專利名稱：多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及金屬加工質(zhì)量控制中的產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)，尤其涉及多通道濾波金屬
表面并行檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
為了滿足國防、民用對(duì)金屬產(chǎn)品高質(zhì)量的要求和與國際產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)接軌，消費(fèi)者對(duì)于金屬材料質(zhì)量的要求越來越高，其中表面質(zhì)量是產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，需要通過表面檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)在線檢測(cè)。目前，表面檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)大量應(yīng)用于陶瓷、紡織、冶金行業(yè)。隨著有色金屬行業(yè)近年來的快速發(fā)展，迫切需要能夠?qū)τ猩饘佼a(chǎn)品表面進(jìn)行實(shí)時(shí)在線檢測(cè)的方法。 對(duì)有色金屬行業(yè)中的產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)是表面缺陷識(shí)別系統(tǒng)中關(guān)鍵且難度非常大的環(huán)節(jié)，其原因在于系統(tǒng)數(shù)據(jù)量過大，以精整線要求最高，由于系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)在線檢測(cè)，要求算法實(shí)時(shí)性和有效性都要好。同時(shí)由于檢測(cè)對(duì)象反光率高，在板型不好或者有色產(chǎn)品表面涂有附著物的情況下極易出現(xiàn)大量干擾性數(shù)據(jù)，其中代表性的有板型缺陷和清洗液缺陷，這些缺陷的出現(xiàn)一般數(shù)據(jù)量巨大，會(huì)導(dǎo)致大量重復(fù)的檢測(cè)和識(shí)別，急劇增加系統(tǒng)的處理負(fù)擔(dān)，并可能干擾正常缺陷的檢測(cè)和識(shí)別。基于圖像閾值的方法雖然速度快，但是一般不能適用于缺陷復(fù)雜的情況，大多應(yīng)用于簡單的缺陷檢測(cè)領(lǐng)域如陶瓷缺陷檢測(cè)中?；贕arbor小波的檢測(cè)方法，利用Garbor小波的方向性檢測(cè)產(chǎn)品表面缺陷，通常應(yīng)用于紡織領(lǐng)域。因此根據(jù)有色金屬行業(yè)產(chǎn)品的特點(diǎn)，研究快速有效的表面缺陷檢測(cè)算法是有色金屬行業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)的重要研究內(nèi)容之一 。 Vasilic S.等在工業(yè)電子(Industrial Electronics)的2006年IEEE國際論壇上發(fā)表了《基于邊緣檢測(cè)的瓷磚表面缺陷檢測(cè)方法》(《The EdgeDetecting Methods inCeramic Tiles Defects Detection》)，但是該方法是基于邊緣檢測(cè)，而部分有色金屬表面缺陷中的邊緣較少，因而該方法難以適用。此外Cem Baykal等人在電路與系統(tǒng)的2004年國際會(huì)議上發(fā)表了《紡織品缺陷檢測(cè)》(《IN-CAMERA DETECTION OF FABRIC DEFECTS》)，該方法利用紋理特征進(jìn)行缺陷檢測(cè)，然而有色金屬表面缺乏紋理信息，這同樣不能應(yīng)用于有色金屬表面缺陷檢測(cè)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提供一種有色金屬加工質(zhì)量控制系統(tǒng)
