專利名稱：多通道濾波金屬表面并行檢測方法
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，尤其涉及多通道濾波金屬
表面并行檢測方法。
背景技術(shù)：
為了滿足國防、民用對金屬產(chǎn)品高質(zhì)量的要求和與國際產(chǎn)品質(zhì)量標準接軌，消費者對于金屬材料質(zhì)量的要求越來越高，其中表面質(zhì)量是產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標之一，需要通過表面檢測系統(tǒng)進行實時在線檢測。目前，表面檢測系統(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)品表面進行實時在線檢測的方法。 對有色金屬行業(yè)中的產(chǎn)品表面缺陷檢測是表面缺陷識別系統(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)需要實時在線檢測，要求算法實時性和有效性都要好。同時由于檢測對象反光率高，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，會導(dǎo)致大量重復(fù)的檢測和識別，急劇增加系統(tǒng)的處理負擔，并可能干擾正常缺陷的檢測和識別?；趫D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領(lǐng)域如陶瓷缺陷檢測中?；贕arbor小波的檢測方法，利用Garbor小波的方向性檢測產(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，研究快速有效的表面缺陷檢測算法是有色金屬行業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測和識別系統(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《基于邊緣檢測的瓷磚表面缺陷檢測方法》(《The EdgeDetecting Methods inCeramic Tiles Defects Detection》)，但是該方法是基于邊緣檢測，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年國際會議上發(fā)表了《紡織品缺陷檢測》(《IN-CAMERA DETECTION OF FABRIC DEFECTS》)，該方法利用紋理特征進行缺陷檢測，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。

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)
中對產(chǎn)品表面缺陷進行檢測的方法。 本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn) 多通道濾波金屬表面并行檢測方法，特點是包括如下步驟 步驟( 一 )，采用常速模型對圖像從上到下、從下到上、從左到右、從右到左四個方向每行每列對應(yīng)設(shè)置的一個卡爾曼濾波器設(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圖像進行四個方向的濾波，在對每行每列進行濾波的同時利用來自于每個濾波器在每個位置的測量殘差計算并保存該位置的I (k);步驟(三)，將四個方向分別計算得到的相同位置的I (k)求和，將結(jié)果與由人工
選取的域值進行二值化操作得到缺陷模版。 進一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測方法，步驟(一)中的卡爾曼濾波
器采用一個最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，采用信號與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時刻的估計值和現(xiàn)時刻的觀測值更新對狀態(tài)變量的估計，求出現(xiàn)時刻的估計值。 更進一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測方法，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，々是對圖像中某行某列的某個像素的灰度值的估計；
測量向量的值z(k)等于某個濾波器在第k時刻與該濾波器對應(yīng)的行或列的第k個元素的像素值；
測量矩陣H = (01);
系統(tǒng)控制矩陣G 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F: 測量噪聲方差R 狀態(tài)噪聲方差<3= 初始方差P(OlO):
<formula>formula see original document page 5</formula>，T為采樣時間，T = 1
)中卡爾曼濾波
、 2i /r2, 再進一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測方法，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第n(n = 1，2，3，…)個濾波器初始狀態(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為時亥lj，測量向量的值z(k+l)等于某個濾波器的第k+l時刻與該濾波器對應(yīng)的行或列的第k+1個元素的像素值。 再進一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測方法，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第n個濾波器初始狀態(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第n個濾波器初始狀態(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第n個濾波器初始狀態(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
