[0092] S5、軋輥在使用過(guò)程中，隨著軋制噸位和軋制里程的增加，會(huì)經(jīng)歷不同的磨損階段，其中磨損會(huì)導(dǎo)致表面光源的反射性下降，進(jìn)而影響圖像采集的清晰度和準(zhǔn)確性。因此，進(jìn)行圖像預(yù)處理變得至關(guān)重要，旨在通過(guò)去除磨損造成的噪音和干擾，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度和清晰度，從而準(zhǔn)確獲取軋輥表面的磨損信息。在遠(yuǎn)端服務(wù)器上對(duì)采集到的原始軋輥表面圖像進(jìn)行預(yù)處理，如圖4和圖5所示，具體包括以下步驟： [0093] S51、因待檢測(cè)軋輥形狀為大曲率圓柱體，而光路對(duì)于表面曲率的變化特別敏感，故線陣相機(jī)采集到的原始軋輥表面圖像總是不可避免地帶有亮度差異性較大的黑邊部分，通過(guò)圖像分割算法去除軋輥表面圖像中的黑邊，并提取出ROI區(qū)域，避免由于表面曲率問(wèn)題，導(dǎo)致圖像明暗不均對(duì)軋輥表面紋理特征造成破壞。 [0094] S52、經(jīng)軋制工藝后的工作輥軋輥表面形態(tài)復(fù)雜多變，為細(xì)化表面磨損評(píng)估尺度以及為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作方便，將整張軋輥表面圖像切割成像素大小一致的多張圖像。 [0095] S53、在工作輥表面檢測(cè)中，磨損缺陷因其顯著的紋理特征可以被歸類(lèi)為結(jié)構(gòu)紋理表面。不同的熱軋工作輥表面在紋理分布上存在差異，而在同一熱軋工作輥上，紋理基元的尺寸和灰度也可能會(huì)發(fā)生顯著變化。這種復(fù)雜性的紋理在很大程度上增加了熱軋工作輥表面缺陷檢測(cè)的難度。為了突出磨損圖像的紋理和顏色特征，通過(guò)基于對(duì)比度限制的自適應(yīng)直方圖均衡化方法對(duì)切割后的多張圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。直方圖均衡化將圖像設(shè)定為級(jí)灰度級(jí)，每一級(jí)灰度 出現(xiàn)的概率為 ，此級(jí)灰度的信息熵為： [0096] 。 [0097] 圖像所含熵為： [0098] ； [0099] 式中， 表示灰度級(jí)等級(jí)，表示第 級(jí)灰度， 表示第 級(jí)灰度出現(xiàn)的概率。 [0100] 當(dāng)圖像的直方圖呈均勻分布時(shí)，信息熵 達(dá)到最大值。圖像經(jīng)過(guò)直方圖均衡化技術(shù)，可以增強(qiáng)圖像的質(zhì)量，但是其主要缺點(diǎn)是可能導(dǎo)致對(duì)比度增強(qiáng)和噪聲放大，這會(huì)破壞軋輥表面圖像中的紋理特征。為克服這些缺點(diǎn)，對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化通過(guò)設(shè)置對(duì)比度限制來(lái)控制局部直方圖均衡化中的對(duì)比度增強(qiáng)。 [0101] 自適應(yīng)直方圖均衡化采用局部法對(duì)圖像進(jìn)行處理，其中局部子圖像 的平均灰度值 ，其表達(dá)式為： [0102] ； [0103] 式中， 和 分別表示子圖像的像素長(zhǎng)度和像素寬度，和 表示像素在子圖像中的位置。 [0104] 根據(jù)以上公式，可以計(jì)算子圖像變化后的中心像素值，其表達(dá)式為： [0105] ； [0106] 式中， 、 分別為變換前、后的中心像素值。當(dāng) 時(shí)，如果 則使 得 ；反之，則使 。由此，改變了局部窗口內(nèi)的對(duì)比度，在增強(qiáng)圖像對(duì)比度 的同時(shí)，有效地抑制噪聲的影響，從而得到更加清晰和自然的圖像效果。 [0107] 為防止對(duì)比度過(guò)度增強(qiáng)，對(duì)局部直方圖峰值進(jìn)行限制，對(duì)于擁有 級(jí)灰度級(jí)的圖像，假設(shè)剪切前、后的像素總數(shù)為 和 ， 為圖像中灰度級(jí)為 的像素?cái)?shù)目， 為剪切后圖像中灰度值為 的像素?cái)?shù)目， 表示定義的對(duì)比度限制系數(shù)，則可以定義圖像灰度值剪切系數(shù)，其系數(shù)計(jì)算表達(dá)式為： [0108] ?，? 。 [0109] 應(yīng)用剪切函數(shù)對(duì)圖像直方圖進(jìn)行剪切，抑制像素集中的高峰部分，然后進(jìn)行直方圖均化處理，從而使占比例較大的灰度級(jí)不會(huì)被過(guò)度拉伸而導(dǎo)致大量灰度級(jí)被合并的情況，從而避免了圖像由于過(guò)度增強(qiáng)而不自然現(xiàn)象的出現(xiàn)。 [0110] S54、通過(guò)高斯模糊與形態(tài)學(xué)操作對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理，使得圖像能夠呈現(xiàn)出清晰的表面磨損特征。提高后續(xù)圖像分析和識(shí)別的準(zhǔn)確性，為軋輥磨損的監(jiān)測(cè)和評(píng)估提供可靠的數(shù)據(jù)支持。 [0111] S6、目前，軋輥磨損的評(píng)估主要依賴(lài)人工判定，這種方法受工作經(jīng)驗(yàn)影響大，易出現(xiàn)個(gè)體誤差。為了提高磨損狀況判定的準(zhǔn)確性和客觀性，對(duì)預(yù)處理后的軋輥表面圖像提取熱軋紋理特征量，即HRTM(Hot?Rolling?Texture?Matrix)，分析氧化膜的形態(tài)特征，并建立特征樣本庫(kù)及相應(yīng)的判定分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。紋理特征量包括軋輥表面圖像的粗糙度特征、對(duì)比度特征、方向度特征、線性度特征、規(guī)則度特征及粗略度特征。 [0112] 其中，粗糙度 可以通過(guò)計(jì)算整幅圖像中的平均值得到，其表達(dá)式為： [0113] ； [0114] 式中， 表示能使活動(dòng)窗口中像素的平均強(qiáng)度值達(dá)到最大的最佳尺寸值。 [0115] 對(duì)于圖像中的每個(gè)像素位置 ， 的計(jì)算公式如下： [0116] ； [0117] 式中， 是預(yù)定義的候選窗口尺寸集合， 表示以 為中心，尺寸為 的窗口。 是窗口中像素的數(shù)量。 是圖像在位置 的像素強(qiáng)度值。 表示取使括號(hào)內(nèi)表達(dá)式最大化的參數(shù)值。 [0118] 對(duì)比度 通過(guò)對(duì)像素強(qiáng)度分布情況的統(tǒng)計(jì)得到，其表達(dá)式為： [0119] ； [0120] 式中， 表示像素灰度值的標(biāo)準(zhǔn)差， 表示像素灰度值的峰態(tài)。 表示圖像中的最大像素灰度值， 表示圖像中的最小像素灰度值， 是加權(quán)系數(shù)，用于平衡標(biāo)準(zhǔn)差項(xiàng)和亮度對(duì)比度項(xiàng)的影響。