1 research outputs found
Wavelet based method for edge detection of defect on coated board during production proccess
Disertacija razmatra problem detekcije ivica defekata u slikama kartona upotrebom
wavelet transformacije. Osobine wavelet transformacije, pre svega predstavljanje
singulariteta u signalu malim brojem koeficijenata omoguÄava realizaciju efikasnog
detektora ivica.
U okviru ove doktorske disertacije dat je detaljan pregled postojeÄih detektora ivica
baziran na diferenciranju i upotrebi Gausovog filtra. Veoma iscrpno su opisani i
postupci zasnovani na wavelet transformaciju. Analizirani su naÄini poreÄenja
predloženih sa drugim detektorima ivica i veoma su retki sluÄajevi u kojima autori
primenjuju objektivne metode poreÄenja detektora, a i tada su rezultati komparacije
zasnovani na sintetiÄkoj slici, zbog Äega se izvedeni zakljuÄci ne mogu generalizovati
na realne slike. Ilustrovani su nedostaci klasiÄnog detektora ivica kada se primene na
slike defekata.
Predstavljene su najvažnije karakteristike wavelet transformacije i data je teorijska
osnova detekcije singulariteta u signalu upotrebom wavelet transformacije.
Kako karakteristike signala imaju uticaj na performanse detektora ivica, ispitivanjem
slika defekata na kartonu izveden je matematiÄki model ivice defekata. Na osnovu
matematiÄkog modela i karakteristika slika defekata na kartonu ustanovljeno je da se
bolji rezultat ostvaruje kada se u proizvod ukljuÄe tri skale wavelet transformacije, a ne
samo dve kako je prvobitno predložno, jer je, pre svega, izraženije potiskivanje Ŕuma.
Zatim, pokazano je da se predloženi algoritam može primeniti na proizvoljan skup slika,
pri Äemu se na osnovu karakteristika slika može utvrditi poÄetna skala za formiranje
proizvoda koeficijenata wavelet transformacije.
U nastavku, prikazane su i analizirane dostupne metodologije komparacije detektora
ivica. Ustanovljeno je da se mora primeniti objektivna metoda zasnovana na koriÅ”Äenju
istinite mape ivica. Da bi se ostvarilo adekvatno poreÄenje, realizovana je baza od 50
slika defekata na kartonu sa odgovarajuÄim istinitim mapama ivica. Komparacija
detektora ivica je izvrÅ”ena i na osnovu postojeÄe baze svakodnevnih slika i slika iz
vazduha (slike iz ptiÄje perspektive), kao i odgovarajuÄih mapa ivica. Za poreÄenje su
izabrani klasiÄni i najÄeÅ”Äe koriÅ”Äeni detektori ivica: Sobel, Canny i Marr-Hildreth,
zatim dva detektora bazirana na wavelet transformaciji i noviji, Äesto koriÅ”Äen detektor
ivica ā SUSAN (eng. Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) detektor...This thesis considers edge detection of defects on a coated board based on the
wavelet transform. Properties of the wavelet transform, above all the possibility to
represent singularity in the signal with a few coefficients, gives opportunity to realize
the efficient edge detector.
This thesis gives a detailed description of existing edge detection methods based on
differentiation and Gaussian filtering with in-depth review of the wavelet transform
techniques. It is analyzed how authors compare suggested methods with other edge
detectors. If was found that only few authors use objective evaluation and those
comparisons are based on a synthetic image and cannot be applied to real images.
Shortcomings of classical edge detector when it is used with coated board images are
shown.
The most important properties of the wavelet transform are presented with theoretical
background of singularity detection. Characteristics of the signal have influence on the
edge detector performances and the model of an edge on coated board is developed.
Using this model it is shown that better result are obtain when three, instead of
originally suggested two scale of wavelet transform are multiplied. Additionally, it is
shown that proposed algorithm can be applied on arbitrary image set and only initially
scale for multiplication must be determined.
Subsequently, the edge detector evaluation methods are shown and analyzed. It is
concluded that objective methodology based on the ground truth images must be used.
For the evaluation set of 50 defect images on coated board and 50 corresponding ground
truth images are created. The comparison is also performed with on available sets of 50
object and 10 aerial images. Testing of proposed algorithm is done by comparing it with
the classical and frequently used edge detector: Sobel, Canny and Marr-Hildreth; with
two edge detectors based on the wavelet transform and one newly and commonly used
edge detector ā SUSAN (Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) detector..