基于图像处理技术的玻璃缺陷识别方法研究

• 作 者: 张同艳
• 发表日期: 2007年期
• 关键词: 玻璃缺陷 图像处理 特征提取 模式识别

随着现代工业的发展，玻璃的质量检测面临着越来越多的机遇与挑战。传统的玻璃缺陷检测和分类是由人工完成的，这种方法存在着人为主观因素影响大、效率低等缺点，难以满足生产不断发展的需要。本文阐述了替代人工识别缺陷的玻璃质量检测技术，即利用计算机图形图像处理技术来识别玻璃缺陷。在解决了玻璃图像的数字化问题之后，图像处理技术就成为识别缺陷的一个重点。本文对扫描后得到的玻璃图像进行了预处理、图像的分析、缺陷的特征参数提取以及缺陷类型的识别分类等研究工作。图像的预处理是图像分析和缺陷识别的基础。本文在分析图像的噪声模型后给出了有效的噪声滤除方法。针对玻璃图像对比度低、边缘模糊等特点，采用线性变换对图像进行灰度增强处理，拉开了图像的灰度分布，提高了对比度，使图像更清晰。采用半阈值分割消除了针对由于实验条件限制而在图像中产生的玻璃缺陷的阴影。玻璃缺陷特征参数的选择和提取是缺陷分类的前提，直接影响着分类效果。通过对缺陷特点的分析，提出了玻璃缺陷的特征参数体系。玻璃缺陷的识别属于多目标识别，在这种情况下，需要对每个缺陷进行标记，本文提出了一种编号标记的方法，与灰度标记相比，较好地解决了标记范围不足的问题。缺陷标记是解决对缺陷进行选择性操作的有效方法，论文较详细地研究了基于标记的缺陷选择性轮廓跟踪的方法。本文所提出的玻璃缺陷自动识别解决方案经过实验，获得了比较理想的效果。