基于低秩信息的纽扣无缺陷图像重建与缺陷检出机器视觉
1 华中科技大学
2 华中科技大学光学与电子信息学院
纽扣因其表面缺陷形态、大小、位置多变导致缺陷检测成为一个具有挑战性的问题。本文利用缺陷图像信息空间结构相关性,提出了一种基于低秩信息的纽扣图像重建方法。该方法采用低秩约束缺陷图像矩阵,通过回归的方式重构纽扣表面无缺陷图像,并利用差影法分离带有缺陷信息的残差图像,通过局部加权自适应阈值使缺陷有效显现。该方法将最小化残差矩阵的秩转化为最小化核范数,并通过交替方向乘子法求解回归系数,利用正样本实现图像重建。针对构建的纽扣样本测试集对算法性能进行测试,证明本文提出的方法对于多种不同类别的纽扣和不同大小形状缺陷都是有效的,算法准确率达99%,并且算法对于光照也具有一定适应性。
童星, 曹丹华, 吴裕斌, 蒋兴儒. 基于低秩信息的纽扣无缺陷图像重建与缺陷检出[J]. 光学学报, 2019, 39(01): 2.
DOI:10.3788/aos201939.01机器视觉02