技術(shù)特征：

1.基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法，其特征在于，包括步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法，其特征在于，所述獲取金屬帶材表面圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的重要程度，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法，其特征在于，所述獲取重要像素點(diǎn)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法，其特征在于，所述重要像素點(diǎn)的初級凹坑可能性的獲取包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法，其特征在于，所述獲取每個(gè)重要像素點(diǎn)的臨近區(qū)域，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法，其特征在于，所述灰度變化因子的獲取包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法，其特征在于，所述基于所述高斯模糊標(biāo)準(zhǔn)差對金屬帶材表面圖像進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)圖像，包括：

8.基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：處理器和存儲器，所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序指令，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于圖像識別的金屬帶材缺陷檢測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：采集金屬帶材表面圖像，獲取金屬帶材表面圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的重要程度，基于所述重要程度，獲取重要像素點(diǎn)；獲取每個(gè)重要像素點(diǎn)的初級凹坑可能性，根據(jù)每個(gè)重要像素點(diǎn)的臨近區(qū)域的中心像素點(diǎn)的每個(gè)鄰域方向的灰度變化因子對每個(gè)重要像素點(diǎn)的初始凹坑可能性進(jìn)行修正，獲取每個(gè)重要像素點(diǎn)的凹坑可能性；根據(jù)每個(gè)重要像素點(diǎn)的凹坑可能性，獲取每個(gè)重要像素點(diǎn)的高斯模糊標(biāo)準(zhǔn)差，進(jìn)而使用反銳化掩模算法對每個(gè)重要像素點(diǎn)進(jìn)行模糊處理后，得到增強(qiáng)圖像，根據(jù)增強(qiáng)圖像檢測凹坑缺陷區(qū)域，本發(fā)明排除了污垢區(qū)域?qū)θ毕輽z測的影響，使得缺陷結(jié)果更加準(zhǔn)確。

技術(shù)研發(fā)人員：侯勇,侯進(jìn),侯蘊(yùn)杰,李宏,楊紅玲
受保護(hù)的技術(shù)使用者：寶雞市蘊(yùn)杰金屬制品有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26