shù)可以分為三類:統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別,提取特征向量和紋理圖像分類。方法如小波變換、濾波、形態(tài)學(xué)和輪廓波變換都能使預(yù)處理任務(wù)更有效。其他包括統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于模型的算法可以應(yīng)用于提取表面缺陷。統(tǒng)計(jì)方法適合識(shí)別大斑點(diǎn)等缺陷,小波處理等技術(shù)檢測(cè)小針孔等缺陷。本文對(duì)目前的算法進(jìn)行了徹底調(diào)查，并且對(duì)評(píng)價(jià)參數(shù)的監(jiān)督和非監(jiān)督參數(shù)進(jìn)行討論。用各種性能參數(shù),對(duì)不同的缺陷檢測(cè)算法進(jìn)行比較和評(píng)估。1.引言如今,陶瓷,瓷磚行業(yè)代表最具活力的產(chǎn)業(yè)之一,在產(chǎn)品和自動(dòng)化生產(chǎn)上有各種各樣的創(chuàng)新。然而產(chǎn)品的缺陷檢測(cè)和分級(jí)仍然由人工完成，自動(dòng)分級(jí)尚未完善的1。分級(jí)與整個(gè)制造線有隱性的關(guān)系，因?yàn)楦鞣N表面缺陷,如顏色、像圖,裂縫或擦傷,弧度,碰撞會(huì)在瓷磚生產(chǎn)的不同階段產(chǎn)生1。自動(dòng)分級(jí)的主要困難是在缺陷檢測(cè)時(shí)所需的圖像處理算法。不同等級(jí)的挑戰(zhàn)就是各種各樣的顏色,不同的紋理設(shè)計(jì),實(shí)時(shí)處理要求,大塊的缺陷1。當(dāng)前分級(jí)通常分為三個(gè)階段:首先,線性刨床衡量瓷磚弧度衡量;然后,堆垛機(jī)衡量大小差異；最后,表面缺陷是由人工視覺(jué)檢測(cè)并在產(chǎn)品表面用馬克筆標(biāo)記。這種傳統(tǒng)且非自動(dòng)分級(jí)過(guò)程面臨的問(wèn)題是誤差大,過(guò)程不可重復(fù),高成本,低速度。工業(yè)生產(chǎn)線的另一個(gè)負(fù)面因素來(lái)自于人道主義人員和不健康的環(huán)境。自動(dòng)分級(jí)系統(tǒng)將有更高的效率,更低的成本,并且能使產(chǎn)品類型統(tǒng)一。當(dāng)前瓷磚和陶瓷驗(yàn)證市場(chǎng)大量需要自動(dòng)分級(jí)來(lái)提高的生產(chǎn)速度2。在現(xiàn)代生產(chǎn)線,瓷磚實(shí)際上是將上述三個(gè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)分為五個(gè)等級(jí),五級(jí)被認(rèn)為是廢品。到目前為止,各種處理算法已經(jīng)提出了智能分級(jí)。這些方法可根據(jù)缺陷檢測(cè)機(jī)制分為四個(gè)主要類別:過(guò)濾方法、結(jié)構(gòu)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)方法和基于模型的方法(表1)。數(shù)學(xué)翻譯和過(guò)濾方法通常使用基于模式識(shí)別的缺陷檢測(cè)的方法。結(jié)構(gòu)處理由傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)圖像處理和邊緣檢測(cè)算法組成?；谀Ｐ偷姆椒òǔＲ?jiàn)圖像處理模型的自回歸(AR)和隱馬爾可夫模型(HMM)。在統(tǒng)計(jì)方法中,亮度直方圖一般用于缺陷檢測(cè)。統(tǒng)計(jì)方法的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單性以及低復(fù)雜性4。因?yàn)榇纱u生產(chǎn)線上的各種化學(xué)制品和機(jī)械生產(chǎn)過(guò)程,導(dǎo)致各種類型的表面缺陷出現(xiàn)在最終的產(chǎn)品上。