應用小波变换於表面瑕疵檢驗.ppt

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(Gabor Filter)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。 Discrete Cosine Transform (DCT) 法 DCT法在處理紋路上易產生子影像間邊界可見之方塊效應(Blocking Effect)，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空間關係與影像大小 研究範疇 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 多解析與多尺度(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 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 影像還原範例說明 小波函數 同為三階轉換下不同基底情形 符號表示 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-2C6 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 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 多尺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 影像還原策略對凸顯瑕疵的影嚮-3後處理結果 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 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 旋轉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 小波轉換之工業檢測應用-1木紋 為例 小波轉換之工業檢測應用-2S8 三階取對角與垂直細節反轉換T=203 小波轉換之工業檢測應用-3銑削工件[S8三階取水平與對角細節還原] 小波轉換之工業檢測應用-4布料勾破[S8 三階轉換取平滑部份] 小波轉換之工業檢測應用-5粗磨含一斷痕[S8 三階轉換取垂直] 策略1:採用平滑部份還原 策略 2:採用細節部份還原 Sobel 與臨界值59處理 臨界值222