基于OCT成像的淡水无核珍珠内部缺陷自动检测方法

发布时间：2021-09-24 11:00

　　针对淡水无核珍珠质层内部缺陷检测的需求,提出一种通过光学相干层析图像实现淡水无核珍珠内部缺陷自动检测的方法。根据珠层灰度变化的特点,识别图像中缺陷区域的梯度特征和缺陷位置变化特征,并利用缺陷特征建立反向传播神经网络模型。实验中采集了内部无缺陷和内部有多种类型缺陷淡水无核珍珠的光学相干层析图像各20幅,对图像进行预处理并提取特征,利用K-means算法检测样本类型与所提取特征的匹配度,用特征与类型相匹配的样本特征训练反向传播神经网络模型,使用反向传播网络模型对淡水无核珍珠内部缺陷层进行分类识别。实验结果表明该方法提取特征的匹配度为92.5%,分类准确率达到100%,验证了该方法的可行性和有效性,提出的方法能够作为淡水无核珍珠内部缺陷识别和自动分类的有效手段。 

【文章来源】：计量学报. 2020,41(10)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

典型淡水珍珠OCT图像

为了定位OCT图像中珍珠缺陷层的具体位置，缺陷识别方法分为图像预处理、特征提取与样本匹配度检测、分类模型训练及模型预测等4个主要步骤，方法流程如图2所示。图像预处理过程主要是为了消除图像中噪声对后续特征提取的影响，完成目标和背景的分割、目标对象的拉平变换和进行必要的裁剪，以便于后续的特征提取。特征提取主要根据珠层内部缺陷部位从“暗”到“亮”到“暗”的变化特点，从梯度变化和位置特征着手提取特征，样本匹配度检测是为了检测从样本中提取的特征是否对应样本的类型，确保训练BPNN模型的特征真实可靠。最后使用与样本类型相匹配的特征训练并测试BPNN模型，通过BPNN模型预测淡水无核珍珠质层内部是否存在缺陷，根据珍珠质层内部有无缺陷实现自动分类。2.2.1 图像预处理

由于淡水无核珍珠的珠层在成形过程中，呈年轮状结构，为了便于提取水平和垂直方向的梯度变换特征，随即对图像中的目标进行了拉平变换。以珍珠目标的上边缘为基准，对图像每列像素进行上移目标，使上边缘上的点都位于第一行。OCT通过检测珍珠内部散射介质的背向单次散射光成像，散射光随着深度的增加而发生衰减，因此所采集到目标底部的灰度值较小，导致底部区域珍珠目标与背景的对比度过低，不能满足有效的特征提取。另一方面，采集图像时，OCT的焦点位于所采区域中心位置的上部，目标边缘区域信息相较于目标中心区域灰度值小，因此目标的中心区域更能反映不同类型珍珠之间的特征差异。同时，目标拉平后，目标边缘会变得模糊，为快速提取有效的特征，在不裁剪到缺陷区域的前提下，选择裁去上部边缘5%、下部边缘25%、左右边缘各25%的区域，裁剪后图像尺寸为318×520;最后，为减小目标内部散斑噪声对特征提取的影响，采用中值滤波对图像降噪，经过反复测试，[5×12]的模板有较好的效果。降噪后的图像作为提取特征步骤的输入。图像预处理步骤中的具体过程如图4所示。

【参考文献】：
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本文编号：3407635