一种防音布生产质量快速检测方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种防音布生产质量快速检测方法及系统。

背景技术

防音布是一种广泛应用于建筑、室内装饰、音频设备等领域的材料，其主要功能是减少声音的传播和反射，以达到隔音、吸音的效果。为了确保防音布的质量符合规定的标准和要求，在生产过程中需要进行快速有效的检测。在工业视觉检测防音布生产质量的过程中，布料表面的缺陷类型多种多样，都可以利用单尺度的灰度共生矩阵进行表面缺陷检测。

虽然在单尺度下，防音布图像会清晰，且更容易分辨出质量好坏（需要根据布料表面缺陷纹理分析质量好坏），但是也会掺入更多的干扰信息，例如噪声，防音布上本身具有的纹理细节信息，这些干扰信息不同于布料表面缺陷纹理，会影响布料表面缺陷纹理的特征提取，例如会影响布料表面缺陷纹理的灰度共生矩阵，导致分析出防音布质量好坏时不准确。

发明内容

本发明提供一种防音布生产质量快速检测方法及系统，以解决现有的问题。

本发明的一种防音布生产质量快速检测方法及系统采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种防音布生产质量快速检测方法，该方法包括以下步骤：

获取防音布表面灰度图像；预设若干合并因子，利用每个合并因子对灰度图像进行合并得到每个合并因子下的合并后图像；获取合并后图像的平均灰度共生矩阵；

获取合并后图像的区域差异程度；获取合并后图像的图像合并度；根据合并后图像的区域差异程度确定出合并后图像的存在缺陷概率；

对合并后图像的平均灰度共生矩阵进行两侧逼近得到多个的取样区域；根据在合并后图像的存在缺陷概率和取样区域的面积占比得到多个合理取样区域；获取合并后图像的合理取样区域面积均值；根据合并后图像的合理取样区域面积均值在合并后图像的平均灰度共生矩阵的总面积占比得到合并后图像的纹理缺陷可信度；

根据灰度图像在任意合并因子下的合并后图像的纹理缺陷可信度与灰度图像在任意合并因子下的合并后图像的图像合并度得到灰度图像在任意合并因子下的合并后图像的检测结果判断值；所有合并因子下的合并后图像的检测结果判断值的最大值记为最佳检测结果判断值；

通过最佳检测结果判断值完成对防音布表面缺陷的检测。

优选的，所述利用每个合并因子对灰度图像进行合并得到每个合并因子下的合并后图像，包括的具体步骤如下：

将任意一个合并因子，记为

优选的，所述获取合并后图像的平均灰度共生矩阵，包括的具体步骤如下：

通过对合并后图像进行不同方向上的计算灰度共生矩阵，得到不同方向上的多个灰度共生矩阵，再将多个灰度共生矩阵取均值得到合并后图像的平均灰度共生矩阵。

优选的，所述获取合并后图像的区域差异程度，包括的具体公式如下：

式中，

优选的，所述获取合并后图像的图像合并度，包括的具体公式如下：

式中，

优选的，所述根据合并后图像的区域差异程度确定出合并后图像的存在缺陷概率，包括的具体公式如下：

式中，

优选的，所述对合并后图像的平均灰度共生矩阵进行两侧逼近得到多个的取样区域，包括的具体步骤如下：

以平均灰度共生矩阵的主对角线为中心，沿着主对角线向上下进行依次平移取样，取主对角线平移线上及上下两侧区域合并在一起作为每一次取样区域，在平均灰度共生矩阵内，获取处于取样区域内的所有元素；将所有元素的总数量记为取样区域的面积，上述移动过程中可得到若干取样区域，每个取样区域对应一个取样区域面积。

优选的，所述根据在合并后图像的存在缺陷概率和取样区域的面积占比得到多个合理取样区域，包括的具体步骤如下：

在任意合并因子

式中，

表示灰度图像在任意合并因子/>

优选的，所述根据合并后图像的合理取样区域面积均值在合并后图像的平均灰度共生矩阵的总面积占比得到合并后图像的纹理缺陷可信度，包括的具体步骤如下：

任意合并因子

式中，

本发明的另一个实施例提供了一种防音布生产质量快速检测系统，该系统包括图像数据采集模块、缺陷概率获取模块、纹理缺陷可信度计算模块、最佳检测结果判断值获取模块以及防音布检测模块，其中：

图像数据采集模块，用以获取防音布表面灰度图像；预设若干合并因子，利用每个合并因子对灰度图像进行合并得到每个合并因子下的合并后图像；获取合并后图像的平均灰度共生矩阵；

缺陷概率获取模块，用以获取合并后图像的区域差异程度；获取合并后图像的图像合并度；根据合并后图像的区域差异程度确定出合并后图像的存在缺陷概率；

纹理缺陷可信度计算模块，用以对合并后图像的平均灰度共生矩阵进行两侧逼近得到多个的取样区域；根据在合并后图像的存在缺陷概率和取样区域的面积占比得到多个合理取样区域；获取合并后图像的合理取样区域面积均值；根据合并后图像的合理取样区域面积均值在合并后图像的平均灰度共生矩阵的总面积占比得到合并后图像的纹理缺陷可信度；