中對(duì)產(chǎn)品表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)的方法。 本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn) 多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，特點(diǎn)是包括如下步驟 步驟( 一 )，采用常速模型對(duì)圖像從上到下、從下到上、從左到右、從右到左四個(gè)方向每行每列對(duì)應(yīng)設(shè)置的一個(gè)卡爾曼濾波器設(shè)定初始像素值； 步驟(二)，利用步驟(一)中的初始像素值使用卡爾曼濾波器對(duì)圖像進(jìn)行四個(gè)方向的濾波，在對(duì)每行每列進(jìn)行濾波的同時(shí)利用來自于每個(gè)濾波器在每個(gè)位置的測(cè)量殘差計(jì)算并保存該位置的I (k);步驟(三)，將四個(gè)方向分別計(jì)算得到的相同位置的I (k)求和，將結(jié)果與由人工
選取的域值進(jìn)行二值化操作得到缺陷模版。 進(jìn)一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，步驟(一)中的卡爾曼濾波
器采用一個(gè)最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，采用信號(hào)與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時(shí)刻的估計(jì)值和現(xiàn)時(shí)刻的觀測(cè)值更新對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì)，求出現(xiàn)時(shí)刻的估計(jì)值。 更進(jìn)一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，步驟( 一 )中采用常速模型的卡爾曼濾波器的參數(shù)設(shè)定為 狀態(tài)向量X二 (;；々f，々是對(duì)圖像中某行某列的某個(gè)像素的灰度值的估計(jì)；
測(cè)量向量的值z(mì)(k)等于某個(gè)濾波器在第k時(shí)刻與該濾波器對(duì)應(yīng)的行或列的第k個(gè)元素的像素值；
測(cè)量矩陣H = (01);
系統(tǒng)控制矩陣G 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F: 測(cè)量噪聲方差R 狀態(tài)噪聲方差<3= 初始方差P(OlO):
<formula>formula see original document page 5</formula>，T為采樣時(shí)間，T = 1
)中卡爾曼濾波
、 2i /r2, 再進(jìn)一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，步驟(器設(shè)定初始像素值為 a.從上到下沿著每一列分別濾波時(shí)第n(n = 1，2，3，…)個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確
定如下
灰度值c
的公式為(k+1) = z (k+1) -z (k+11 k)， 其中，k為時(shí)亥lj，測(cè)量向量的值z(mì)(k+l)等于某個(gè)濾波器的第k+l時(shí)刻與該濾波器對(duì)應(yīng)的行或列的第k+1個(gè)元素的像素值。 再進(jìn)一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，步驟(三)中將結(jié)果與由
x(0|0) = (0 I(l，n))T，I(l，n)為圖像第1行、n列的像素值；
b. 從下到上沿著每一列分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下x(0|0) = (0， I(M，n))T， I(M，n)為圖像第M行、n列的像素值;
c. 從左到右沿著每一行分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下x(0|0) = (0 l(n，l))T， l(n，0)為圖像第n行、l列的像素值；
d. 從右到左沿著每一行分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下x(0|0) = (0 I(n，N))T，I(n，N)為圖像第n行、N列的像素值，其中I表示圖像的
再進(jìn)一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，步驟(二)中的測(cè)量殘差人工選取的域值進(jìn)行二值化操作，是指當(dāng)某一位置I (k)的和大于所設(shè)定的域值，將此位
置的值設(shè)為l，當(dāng)I (k)的和小于所設(shè)定的域值，將此位置的值設(shè)為O。