缺陷通常有不同的視覺(jué)形態(tài),有時(shí)是矛盾的。因此,所需的分級(jí)系統(tǒng)應(yīng)該包括各種圖像處理算法用來(lái)以覆蓋不同類型的缺陷。本文提出的分級(jí)算法在對(duì)生產(chǎn)線的產(chǎn)品質(zhì)量和計(jì)算復(fù)雜性進(jìn)行了討論和評(píng)估。在第 2 部分中,對(duì)出現(xiàn)在生產(chǎn)線上的不同類型的表面缺陷進(jìn)行了研究。在第3 部分,對(duì)不同的缺陷檢測(cè)算法進(jìn)行了討論。然后,第四節(jié)處理參數(shù)，用測(cè)試結(jié)果評(píng)估缺陷檢測(cè)算法。用質(zhì)量參數(shù),對(duì)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了比較。最后,第五節(jié)的討論得出結(jié)論。表 1 不同的缺陷檢測(cè)方法2.陶瓷和瓷磚的表面缺陷陶瓷產(chǎn)品在生產(chǎn)線上經(jīng)過(guò)各種化學(xué)和機(jī)械階段。瓷磚的生產(chǎn)由八個(gè)主要階段:成型、干燥、鏡面、烘焙、分級(jí)、分類92,如圖 1 所示。鏡面缺陷發(fā)生在上釉和印刷階段。斷裂和裂縫發(fā)生在烘焙階段。邊緣缺陷發(fā)生在上釉線的傳送過(guò)程中。此外,針孔缺陷通常發(fā)生在干燥中3。表面缺陷可分為六大類，分別具有以下特征(圖 2)5。針孔針孔缺陷是一種在產(chǎn)品表面出現(xiàn)小洞的缺陷。針孔大小通常小于 1 毫米。同時(shí),針孔的出現(xiàn)常帶有雜物和凹陷。此缺陷通常產(chǎn)生在烘焙。蝕釉這個(gè)問(wèn)題源于角落部分的釉聚集。釉積累是通常在幾毫米的缺陷部分。這個(gè)缺陷出現(xiàn)在緩慢的上釉過(guò)程中5。裂紋最常見(jiàn)的缺陷是裂紋，因?yàn)榭焖俸婵具^(guò)程中溫度迅速升高或降低。陶瓷邊緣裂紋主要是由于溫度上升引起的。由降低溫度引起的裂紋也稱為空氣冷裂縫,經(jīng)常產(chǎn)生在快速烘烤過(guò)程中6臟物一些水滴狀斑點(diǎn)可能存在于陶瓷的表面，被稱作臟物缺陷。一般是由于進(jìn)爐前濕度沒(méi)調(diào)整過(guò)或冷卻時(shí)間不夠引起的。刮傷這種缺陷是由于在某個(gè)方向上噴涂的時(shí)候打滑產(chǎn)生的。這種缺陷經(jīng)常是在上釉線到干燥爐的時(shí)候產(chǎn)生。邊緣缺陷邊緣缺陷最常發(fā)生在烘烤階段，但是也可能發(fā)生在其他的制造階段。3.陶瓷制品的缺陷檢測(cè)算法對(duì)于表面缺陷的檢測(cè),它需要整個(gè)產(chǎn)品表面分析。所以,應(yīng)該先獲取高分辨率圖像。系統(tǒng)必須有適當(dāng)?shù)恼彰鱽?lái)獲得一個(gè)合適的表面照片。根據(jù)表 1,缺陷檢測(cè)算法可分為四個(gè)主要組成部分。在這里,對(duì)每一部分的主要算法進(jìn)行了討論。3.1 過(guò)濾方法在過(guò)濾方法中,通常使用數(shù)學(xué)變換和過(guò)濾器。在這方面,可以使用線性和非線性變換。最重要的算法包括小波和輪廓波變換,獨(dú)立分量分析(ICA)分析、伽柏過(guò)濾和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在下面討論。3.1.1 小波變換根據(jù)多分辨率的性質(zhì)分析,用程序延長(zhǎng)小波變換(10、11)。在小波變換中,兩個(gè)低通 h 和高通 g 過(guò)濾器稱為父和母函數(shù),分別使用濾波器組的方式(圖 3)12。在圖 3 中,輸入是一個(gè) n m 圖像還有四輸出,LH、HL 和 HH 大小為(n / 2)、(m / 2)。在每個(gè)階段,輸入圖像分為四個(gè)子圖片。小波變換用于預(yù)處理和紋理特征提取13。2001 年,Kumar 和 Pang 提出了一種基于小波變換的缺陷檢測(cè)方法。