摘要：制件中存在缺陷会带来很大的危害,通过对制件缺陷图像信号进行分析处理可以实现制件质量的自动监控。提出Top-Hat变换序列分析方法。在结构元素尺寸驱动下对信号进行迭代开运算和Top-Hat变换,构建信号的TH（Top-Hat变换）序列,同时获得信号的O-TH（Open-TopHat）分解树,并以树的叶子结点能量为幅值建立信号的对象分析谱。通过分析,得出信号中各种对象在谱中的行为,从而获得最佳结构元素尺寸和最佳分割阈值。然后用该最佳尺寸的结构元素对原信号进行Top-Hat变换,并以最佳阈值进行分割,准确地定位信号中目标的位置。在此基础上,通过比较TH序列中的元素与最佳变换结果,从而获得修补边界,并以此对初步分割结果进行目标尺寸扩展,得到完整的目标。最后,综合以上过程,给出基于Top-Hat变换序列分析的图像目标提取算法。方法在多种制件图像、各种缺陷类型中进行应用验证。结果表明,该方法通用性强,有很强的抗噪性和抗背景干扰能力,缺陷提取准确度高、鲁棒性好。

关键词：结构元素尺寸 分割阈值 缺陷检测 

单位：浙江大学CAD＆CG国家重点实验室 杭州310027