基于目標(biāo)面積特征分析的帶鋼缺陷圖像分割方法

趙 霆，管聲啟，王 鵬

（西安工程大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，陜西 西安710048）

0 引 言

隨著制造業(yè)的不斷發(fā)展，帶鋼產(chǎn)品的質(zhì)量成了制約最終產(chǎn)品質(zhì)量的一大關(guān)鍵因素，為滿足市場對帶鋼質(zhì)量高標(biāo)準(zhǔn)的要求，生產(chǎn)企業(yè)需要采用先進(jìn)的帶鋼表面缺陷檢測技術(shù)，為改善帶鋼質(zhì)量和提高生產(chǎn)效率提供可能［1］.

自20世紀(jì)70年代以來，國外學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)對帶鋼表面自動檢測系統(tǒng)開展了卓有成效的工作，典型的檢測方法包括：基于激光掃描的檢測方法，基于渦流的檢測方法，基于紅外輻射探傷的檢測方法，基于激光超聲探傷的檢測方法和基于CCD（光電耦合器件）成像的機(jī)器視覺檢測方法［2－3］.與其它技術(shù)相對比，基于CCD成像的機(jī)器視覺檢測方法更加適合在線實(shí)時檢測的需要，同時能保存缺陷圖像，確定缺陷出現(xiàn)的位置，并能識別缺陷的類別.這些優(yōu)勢無疑使基于線陣CCD或面陣CCD成像的機(jī)器視覺檢測技術(shù)成為目前研究和應(yīng)用的主流技術(shù)［4］.

圖像處理過程中，系統(tǒng)將采集到的圖像分割成若干個不相交區(qū)域的方法叫做圖像分割，圖像分割的本質(zhì)就是將圖像按照像素單位進(jìn)行分類的過程.目前，圖像分割方法主要可以歸為三大類：基于灰度值的分割方法，基于邊緣的分割方法和基于區(qū)域生成的分割方法［5－6］.目前常用的最大類間差、固定閾值和迭代閾值等分割方法無法避免由于環(huán)境等因素的不同導(dǎo)致圖像灰度值變化而給圖像分割結(jié)果帶來的影響，分割后圖像中存在一定量的背景信息，不能滿足所有缺陷分割的需要，此外，這些方法對噪聲的干擾很敏感，因此不能實(shí)現(xiàn)對帶鋼缺陷的有效分割［7］.

在視覺產(chǎn)生的過程中，人類視覺系統(tǒng)總是對某些與周圍區(qū)域相比擁有某種特征差異的區(qū)域表現(xiàn)出更強(qiáng)的興趣，對此區(qū)域提高注意力并優(yōu)先處理，這就是人類視覺注意機(jī)制的原理［8］.因此，在機(jī)器視覺檢測中，如果能模仿人類視覺的這種特性，提前分析學(xué)習(xí)帶鋼缺陷圖像的缺陷特征，就有可能利用分析特征的結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)，把這些目標(biāo)從背景圖像中快速準(zhǔn)確地分割出來.

1 帶鋼缺陷圖像分割方法原理

本文分割方法為選擇有用的特征項(xiàng)，深入挖掘該特征所包含的信息，利用所挖掘出來的信息確定分割閾值，從而實(shí)現(xiàn)對帶鋼缺陷圖像的分割.

1.1 帶鋼缺陷圖像特征分析

帶鋼缺陷圖像的特征指的是帶鋼缺陷部分的圖像表現(xiàn)出來的與背景存在著一定差異的可以被識別的某種性質(zhì).在分析和選取特征時，為了保證所選的特征為有效特征，要確保被選擇的圖像特征應(yīng)該滿足以下幾點(diǎn)要求：（1）可識別性：該特征必須要能被識別到；（2）相似性：同類目標(biāo)具有相似的特征；（3）獨(dú)立性：不同的特征應(yīng)互不影響.

分析帶鋼圖像可知，帶鋼的缺陷區(qū)域反映到圖像上就是一定數(shù)量的灰度值相近且與背景平均灰度值存在一定差異的像素點(diǎn)的密集聚集［9－11］.一定量的像素點(diǎn)聚集在一起就形成了一定面積的缺陷區(qū)域.如果利用缺陷面積特征確定分割的閾值，通過閾值就有可能把缺陷從帶鋼圖像中分割出來.為此，我們認(rèn)為在具體的每一幅帶鋼圖像中帶鋼缺陷面積是一定的，且缺陷區(qū)域中各個像素點(diǎn)灰度大致在一定小范圍內(nèi)，缺陷區(qū)域像素灰度通常高于或者低于背景像素灰度；另外，帶鋼缺陷與帶鋼背景區(qū)域相比較，缺陷區(qū)域面積相對較?。灰虼?，當(dāng)采用不同閾值分割帶鋼圖像時，如果分割閾值在缺陷區(qū)域像素灰度值變化范圍之內(nèi)，分割出來的區(qū)域僅含有一部分缺陷信息或者全部缺陷信息，分割出來的面積大小變化不大；當(dāng)分割閾值從缺陷區(qū)域像素灰度值跨越到背景區(qū)域像素灰度值范圍時，分割出來的區(qū)域因含有大量背景區(qū)域的像素，分割區(qū)域面積迅速變化.因此，通過分割出區(qū)域的面積變化的規(guī)律，確定帶鋼缺陷分割的閾值.

