Введение
ГЛАВА 1. Современное состояние проблемы автоматического контроля качества металлических поверхностей
1.1. Автоматический анализ изображений и контроль качества 13
1. 2. Задачи анализа металлических поверхностей 15
1.2.1. Контроль обработанных поверхностей. Маскирование 18
1.2.2. Одновременный контроль обработанной и необработанной поверхностей. Различение типов текстур
1.3. Существующие системы технического зрения для автоматизации анализа изображений
1.4. Выводы 29
ГЛАВА 2. Анализ существующих методов обработки 30 изображений и текстурного анализа в системах технического зрения
2.1. Методы обработки изображений в системах технического зрения 30
2.2. Методы выделения границ 32
2.3. Пороговые методы 35
2.4. Методы текстурного анализа 40
2.4.1. Метод локального бинарного разбиения 41
2.4.2. Методика разделения текстур, основанная на кривой сложности 41
2.4.3. Метод локальных экстремумов 43
2.4. 4. Метод распределения признаков 45
2.4. 5. Применение Марковских случайных полей 46
2.4. 6. Метод гистограмм с множеством разрешений 47
2.4. 7. Использование фильтров Габора 48
2. 4. 8. Метод матриц совпадений 49
2.4.9. Метод гистограмм суммы и разности 51
2.4.10. Гармонический и вейвлет-анализ 51
2.4.11. Граф кластеров со множеством разрешений 53
2.4.12. Метод длин пробега Галлоуэя 54
2.5. Сопоставительный анализ методов распознавания текстур 55
2.6. Выводы 60
ГЛАВА 3. Экспериментальная установка для получения цифровых изображений образцов текстур
3.1. Структура экспериментальной установки 63
3.2. Описание эксперимента 64
3. 3. Исследование зависимости статистических характеристик текстур от изменения освещённости 67
3.4. Выводы 72
ГЛАВА 4. Разработка методов обработки изображений металлических поверхностей
4.1. Априорный словарь признаков системы распознавания изображений 73
4.2. Разработка методов разделения текстур от однородных областей 75
4. 2.1. Классы объектов и их признаки, критерии разделения 76
4.2.2. Процедуры для начальной подготовки изображения 77
4.2.3. Метод, основанный на слиянии связных областей 79
4.2.4. Метод, основанный на подсчёте перепадов яркости 81
4.2.5. Алгоритмы маскирования 84
4.3. Методы распознавания текстур 89
4.3.1. Исследование математических моделей методов гистограмм суммы и разности и матриц совпадений
4.3. 2. Метод нахождения областей с литой текстурой 93
4.3.3. Разработка новых методов текстурного анализа 94
4.3.4. Метод, основанный на автокорреляционной функции 96
4.3.5. Метод, основанный на псевдокорреляции 99
4.3.6. Обработка корреляционной матрицы и текстурные признаки 102
4.3. 7. Метод, основанный на подсчёте длин строк 104
4.3.8. Обработка гистограмм длин строк и текстурные признаки 106
4.4. Перспективные вспомогательные методики для текстурного анализа и 108 визуализации
4.4.1. Направленная бинаризация 108
4.4.2. Редуцированные матрицы совпадений 109
4.4.3. Эрозия контуров на бинарном изображении ПО
4.4.4. Визуализация текстурных признаков 111 4. 5.
Выводы 113
ГЛАВА 5. Экспериментальная оценка разработанных методов текстурного анализа
5.1. Сопоставительный анализ инвариантности текстурных признаков на основе АКФ и гистограмм Унзера к изменению освещённости
5.2. Сопоставительный анализ разделительной способности признаков на основе АКФ и псевдокорреляции
5.3. Сопоставительный анализ разделительной способности текстурных признаков на основе ПК и гистограмм суммы и разности
5.4. Эмпирическая оценка эффективности текстурных признаков на основе гистограмм суммы и разности, АКФ и ПК
5.5. Экспериментальная оценка признаков на основе подсчёта длин строк 129
5.6. Выводы 132
Заключение 133
