CN114972329B 基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法及系统 （江苏裕荣光电科技有限公司）

AU2020100044A4,2020.0基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增本发明涉及基于图像处理的表面缺陷检测像素分割得到多个背景超像素区域和多个缺陷点的平均灰度值和每个缺陷超像素区域的像素2计算灰度图上各像素点的梯度，根据梯度获取每个像素点对应的梯度幅值和梯度方根据最小超像素区域的大小和方向对灰度图进获取每个背景超像素区域内的所有像素点的平均2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法，其特3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法，其特根据梯度方向相互垂直且梯度幅值相等的两个梯度，计34.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法，其特最小外接矩形对应的梯度方向和垂直最小外接矩形的梯度方向即为最小超像素区域5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法，其特对累积分布频率进行归一化，并对归一化的值进行四舍五入，得到缺陷图像中的第一6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强系按照在最小超像素区域的梯度方向上间隔及垂直最小超像素区域的梯度方向上间隔值为第组的像素点的频数；获取每个种子点的梯度方向和垂直梯度方向的邻域内的像素值大于2o的像素点的面积大于最小外接矩形的面积，则该超像素属于缺陷超像素区域，第二图像处理模块，用于获取每个背景超像素4陷超像素区域的像素点的灰度值，根据平均灰度值和灰度值绘制所述灰度图的灰度直方5致传统的表面缺陷检测仪的对小尺寸缺陷的识别成功率不高，进而影响缺陷检测的准确[0006]本发明的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法采用如下技术方6[0018]对灰度图内各个像素点的梯度方向和梯度幅值进行分组，绘制梯度方向-梯度幅[0025]最小外接矩形对应的梯度方向和垂直最小外接矩形的梯度方向即为最小超像素[0027]对灰度图内各个像素点的梯度方向和梯度幅值进行分组，绘制梯度方向-梯度幅个数，在灰度图内按照在最小超像素区域的梯度方向上间隔及垂直最小超像素区域的[0029]其中，表示直方图中梯度方向为第组，梯度幅值为第组的像素点的频数，7[0045]图1为本发明的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法的实施例总8[0050]本发明的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法的实施例，如图1的梯度方向为梯度幅值按照梯度幅值大小分像素点的频数，这两个垂直梯度方向且梯度幅值相等的梯度组成了缺陷的最小外接矩形；具体的，S2231、先获取最小外接矩形对应的梯度方向和垂直最小外接矩形的梯度方向；S2232、最小外接矩形对应的梯度方向和垂直最小外接矩形的梯度方向即为最小超像素区方向上间隔及垂直最小超像素区域的梯度方向上间隔均匀的分配种子点；其中，gaa表示直方图中梯度方向为第a组，梯度幅值为第a组的像素点的频数，9h-h表示灰度图的最大灰度距离；其中，h为距离；(x,s.)表示像素点的坐标，(,so表示能搜索到像素点的第i个种子点的坐标；表示预分割的超像素区域的最大的空间距离；pn表示灰度值为的分布频率；[0073]其中，s(n)x2ss表示对累积分布频率进行归一化，IS(nx25s]为四[0075]本发明还公开了一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强系统，如图4所[0076]综上所述，本