應用小波变换於表面瑕疵檢驗

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1、元智大學工業工程研究所應用小波轉換於表面瑕疵檢驗目前頻域瑕疵檢測技術困難點傅氏轉換法表面瑕疵在紋路影像中具有局部性現象，但因為傅氏轉換為一全域性之轉換，使得在處理瑕疵上不易凸顯。賈柏轉換法為了檢測瑕疵，必須針對每一種紋路設計一個適用的賈柏濾波器(GaborFilter)且為了搜尋一組可以代表紋路的最佳賈柏參數(頻率，相角，頻寬)其可能需要耗費大量的時間來處理決定最加參數值，在對待測影像偵測瑕疵時更需要進行大量之旋積(Convolution)運算。DiscreteCosineTransform(DCT)法DCT法在處理紋路上易

2、產生子影像間邊界可見之方塊效應(BlockingEffect)，使得瑕疵處理上易產生誤判的情形。應用小波轉換於表面瑕疵檢驗的理由小波轉換有局部性處理的能力，對於小區域之瑕疵能有效凸顯小波具有頻率特性，使得在處理瑕疵上不易受環境影響相對於頻率域之轉換方法，小波轉換處理速度快，因不須事先經過訓練與繁複的數學計算，使得小波轉換在速度處理上獲得不錯效果小波轉換具有多解析(Multi-resolution)與多尺度(Multi-scale)能力，使得在處理紋路瑕疵上不會產生方塊效應小波轉換不會變動影像物體的相對位置，且保留紋路與瑕疵的

3、空間關係與影像大小表面瑕疵檢測對象將同時針對結構性紋路與統計性紋路兩種所謂結構性紋路，是指表面具基本組成(Primitives)且呈現規則性的分布與自我相似的特徵，例如切削加工件之表面、布紋表面等所謂統計性紋路，是指紋路無基本組成且灰階在空間上呈現隨機性分布，如沙紙、皮革之表面。研究範疇研究方法-1本研究的主要方法乃利用小波轉換技術之影像轉換與影像還原兩大部分。影像轉換方面，將利用小波轉換在多通道、多解析與多尺度特性作為研究方法的理論依據影像轉換範例多解析與多尺度原始圖形二階分解轉換圖三階分解轉換圖四階分解轉換圖多解析與多尺

4、度(三階為例)研究方法-3影像還原影像還原範例說明還原影像處理1.水平細節部份2.垂直細節部份3.對角細節部份1+21+32+3文獻回顧-瑕疵檢測大多數的以小波轉換為基礎研究學者如Amet與Salari等人均利用小波係數矩陣特徵值的選取來偵測瑕疵影像本研究利用小波轉換之影像還原技術來凸顯瑕疵，不對物體表面作任何特徵的擷取，亦不須另存一標準紋路影像或建立不同之紋路指標作為比對之依據，而是直接對紋路表面進行分析及辨識的工作。小波基底影像轉換範例小波基底分解低通濾波器小波基底分解高通濾波器影像還原範例說明小波基底合成低通濾波器小波

5、函數父函數積分值為1母函數積分值為0a表尺度,b表位移小波函數父函數描述影像平滑部份母函數描述影像細節部份同為三階轉換下不同基底情形Haar轉換D4轉換符號表示S8二階小波反轉換影響檢測結果的因素基底函數對瑕疵與規則紋路分離結果之影響多尺度階數增加對待測物瑕疵與規則紋路分離情形凸顯平滑影像與擷取細節影像對瑕疵檢測能力影響旋轉待測物對檢測結果之影響瑕疵物體面積大小對小波轉換之檢測影響光源環境對瑕疵檢測結果影響基底函數對瑕疵與規則紋路分離結果之影響基底函數對瑕疵與規則紋路分離結果-1原始圖型基底函數對瑕疵與規則紋路分離結果-2C

6、6三階小波轉換選擇對角細節還原T=225基底函數對瑕疵與規則紋路分離結果-3D12三階小波轉換選擇對角T=225基底函數對瑕疵與規則紋路分離結果-4Bs1.1三階小波轉換選擇對角T=225結果:正交優於雙正交,正交基底彼此差異不大效率:正交優於雙正交基底結論:S8正交基底在效率與效果同時考量下,為一不錯的基底選擇多尺度階數增加對待測物瑕疵與規則紋路分離情形多尺度階數增加對待測物瑕疵分離情形-1原始圖型多尺度階數增加對待測物瑕疵分離情形-2S8三階轉換取平滑部份還原二階三階四階五階六階結論:階數過少分離不全階數過多邊緣溶合多尺

7、度階數增加對待測物瑕疵分離情形-3S8三階多尺度分析T=235凸顯平滑影像與擷取細節影像對瑕疵檢測能力影響影像還原策略對凸顯瑕疵的影嚮-1原始圖型影像還原策略對凸顯瑕疵的影嚮-2S8三階轉換策略1:採用平滑部份還原策略2:採用細節部份還原影像還原策略對凸顯瑕疵的影嚮-3後處理結果Sobel與臨界值59處理臨界值222處理旋轉待測物對檢測結果之影響旋轉待測物對檢測結果影響-1原始樣本0度13.5度40.5度81度旋轉待測物對檢測結果影響-2[還原平滑部份]S8三階取s3-s3反轉換T=204T=204T=204T=204旋轉

8、待測物對檢測結果影響-2[還原細節部份]S8三階取對角與水平細節還原T=224瑕疵物體面積大小對小波轉換之檢測影響瑕疵物體面積大小對小波轉換之檢測影響-1原始樣本瑕疵面積小瑕疵面積大瑕疵物體面積大小對小波轉換之檢測影響-2S8三階取s3-s3反轉換T=214面積小者面積大者小波轉換之工業檢