(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211271065.0 (22)申请日 2022.10.18 (71)申请人 南通群富金属科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海安高新区韩 庄村九组555号 (72)发明人 曾春林　 (74)专利代理 机构 深圳利联知识产权代理事务 所(普通合伙) 44866 专利代理师 蒋勇华 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/40(2006.01) G06T 5/20(2006.01) G06T 5/10(2006.01)G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于图像增强的金属件表面划痕检测 方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法。 该 方法包括： 计算每个低通滤波 图的平均梯度， 根 据平均梯度随着初始半径增大的变化趋势得到 截止频率； 基于低频增益系数、 高频增益系数、 截 止频率和频谱图中像素点到频谱图中心的距离 构建高斯同态滤波器的传递函数； 计算不同的低 频增益系数对应的低频压制效果； 计算不同的高 频增益系数的高频提升效果； 利用增强 效果最大 的组合内的高频增益系数和低频增益系数构建 传递函数对 频谱图滤波 得到最优增强图； 基于最 优增强图得到增强灰度图， 利用所述增强灰度图 进行划痕检测。 本发明能够排除光照的影响， 准 确的检测到金属件的表面的划痕缺陷。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115359044 A 2022.11.18 CN 115359044 A 1.一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取只包含金属件表面的灰度图； 绘制灰度图的频谱图， 以频谱图的中心为圆心， 初始 半径为半径作圆， 将圆内的像素点像素值置为第一预设值， 圆外的像素点置为第二预设值 得到滤波图； 按照固定间隔不断增大初始半径获得不同的滤波图； 基于不同的滤波图与频 谱图得到不同的低通滤波图； 计算每个低通滤波图的平均梯度， 根据平均梯度随着初始半 径增大的变化趋势得到截止频率； 基于低频增益系数、 高频增益系数、 截止频率和频谱图中像素点到频谱图中心 的距离 构建高斯同态滤波器的传递函数； 固定高频增 益函数为第一预设值， 按照固定间隔不断增 大低频增 益系数， 得到不同的低频增益系 数， 计算不同的低频增 益系数对应的低频压制效 果； 固定低频增益系数为第 二预设值， 按照第 一固定间隔不断增大高频增益系数得到不同 的高频增 益系数； 计算不同的高频增益系 数的高频提升效果； 不同的高频增 益系数和不同 的低频增益系数相互组合得到不同组合， 不同组合内高频增益系数的高频提升效果和 低频 增益系数对应的低频压制效果的乘积为不同组合的增强效果； 利用增强效果最大的组合内 的高频增益系数和 低频增益系数构建传递函数对频谱图滤波得到最优增强图； 基于最优增 强图得到增强灰度图， 利用所述增强灰度图进行划痕检测。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法， 其特征在于， 所述基于不同的滤波图与频谱图得到不同的低通滤波图包括： 分别将不同的滤波图与频谱图相乘并进行傅里叶逆变换 得到不同的低通滤波图。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法， 其特征在于， 所述计算每个低通滤波图的平均梯度， 根据 平均梯度随着初始半径增大的变化趋势得到截 止频率包括： 所述平均梯度为： 其中， 表示第i个低通滤波图的平均梯度； M和 N分别表示低通滤波图的长和宽； 和 分别表示第n个 像素点的水平方向的梯度和竖直方向的梯度； 根据每个低 通滤波图的平均梯度和每个低 通滤波图对应的半径进行曲线拟合， 曲线的 纵坐标为每个低通滤波图的平均梯度， 横坐标为每个低通滤波图对应的半径； 求得所述 曲 线上斜率最大的点对应的横坐标， 为截止频率。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法， 其特征在于， 所述高斯同态滤波器的传递 函数为： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115359044 A 2其中， 表示高斯同态滤波器的传递函数； 和 分别表示灰度图的宽度和高度； 表示高频增益系数； 表示低频增益系数； 表示常数系数； 频谱图中像素点到频 谱图中心的距离； 表示截止频率； 表示以自然常数为底的指数函数。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法， 其特征在于， 所述计算不同的低频增益系数对应的低频压制效果包括： 获得不同的低频增益系数对应的 不同的传递函数； 利用不同的低频增益系数对应的不同的传递函数的高斯同态滤波器对频 谱图进行滤波获得不同的低频增益系数对应的滤波后图像； 将不同的低频增益系数对应的 滤波后图像进行逆变换 得到不同的第一灰度图； 不同的低频增益系数对应的低频压制效果 为： 其中， 表示第p个低频增益系数对应的低频压制效果； 灰度图的像 素点的灰度值 的方差； 表示第p个低频增益系数对应的第p个第一灰度图的像素点的灰度值的方差 。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法， 其特征在于， 所述计算 不同的高频增益系数的高频提升效果包括： 获得不同的高频增益系数对应的不同的传递函数； 利用不同的高频增益系数对应的不 同的传递函数 的高斯同态滤波器对频谱图进行滤波获得不同的高频增 益系数对应的滤波 后图像； 将不同的高频增益系数对应的滤波后图像进行逆变换 得到不同的第二灰度图； 不同的高频增益系数对应的高频提升效果 为： 其中， 表示第q个高频增益系数对应的高频提升效果； 灰度图的像素点的灰度值 的方差； 表示第q个高频增益系数对应的第q个第二灰度图的像素点的灰度值的方差 。 7.根据权利要求1所述的一种基于图像增强的金属件表面划痕检测方法， 其特征在于， 所述利用所述增强灰度图进行划痕检测包括： 设置阈值， 增强灰度图对进 行二值化； 对二值 化后的增强灰度图进 行边缘检测， 标记检测到的边缘； 计算直线边缘的长度和位置等信息， 完成金属件表面划痕的缺陷检测。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115359044 A 3