1.2 確定帶鋼圖像最佳分割閾值范圍

設(shè)帶鋼圖像f（x，y）灰度值范圍為min［f（x，y）］～ max［f（x，y）］，在帶鋼圖像灰度值范圍內(nèi)進(jìn)行N等分，T1＝ min［f（x，y）］，TN＝ max［f（x，y）］.采用公式（1）確定最佳分割閾值范圍如下：

其中，Tn和Tn＋1為帶鋼圖像灰度f（x，y）范圍min［f（x，y）］～max［f（x，y）］進(jìn)行N 等分中的第n和（n＋1）次分割閾值；STn和STn＋1分別表示采用Tn的Tn＋1分割出的缺陷區(qū)域面積；δn為前后兩次分割出的缺陷區(qū)域面積的絕對差值；［Tn，Tn＋1］表示從Tn到Tn＋1變化范圍；［T0］表示最佳分割閾值存在范圍.

1.3 確定帶鋼圖像最佳分割閾值

由于最佳分割閾值存在于［T0］范圍內(nèi)，必須進(jìn)一步細(xì)分以縮小最佳分割閾值的范圍，從而精確確定最佳閾值.具體方法為：在帶鋼圖像最佳分割閾值［T0］范圍內(nèi)進(jìn)行M 等分，T′m＝Tn，T′m＋1＝Tn＋1.采用公式（2）確定最佳分割閾值如下

其中，T′m，T′m＋1為帶鋼圖像最佳分割閾值［T0］范圍進(jìn)行 M 等分中的第m 和（m＋1）次的分割閾值；S′m，S′m＋1分別表示采用閾值T′m和T′m＋1分割出的缺陷區(qū)域面積；δ′n為前后兩次分割出的缺陷區(qū)域面積的絕對差值，［T′m，T′m＋1］表示從T′m到T′m＋1變化范圍，［T′0］表示細(xì)分后確定的最佳分割閾值存在范圍.由于［T′0］是細(xì)分后確定的帶鋼最佳閾值存在的范圍，其范圍變化很小，因此，可以用［T′0］中的T′m作為最佳分割閾值，如式（3）所示

2 帶鋼缺陷圖像分割過程

CCD采集來的帶鋼圖像可能包含三類區(qū)域：（1）均勻光照下變化緩慢的背景區(qū)域；（2）缺陷處形成的具有一定面積的、不規(guī)則的、灰度值與背景存在一定差異的缺陷區(qū)域；（3）噪聲信息.為了減少噪聲對后期圖像處理的影響，首先對采集到的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，然后進(jìn)行3×3的均值濾波以平滑圖像［12］.

2.1 帶鋼缺陷圖像分割閾值確定

由于帶鋼缺陷部分的灰度值既可能小于背景灰度值，也可能大于背景灰度值，所以分兩種情況討論.

2.1.1 缺陷區(qū)域灰度值小于背景區(qū)域 在帶鋼缺陷灰度值小于帶鋼背景灰度的圖像中，對其灰度范圍進(jìn)行10等分，統(tǒng)計(jì)每次目標(biāo)區(qū)域（黑色區(qū)域）面積作為縱坐標(biāo)，以閾值序列Tn作為橫坐標(biāo)，繪制目標(biāo)區(qū)域面積變化曲線，如圖1所示.根據(jù)式（1）和圖1確定最佳閾值分割范圍在第4，5次分割之間.在最佳閾值范圍內(nèi)10等分，進(jìn)行細(xì)分；統(tǒng)計(jì)每次目標(biāo)區(qū)域（黑色區(qū)域）面積作為縱坐標(biāo)，以閾值序列T′m作為橫坐標(biāo)，繪制目標(biāo)區(qū)域面積變化曲線，如圖2所示.最后根據(jù)式（2），（3）和圖2確定最佳閾值T′4.