那里,小波變換系數(shù)的頻道包含重要的信息用于處理紋理圖像的特征。這個(gè)方法是對(duì)處理非常柔軟的質(zhì)地變化是有用的14。2005 年,Yang 等人運(yùn)用類似的方法檢測(cè)缺陷紡織廠的紡織物。在這個(gè)方法中所面臨的挑戰(zhàn)是如何選擇小波。此外,測(cè)試階段是依賴于數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量15。3.1.2 輪廓波變換輪廓波變換最初目的是克服小波變換的不易選定小波類型16。輪廓波變換用多分辨率和空頻曲線的小波。輪廓波變換結(jié)合拉普拉斯算子的直接二維濾波器組(圖 4)。圖像通過(guò)拉普拉斯算子轉(zhuǎn)換為帶通圖片。這種變換具有良好的去噪性。17。2012 年,Ai 等人提出了一個(gè)新的基于輪廓波變換的特征提取方法從金屬表面圖像中提取足夠和有效的特點(diǎn)。在這項(xiàng)研究中,在特定方向的識(shí)別是重要的缺陷,并介紹了輪廓波變換靈活的方向設(shè)置。這種方法的缺點(diǎn)是需要額外信息的輪廓波變換。鑄造板和鋁條的表面缺陷的總分類率分別是 93.55%和 92.5%18。3.1.3 遺傳算法遺傳算法可以找到一個(gè)未達(dá)最佳標(biāo)準(zhǔn)的解決方案(19、20)。在缺陷檢測(cè)的背景下,首先被認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)確定像素對(duì)應(yīng)于表面缺陷。然后,遺傳算法優(yōu)化這些相關(guān)參數(shù)。這些參數(shù)可能代表閾值點(diǎn)或形態(tài)學(xué)方法參數(shù)(21、22)。2002 年,Zheng 等人介紹了一個(gè)基于遺傳算法的方法來(lái)檢測(cè)表面缺陷。在該算法中,使用形態(tài)學(xué)參數(shù)包括基本元素和閾值點(diǎn)。不過(guò),這種方法非常簡(jiǎn)單,但是測(cè)試階段仍然是一個(gè)有爭(zhēng)議的問(wèn)題23。3.1.4ICAICA 算法是一個(gè)基本的源分離方法(24、25)。ICA 算法在圖像處理應(yīng)用程序中,通常假設(shè)輸入圖像相結(jié)合兩個(gè)或多個(gè)獨(dú)立的圖像。ICA 算法試圖找到最基本的圖像。在缺陷檢測(cè)中,缺陷應(yīng)該是在前景和背景模式。然后,ICA 用于區(qū)分前景和背景(途徑)。2006 年,Tsai 等人提出了一種基于 ICA 的缺陷檢測(cè)方法。他們使用了限制ICA 模型設(shè)計(jì)一個(gè)最優(yōu)濾波器從無(wú)噪聲的背景檢測(cè)表面缺陷。該算法需要無(wú)噪聲模式。此外,噪聲使性能降低27。3.1.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)大多是用于人工智能(29、30)。在圖像處理和缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器。應(yīng)用圖像提取特征向量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在缺陷檢測(cè)上,特征向量分為兩類：無(wú)缺陷的和有缺陷的 ANN31。2008 年,Suyi 等人提出了紡織品缺陷檢測(cè)32。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一些缺陷,即相關(guān)測(cè)試過(guò)程需要長(zhǎng)時(shí)間,容易陷入局部最小值,影響算法的準(zhǔn)確性。而粒子群優(yōu)化具有良好的搜索能力,但在這個(gè)工作粒子群 Optimization-Back-Propagation(PSO-BP)算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試階段而不如 BP 算法快。3.1.6 伽柏過(guò)濾器伽柏過(guò)濾器具有相同的空間和頻率域。