再進一步地，上述的多通道濾波金屬表面并行檢測方法，步驟(二)中的測量殘差人工選取的域值進行二值化操作，是指當某一位置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)方案突出的實質(zhì)性特點和顯著的進步主要體現(xiàn)在 本發(fā)明方法只需人工根據(jù)經(jīng)驗和檢測效果確定Kalman濾波器中的測量噪聲的方
差和獲取缺陷模版時的域值兩個參數(shù)，計算量與使用閾值的方法在同一數(shù)量級，能夠應(yīng)用
于實時在線的情況，使用簡單，對大部分缺陷有著較好的檢測效果，能對有色金屬產(chǎn)品表面
進行快速有效的實時在線檢測。


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。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖對本發(fā)明技術(shù)方案作進一步說明，如圖l所示，給出了詳細的實施 方式和具體的操作過程。 步驟( 一 )，采用常速模型對圖像從上到下、從下到上、從左到右、從右到左四個方 向每行每列對應(yīng)設(shè)置的一個卡爾曼濾波器設(shè)定初始像素值。 設(shè)產(chǎn)品圖像I大小為MxN像素，由于需要從四個方向進行濾波，即從上到下，從下 到上，從左到右，從右到左，每行(列)對應(yīng)一個濾波器，所以需要初始化2(M+N)個濾波器。
步驟(一)中的卡爾曼濾波器采用一個最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法，采用信號與 噪聲的狀態(tài)空間模型，利用前一時刻估計值和現(xiàn)時刻的觀測值來更新對狀態(tài)變量的估計， 求出現(xiàn)時刻的估計值。 該方法適用于高斯噪聲情況下對線性系統(tǒng)進行參數(shù)估計。給定狀態(tài)方程和測量方 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)移矩陣和測量矩陣；F，G，
Q假設(shè)已知并且可能是時變的；這兩個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時刻對k+1時刻A的值的估計；P， S為狀態(tài)協(xié)方差矩陣和 更新協(xié)方差矩陣；W， 為濾波器增益和測量殘差。 本實施例在濾波時采用常速模型(CV模型)的卡爾曼濾波器進行濾波，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，因而只要檢測出這些不滿 足CV模型的區(qū)域就檢測出缺陷區(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，々是對圖像中
某行某列的某個像素的灰度值的估計，n沒有具體的意義，測量向量的值z(k)等于某個濾
波器在第k時刻與該濾波器對應(yīng)的行或列的第k個元素的像素值，測量矩陣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為采樣時間，這里T二 l，這里測量噪聲方差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)看作是一個測量序列，即(1)式中的z，使用上述CV模型 的卡爾曼濾波器對圖像的每一行(列)分別進行濾波。每一行(列)對應(yīng)一個卡爾曼濾波 器。由于將圖像中的行(列)看作是測量序列，因此對應(yīng)于某個濾波器的第k時刻的測量 向量的值z(k)等于與該濾波器對應(yīng)的行(列)的第k個元素的像素值。每個濾波器均采 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第n(n = 1，2，3，…)個濾波器初始狀態(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第n個濾波器初始狀態(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第n個濾波器初始狀態(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第n個濾波器初始狀態(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會一定程度上降低檢測速度。 步驟(二)，利用步驟(一)中的初始像素值使用卡爾曼濾波器對圖像進行四 個方向的濾波，在對每行每列進行濾波的同時利用來自于每個濾波器在每個位置的測量 殘差P (k)計算并保存該位置的I (k);步驟(二)中的測量殘差的公式為y (k+1)= z(k+l)-z(k+llk)，其中，k為時刻，測量向量的值z(k+l)等于某個濾波器的第k+l時刻與 該濾波器對應(yīng)的行或列的第k+1個元素的像素值； 這里的測量殘差來自于卡爾曼濾波器，S卩(2)式中的。對于步驟(一)中的任 意一個濾波器，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)D片每一列進行濾波的同時利用來自于濾波器在的測量 殘差P (k)計算該位置的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片進行濾波時分別得到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)，將四個方向分別計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行二值化操作，是指當某一位置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檢測有一定的滯后性，僅采用從一個方向進行檢測會造成檢 測到的缺陷偏離真實位置，例如，僅采用從上到下的檢測會發(fā)生檢測到的缺陷比實際缺陷 的位置略為偏下，因此采用從四個方向分別濾波并計算l (k)，然后將四個方向分別計算得 到相同位置的I (k)分別相加，S卩，計算E = E up+ E down+ E left+ E right (4) 如果；(k)的和超過了某個域值(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，人工選取域值的時候一般應(yīng)適當增大域值。
