(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 202211245031.4 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 南通创铭伊诺 机械有限公司 地址 226300 江苏省南 通市通州区平潮镇 平东大道18 8号 (72)发明人 杨鑫　 (74)专利代理 机构 南通一恒专利商标代理事务 所(普通合伙) 32553 专利代理师 梅家祺 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 5/40(2006.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 基于图像处理的带钢表面缺陷检测方法及 系统 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及基 于图像处理的带钢表面缺陷检测方法及系统。 该 方法首先获取带钢表面图像和对应的灰度直方 图， 对灰度直方图中第二波峰对应的像素点区域 生长得到多个 分割区域； 对分割区域内的像素点 的像素值进行置换。 基于置换后的各分割区域的 平均灰度值对分割区域分簇得到多个群集， 计算 群集内分割区域的欧式距离的均值作为距离均 值； 基于平均灰度值和距离均值计算群集的差异 性； 根据不同群集之间差异性的差异获取参考窗 宽， 基于参考窗宽对分割区域聚类， 得到多个聚 类类别， 每个聚类类别对应一个缺陷区域。 本发 明根据该自适应的参考窗宽对分割 区域进行聚 类， 进一步提高了缺陷区域获取的准确性。 权利要求书1页 说明书7页 附图1页 CN 115311292 A 2022.11.08 CN 115311292 A 1.基于图像处 理的带钢表面 缺陷检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 采集带钢表面图像， 对所述带钢表面图像进行 灰度化， 得到表面灰度图； 获取所述表面灰度图对应的灰度直方图， 将灰度直方图中第 二波峰处的灰度值对应的 像素点作为种子像素点； 基于种子像素点进行区域 生长， 得到多个分割区域； 以各分割区域内的像素点作为 窗口中心， 以各窗口内像素点的最大灰度值和最小灰度 值的均值作为判断阈值， 基于所述判断阈值对窗口内像素点的像素值进行置换， 得到置换 后的表面灰度图； 计算置换后的表面灰度图中各分割区域的平均灰度值； 基于平均灰度值对分割区域进行分簇， 得到多个群集， 计算群集内两两分割区域之间 的欧式距离的均值作为距离均值； 基于所述平均灰度值和所述距离均值计算群集对应的差 异性； 根据不同群集之间差异 性的差异获取参考窗宽， 基于参考窗宽对分割区域进 行聚类， 得到多个聚类 类别， 每个聚类类别对应一个缺陷区域。 2.根据权利要求1所述的基于图像处理 的带钢表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述灰 度直方图中第二波峰为： 所述灰度直方图上除最大波峰外的第二大的波峰。 3.根据权利要求1所述的基于图像处理 的带钢表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述以 各分割区域内的像素点作为窗口中心， 包括： 窗口的大小由小波峰在一定范围内的占比确 定。 4.根据权利要求1所述的基于图像处理 的带钢表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基 于所述判断阈值对窗口内像素点的像素值进行置换， 包括： 对于窗口内的像素点， 当像素点的像素值小于判断阈值时， 将像素点的像素值置换为 0； 当像素点的像素值大于等于判断阈值时， 将像素点的像素值置换为1。 5.根据权利要求1所述的基于图像处理 的带钢表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基 于所述平均灰度值和所述距离均值计算群集对应的差异性， 包括： 计算群集内各分割区域的平均灰度值和群集对应的距离均值的乘积， 作为分割区域距 离； 群集内所有分割区域对应的分割区域距离的均值 为群集对应的差异性。 6.根据权利要求1所述的基于图像处理 的带钢表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述根 据不同群集之间差异性的差异获取参 考窗宽， 包括： 计算第一个分割区域的差异性和最后 一个分割区域的差异性的差异性差值； 获取区域 中含有像素值为0的像素点的分割区域数量； 所述差异性差值和所述分割区域数量的比值 为参考窗宽。 7.基于图像处理的带钢表面缺陷检测系统， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储 器中并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程 序时实现如权利要求1~6任意一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115311292 A 2基于图像处理的带钢表面缺陷检测方 法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及基于图像 处理的带钢表面缺陷检测方法 及系统。 背景技术 [0002]带钢是各类轧钢企业为了适应不同工业部门工业化生产各类金属或机械产品的 需要， 而生产的一种窄而长的钢板。 目前常见的对钢板进行缺陷检测的方法为， 获取带钢的 边缘， 对带钢边缘进 行滑窗遍历， 获取每个滑窗中间像素的偏移角度， 根据该偏移角度的波 动程度判断带钢边缘是否存在缺陷， 并基于偏移角度的连续性对缺陷类进行划分， 得到缺 陷位置。 该方法由于在判断的过程中会因为表面的划痕缺陷以及纹理影响判断， 使得所获 得的偏移角度对应的缺陷不 准确。 发明内容 [0003]为了解决上述技术问题， 本发明的目的在于提供基于图像 处理的带钢表面缺陷检 测方法及系统， 所采用的技 术方案具体如下： 第一方面， 本发明一个实施例提供了基于图像处理的带钢表面缺陷检测方法， 该 方法包括以下步骤： 采集带钢表面图像， 对所述带钢表面图像进行 灰度化， 得到表面灰度图； 获取所述表面灰度图对应的灰度直方图， 将灰度直方图中第二波峰处的灰度值对 应的像素点作为种子像素点； 基于种子像素点进行区域 生长， 得到多个分割区域； 以各分割区域内的像素点作为窗口中心， 以各窗口内像素点的最大灰度值和最小 灰度值的均值作为判断阈值， 基于所述判断阈值对窗口内像素点的像素值进行置换， 得到 置换后的表面灰度图； 计算置换后的表面灰度图中各分割区域的平均灰度值； 基于平均灰度值对分割区域进行分簇， 得到多个群集， 计算群集内两两分割区域 之间的欧式距离的均值作为距离均值； 基于所述平均灰度值和所述距离均值计算群集对应 的差异性； 根据不同群集之间差异性的差异获取参考窗宽， 基于参考窗宽对分割区域进行 聚类， 得到多个聚类 类别， 每个聚类类别对应一个缺陷区域。 [0004]优选的， 所述灰度直方 图中第二波峰为： 所述灰度直方 图上除最大波峰外 的第二 大的波峰。 [0005]优选的， 所述以各分割区域内的像素点作为窗口中心， 包括： 窗口的大小由小波峰 在一定范围内的占比确定 。 [0006]优选的， 所述基于所述判断阈值对窗口内像素点的像素值进行置换， 包括： 对于窗口内的像素点， 当像素点的像素值小于判断阈值时， 将像素点的像素值置 换为0； 当像素点的像素值大于等于判断阈值时， 将像素点的像素值置换为1。 [0007]优选的， 所述基于所述平均灰度值和所述距离均值计算群集对应的差异性， 包括： 计算群集内各分割区域的平均灰度值和群集对应的距离均值的乘积， 作为分割区说　明　书 1/7 页 3 CN 115311292 A 3