這些過(guò)濾器可以從組合獲得一個(gè)指數(shù)和高斯函數(shù)如下33:這里的 x0，y0 是空間坐標(biāo)中心，u0，v0 是濾波器頻率中心，s 和 代表高斯橢圓的 x 和 y 偏差。盡管伽柏過(guò)濾器不是正交的,但是他們覆蓋完整信息的圖像,可以選擇指定的頻率和方向。在表面缺陷檢測(cè)應(yīng)用程序中,缺陷可能是運(yùn)用伽柏過(guò)濾器后一個(gè)簡(jiǎn)單的閾值導(dǎo)致的缺陷區(qū)域34。因此,伽柏過(guò)濾器主要用在預(yù)處理階段。2010 年,格瓦拉等人介紹了織物疵點(diǎn)檢測(cè)的一種方法,在紡織行業(yè)基于伽柏過(guò)濾器的規(guī)模的變化。他們提出的方法存在計(jì)算復(fù)雜度高的問(wèn)題。除此之外,該方法需要一個(gè)參考無(wú)缺陷物品35。3.2 結(jié)構(gòu)方法結(jié)構(gòu)方法中用于缺陷檢測(cè)是一個(gè)直觀的過(guò)程。這些方法使用形態(tài)學(xué)操作以及邊緣檢測(cè)缺陷檢測(cè)的方法。3.2.1 形態(tài)學(xué)方法基于形態(tài)學(xué)的圖像處理需要二進(jìn)制和灰度形態(tài)學(xué)方法。每個(gè)圖像像素的輸出值由確定的輸入像素值及其相鄰的像素確定36-38。所以,適當(dāng)?shù)倪x擇元素往往是最重要的部分39。關(guān)閉操作導(dǎo)致一些區(qū)域的圖像平和,通常用混合小斷裂和消除了小洞,填補(bǔ)環(huán)境中40。形態(tài)學(xué)方法通常用于改善圖像,平滑圖像,減少缺陷圖像中噪聲。同時(shí),利用形態(tài)學(xué)運(yùn)算,在缺陷圖像邊緣檢測(cè)實(shí)現(xiàn)41-43。2009 年,Yiu 等人提出了一種新的基于形態(tài)學(xué)算子方法檢測(cè)織物紋理缺陷。在這種方法中,首先使用伽柏小波設(shè)計(jì)形態(tài)學(xué)方法的基本元素。這種算法便于輸入圖像，先后經(jīng)過(guò)開(kāi)閉運(yùn)算,中值濾波,閾值分割，缺陷判斷，再輸出圖像即可。該方法的檢測(cè)類型和細(xì)節(jié)上存在缺陷44。3.2.2 邊緣檢測(cè)算法最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)方法是圖像的梯度(45、46)。邊緣檢測(cè)是最后一步。可以實(shí)現(xiàn)通過(guò)選擇合適的閾值使圖像的邊緣精度提高47。邊緣檢測(cè)方法用于檢測(cè)表面缺陷的邊緣缺陷檢測(cè)和圖像分割48。2011 年,Salimian 和 Pourghassem提出一種方法檢測(cè)陶瓷和瓷磚邊緣缺陷。在這種方法中,邊緣用高精算法首先檢測(cè)到。然后,角的角度是由使用內(nèi)積。最后如果角大約是 89 - 92 則是有缺陷的邊緣9。2006 年,穆克吉等人介紹了一個(gè)基于密度的邊緣缺陷檢測(cè)技術(shù)。提取邊緣密度,他們用離散余弦變換(DCT)。檢測(cè)帶鋼邊界后,帶鋼表面缺陷檢測(cè)通過(guò)使用一個(gè)紋理解碼器基于高斯濾波器。該技術(shù)速度低因?yàn)樗枰褂眯K49。3.3 基于模型的方法在基于模型的圖像處理中,選擇一個(gè)模型來(lái)分析所需的圖像參數(shù)。它包含了隱馬爾科夫模型(HMM)50。HMM 模型可以被想象為一組相互關(guān)聯(lián)的有一系列的連接概率的狀態(tài)51。其他基于模型的方法是有限的區(qū)間52,自回歸模型(AR)53 - 56,57和分形模型。3.3.1 隱馬爾可夫模型在這里,一個(gè)獨(dú)立的區(qū)域?qū)?huì)分配給每個(gè)特性。通常使用一些圖像測(cè)試HMM。如果隱馬爾可夫模型用于缺陷檢測(cè)、三個(gè)組件的狀態(tài),必須定義向量 和狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。