本發(fā)明技術(shù)方案突出的實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著的進(jìn)步主要體現(xiàn)在 本發(fā)明方法只需人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和檢測(cè)效果確定Kalman濾波器中的測(cè)量噪聲的方
差和獲取缺陷模版時(shí)的域值兩個(gè)參數(shù)，計(jì)算量與使用閾值的方法在同一數(shù)量級(jí)，能夠應(yīng)用
于實(shí)時(shí)在線的情況，使用簡單，對(duì)大部分缺陷有著較好的檢測(cè)效果，能對(duì)有色金屬產(chǎn)品表面
進(jìn)行快速有效的實(shí)時(shí)在線檢測(cè)。
圖1 :本發(fā)明的流程示意圖； 圖2 :—些典型的缺陷產(chǎn)品圖像和采用本發(fā)明方法得到的缺陷模版。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案作進(jìn)一步說明，如圖l所示，給出了詳細(xì)的實(shí)施 方式和具體的操作過程。 步驟( 一 )，采用常速模型對(duì)圖像從上到下、從下到上、從左到右、從右到左四個(gè)方 向每行每列對(duì)應(yīng)設(shè)置的一個(gè)卡爾曼濾波器設(shè)定初始像素值。 設(shè)產(chǎn)品圖像I大小為MxN像素，由于需要從四個(gè)方向進(jìn)行濾波，即從上到下，從下 到上，從左到右，從右到左，每行(列)對(duì)應(yīng)一個(gè)濾波器，所以需要初始化2(M+N)個(gè)濾波器。
步驟(一)中的卡爾曼濾波器采用一個(gè)最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，采用信號(hào)與 噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時(shí)刻估計(jì)值和現(xiàn)時(shí)刻的觀測(cè)值來更新對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì)， 求出現(xiàn)時(shí)刻的估計(jì)值。 該方法適用于高斯噪聲情況下對(duì)線性系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。給定狀態(tài)方程和測(cè)量方 程如下 x (k+1) = F (k) x (k) +G (k) u (k) +v (k)
(1)
z (k+1) = H (k+1) x (k+1) +w (k+1) 其中x，z為狀態(tài)向量和測(cè)量向量；v，w為零均值高斯噪聲，分別被稱作狀態(tài)噪聲和
測(cè)量噪聲，Q，R分別其為方差；u是已知的輸入向量，F(xiàn)，H為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和測(cè)量矩陣；F，G，
Q假設(shè)已知并且可能是時(shí)變的；這兩個(gè)噪聲序列和初始狀態(tài)假設(shè)互不相關(guān)。 卡爾曼濾波方法描述如下 x (k+1 I k) = F (k) x (k I k) +G (k) u (k)z (k+1) = H (k+1) x (k+11 k)(k+1) = z(k+l)-z(k+l |k) P(k+l|k) = F(k)P(k|k)F(k) ' +Q(k) (2) S (k+1) = R (k+1) +H (k+1) P (k+11 k) H (k+1)'x (k+11 k+1) = x (k+11 k) +W (k+1) ii (k+1)W(k+1) = P(k+1 |k)H(k+l) ' S(k+1)—1
P (k+11 k+1) = P (k+11 k) -W (k+1) S (k+1) W (k+1)' 其中A (k+1 I k)表示在k時(shí)刻對(duì)k+1時(shí)刻A的值的估計(jì)；P， S為狀態(tài)協(xié)方差矩陣和 更新協(xié)方差矩陣；W， 為濾波器增益和測(cè)量殘差。 本實(shí)施例在濾波時(shí)采用常速模型(CV模型)的卡爾曼濾波器進(jìn)行濾波，即使用CV 模型來描述圖像的變化情況。缺陷區(qū)域的圖像不滿足CV模型，因而只要檢測(cè)出這些不滿 足CV模型的區(qū)域就檢測(cè)出缺陷區(qū)域。在采用常速模型(CV模型)的卡爾曼濾波器中，步驟 (一)中采用常速模型的卡爾曼濾波器的參數(shù)設(shè)定為狀態(tài)向量X二 (7々f，々是對(duì)圖像中
