[發明專利]基于計算機視覺的彈殼表面缺陷自動檢測方法

在審

• 申請號: 201611163794.9
• 申請日: 2016-12-09
• 公開（公告）號: CN108615039A
• 公開（公告）日: 2018-10-02
• 發明（設計）人: 梁鵬;郝剛;鄭振興
• 申請（專利權）人: 廣東技術師范學院
• 主分類號: G06K9/40
• 分類號: G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62;G06T5/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提出一種基于計算機視覺的彈殼表面缺陷自動檢測方法，包括以下步驟：S1，圖像獲取：采用基于線陣相機的方式采集圖像；S2，圖像處理：對彈殼圖像進行處理，獲取缺陷區域的特征；S3，缺陷識別：根據計算得到缺陷特征使用支持向量機算法進行識別。本發明方案使用計算機視覺，無需人為干預，減少了工人注意力不集中導致的漏檢；此外，使用支持向量機實現缺陷分類，不僅實現了缺陷檢測，還針對缺陷的類型對有缺陷的彈殼實現了分揀。

技術領域

本發明涉及表面缺陷檢測領域，具體涉及一種基于計算機視覺的彈殼表面缺陷自動檢測方法。

背景技術

機器視覺是一門涉及人工智能、神經生物學、心里物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多鄰域的交叉學科。機器視覺主要利用計算機來模擬人或再現與人類視覺有關的某些智能行為，從客觀事物的圖像中提取信息進行處理，并加以理解，最終用于實際檢測和控制。主要應用如工業檢測、工業探傷、精密測控、自動生產線、郵政自動化、糧食選優、顯微醫學操作以及各種危險場合工作的機器人等。

缺陷檢測通常是指對物品表面缺陷的檢測，表面缺陷檢測是采用先進的機器視覺檢測技術，對工件表面的斑點、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進行檢測。在彈殼生產過程中，由于沖壓設備、加工工藝、原材料及化學成分等因素的影響，導致彈殼外觀出現表面線痕、油漬、缺口、尺寸偏差等缺陷。從槍彈誕生到目前為止，槍彈外觀品質檢測方式基本上還是依靠手工測量和目視檢測這種傳統的檢測方法。然而長時間的手工測量和目視檢測勞動強度大，需要檢測工人注意力高度集中，易發生漏檢測情況。

發明內容

本發明目的在于克服現有的彈殼生產過程中，手工測量和目視檢測勞動強度大，需要檢測工人注意力高度集中，易發生漏檢測情況的問題。本發明提供一種基于計算機視覺的彈殼表面缺陷自動檢測方法，通過使用線陣相機快速實現彈殼圖像的獲取，使用圖像處理技術獲取彈殼表面缺陷及表示特征，使用支持向量機實現缺陷分類。

為解決上述技術問題，本發明采用如下的技術方案：一種基于計算機視覺的彈殼表面缺陷自動檢測方法，包括以下步驟：

S1，圖像獲取：采用基于線陣相機的方式采集圖像；

S2，圖像處理：對彈殼圖像進行處理，獲取缺陷區域的特征；

S3，缺陷識別：根據計算得到缺陷特征使用支持向量機算法進行識別。

本發明的基于計算機視覺的彈殼表面缺陷自動檢測方法的步驟S2中，所述圖像處理包括：S21圖像二值化、S22圖像去噪聲、S23圖像像素級邊緣檢測、S24缺陷特征提取，其中：

S21，二值化：將彩色圖像變為黑白圖像并實現前景與背景的分割；

S22，圖像去噪聲：去除圖像中目標彈殼周圍的噪聲；

S23，圖像像素級邊緣檢測：檢測出圖像中目標彈殼的邊緣；

S24，缺陷特征提取：提取出圖像中缺陷的特征。

本發明的基于計算機視覺的彈殼表面缺陷自動檢測方法的步驟S3中，所述圖像識別使用基于支持向量機的缺陷識別方法。

本發明的有益效果在于，對比手工測量和目視檢測方法，本發明方案使用計算機視覺，無需人為干預，減少了工人注意力不集中導致的漏檢；此外，使用支持向量機實現缺陷分類，不僅實現了缺陷檢測，還針對缺陷的類型對有缺陷的彈殼實現了分揀，減輕了后續再加工的分揀壓力。

附圖說明

圖1是本發明的一種實施例的方法流程圖。

圖2是本發明實施例中步驟S2圖像處理的方法流程圖。

具體實施方式