由人工選取的域值對E進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。對矩陣E進行二值 化后就得到了缺陷模版。該域值應(yīng)不低于4;^(")，可根據(jù)實際檢測效果進行增加，本實例中 該域值設(shè)置為60。這樣所取得的缺陷模版略大于真實的缺陷，但缺陷的中心位置能夠保持
與實際缺陷位置一致。 本實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
用線掃描攝像機對鋁箔表面進行掃描。對所產(chǎn)生的圖片進行人工篩選，篩選出缺陷樣本，部
分實施例缺陷樣本和使用本發(fā)明方法檢測所得的缺陷模版如圖2所示，圖2中的檢測結(jié)果
均是利用相同的參數(shù)值，即測量噪聲方差為50、提取缺陷模版時域值為60。 對樣本圖像的實驗表明本實施例對缺陷的檢測成功率在98%以上。 綜上所述，本發(fā)明方法只需人工根據(jù)經(jīng)驗和檢測效果確定Kalman濾波器中的測
量噪聲的方差和獲取缺陷模版時的域值兩個參數(shù)，計算量與使用閾值的方法在同一數(shù)量
級，能夠應(yīng)用于實時在線的情況，使用簡單，對大部分缺陷有著較好的檢測效果。 以上僅是本發(fā)明的具體應(yīng)用范例，對本發(fā)明的保護范圍不構(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)利保護范圍之內(nèi)。
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權(quán)利要求
多通道濾波金屬表面并行檢測方法，其特征在于包括如下步驟步驟(一)，采用常速模型對圖像從上到下、從下到上、從左到右、從右到左四個方向每行每列對應(yīng)設(shè)置的一個卡爾曼濾波器設(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圖像進行四個方向的濾波，在對每行每列進行濾波的同時利用來自于每個濾波器在每個位置的測量殘差計算并保存該位置的ξ(k)；步驟(三)，將四個方向分別計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方法，其特征在于步驟(一) 中的卡爾曼濾波器采用一個自回歸數(shù)據(jù)處理算法，采用信號與噪聲的狀態(tài)空間模型，利用 前一時刻的估計值和現(xiàn)時刻的觀測值更新對狀態(tài)變量的估計，求出現(xiàn)時刻的估計值。
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 ，々是對圖像中某行某列的某個像素的灰度值的估計；:向量的值Z (k)等于某個濾波器在第k時刻與該濾波器對應(yīng)的行或列的第k個兀，T為采樣時間，T = 1素的像素值；測量矩陣H =( 系統(tǒng)控制矩陣C狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F測量噪聲方差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第n(n二 1，2，3，…)個濾波器初始狀態(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第n個濾波器初始狀態(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第n個濾波器初始狀態(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第n個濾波器初始狀態(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方法，其特征在于步驟(二)中的測量殘差的公式為ii (k+1) = z(k+l)-z(k+l |k)，其中，k為時刻，測量向量的值z(k+l)等于某個濾波器的第k+1時刻與該濾波器對應(yīng) 的行或列的第k+1個元素的像素值。
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行二值化操作，是指當某一位置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方法，采用常速模型對圖像從上到下，從下到上，從左到右，從右到左，四個方向每行每列對應(yīng)設(shè)置的一個卡爾曼濾波器設(shè)定初始像素值；利用初始像素值使用卡爾曼濾波器對圖像進行四個方向的濾波，在對每行每列進行濾波的同時利用來自于每個濾波器在每個位置的測量殘差μ(k)計算并保存該位置的ξ(k)；將四個方向分別計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)驗和檢測效果確定兩個參數(shù)，使用簡單；計算量與使用閾值的方法在同一數(shù)量級，能夠應(yīng)用于實時在線的情況。
文檔編號G01N21/88GK101701918SQ20091021293
公開日2010年5月5日 申請日期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 申請人:蘇州有色金屬研究院有限公司