發(fā)生的概率有缺陷或無(wú)缺陷狀態(tài)零地區(qū)的圖像表示為向量 。必須提醒,每個(gè) N M 小區(qū)域的圖像被認(rèn)為是一種狀態(tài),N 和 M 代表區(qū)域的大小。從有缺陷的概率的變化為無(wú)缺陷條件(反之亦然)所示狀態(tài)改變矩陣。2008 年,Hadizadeh 和 Shokouhi 介紹使用 1-D HMM 缺陷檢測(cè)的方法。在這種方法中,輸入圖像預(yù)測(cè)的 HMM。然后,模型輸出和輸入圖像之間的差異表現(xiàn)出缺陷49。這種方法的一個(gè)主要問(wèn)題是統(tǒng)計(jì)計(jì)算的復(fù)雜性。3.3.2 自回歸模型AR 模型包括閾值自回歸模型和指數(shù)自回歸模型60表示一個(gè)簡(jiǎn)單的基于模型的方法(61、62)。AR 模型參數(shù)的確定了所需的紋理,紋理的特定區(qū)域不相容的模型參數(shù)可以被視為缺陷區(qū)域。2010 年,Bu 等人提出了一個(gè)方法基于新的時(shí)間序列譜分析方法對(duì)織物紋理缺陷檢測(cè),使用 AR 譜基于 Burg-algorithm63。同時(shí)需要測(cè)試階段和非確定性和統(tǒng)計(jì)結(jié)果是這個(gè)方法的缺點(diǎn)。3.4 統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法通常用于分類問(wèn)題。主要方法包括直方圖曲線特性,符合威布爾分布,同現(xiàn)矩陣和自相關(guān)。3.4.1 直方圖曲線圖像直方圖描述像素的數(shù)量在每個(gè)輸入圖像的亮度。圖 5 展示了一個(gè)有缺陷的圖像及其直方圖。如果最優(yōu)閾值點(diǎn)在圖像直方圖,缺陷模式可以簡(jiǎn)單地由閾值提取64。2006 年,Hui-Fuang Ng 提出缺陷檢測(cè)的閾值方案應(yīng)用于直方圖。這種方法是基于大津法和計(jì)算理想點(diǎn)直方圖曲線的缺陷檢測(cè)。它可以簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn),但有時(shí)結(jié)果存在很大的誤差65。3.4.2 同現(xiàn)矩陣Haralick 和他的同事們用鄰接矩陣來(lái)研究不同材質(zhì)的屬性66。應(yīng)用灰度共生矩陣建立灰度共生矩陣法(GLCM)關(guān)于鄰近的像素值之間的關(guān)系在數(shù)學(xué)上表達(dá)為這里的 c 是同現(xiàn)矩陣，I 是 NL M 圖片，x 是距離和方向參數(shù)(67、68)。同現(xiàn)矩陣可以創(chuàng)建在任何方向和距離特征提取參數(shù)供選擇。通常同現(xiàn)矩陣用于六個(gè)方向特征提取和缺陷檢測(cè)69。但在某些情況下只有兩個(gè)方向的同現(xiàn)矩陣用于缺陷檢測(cè)應(yīng)用程序70。GLCM 用來(lái)提取特征,如熵,對(duì)比度,角二階矩、相關(guān)性,和逆差距(71 - 73)。熵熵定義圖像的復(fù)雜性。越復(fù)雜的紋理,熵值越大。對(duì)比度圖像的對(duì)比度決定了區(qū)域的像素?cái)?shù)量變化。角二階矩角二階矩是衡量圖像同質(zhì)性。因此它適用于判斷結(jié)構(gòu)紊亂的圖像。逆差距相關(guān)參數(shù)方程如下2012 年,Mingde 等人提出了一個(gè)基于支持向量數(shù)據(jù)(計(jì)算)的算法。在這種方法中,首先創(chuàng)建兩個(gè) GLCM 描述織物紋理。GLCMs 應(yīng)用灰度共生矩陣建立的降低計(jì)算的復(fù)雜性。接下來(lái),SVD 用于分類的分類器。該算法適合實(shí)時(shí)應(yīng)用程序74。得到特征向量需要復(fù)雜的計(jì)算是這方法的一個(gè)缺點(diǎn)。3.4.3 威布爾分布最近的研究表明,一個(gè)隨機(jī)紋理可以用威布爾分布分析75。