基于二维Gabor滤波器的胶带撕裂检测 论文

现有的基于机器视觉技术的胶带撕裂检测方法处理背景纹理复杂的图像时易将撕裂痕迹相对背景纹理不明显的缺陷区域误判为无缺陷,且检测结果噪点较多,不易识别。针对上述问题,提出了一种基于二维Gabor滤波器的胶带撕裂检测方法。该方法采用Gabor滤波对胶带图像进行处理,得到多幅Gabor滤波处理图;通过Gabor优化选择方法,以变异系数为基础构建新的代价函数,选取最优滤波通道,突出撕裂区域纹理特征;利用Sobel算子分别提取水平和垂直方向的撕裂区域纹理特征,得到2个方向的梯度图,对所得梯度图进行自乘归一化操作,增强纹理信息,采用像素加权平均法融合2幅图像;将得到的融合图像通过自适应阈值二值化的方法进行阈值分割,并利用形态学技术对待检测图像进行胶带撕裂检测。检测结果表明,改进后的Gabor优化选择方法比原Gabor优化选择方法和基于Sobel算子的纵向撕裂检测方法漏检率更低,可以检测出背景纹理复杂的胶带缺陷图像中的所有缺陷,并且检测结果清晰,撕裂区域轮廓特征保留较为完好。