Gabor滤波在热轧卷端面质量检测中的应用

发布时间：2021-10-29 14:47

　　端面质量是热轧卷重要指标之一,常见的缺陷有边裂和边损等。为了有效检测这些缺陷,在热轧卷模型图片中模拟边裂和边损,先采用Gabor变换进行纹理分析以检测突出缺陷特征,再自定义搜索算法准确定位缺陷位置,最终完成热轧卷端面的质量检测。通过对边裂和边损图片进行模拟并识别,最后配合自定义的缺陷搜索算法,可以完成对缺陷的定位。 

【文章来源】：冶金自动化. 2019,43(03)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

热轧卷模型图Fig．1Modelchartofhotrolledcoil

第3期刘继丹，等:Gabor滤波在热轧卷端面质量检测中的应用图1热轧卷模型图Fig．1Modelchartofhotrolledcoil这两个实部和虚部公式都可以用于滤波运算，实际的效果也比较接近。结合本文研究对象，经过实际比对，通过参数调整，实部的滤波公式可以得到比较好的效果;而虚部的滤波公式在实际应用中，当某两个角度有一定不连续性时，难以识别带钢是否连续，这就造成了识别的困难。因此本文采用了实部滤波公式。2．3正常模型图像的Gabor滤波将图1所示的单通道0～255灰度图像分别尝试取阈值47和53进行二值化处理，结果只能区分出一定角度的扇形区域，而其他的部分几乎全黑或者全白。因此，需要首先对模型图像进行Gabor滤波处理，而后再经二值化后寻找条纹是否连续。图像处理环境采用VisualStudio2017中的MFC编程框架，部分画图和计算公式采用OpenCV函数库，其中使用OpenCV的计算公式主要有取幂运算和二维滤波等。根据式(2)建立Gabor滤波内核如图2(a)所示。式(2)中，调节F和ν可以起到相同作用，实际F取槡2即为一个定值，经过实际验证能够取得较好效果的图像，这时小波内核的像素为131×131，这个取值与模型图中明暗间隔条纹宽度有关，也就是说热轧带钢的宽度以及成像的距离等参数直接影响尺度参数的取值。文献中σ一般取2π，实际应用中σ影响Gabor内核中条纹的灰度差，经调整文中σ=1．6π，它影响着还原后条纹的连续型，若取值过小则卷积后图像呈现过饱和，而取值过大卷积后图像容易出现不连续情况。图2(a)中的8个图像分别是φ从0到2π间隔π/4取得的8?

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的Gabor滤波器带钢表面缺陷显著性检测[J]. 屈尔庆,崔月姣,徐森,孙鹤旭.  华中科技大学学报(自然科学版). 2017(10)
[2]基于GLCM与自适应Gabor滤波器组的纹理图像分割[J]. 闵永智,程天栋,殷超,岳彪,肖本郁,马宏锋.  计算机工程. 2017(01)
[3]高速高精度带钢表面检测系统的设计与实现[J]. 张培培,吕震宇,赵爽,吴红霞.  哈尔滨理工大学学报. 2016(06)
[4]基于Gabor小波和加权马氏距离的带钢表面缺陷检测[J]. 陈海永,徐森,刘坤,孙鹤旭.  电子测量与仪器学报. 2016(05)
[5]基于多尺度2D Gabor小波的视网膜血管自动分割[J]. 王晓红,赵于前,廖苗,邹北骥.  自动化学报. 2015(05)
[6]融合特征的快速SURF配准算法[J]. 罗天健,刘秉瀚.  中国图象图形学报. 2015(01)
[7]基于局部纹理特征的三维掌纹识别研究[J]. 杨冰,王小华,杨鑫.  光电工程. 2014(12)
[8]多尺度局部二值模式傅里叶直方图特征的表情识别[J]. 王丽,李瑞峰,王珂.  计算机应用. 2014(07)
[9]基于Gabor滤波器的航空图像居民区域提取[J]. 谷多玉,郭江,李书晓,常红星.  北京航空航天大学学报. 2012(01)
[10]基于Gabor多方向特征融合与分块直方图的人脸表情识别方法[J]. 刘帅师,田彦涛,万川.  自动化学报. 2011(12)

博士论文
[1]人脸识别中若干关键问题的研究[D]. 山世光.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2004

硕士论文
[1]CT图像中动脉提取方法[D]. 张凡凡.华中科技大学 2017



本文编号：3464858