此外,大多數(shù)文獻(xiàn)表明,威布爾分布的圖像準(zhǔn)確分割的無(wú)監(jiān)督圖。分布也被用于視覺(jué)內(nèi)容分析(76、77)。在 分布寬度事實(shí)上代表了圖像的對(duì)比,和 分布峰值代表圖像大小的種子。威布爾分布可以形象派生的分布。在這種情況下,較低的 參數(shù)的數(shù)量會(huì)導(dǎo)致較低的圖像對(duì)比。同時(shí),低價(jià)值的參數(shù) 是粗的象征或崎嶇不平的紋理圖像。還方程定義 x4078。圖 6 演示了四個(gè)例子。在這個(gè)圖中,第一列是輸入圖像,第二列是推導(dǎo)振幅,第三列是提取圖像的直方圖,第四列是分布安裝。在這個(gè)圖中,特別挑選的圖片被用來(lái)代替實(shí)際瓷磚圖像更好地評(píng)估算法在沒(méi)有噪音從能力的角度缺陷模式的提取。此外,與特定相關(guān)的測(cè)試圖像直方圖涵蓋所有可能的情況。紋理缺陷檢測(cè)的,首先,圖像分為相同的塊,每一塊的梯度幅值計(jì)算。接下來(lái),直方圖的圖像梯度計(jì)算,最后,最后一階段包括威布爾分布擬合直方圖圖像的梯度。獲得分布參數(shù)和考慮他們的陣列特征向量,可以檢測(cè)到的距離范圍內(nèi)的缺陷。圖7 演示了這些階段74。此外,期望最大化方法可用于計(jì)算分布參數(shù)(79、80)。2011 年費(fèi)邊蒂姆和 Erhardt 巴斯缺陷檢測(cè),提出了一種非參數(shù)方法只使用兩個(gè)特性。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是快速聚類,因?yàn)樗皇褂脙蓚€(gè)特性,但與此同時(shí),特征向量生成包括圖像等復(fù)雜計(jì)算推導(dǎo)和分布參數(shù)擬合74。3.4.4 自相關(guān)自相關(guān)圖像表示圖像像素之間的相似度。自相關(guān)法用圖像處理檢查圖像塊之間的相關(guān)性81。2010 年,Hoseini 等人利用自相關(guān)函數(shù)作為缺陷檢測(cè)工具。這個(gè)方法有四個(gè)階段。在第一步中,原始的紋理模式是從 defectless 圖像中提取(測(cè)試階段)。在第二步中,將有缺陷的區(qū)域與輸入的參考圖像做對(duì)比。第三階段計(jì)算圖像背景的均值，減少高頻信息。在最后一步中,對(duì)檢測(cè)到的缺陷使用閾值分割82。4.缺陷檢測(cè)方法評(píng)價(jià)4.1 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)可以使用不同的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)估各種檢測(cè)方法包括錯(cuò)誤定義和缺陷檢測(cè)診斷或誤診的比例。對(duì)于錯(cuò)誤的計(jì)算,正確的判斷應(yīng)考慮評(píng)估不同的算法輸出。在這種情況下,缺陷通常是由人工視覺(jué)和相關(guān)檢測(cè)模式定義進(jìn)行評(píng)估。圖 8 展示了一個(gè)有缺陷的瓷磚圖像及其缺陷圖像,是由人工視覺(jué)判斷83。應(yīng)該提醒的是,監(jiān)督評(píng)價(jià)方法是主觀的和相對(duì)的方法84。監(jiān)督評(píng)價(jià)方法的參數(shù)包括品質(zhì)因數(shù)(FOM)85,86豪斯多夫距離,和 Odet 的標(biāo)準(zhǔn)(ODI 與 UDIn)87。品質(zhì)因數(shù)在這個(gè)方程中,d(i)是第 i 個(gè)像素的圖像和最近的像素的圖像之間的距離。card(I)是 I 圖像像素的數(shù)量。豪斯多夫距離Odet 的標(biāo)準(zhǔn)Odet 的標(biāo)準(zhǔn)包括兩個(gè)錯(cuò)誤從發(fā)散衡量標(biāo)準(zhǔn),這是一個(gè)受歡迎的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。