[發明專利]基于人眼視覺注意機制的鑄件缺陷識別方法

有效

• 申請號: 201710361324.1
• 申請日: 2017-05-19
• 公開（公告）號: CN107230203B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 周國新;應征;李文明
• 申請（專利權）人: 重慶立洋機電設備制造有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187
• 代理公司: 重慶志合專利事務所(普通合伙) 50210
• 代理人: 胡榮琿;代嬋

1.一種基于人眼視覺注意機制的鑄件缺陷識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)獲取鑄件射線圖像的動態序列；

2)確定鑄件射線圖像中的可疑缺陷區域：對圖像動態序列中的各幅鑄件射線圖像均進行圖像分割，將各幅鑄件射線圖像劃分成若干子區域，搜索各子區域內的峰值點，然后以各峰值點為中心在中心峰值點的N個鄰域方向上分別搜索離其最近的峰值點即為周邊峰值點，峰值點包括極大值點和極小值點，當中心峰值點選擇極大值點時，周邊峰值點選擇極小值點，當中心峰值點選擇極小值點時，周邊峰值點選擇極大值點，分別計算N個鄰域方向上的中央-周邊差Δf_i，將計算出來的各個鄰域方向上的中央-周邊差Δf_i分別與設定的中央-周邊差閾值T_i進行比較，如果Δf_i≥T_i，則將該鄰域方向上的周邊峰值點作為可疑缺陷區域的邊界參考點，根據得到的邊界參考點確定可疑缺陷區域，使邊界參考點位于可疑缺陷區域的邊界上或邊界內；

步驟2)根據鑄件、焊縫缺陷類型即區域型和線型類型選擇對應的圖像分割手段，圖像分割手段包括區域分割手段和線段分割手段，采用區域分割手段或線段分割手段對鑄件射線圖像進行圖像分割，當步驟2)采用區域分割手段對鑄件射線圖像進行圖像分割時，分割后的各子區域內的多個像素點呈縱橫排列的矩陣分布，當步驟2)采用線段分割手段對鑄件射線圖像進行圖像分割時，分割后的各子區域內的多個像素點呈直線分布；

步驟2)采用區域分割手段對鑄件射線圖像進行圖像分割時，將求得的邊界參考點外接一個矩形，將所有相連矩形進行合并，合并后的矩形區域即為可疑缺陷區域；

步驟2)采用線段分割手段對鑄件射線圖像進行圖像分割時，邊界參考點與中心峰值點之間為缺陷像素，將缺陷像素區域擴大作為待處理區域，將所有相連待處理區域進行合并，合并后的待處理區域即為可疑缺陷區域；

3)缺陷匹配：對圖像動態序列中的鑄件射線圖像進行特征點提取和特征點初步匹配，得到初步匹配點，將初步匹配點與可疑缺陷區域做對比，選出在可疑缺陷區域內的最終匹配點，即鑄件射線圖像中的缺陷點。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟2)中心峰值點的N個鄰域方向為該中心峰值點的8鄰域方向的部分或全部，1≤N≤8，8鄰域方向包括該中心峰值點的上、下、左、右4個鄰域方向以及中心峰值點對角線方向上的4個鄰域方向。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：當步驟2)采用區域分割手段對鑄件射線圖像進行圖像分割時，N為8，這8個鄰域方向為中心峰值點的上、下、左、右4個鄰域方向以及中心峰值點對角線方向上的4個鄰域方向，當步驟2)采用線段分割手段對鑄件射線圖像進行圖像分割時，N為2，這2個鄰域方向為中心峰值點的上、下2個鄰域方向或中心峰值點的左、右2個鄰域方向。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：中央-周邊差閾值T_i為T_i＝S_Δf+kσ_Δf，其中σ_Δf為中央-周邊差標準差，S_Δf為中央-周邊差平均值，k為常數，各子區域均對應同一中央-周邊差閾值T_i或分別對應有各自的中央-周邊差閾值T_i。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟3)對圖像動態序列中的鑄件射線圖像進行Harris角點提取和初步匹配，得到Harris初步匹配點集合，對圖像動態序列中的鑄件射線圖像進行SIFT特征提取和初步匹配，得到SIFT初步匹配點集合，將Harris初步匹配點集合與SIFT初步匹配點集合進行合并，得到初步匹配點集合，將初步匹配點集合與可疑缺陷區域做對比，選出在可疑缺陷區域內的最終匹配點。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于：引入RANSAC方法分別對Harris初步匹配點集合、SIFT初步匹配點集合進行優化，進一步剔除偽匹配點，校正匹配結果。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：利用缺陷定位方法求取最終匹配點的空間位置坐標，即為缺陷的空間位置坐標。