工业缺陷检测的计算机视觉方法总结

工业缺陷检测的计算机视觉方法总结

传统方法

特征提取方式

  • 颜色:基于HSV/RGB空间分析,如颜色直方图、颜色矩等
  • 纹理:采用LBP、Haar、Gabor滤波器等算子提取纹理模式
  • 形状:基于Hu矩、Zernike矩等数学描述符刻画几何特性
  • 尺寸:通过连通域分析计算物体像素面积、周长等参数

典型处理流程

  1. 手动设计特征提取算法
  2. 建立规则分类器(如SVM、决策树)
  3. 基于阈值分割目标区域

深度学习方法

核心特点

  • 端到端学习:自动提取多层次特征(低层边缘→高层语义)
  • 数据驱动:模型性能依赖标注数据规模和质量
  • 通用性强:同一架构可适配不同任务

关键技术

  • 卷积神经网络(CNN)的特征提取机制
  • 注意力机制增强关键特征

常用方法

1. 二值处理

将图像转换为黑白二值图像的过程,通过设定阈值将灰度图像分成前景和背景两部分,突出关注点。
实现方式

  • 全局阈值法(Otsu算法等)
  • 局部自适应阈值
  • 形态学操作优化(膨胀/腐蚀)

应用场景

  • 文档图像处理
  • 简单物体分割

2. 频域/空域增强+阈值+滤波+边缘检测

结合频域变换(如傅里叶变换)和空域操作(如直方图均衡化)的图像增强技术,配合边缘检测算子提取特征。
处理步骤

  1. 频域变换(傅里叶/小波变换去噪)
  2. 空域增强(直方图均衡化)
  3. 边缘检测(Canny/Sobel算子)

技术优势

  • 计算效率高
  • 适合规则纹理目标

局限性

  • 对阈值敏感,一般都要添加阈值的自适应方法

3. 模板匹配

通过滑动窗口在图像中搜索与预定模板最相似的区域,采用相似度度量(如归一化互相关)进行比对。适用于已知目标形态且变化较小的定位场景。

局限性

  • 对形变敏感
  • 计算复杂度高

4. 实例分割

实例分割技术能够精确识别并定位缺陷区域,其中UNet擅长处理小样本医疗和工业图像,而Mask R-CNN则适用于复杂场景的多目标检测任务,两者通过不同的网络架构实现高精度缺陷分割。

特征 UNet Mask R-CNN
架构设计 对称编码器-解码器结构 两阶段检测框架(RPN+ROI)
核心优势 跳跃连接保留细节特征 ROI Align提升定位精度
训练数据 小样本表现优异(100+图像) 需要较大训练集(1000+图像)
输出结果 直接输出分割掩膜 同时输出检测框和分割掩膜
应用场景 简单工业缺陷 复杂工业场景多缺陷检测
推理速度 较快(~15 FPS) 较慢(~5 FPS)

适用建议

  • 选择UNet的情况:小样本、高分辨率、需要保留细节特征的缺陷检测
  • 选择Mask R-CNN的情况:多类别、多实例、需要同时获取位置信息的复杂质检场景
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