和在這些方程 d0(k)是 k 像素之間的距離，檢測(cè)算法輸出圖像和最近的像素圖像缺陷模式。同時(shí),d0(k)、k 像素之間的距離是檢測(cè)算法輸出圖像和最近的像素圖像缺陷模式。沒(méi)有像素的數(shù)量是錯(cuò)誤檢測(cè)到缺陷像素和 是像素的數(shù)量是錯(cuò)誤的檢測(cè)是無(wú)缺陷像素。對(duì)數(shù)是缺陷的最大允許距離和 n 是一個(gè)比例因子,考慮不同的權(quán)重不同的像素根據(jù)缺陷模式的距離圖像88。同時(shí),錯(cuò)誤的定義可以用作標(biāo)準(zhǔn)算法評(píng)估。例如在檢測(cè)錯(cuò)誤(ODE)命名。在這個(gè)方程 card(It)和 card(Is)輸出圖像的缺陷像素算法,分別和缺陷模式的圖像。此外另一個(gè)定義它/ s,分配給用于算法輸出的像素?cái)?shù)量缺陷像素的形象而不是缺陷模式的圖像。另一個(gè)錯(cuò)誤可以被引入作為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)估算法。降低檢測(cè)錯(cuò)誤。這個(gè)誤差方程如下:應(yīng)該注意,在上面的方程 card(It)和 card(Is)輸出圖像的缺陷像素算法,分別和缺陷模式的圖像。另一方面,另一個(gè)定義/ s,分配給像素的數(shù)量用于缺陷模式缺陷像素的形象而不是輸出圖像的算法。另一種類型的錯(cuò)誤是本地化錯(cuò)誤實(shí)際上是規(guī)范化的像素?cái)?shù)量錯(cuò)誤診斷、誤診算法相比,輸出圖像的缺陷模式的形象。這個(gè)錯(cuò)誤方程如下:BO 和 FO 表示缺陷模式的背景和前景區(qū)域像素的圖像,和英國(guó)電信和英國(guó)金融時(shí)報(bào)表示算法的背景和前景區(qū)域像素輸出圖像89。FOM 主要代表實(shí)驗(yàn)距離作為標(biāo)準(zhǔn)。統(tǒng)一的 FOM 值越接近,更好的輸出質(zhì)量。豪斯多夫距離理論上可能是一個(gè)很好的衡量代表兩個(gè)集合的相似性。然而,展覽大對(duì)噪聲的敏感性。ODI 可以顯示檢測(cè)到的缺陷區(qū)域之間的分歧在輸出。同樣,UDI 演示的散度受到缺陷模式的檢測(cè)區(qū)域圖像。豪斯多夫距離和 Odet 條件收斂于團(tuán)結(jié),算法效果更好。這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是更適合于檢測(cè)大型缺陷,如臟缺陷,但Odet 則可以更好地檢測(cè)大缺陷,如裂縫和缺陷邊緣。如果檢測(cè)到故障比現(xiàn)有的更大,誤差測(cè)量的歌唱更適用。LDE 相比之下,更有效的發(fā)現(xiàn)缺陷,他們是小于一個(gè)真正的。頌歌和 LDE 零完美的檢測(cè)結(jié)果。勒是一個(gè)衡量,妥協(xié) LDE 歌唱和表演。勒的影響,和檢測(cè)情況。它可能被認(rèn)為是一個(gè)合適的測(cè)量評(píng)估小斷層的探測(cè)針孔等缺陷。較低的 LE 測(cè)量缺陷的表現(xiàn)出更好的性能檢測(cè)。另一個(gè)評(píng)估類別是無(wú)監(jiān)督的,大多是用于統(tǒng)計(jì)方法。在這種情況下,不需要先天的缺陷模式的形象。獨(dú)立從人工視覺(jué)檢測(cè)的方法相比,其優(yōu)點(diǎn)是監(jiān)督方法。然而,統(tǒng)計(jì)結(jié)果不確定性的價(jià)值可以枚舉作為他們的缺點(diǎn)90。在這些方法中,Entropy-based 和非負(fù)分解可以命名為91 - 93。在 Entropy-based 方法中,基于熵評(píng)價(jià)函數(shù)。這種方法使用缺陷和無(wú)缺陷地區(qū)輸出圖像的熵的評(píng)價(jià)算法。同時(shí),輪廓熵可以用于分配的百分比像素屬于每個(gè)地區(qū)已被錯(cuò)誤的檢測(cè)是有缺陷的區(qū)域。