無(wú)錫金屬表面檢測(cè)廠家外表缺陷檢測(cè)紋路特征提取及算法

金屬表面檢測(cè)廠家表示圖畫(huà)的特征提取可理解為從高維圖畫(huà)空間到低維特征空間的映射，是依據(jù)機(jī)器視覺(jué)的外表缺陷檢測(cè)的重要一環(huán)，其有用性對(duì)后續(xù)缺陷方針辨認(rèn)精度、核算復(fù)雜度、魯棒性等均有重大影響。特征提取的根本思維是使方針在得到的子空間中具有較小的類(lèi)內(nèi)聚散度和較大的類(lèi)間聚散度。現(xiàn)在常用的圖畫(huà)特征首要有紋路特征、色彩特征、形狀特征等。今天就讓金屬表面檢測(cè)廠家無(wú)錫市東富達(dá)科技有限公司小編為大家?guī)?lái)金屬表面檢測(cè)廠家外表缺陷檢測(cè)紋路特征提取及算法的簡(jiǎn)單講解。

紋路是表達(dá)圖畫(huà)的一種重要特征，它不依賴(lài)于色彩或亮度而反映圖畫(huà)的同質(zhì)現(xiàn)象，反映了外表結(jié)構(gòu)安排擺放的重要信息以及它們與周?chē)h(huán)境的聯(lián)絡(luò)。與色彩特征和灰度特征不同，紋路特征不是依據(jù)像素點(diǎn)的特征，它需求在包括多個(gè)像素點(diǎn)的區(qū)域中進(jìn)行核算核算，即部分性；一起，部分紋路信息也存在不同程度的重復(fù)性，即全局性。紋路特征常具有旋轉(zhuǎn)不變性，而且關(guān)于噪聲有較強(qiáng)的抵抗能力。  

依據(jù)的紋路特征提取辦法——核算法。  

核算辦法將紋路看用隨機(jī)現(xiàn)象，從核算學(xué)的視點(diǎn)來(lái)剖析隨機(jī)變量的散布，然后完成對(duì)圖畫(huà)紋路的描繪。直方圖特征是簡(jiǎn)略的核算特征，但它只反映了圖畫(huà)灰度呈現(xiàn)的概率，沒(méi)有反映像素的空間散布信息；灰度共生矩(GLCM)是依據(jù)像素的空間散布信息的常用核算辦法；部分二值形式(LBP)具有旋轉(zhuǎn)不變性和多尺度性、核算簡(jiǎn)略；此外，還有行程長(zhǎng)度核算法、灰度差分核算法等，因核算量大、作用不杰出而約束了其運(yùn)用。  

(1)直方圖特征。圖畫(huà)的直方圖供給了圖畫(huà)的許多信息和特征，常用的直方圖特征有大值、小值、均值、中值、值域、熵、方差和熵等。直方圖特征辦法核算簡(jiǎn)略、具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性、對(duì)色彩像素的準(zhǔn)確空間散布不靈敏等，所以在外表檢測(cè)、缺陷辨認(rèn)得到不少運(yùn)用。  

(2)灰度共生矩。Haralick等人提出的灰度共生矩是一種廣泛運(yùn)用的運(yùn)用核算特征來(lái)描繪紋路的辦法?；叶裙采仃嚤闶菑膱D畫(huà)灰度級(jí)為的像素出發(fā)，核算與其距離為、灰度級(jí)為的像素一起呈現(xiàn)的概率。一般取0°、45°、90°和135°這4個(gè)方向?；叶裙采仃嚪从沉藞D畫(huà)灰度關(guān)于方向、相鄰間隔、改變幅度的綜合信息，所以可以作為剖析圖畫(huà)基元和擺放結(jié)構(gòu)的信息。  

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