基于小波分解的带钢缺陷检测

师红宇，管声启

(1. 西安工程大学 计算机科学学院，陕西 西安 710048；2. 西安工程大学 机电工程学院，陕西 西安 710048)

基于小波分解的带钢缺陷检测

师红宇1，管声启2

(1. 西安工程大学 计算机科学学院，陕西 西安 710048；2. 西安工程大学 机电工程学院，陕西 西安 710048)

带钢缺陷是带钢质量检验的重要组成部分，通过相关的理论分析，本文提出了一种基于小波分解的带钢缺陷检测方法。首先对带钢图像进行小波分解；然后，选择子图进行融合，从而有效地抑制了背景纹理信息；在此基础上，对带钢的融合图像进行图像分割和形态学滤波，实现对带钢缺陷的位置和面积的准确检测。实验结果表明，该检测方法是有效的。

带钢缺陷；小波分解；图像融合；形态学滤波；缺陷检测

0 引言

目前，带钢缺陷检测算法有很多[1-4]。一些带钢缺陷检测采用零均值法[5]，在零均值图像形成过程中，子窗口大小取决于人的经验，因此该算法的检测效果不理想。还有一些带钢缺陷检测是基于人工免疫系统[6]，它通过对灰度图像的三维恢复获取表面缺陷信息。该方法只适合孔缺陷的检测，不适合其他类型缺陷的检测。

综上所述，虽然带钢缺陷的检测算法很多，但是由于带钢缺陷和背景纹理之间的灰度值接近，现有的方法很难把它们完全分离[7-9]。如果有一种方法可以抑制背景纹理，而且在背景和目标缺陷之间增加灰度值，那么这种方法就为钢带缺陷检测提供了一种可能。通过对小波变换特点分析，本文选择小波分解和重构来增加背景和目标缺陷的灰度值，以减少背景纹理对缺陷检测效率的影响。……