Published April 1, 2022
| Version v1
Publication
Open
A novel approach of ceramic tile crack detection using morphological operations
- 1. University of Agriculture Faisalabad
- 2. National Textile University
- 3. Pir Mehr Ali Shah Arid Agriculture University
- 4. University of Engineering and Technology Taxila
Description
In ceramic tiles manufacturing industry, tiles are manufactured at large scale which makes it more challenging to ensure the quality of each tile according to the set standards. Mostly, Statistical Process Control (SPC) is used by tile manufacturers at each step to monitor various processing parameters. SPC procedures are implemented manually that requires sufficient number of experienced human resource to identify defected tiles from a batch of tiles. The manual inspection also gives low accuracy of defect detection due to human errors and hard environment. Considering these drawbacks, in this paper an automated defect detection method is proposed which is based on image processing and morphological operation to ensure the quality and standard of tiles. The proposed method resizes and converts the input RGB image into grayscale image and removes any possible noisy artifacts. An edge detection algorithm is applied on grayscale image to enhance the edges representing the cracks. Afterwards, morphological erosion and dilation operations are applied, one at a time, to get two intermediate images. Finally, edges are detected by subtracting eroded intermediate image from dilated intermediate image. For detection, the proposed algorithm does not require any separate reference image. The algorithm is tested on an image set of sixty different defected tile images and attained 92% average detection accuracy.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
في صناعة تصنيع بلاط السيراميك، يتم تصنيع البلاط على نطاق واسع مما يجعل من الصعب ضمان جودة كل بلاط وفقًا للمعايير المحددة. في الغالب، يتم استخدام التحكم في العمليات الإحصائية (SPC) من قبل الشركات المصنعة للبلاط في كل خطوة لمراقبة معلمات المعالجة المختلفة. يتم تنفيذ إجراءات SPC يدويًا والتي تتطلب عددًا كافيًا من الموارد البشرية ذات الخبرة لتحديد البلاط المعيب من مجموعة من البلاط. كما يعطي الفحص اليدوي دقة منخفضة في اكتشاف العيوب بسبب الأخطاء البشرية والبيئة الصعبة. بالنظر إلى هذه العيوب، يُقترح في هذه الورقة طريقة آلية للكشف عن العيوب تعتمد على معالجة الصور والتشغيل المورفولوجي لضمان جودة البلاط ومعاييره. تقوم الطريقة المقترحة بتغيير حجم صورة RGB المدخلة وتحويلها إلى صورة بتدرج الرمادي وإزالة أي آثار صاخبة محتملة. يتم تطبيق خوارزمية الكشف عن الحافة على صورة بتدرج الرمادي لتعزيز الحواف التي تمثل الشقوق. بعد ذلك، يتم تطبيق عمليات التآكل والتوسع المورفولوجي، واحدة تلو الأخرى، للحصول على صورتين وسيطتين. وأخيرًا، يتم الكشف عن الحواف عن طريق طرح الصورة الوسيطة المتآكلة من الصورة الوسيطة المتوسعة. للكشف، لا تتطلب الخوارزمية المقترحة أي صورة مرجعية منفصلة. يتم اختبار الخوارزمية على مجموعة صور من ستين صورة مختلفة من البلاط المعيب وحققت متوسط دقة اكتشاف 92 ٪.Translated Description (French)
Dans l'industrie de la fabrication de carreaux de céramique, les carreaux sont fabriqués à grande échelle, ce qui rend plus difficile d'assurer la qualité de chaque carreau selon les normes établies. La plupart du temps, le contrôle statistique des processus (SPC) est utilisé par les fabricants de carreaux à chaque étape pour surveiller divers paramètres de traitement. Les procédures SPC sont mises en œuvre manuellement et nécessitent un nombre suffisant de ressources humaines expérimentées pour identifier les carreaux défectueux d'un lot de carreaux. L'inspection manuelle donne également une faible précision de détection des défauts en raison d'erreurs humaines et d'un environnement difficile. Compte tenu de ces inconvénients, dans cet article, un procédé automatisé de détection de défauts est proposé qui est basé sur le traitement d'image et l'opération morphologique pour assurer la qualité et le niveau des carreaux. Le procédé proposé redimensionne et convertit l'image RVB d'entrée en image en niveaux de gris et supprime tous les artefacts bruyants possibles. Un algorithme de détection de bord est appliqué sur l'image en niveaux de gris pour améliorer les bords représentant les fissures. Ensuite, des opérations morphologiques d'érosion et de dilatation sont appliquées, une à la fois, pour obtenir deux images intermédiaires. Enfin, les bords sont détectés en soustrayant l'image intermédiaire érodée de l'image intermédiaire dilatée. Pour la détection, l'algorithme proposé ne nécessite aucune image de référence distincte. L'algorithme est testé sur un ensemble d'images de soixante différentes images de tuiles défectueuses et a atteint une précision de détection moyenne de 92 %.Translated Description (Spanish)
En la industria de fabricación de baldosas cerámicas, las baldosas se fabrican a gran escala, lo que hace que sea más difícil garantizar la calidad de cada baldosa de acuerdo con los estándares establecidos. En su mayoría, los fabricantes de azulejos utilizan el Control Estadístico de Procesos (SPC) en cada paso para monitorear varios parámetros de procesamiento. Los procedimientos de SPC se implementan manualmente y requieren un número suficiente de recursos humanos experimentados para identificar las baldosas defectuosas de un lote de baldosas. La inspección manual también proporciona una baja precisión en la detección de defectos debido a errores humanos y entornos difíciles. Teniendo en cuenta estos inconvenientes, en este documento se propone un método automatizado de detección de defectos que se basa en el procesamiento de imágenes y la operación morfológica para garantizar la calidad y el estándar de las baldosas. El método propuesto cambia el tamaño y convierte la imagen RGB de entrada en una imagen en escala de grises y elimina cualquier posible artefacto ruidoso. Se aplica un algoritmo de detección de bordes en la imagen en escala de grises para mejorar los bordes que representan las grietas. Posteriormente, se aplican operaciones de erosión morfológica y dilatación, una a la vez, para obtener dos imágenes intermedias. Finalmente, los bordes se detectan restando la imagen intermedia erosionada de la imagen intermedia dilatada. Para la detección, el algoritmo propuesto no requiere ninguna imagen de referencia separada. El algoritmo se prueba en un conjunto de imágenes de sesenta imágenes de mosaico defectuosas diferentes y alcanzó una precisión de detección promedio del 92%.Files
604.pdf
Files
(1.8 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:091495dbf78aafae27e6a82ba6c2a7f1
|
1.8 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نهج جديد للكشف عن تصدع بلاط السيراميك باستخدام العمليات المورفولوجية
- Translated title (French)
- Une nouvelle approche de la détection des fissures de carreaux de céramique à l'aide d'opérations morphologiques
- Translated title (Spanish)
- Un nuevo enfoque de detección de grietas en baldosas cerámicas utilizando operaciones morfológicas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4225746160
- DOI
- 10.22581/muet1982.2202.14