最佳检测结果判断值获取模块，用以根据合并后图像的图像合并度和在合并后图像的纹理缺陷可信度得到最佳检测结果判断值；

防音布检测模块，用以通过最佳检测结果判断值完成对防音布表面缺陷的检测。

本发明的技术方案的有益效果是：本发明通过对防音布图像中纹理进行多尺度分析，不同尺度下，虽然图像清晰度不一样，布料表面缺陷纹理的细节也没原图像多，但是多尺度下可以不同程度的滤除干扰信息的影响，因此多尺度下反而可以提取出布料表面缺陷纹理的准确特征，有助于更准确的分析出防音布质量好坏。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种防音布生产质量快速检测方法的步骤流程图；

图2为本发明的一种防音布生产质量快速检测系统的结构框图；

图3为本发明的平均灰度共生矩阵的主对角线的示意图；

图4为本发明的沿着主对角线向上下进行第一次平移取样的示意图；

图5为本发明的沿着主对角线向上下进行第二次平移取样的示意图；

图6为本发明的沿着主对角线向上下进行第三次平移取样的示意图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种防音布生产质量快速检测方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种防音布生产质量快速检测方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种防音布生产质量快速检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001：采集防音布表面灰度图像，根据合并因子对灰度图像进行合并，计算出合并后图像的平均灰度共生矩阵。

具体的，通过在生产线上布置工业相机用于采集防音布表面图像，再将防音布表面图像进行灰度化操作得到防音布表面灰度图像；

通过合并因子进行区域合并的具体方法为：

需要说明的是，本实施例中由于工业相机采集到的防音布表面图像的尺寸大小为1080*1080，进而施例设置多个合并因子，分别为1，2，4，8，16，32，64，……，256。

具体的，任意一个合并因子，记为

通过对合并后图像进行不同方向上的计算灰度共生矩阵，从而得到不同方向上的多个灰度共生矩阵，并将多个灰度共生矩阵取均值得到合并后图像的平均灰度共生矩阵（GLCM），平均灰度共生矩阵表示灰度图像在各个方向上的纹理简并信息。

至此，获取到防音布表面灰度图像和合并后图像的平均灰度共生矩阵。

步骤S002：获取合并后的图像合并度和图像合并后的区域差异程度进而得到合并后图像的存在缺陷的概率。

需要说明的是，根据合并后图像信息进行计算出不同合并因子下的合并后图像的区域差异程度，进而通过区域差异程度表征图像存在缺陷的概率。而在图像区域进行合并的过程中，会存在着合并度差异，这种差异会导致后续检测结果不准确，因此需要将不同合并因子下的图像合并度量化出来。

无缺陷的防音布表面图像的纹理特征表现为较为均匀的分布，即无缺陷的防音布表面图像自身的像素点灰度值协方差很小；进而可以对防音布表面灰度图像进行计算自身的像素点灰度值协方差得到防音布表面灰度图像的区域性差异量，就可以用区域性差异量来判断防音布表面的灰度图像的纹理分布，从而得到出防音布表面图像存在缺陷的概率。

本实施例中由于工业相机采集到的防音布表面图像的尺寸大小为1080*1080，在通过合并因子对防音布表面灰度图像进行区域合并后，则可以通过防音布表面灰度图像在不同合并因子下的图像合并后图像的区域差异程度，确定出防音布表面灰度图像在任意合并因子下的合并后图像的存在缺陷概率。

具体的，在任意合并因子

式中，

需要说明的是，为了让在不同合并因子下的合并后图像的存在缺陷概率的数值均映射在

具体的，在不同合并因子

式中，

需要说明的是，图像合并度会对检测结果造成影响，且这种影响的数量级应该是随着

具体的，任意合并因子

式中，

至此，获取到任意合并因子下的图像合并度和在任意合并因子下的合并后图像的存在缺陷概率。

步骤S003：对合并后图像的平均灰度共生矩阵进行两侧逼近得到多个合理取样区域，根据合并后图像的合理取样区域面积均值在合并后图像的平均灰度共生矩阵的总面积占比得到合并后图像的纹理缺陷可信度。

利用步骤S001的方法获得合并后图像的平均灰度共生矩阵。

需要说明的是，在平均灰度共生矩阵中，靠近左下角和右上角的区域代表了共生区域中存在着较大的梯度差，这代表了可能的纹理差异，即在这些地方出现缺陷的概率更大，而且在整个纹理背景中，有规律的纹理会在GLCM中体现为集中在某些区域，防音布的纹理背景较为平均，梯度差会集中故在靠近GLCM主对角线的周围区域内，针对这一差异，可以用从左下角和右上角同时逼近的思路，观察当纹理特征差异性达到一定阈值的情况下，逼近区域在整个GLCM中的占比来衡量防音布的纹理信息，依此给出存在缺陷的概率即纹理缺陷可信度。