某行某列的某個(gè)像素的灰度值的估計(jì)，n沒有具體的意義，測(cè)量向量的值z(mì)(k)等于某個(gè)濾
波器在第k時(shí)刻與該濾波器對(duì)應(yīng)的行或列的第k個(gè)元素的像素值，測(cè)量矩陣H = (01)，系統(tǒng)
'i r、
控制矩陣G
0，狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣尸= 0、
0 1
，T為采樣時(shí)間，這里T二 l，這里測(cè)量噪聲方差R
50，狀態(tài)噪聲方差2 =
1
初始方差尸(0|0)=
、o w—一-、-/ (^/r 27 /r2, 把圖像中的每行(列)看作是一個(gè)測(cè)量序列，即(1)式中的z，使用上述CV模型 的卡爾曼濾波器對(duì)圖像的每一行(列)分別進(jìn)行濾波。每一行(列)對(duì)應(yīng)一個(gè)卡爾曼濾波 器。由于將圖像中的行(列)看作是測(cè)量序列，因此對(duì)應(yīng)于某個(gè)濾波器的第k時(shí)刻的測(cè)量 向量的值z(mì)(k)等于與該濾波器對(duì)應(yīng)的行(列)的第k個(gè)元素的像素值。每個(gè)濾波器均采 用上述相同的參數(shù)設(shè)置。步驟(一)中卡爾曼濾波器設(shè)定初始像素值為
a.從上到下沿著每一列分別濾波時(shí)第n(n = 1，2，3，…)個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確
定如下
灰度值c
x(0|0) = (0 I(l，n))T，I(l，n)為圖像第1行，n列的像素值；
b. 從下到上沿著每一列分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下 x(0|0) = (0， I(M，n))T， I(M，n)為圖像第M行，n列的像素值;
c. 從左到右沿著每一行分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下 x(0|0) = (0 l(n，l))T， l(n，0)為圖像第n行，l列的像素值；
d. 從右到左沿著每一行分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下 x(0|0) = (0 I(n，N))T，I(n，N)為圖像第n行，N列的像素值，其中I表示圖像的 也可將所有濾波器狀態(tài)初始值設(shè)置為x(OlO) = (0 I)T，I為圖像I的平均灰度值，
但求取I會(huì)一定程度上降低檢測(cè)速度。 步驟(二)，利用步驟(一)中的初始像素值使用卡爾曼濾波器對(duì)圖像進(jìn)行四 個(gè)方向的濾波，在對(duì)每行每列進(jìn)行濾波的同時(shí)利用來自于每個(gè)濾波器在每個(gè)位置的測(cè)量 殘差P (k)計(jì)算并保存該位置的I (k);步驟(二)中的測(cè)量殘差的公式為y (k+1)= z(k+l)-z(k+llk)，其中，k為時(shí)刻，測(cè)量向量的值z(mì)(k+l)等于某個(gè)濾波器的第k+l時(shí)刻與 該濾波器對(duì)應(yīng)的行或列的第k+1個(gè)元素的像素值； 這里的測(cè)量殘差來自于卡爾曼濾波器，S卩(2)式中的。對(duì)于步驟(一)中的任 意一個(gè)濾波器，在高斯條件下P (k) 口N(0，S(k))，N(0，S(k))為均值O，方差為S(k)的正 態(tài)分布，并且 ; (k) = iiT(k)S—、k) ii (k) (3)
服從《("z =dim(〃 )，是ii的維數(shù))分布，其中ii (k) ， S(k)見(2)式。
沿自上而下的方向?qū)?duì)圖片每一列進(jìn)行濾波的同時(shí)利用來自于濾波器在的測(cè)量 殘差P (k)計(jì)算該位置的l (k)，將其保存矩陣E up中。類似的沿自下而上的方向、自左 而右、自由而左的方向?qū)D片進(jìn)行濾波時(shí)分別得到E dOTn， E lrft， E right。矩陣E UP， E d。 ， E left， E right用以在步驟(三)中確定缺陷模版。 步驟(三)，將四個(gè)方向分別計(jì)算得到的相同位置的I (k)求和，將結(jié)果與由人工
