一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法，步骤为：一、输入磁瓦图像，利用形态学的顶帽和底帽变换相结合的方法，增强图像整体灰度对比度；二、将所得图像均匀分成a*b个图像块，然后利用分块后的图像块的灰度特征量区分缺陷图像块和非缺陷图像块；三、采用改进Itti视觉注意机制模型计算所得缺陷图像块的显著度，选择初级特征用以形成综合显著图；四、选用大津阈值分割算法对综合显著图阈值化，提取缺陷区域。本发明通过利用形态学处理，图像分块和视觉注意机制思想，有效地克服了亮度不均匀、磁瓦缺陷面积较小、磁瓦本身纹理干扰等问题，可以快速、有效地提取各类磁瓦缺陷，具有很强得适应性。

《一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法》是一发明专利，专利号为 2016104795878，当前法律状态为已下证，由安徽工业大学提出申请，发明人为李丹;孙海涛;陆晓燕，公开（公告）日期为2018-11-30，国际专利分类号（IPC）为 G01N21/95(2006.01)I;G06T7/11(2017.01)I;G06T7/155(2017.01)I;G06T5/00(2006.01)I，代理机构为南京知识律师事务所32207，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智能制造与工业自动化‌。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法，步骤为：一、输入磁瓦图像，利用形态学的顶帽和底帽变换相结合的方法，增强图像整体灰度对比度；二、将所得图像均匀分成a*b个图像块，然后利用分块后的图像块的灰度特征量区分缺陷图像块和非缺陷图像块；三、采用改进Itti视觉注意机制模型计算所得缺陷图像块的显著度，选择初级特征用以形成综合显著图；四、选用大津阈值分割算法对综合显著图阈值化，提取缺陷区域。本发明通过利用形态学处理，图像分块和视觉注意机制思想，有效地克服了亮度不均匀、磁瓦缺陷面积较小、磁瓦本身纹理干扰等问题，可以快速、有效地提取各类磁瓦缺陷，具有很强得适应性。

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