輪胎X光檢測(cè)與多紋理圖像分析技術(shù)的研究.pdf

1、本文提出并新建了一種輪胎X光多紋理圖像的特征提取模型和系統(tǒng)方法。該方法首先采用極坐標(biāo)頻譜分析法分析了多紋理圖像的頻譜特征；然后構(gòu)建最優(yōu)的濾波方法對(duì)紋理頻譜分量進(jìn)行分割；最后綜合紋理分析結(jié)構(gòu)法和統(tǒng)計(jì)法提取各紋理分量的特征信息，如方向、周期、邊緣、形狀、規(guī)則度等，并根據(jù)這些特征檢測(cè)輪胎X光缺陷。
　　 針對(duì)輪胎X光多紋理圖像方向分解過(guò)程中的Gibbs效應(yīng)和頻譜混疊等局限性，首次設(shè)計(jì)了一種抗頻譜混疊的正交可分離方向?yàn)V波器，采用Gaus

2、s函數(shù)對(duì)方向?yàn)V波器頻率響應(yīng)進(jìn)行調(diào)制，提高了多紋理圖像方向分解的抗頻譜混疊和失真的能力。
　　 結(jié)合輪胎X光圖像的頻譜特征，提出了采用多個(gè)通道Gabor濾波器組代替Gabor變換進(jìn)行空頻域聯(lián)合分析的新方法，并研究了濾波器組的設(shè)計(jì)方法，有效地降低了紋理特征提取的復(fù)雜度，最后根據(jù)紋理特征實(shí)現(xiàn)了輪胎X光圖像的多紋理分割和提取。
　　 結(jié)合輪胎X光圖像紋理結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，首次提出并實(shí)現(xiàn)了一種有效的輪胎X光缺陷綜合檢測(cè)方法。該方法首先采用

3、局部一階統(tǒng)計(jì)量提取紋理灰度分布特征并分割紋理異常區(qū)域；然后，在紋理異常區(qū)域提出了一種基于鄰域灰度特征點(diǎn)搜索的紋理基元骨架快速提取方法，并采用定向搜索算法對(duì)骨架進(jìn)行矢量化描述，建立紋理結(jié)構(gòu)矢量模型，提出了7種矢量化參數(shù)對(duì)紋理結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述，并給出了計(jì)算方法；最后根據(jù)矢量化結(jié)構(gòu)描述參數(shù)實(shí)現(xiàn)輪胎X光缺陷的檢測(cè)和識(shí)別。
　　 根據(jù)輪胎X光自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)——AXIS系統(tǒng)的應(yīng)用需求分析，采用基于C＃語(yǔ)言和MATLAB COM組件的聯(lián)合編程方法實(shí)