選取的域值進(jìn)行二值化操作得到缺陷模版。 所述的將結(jié)果與由人工選取的域值進(jìn)行二值化操作，是指當(dāng)某一位置I (k)的 和大于所設(shè)定的域值，將此位置的值設(shè)為l，當(dāng)I (k)的和小于所設(shè)定的域值，將此位置的 值設(shè)為O。 由于基于殘差的xs檢測(cè)有一定的滯后性，僅采用從一個(gè)方向進(jìn)行檢測(cè)會(huì)造成檢 測(cè)到的缺陷偏離真實(shí)位置，例如，僅采用從上到下的檢測(cè)會(huì)發(fā)生檢測(cè)到的缺陷比實(shí)際缺陷 的位置略為偏下，因此采用從四個(gè)方向分別濾波并計(jì)算l (k)，然后將四個(gè)方向分別計(jì)算得 到相同位置的I (k)分別相加，S卩，計(jì)算E = E up+ E down+ E left+ E right (4) 如果；(k)的和超過了某個(gè)域值(5) 該位置就極有可能存在缺陷，其中1-ci為置信區(qū)間，Z:(")為選取域值的一個(gè)參 照，具體的取值范圍根據(jù)X2分布表來選取，人工選取域值的時(shí)候一般應(yīng)適當(dāng)增大域值。
由人工選取的域值對(duì)E進(jìn)行二值化操作得到缺陷模版。S卩，若矩陣E中第i行j 列元素的值大于設(shè)定的域值則將矩陣中該元素的值置為l，否則置為O。對(duì)矩陣E進(jìn)行二值 化后就得到了缺陷模版。該域值應(yīng)不低于4;^(")，可根據(jù)實(shí)際檢測(cè)效果進(jìn)行增加，本實(shí)例中 該域值設(shè)置為60。這樣所取得的缺陷模版略大于真實(shí)的缺陷，但缺陷的中心位置能夠保持
與實(shí)際缺陷位置一致。 本實(shí)施例的缺陷圖片來自于某鋁箔生產(chǎn)線在產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的缺陷，該生產(chǎn)線采
用線掃描攝像機(jī)對(duì)鋁箔表面進(jìn)行掃描。對(duì)所產(chǎn)生的圖片進(jìn)行人工篩選，篩選出缺陷樣本，部
分實(shí)施例缺陷樣本和使用本發(fā)明方法檢測(cè)所得的缺陷模版如圖2所示，圖2中的檢測(cè)結(jié)果
均是利用相同的參數(shù)值，即測(cè)量噪聲方差為50、提取缺陷模版時(shí)域值為60。 對(duì)樣本圖像的實(shí)驗(yàn)表明本實(shí)施例對(duì)缺陷的檢測(cè)成功率在98%以上。 綜上所述，本發(fā)明方法只需人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和檢測(cè)效果確定Kalman濾波器中的測(cè)
量噪聲的方差和獲取缺陷模版時(shí)的域值兩個(gè)參數(shù)，計(jì)算量與使用閾值的方法在同一數(shù)量
級(jí)，能夠應(yīng)用于實(shí)時(shí)在線的情況，使用簡單，對(duì)大部分缺陷有著較好的檢測(cè)效果。 以上僅是本發(fā)明的具體應(yīng)用范例，對(duì)本發(fā)明的保護(hù)范圍不構(gòu)成任何限制。凡采用
等同變換或者等效替換而形成的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明權(quán)利保護(hù)范圍之內(nèi)。
8
權(quán)利要求
多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，其特征在于包括如下步驟步驟(一)，采用常速模型對(duì)圖像從上到下、從下到上、從左到右、從右到左四個(gè)方向每行每列對(duì)應(yīng)設(shè)置的一個(gè)卡爾曼濾波器設(shè)定初始像素值；步驟(二)，利用步驟(一)中的初始像素值使用卡爾曼濾波器對(duì)圖像進(jìn)行四個(gè)方向的濾波，在對(duì)每行每列進(jìn)行濾波的同時(shí)利用來自于每個(gè)濾波器在每個(gè)位置的測(cè)量殘差計(jì)算并保存該位置的ξ(k)；步驟(三)，將四個(gè)方向分別計(jì)算得到的相同位置的ξ(k)求和，將結(jié)果與由人工選取的域值進(jìn)行二值化操作得到缺陷模版。