資料介紹
本文系統地綜述了計算機視覺和圖像處理技術在表面檢測方面的最新進展,特別是基于紋理分析方法的表面檢測技術。目的是審查最先進的技術,以便進行目視檢查和決策方案,以區分從正常和缺陷區域提取的特征。這個領域是如此的廣闊,以至于不可能涵蓋目視檢查的所有方面。本文主要研究一個特殊但重要的子集,它通常將視覺表面檢測視為紋理分析問題。與目視檢查相關的其他主題,如成像系統和數據采集不在本次調查范圍之內。表面缺陷松散地分為兩類。一種是局部紋理不規則,這是大多數目視表面檢查應用的主要關注點。另一種是顏色和/或紋理的整體偏差,局部圖案或紋理不顯示異常。我們把這種缺陷稱為陰影或色調問題。直到最近,第二類缺陷一直被忽視,特別是當彩色成像系統在目視檢查中得到廣泛應用,并且在質量控制中,色彩一致性起著重要作用時。盡管如此,調查的重點仍然是檢測局部異常,因為報告的大多數工作都是處理第一類缺陷。用于檢查紋理異常的技術分為四類:統計方法、結構方法、基于過濾的方法和基于模型的方法,并對一些最近的工作進行了全面的參考。由于顏色紋理分析在視覺檢測中應用的需求和實踐不斷增加,本文分別對色彩紋理分析的相關工作進行了討論。值得注意的是,處理向量值數據有其獨特的挑戰,傳統的表面檢測方法往往忽略或不遇到這些挑戰。在決策階段,我們還比較了分類方法和新穎性檢測方法。分類方法通常需要有監督的培訓,并且通常比基于新穎性檢測的方法提供更好的性能,這種方法只在無缺陷樣本上進行培訓。然而,新穎性檢測相對容易適應,尤其是當訓練樣本不完整時。
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