由于灰度共生矩阵在左下角和右上角的区域内表征的是图像中梯度变化差异较大的点，防音布纹理背景在GLCM上的分布规律应该是集中在矩阵主对角线上周围的，如果落在两个角落（非集中区域）的点过多，则认为该图像具有较多与正常纹理背景不同的区域，则可以将其认定为缺陷，并由此表征纹理缺陷可信度。

对于合并因子

首先，获取平均灰度共生矩阵的主对角线，如图3所示；

其次，沿着主对角线向上下进行第一次平移取样，如图4所示；将图4中的两个阴影部分的区域合并在一起称为一个取样区域；在平均灰度共生矩阵内，获取处于取样区域内的所有元素；将所有元素的总数量记为取样区域的面积。

沿着主对角线向上下进行第二次平移取样，如图5所示，图5中的两个阴影部分的区域合并在一起称为一个取样区域；

沿着主对角线向上下进行第三次平移取样，如图6所示，图6中的两个阴影部分的区域合并在一起称为一个取样区域。

依次类推，直至移动到不存在阴影部分。

上述移动过程中可得到若干取样区域，每个取样区域对应一个取样区域面积。

以主对角线为中心，取主对角线线上及其上下两侧区域（这样做的原因是在主对角线方向上的点表示相同的灰度差异，反映相同的区域梯度，这个区域里所有的点的坐标大小都不超过采样次数的二倍减一）作为每一次取样的区域。其次，沿着主对角线向上下进行依此平移取样，计算每个取样区域在整个灰度共生矩阵中的区域占比，记为取样区域占比，当取样区域占比较大的时，说明图像纹理信息较为集中，图像中出现纹理缺陷的可信度就越低。最后，通过上述得到的图像存在缺陷概率获得合理的取样区域，具体为：当取样区域占比超过图像存在缺陷概率的时，就认为取样区域属于合理的取样区域，进而计算合理取样区域的面积在整个灰度共生矩阵中的占比得到纹理缺陷可信度。

具体的，在任意合并因子

式中，

表示灰度图像在任意合并因子/>

至此，至此获得任意合并因子

将任意合并因子

需要说明的是，由于要根据灰度共生矩阵的特性判断纹理缺陷可信度要得到缺陷点（可能）在整体中的占比，就依此对不同的取样区域进行概率判断，取样的模式为当斜线两侧的Sum数达到一定值后就停止取样并计算占比。SP在实质上是对灰度共生矩阵两侧的灰度阶数进行占比分析，当其灰度阶数占比超过图像存在缺陷概率时，即SP

具体的，在任意合并因子

式中，

至此，通过两侧逼近获取合理取样区域、灰度图像在任意合并因子下的合并后图像的存在缺陷概率和合理取样区域在合并后图像的平均灰度共生矩阵的面积占比获取到任意合并因子下的合并后图像的纹理缺陷可信度。

步骤S004：根据任意合并因子下的合并后图像的图像合并度和任意合并因子下的合并后图像的纹理缺陷可信度得到最佳检测结果判断值。

需要说明的是，在得到任意合并因子下的合并后图像的存在缺陷概率的过程中，对图像进行了合并，导致了丢失了一部分真实信息，进而在通过任意合并因子下的合并后图像的存在缺陷概率得到的纹理缺陷可信度需要根据任意合并因子下的合并后图像的图像合并度进行修正。

具体的，将灰度图像在任意合并因子

选取在所有合并因子下的合并后图像的检测结果判断值中的最大值

至此，获取到最佳检测结果判断值。

步骤S005：通过最佳检测结果判断值完成对防音布表面缺陷的检测。

具体的，根据实际生产要求给出检测要求值

式中，

通过以上步骤，完成防音布生产质量的快速检测。

本发明的另一个实施例提供了一种防音布生产质量快速检测系统，如图2所示，该系统包括以下模块：

图像数据采集模块，用以获取防音布表面灰度图像和灰度图像的灰度共生矩阵；

缺陷概率获取模块，用以根据合并因子对灰度图像进行合并；获取在不同合并因子下的图像合并度和图像合并后的区域差异程度；根据图像合并后的区域差异程度确定出不同合并因子下的图像存在缺陷的概率；

纹理缺陷可信度计算模块，用以根据灰度图像在不同合并因子下的存在缺陷概率得到合适的取样区域的判断条件；根据合适的取样区域的判断条件对灰度图像的灰度共生矩阵进行两侧逼近得到合适的取样区域；根据合适的取样区域在灰度图像的灰度共生矩阵的占比得到不同合并因子下的纹理缺陷可信度；

最佳检测结果判断值获取模块，用以根据不同合并因子下的图像合并度和不同合并因子下的纹理缺陷可信度得到最佳检测结果判断值；

防音布检测模块，用以通过最佳检测结果判断值完成对防音布表面缺陷的检测。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。