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，其特征在于步驟(一) 中的卡爾曼濾波器采用一個(gè)自回歸數(shù)據(jù)處理算法，采用信號(hào)與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用 前一時(shí)刻的估計(jì)值和現(xiàn)時(shí)刻的觀測(cè)值更新對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì)，求出現(xiàn)時(shí)刻的估計(jì)值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，其特征在于步驟(一) 中采用常速模型的卡爾曼濾波器的參數(shù)設(shè)定為狀態(tài)向量X: (77々f ，々是對(duì)圖像中某行某列的某個(gè)像素的灰度值的估計(jì)；:向量的值Z (k)等于某個(gè)濾波器在第k時(shí)刻與該濾波器對(duì)應(yīng)的行或列的第k個(gè)兀，T為采樣時(shí)間，T = 1素的像素值；測(cè)量矩陣H =( 系統(tǒng)控制矩陣C狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F測(cè)量噪聲方差F狀態(tài)噪聲方差Q^
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，其特征在于步驟 )中卡爾曼濾波器設(shè)定初始像素值為a.從上到下沿著每一列分別濾波時(shí)第n(n二 1，2，3，…)個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如1);<formula>formula see original document page 2</formula>x(0|0) = (0 I(l，n))T，I(l，n)為圖像第1行、n列的像素值；b. 從下到上沿著每一列分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下 x(0|0) = (0， I(M，n))T， I(M，n)為圖像第M行、n列的像素值;c. 從左到右沿著每一行分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下 x幽=(0 l(n，l))T，l(n，O)為圖像第n行、l列的像素值；d. 從右到左沿著每一行分別濾波時(shí)第n個(gè)濾波器初始狀態(tài)值確定如下x幽=(0 I(n，N))T，I(n，N)為圖像第n行、N列的像素值，其中I表示圖像的灰度
5.根據(jù)權(quán)利要求l所述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，其特征在于步驟(二)中的測(cè)量殘差的公式為ii (k+1) = z(k+l)-z(k+l |k)，其中，k為時(shí)刻，測(cè)量向量的值z(mì)(k+l)等于某個(gè)濾波器的第k+1時(shí)刻與該濾波器對(duì)應(yīng) 的行或列的第k+1個(gè)元素的像素值。
6.根據(jù)權(quán)利要求l所述的多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，其特征在于步驟(三) 中將結(jié)果與由人工選取的域值進(jìn)行二值化操作，是指當(dāng)某一位置I (k)的和大于所設(shè)定 的域值，將此位置的值設(shè)為l，當(dāng)I (k)的和小于所設(shè)定的域值，將此位置的值設(shè)為O。
全文摘要
本發(fā)明提供一種多通道濾波金屬表面并行檢測(cè)方法，采用常速模型對(duì)圖像從上到下，從下到上，從左到右，從右到左，四個(gè)方向每行每列對(duì)應(yīng)設(shè)置的一個(gè)卡爾曼濾波器設(shè)定初始像素值；利用初始像素值使用卡爾曼濾波器對(duì)圖像進(jìn)行四個(gè)方向的濾波，在對(duì)每行每列進(jìn)行濾波的同時(shí)利用來自于每個(gè)濾波器在每個(gè)位置的測(cè)量殘差μ(k)計(jì)算并保存該位置的ξ(k)；將四個(gè)方向分別計(jì)算得到的相同位置的ξ(k)求和，將結(jié)果與由人工選取的域值進(jìn)行二值化操作得到缺陷模版。該方法只需人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和檢測(cè)效果確定兩個(gè)參數(shù)，使用簡單；計(jì)算量與使用閾值的方法在同一數(shù)量級(jí)，能夠應(yīng)用于實(shí)時(shí)在線的情況。
文檔編號(hào)G01N21/88GK101701918SQ20091021293
公開日2010年5月5日 申請(qǐng)日期2009年11月11日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月11日
發(fā)明者李坤杰, 王龍, 羅新斌, 邢青青, 鄭文勝, 黃秀琴 申請(qǐng)人:蘇州有色金屬研究院有限公司