基于视觉显著度的皮革表面瑕疵检测

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1、CN43—1258／TP计算机工程与科学第38卷第3期2016年3月ISSN1007—130XComputerEngineering&ScienceVo1．38。No．3。Mar．2016文章编号：1007—130X(2016)03—0549—07基于视觉显著度的皮革表面瑕疵检测朱凌云，严飞华，李汶松(重庆理工大学计算机科学与工程学院，重庆400054)摘要：针对汽车内饰皮革的瑕疵检测易受皮革自身纹理干扰、检测难度较大的问题，发现瑕疵存在于均匀变化图像中局部变化明显的区域，符合人眼注意机制，故提出了基于视觉显著模型的皮革瑕疵检测方法。首先提

2、取皮革图像的颜色和亮度特征，然后利用中心周围差算子分别计算特征显著图，再融合成最终显著图，最后在此基础上利用区域生长方法对瑕疵区域进行分割，以实现瑕疵的准确定位。实验结果表明，与FCM聚类分割法、阈值分割法及sVM分类法相比，本文提出的方法具有较高的检测精度及较快的检测速度，解决了皮革瑕疵检测过程中受纹理干扰严重等问题，能有效应用于皮革瑕疵的机器自动检测中。关键词：皮革；瑕疵检测；显著图；分割中图分类号：TP391．4文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．1007—130X．2016．03．023Leathersurfaced

3、efectdetection●Dasec10nv●lSUa1’sali■encyd'egreeZHULing—yun，YANFei—hua，LIWen—song(CollegeofComputerScienceandEngineering，ChongqingUniversityofTechnology，Chongqing400054，China)Abstract：Leatherdefectinspectionisseriouslyinfluencedbyitstexture．Inviewthatfindingthede—fectsexist

4、inginthelocalhighlightareasofuniformchangeimagesconformstohumaneyeattentionmechanism，weproposeanautomaticmethodfordetectingleatherdefectsbasedonthevisualsaliencymode1．Firstly，thefeaturesofcolorandbrightnessoftheleather’Simageareextracted，andthentheirowncharacteristicmapsar

5、ecalculatedrespectivelybycenter—surroundoperator．Thenthefina1saliencymapisformedthroughmerging．Onthisbasis，theregiongrowingmethodisadoptedtolocatetheflawdetectionarea．IncomparisonwiththeFCMclusteringsegmentation，thethresholdsegmentationandtheSVMclassification，theexperiment

6、alresultsshowthattheproposedmethodhashigherprecisionandfasterdetectionspeed，anditcansolvetheproblemsexistingintheprocessofleatherdefectdetectionwhichcanbeseriouslyaffectedbyitstexture，andbeappliedtoautomaticmachinedetectionofleatherdefects．Keywords：leather；flawdetection；sa

7、liencymap；segmentation汽车产业的蓬勃发展，购买者对乘用小汽车内饰皮引言革的要求也越来越挑剔，而蚊虫叮咬及加工过程的精细不足使得原始皮革表面不可避免地产生了各汽车内饰皮革是其必不可少的装饰配件，随着种缺陷，如凹洞、挖伤、划伤、擦伤、癣疥等等Ⅲ。因收稿日期：2015—05—14；修回日期：2015-07—26基金项目：国家自然科学基金(61502064)；重庆理工大学研究生创新基金(YCX2014228)通信地址：400054重庆市巴南区重庆理工大学计算机科学与工程学院Address：CollegeofComputerSc

8、ienceandEngineering，ChongqingUniversityofTechnology，BananDistrict，Chongqing400054，PR．Chin