圖1 預(yù)分割目標(biāo)區(qū)域面積變化曲線Fig.1 Curve of target area′s change

圖2 細(xì)分目標(biāo)區(qū)域面積變化曲線Fig.2 Curve of target area′s change

2.1.2 缺陷區(qū)域灰度值大于背景區(qū)域 在帶鋼缺陷灰度值大于帶鋼背景灰度值的圖像中，對其灰度值范圍進(jìn)行10等分，統(tǒng)計(jì)每次目標(biāo)區(qū)域（白色區(qū)域）面積作為縱坐標(biāo)，以閾值序列Tn作為橫坐標(biāo)，繪制目標(biāo)區(qū)域面積變化曲線，如圖3所示.根據(jù)式（1）和圖3確定最佳閾值分割范圍在第4，5次分割之間.在最佳閾值范圍內(nèi)進(jìn)行10等分，進(jìn)行細(xì)分；統(tǒng)計(jì)每次目標(biāo)區(qū)域（白色區(qū)域）面積作為縱坐標(biāo)，以閾值序列T′m作為橫坐標(biāo)，繪制目標(biāo)區(qū)域面積變化曲線，如圖4所示.最后根據(jù)式（2），（3）和圖4確定最佳閾值T′6.

2.2 帶鋼缺陷圖像分割

根據(jù)2.1節(jié)確定的最佳閾值T′6或T′4，對帶鋼缺陷圖分割效果如圖5所示.圖5中圖（a）～（b）中兩幅圖分別為帶鋼擦裂缺陷和分層缺陷的原圖像與其分割結(jié)果圖，其中虛線圈出區(qū)域即為帶鋼缺陷區(qū)域.可以看出，采用本文方法能夠完整有效地使帶鋼缺陷區(qū)域與背景區(qū)域分離，達(dá)到分割缺陷的目的.

圖3 預(yù)分割目標(biāo)區(qū)域面積變化曲線Fig.3 Curve of target area′s changing

圖4 細(xì)分目標(biāo)區(qū)域面積變化曲線Fig.4 Curve of target area′s changing

圖5 分割效果Fig.5 Segmentation effects

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為驗(yàn)證此方法的有效性，選擇文中分割算法與經(jīng)典分割算法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn).經(jīng)典分割算法首先對帶鋼圖像進(jìn)行濾波處理，達(dá)到消除光照不均和噪聲的目的，然后采用最大類間方差分割法分割圖像.規(guī)定最終分割結(jié)果區(qū)域輪廓與帶鋼實(shí)際缺陷區(qū)域輪廓位置吻合且面積大小誤差在±10%以內(nèi)為有效分割.實(shí)驗(yàn)過程為：

（1）選取大小一致的帶有常見缺陷的帶鋼圖像50幅；

（2）在PC平臺WIN7環(huán)境下，利用MATLAB語言和可視化的界面進(jìn)行編程；

（3）由兩名實(shí)驗(yàn)員完成實(shí)驗(yàn)：一人在PC平臺上操作鼠標(biāo)導(dǎo)入圖像，運(yùn)行程序然后導(dǎo)出分割結(jié)果圖像，另外一名實(shí)驗(yàn)員記錄實(shí)驗(yàn)時間.將該實(shí)驗(yàn)分別連續(xù)重復(fù)進(jìn)行3次，統(tǒng)計(jì)結(jié)果求平均數(shù)，進(jìn)行對比分析.

（1）實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)得出文中分割方法能完成90%（3次實(shí)驗(yàn)平均結(jié)果為45幅）以上的帶鋼缺陷圖像的分割，準(zhǔn)確率高于經(jīng)典算法的82%（3次實(shí)驗(yàn)平均結(jié)果為41幅）；文中3次連續(xù)實(shí)驗(yàn)共用時30s，少于經(jīng)典算法的35s.文中算法能夠有效實(shí)現(xiàn)目標(biāo)與背景的分離，而且準(zhǔn)確率與檢測速度都要優(yōu)于經(jīng)典算法.

（2）選取帶狀表面夾層缺陷分割結(jié)果如圖6所示（圖6（b）為圖6（a）的分割結(jié)果），分割結(jié)果中帶有少量孤立點(diǎn)，原因在于這些小尺寸點(diǎn)與帶鋼缺陷區(qū)域像素灰度值非常接近.對于這樣的區(qū)域，一般方法不能辨別出是噪聲點(diǎn)還是小尺寸缺陷區(qū)域，所以不能對其進(jìn)行完整分離，因此后續(xù)工作中需要繼續(xù)對分割結(jié)果的后處理進(jìn)行研究.

圖6 常見帶鋼缺陷分割結(jié)果Fig.6 Segmentation effect of common steep defects

4 結(jié)束語

針對工業(yè)現(xiàn)場帶鋼缺陷檢測的需要，通過研究帶鋼缺陷圖像特征，提出一種基于目標(biāo)面積特征分析的帶鋼缺陷圖像分割方法.該方法以帶鋼缺陷的灰度和面積不同于帶鋼背景作為條件，確定分割閾值，然后通過閾值分割出帶鋼缺陷信息.由于此方法充分挖掘帶鋼缺陷特征，所確定的閾值為最佳分割閾值，因此能夠完整地分割出缺陷信息.對于少量噪聲或偽目標(biāo)灰度與帶鋼缺陷灰度相近時的特殊情況，將在今后的工作中進(jìn)一步研究.

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