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[發明專利]基于布氏硬度的壓痕圖像識別方法及系統在審

專利信息
申請號: 201310395302.9 申請日: 2013-09-03
公開(公告)號: CN104422629A 公開(公告)日: 2015-03-18
發明(設計)人: 劉閣;吳速;楊長江;武劍;曹永超 申請(專利權)人: 北京時代之峰科技有限公司
主分類號: G01N3/42 分類號: G01N3/42;G06K9/00
代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127 代理人: 任默聞
地址: 100085 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 硬度 壓痕 圖像 識別 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明關于硬度的測量技術,特別是關于布氏硬度的測量技術,具體的講是基于布氏硬度的壓痕圖像識別方法及系統。

背景技術

硬度測量廣泛應用于工業生產、科學實驗和國家建設領域。硬度是材料機械性能和產品質量的重要指標之一,是固體材料抵抗形變、破壞的能力。物質的硬度值的大小不僅取決于材料本身,而且更取決于測量方法和測量條件。常規的硬度測量方法按照施加負荷的情況可分為靜負荷試驗方法和動負荷試驗方法二大類,其中靜負荷試驗方法是在靜負荷作用下使壓頭壓入材料來測定硬度,如布氏、維氏、洛氏、肖氏等硬度試驗方法;動負荷試驗方法是在動負荷作用下使壓頭沖擊材料來測定硬度,如沖擊布氏、沖擊肖氏試驗。

布氏硬度試驗是1900年由瑞典工程師J.A.Brinell發明的。該試驗方法是用一定直徑的淬火鋼球借助一定負荷壓入試件表面,通過測量表面壓痕的大小來表示布氏硬度值。關于壓痕的測量方式可以分為人工和半人工測量兩種方式。人工測量采用目測與手動調節位移相結合的方法,借助顯微目鏡分劃板移動試件,確定壓痕上下、左右邊緣的切線位置,分別讀取移動的位移大小作為壓痕寬度計算硬度。半人工測量則是明確壓痕大致區域后利用圖像處理對壓痕進行垂直、水平軸向范圍內的自動識別和測量。

上述傳統的測量方式中造成誤差的直接原因是由于人工視覺極易疲勞且受限于感觀認識差異。隨著工作時間的推移,工作效率漸低,誤差也會逐步增大。因此,測量得到的硬度值具有較大的誤差,準確性較低。

發明內容

為了解決現有技術中測量得到的硬度值具有較大的誤差,準確性較低的技術問題,本發明實施例提供了一種基于布氏硬度的壓痕圖像識別方法及系統,通過維氏硬度計的光路系統以及相機分別對布氏硬度試塊開展自動識別測量,通過粗定位將壓痕從不同復雜背景中剝離出來,再進行邊緣抑制提取,無效干擾的邊緣信息得到抑制,從而將壓痕輪廓邊界的主干邊緣保留下來,實現了對壓痕圖像的準確識別。

本發明的目的之一是,提供一種基于布氏硬度的壓痕圖像識別方法,所述的方法包括:通過維氏硬度計在布氏硬度試塊上壓出壓痕;通過相機獲取與所述的壓痕對應的壓痕圖像;對所述的壓痕圖像進行聚類粗定位,得到定位范圍;在所述的定位范圍內對所述的壓痕圖像進行邊緣抑制提取,得到提取的邊緣;根據所述的邊緣對所述的壓痕圖像進行輪廓擬合。

本發明的目的之一是,提供一種基于布氏硬度的壓痕圖像識別系統,所述的系統包括:維式硬度計,用于在布氏硬度試塊上壓出壓痕;相機,用于獲取與所述的壓痕對應的壓痕圖像;聚類粗定位裝置,用于對所述的壓痕圖像進行聚類粗定位,得到定位范圍;抑制提取裝置,用于在所述的定位范圍內對所述的壓痕圖像進行邊緣抑制提取,得到提取的邊緣;輪廓擬合裝置,用于根據所述的邊緣對所述的壓痕圖像進行輪廓擬合。

本發明的有益效果在于,提供了一種基于布氏硬度的壓痕圖像識別方法及系統,通過維氏硬度計的光路系統以及相機分別對布氏硬度試塊開展自動識別測量,通過粗定位將壓痕從不同復雜背景中剝離出來,再進行邊緣抑制提取,無效干擾的邊緣信息得到抑制,從而將壓痕輪廓邊界的主干邊緣保留下來,實現了對壓痕圖像的準確識別,具有比較好的自適應能力和魯棒性,解決了現有技術中測量得到的硬度值具有較大的誤差,準確性較低的技術問題。

為讓本發明的上述和其他目的、特征和優點能更明顯易懂,下文特舉較佳實施例,并配合所附圖式,作詳細說明如下。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案,下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例,對于本領域普通技術人員來講,在不付出創造性勞動的前提下,還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明實施例提供的一種基于布氏硬度的壓痕圖像識別方法的流程圖;

圖2為圖1中的步驟S103的具體流程圖;

圖3為圖2中的步驟S201的具體流程圖;

圖4為圖2中的步驟S205的具體流程圖;

圖5為圖1中的步驟S104的具體流程圖;

圖6為圖5中的步驟S502的具體流程圖;

圖7為本發明實施例提供的一種基于布氏硬度的壓痕圖像識別系統的結構框圖;

圖8為圖7中的聚類粗定位裝置300的結構框圖;

圖9為圖8中的融合模塊301的結構框圖;

圖10為圖8中的鄰近分析模塊305的結構框圖;

圖11為圖7中的抑制提取裝置400的結構框圖;

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