最后,應(yīng)該提醒的是,沒(méi)有明確的評(píng)價(jià)體系的診斷錯(cuò)誤的檢測(cè)。非負(fù)分解方法是一種評(píng)價(jià)衡量缺陷和無(wú)缺陷區(qū)域之間的對(duì)比。4.2 評(píng)價(jià)缺陷檢測(cè)方法現(xiàn)在不同的缺陷檢測(cè)方法評(píng)估和比較而言,上述的性能標(biāo)準(zhǔn)。表 2 說(shuō)明了所有這些選擇的標(biāo)準(zhǔn)檢測(cè)方法。可以看到,基于直方圖方法的局部誤差小于其他方法,而基于共生矩陣的方法有最大的本地檢測(cè)錯(cuò)誤和不當(dāng)行為出現(xiàn)在本地錯(cuò)誤。如前所述,在展示了像素錯(cuò)誤地診斷為缺陷檢測(cè)錯(cuò)誤。在檢測(cè)技術(shù)中,伽柏過(guò)濾器導(dǎo)致最大的檢測(cè)誤差?；谥狈綀D的方法提供最佳性能的檢測(cè)誤差。在較低的檢測(cè)誤差的情況下,形態(tài)運(yùn)營(yíng)商導(dǎo)致的最低檢測(cè)錯(cuò)誤。伽柏過(guò)濾器演示最差表現(xiàn)的較低的檢測(cè)誤差。三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的品質(zhì)因數(shù),豪斯多夫距離和 Odet 的標(biāo)準(zhǔn)也被利用。應(yīng)該注意的是,算法的性能越好,接近統(tǒng)一的測(cè)量圖的方法(圖 9)。關(guān)于豪斯多夫距離標(biāo)準(zhǔn),基于直方圖,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),和形態(tài)運(yùn)營(yíng)商展示最好的表演和同現(xiàn)矩陣顯示最低的評(píng)價(jià)。Odet 的標(biāo)準(zhǔn)而言,小波變換和形態(tài)學(xué)運(yùn)算符執(zhí)行更有效率。5.結(jié)論本文研究了不同的表面缺陷檢測(cè)方法。每種方法都有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。一些方法速度快但精度較低,其他方法精度高但計(jì)算復(fù)雜速度慢。根據(jù)實(shí)時(shí)處理的要求,陶瓷、瓷磚行業(yè)存在不同的模式、同事達(dá)到高速度，高精度是一個(gè)挑戰(zhàn)。每種方法只能在特殊的缺陷檢測(cè)方面達(dá)到高速度和高精度。表 3 顯示了各種方法之間的定量和定性的比較。它可以很容易地看到,基于直方圖的方法有非常高的速度。低計(jì)算復(fù)雜度和效率高的特定特征直方圖的方法。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在測(cè)試階段還有問(wèn)題,但是他們的速度在測(cè)試階段是相當(dāng)不錯(cuò)的。形態(tài)學(xué)技術(shù)和伽柏過(guò)濾器也可以作為候選的實(shí)時(shí)應(yīng)用程序。相比之下,同現(xiàn)技術(shù)的計(jì)算復(fù)雜度最高。小波反式復(fù)雜的計(jì)算與快速應(yīng)用程序的要求不符。小波變換和形態(tài)學(xué)技術(shù)對(duì)噪聲的處理最好。因此,本文得出結(jié)論是,提出的通用算法還不能檢測(cè)所有的的缺陷類型。所以,混合方法對(duì)工業(yè)應(yīng)用是必不可少的?？梢钥闯?統(tǒng)計(jì)方法更適合檢測(cè)大斑點(diǎn)等缺陷。一些方法,如小波變換和伽柏過(guò)濾器可以檢測(cè)小像針孔缺陷,盡管他們的問(wèn)題是計(jì)算太復(fù)雜。結(jié)構(gòu)性方法適用于檢測(cè)陶瓷的邊緣裂紋缺陷。計(jì)算復(fù)雜的基于模型的方法,可以檢測(cè)更大缺陷。參考文獻(xiàn)1Rawlings RD, Wu JP, Boccaccini AR. 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