基于NSCT與PCNN的自適應輸送帶表面裂紋檢測

(12)

　　快速連接PCNN分割算法模型如圖4所示。

　　NSCT與PCNN輸送帶裂紋圖像自適應分割算法流程如圖5所示，具體步驟如下：

　　(1)用NSCT將輸送帶裂紋圖像進行m尺度分解，得到一個低頻子帶系數和m個高頻子帶系數;

　　(2)對低頻子帶，使用鄰域連接PCNN算法進行計算，分割出裂紋目標所在區域;

　　(3)對高頻子帶，使用快速連接PCNN算法進行計算，并且結合點火頻率圖分割出裂紋目標;

　　(4)低頻圖分割結果能夠較好的覆蓋目標所在區域，受噪聲和背景干擾較小，但目標的邊緣、輪廓等細節特征比較模糊;高頻特征圖的分割結果能夠比較精確的獲取目標的細節信息，但存在明顯的噪聲和背景干擾。為充分利用其各自優勢，將高、低頻分割結果進行“與”操作，再進行必要的膨脹和腐蝕等形態學處理算法。

4 實驗結果與分析

　　為了驗證本文算法的有效性，通過線陣CCD相機獲取正在運行中的輸送帶裂紋圖像，與OTSU算法、文獻[12-13]算法進行比較，結果如圖6所示。從圖中可以看出，OTSU算法根本無法提取裂紋目標，文獻[12-13]方法雖然可以提取裂紋目標，但是有些裂紋目標含有大量噪聲，魯棒性較差。本文算法克服上述算法缺點，準確的提取出裂紋目標。

　　為進一步檢驗本文算法的有效性和優越性，選擇100張輸送帶圖片包括60張裂紋缺陷圖片及40張正常圖片，分別進行橫向對比檢測，實驗環境為：4核CPU、主頻2.50GHz、4GB內存、Windows 7系統的臺式機、應用軟件環境是Matlab 2010a，實驗圖像大小你為256×256，4種算法結果如表1所示。

　　可以看出，對于裂紋缺陷圖像，本文算法有6.7%的誤檢率，主要是因為這幾張裂紋較輕微，與背景差距較小;對于正常輸送帶圖像有7.5%的誤檢率，主要是因為部分輸送帶圖像上粘有粉塵等雜質，被誤判為裂紋缺陷本文法達到了較好的效果。OTSU算法和文獻[13]算法運算速度較快但正確率較低，文獻[12]算法能夠保證一定的正確率但還有很大提升空間，本文算法雖然計算速度較慢，但正確率高。若用高級編程語言編寫本文算法，檢測時間將會有較大提升。

5 結論

　　由于輸送帶裂紋圖像整體對比度低，傳統檢測手段難以提取裂紋目標，為此本文提出了一種基于NSCT和PCNN的自適應裂紋缺陷檢測算法，該算法通過NSCT將圖像分解成低頻子帶和高頻子帶，對低頻子帶采用鄰域連接PCNN算法分割，對高頻子帶結合快速連接PCNN算法和點火頻率圖進行分割，最后將二者分割后的圖像用形態學方法融合，最終提取裂紋目標。

　　實驗結果表明，本文方法能有效地提取出不同輸送帶圖像的裂紋缺陷，對于本文算法處理時間較長的缺點，是下一步需要改進的方向。

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