[發明專利]一種既有弧形邊又有直線邊的材料輪廓缺陷檢測方法有效
| 申請號: | 201710888019.8 | 申請日: | 2017-09-27 |
| 公開(公告)號: | CN107680086B | 公開(公告)日: | 2020-10-23 |
| 發明(設計)人: | 劉永;劉城作;陳祥;劉笑寒;張靜;劉娟秀;倪光明;杜曉輝;劉霖 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司: | 電子科技大學專利中心 51203 | 代理人: | 甘茂 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 既有 弧形 直線 材料 輪廓 缺陷 檢測 方法 | ||
1.一種既有弧形邊又有直線邊的材料輪廓缺陷檢測方法,該方法包括:
步驟1:獲取帶弧形區域磁性材料正面灰度圖像,并對得到的灰度圖像進行二值化;
步驟2:提取圖像的邊緣輪廓;
步驟2.1:用一個高斯濾波器平滑輸入圖像,得到平滑后的圖像:
fs2(x,y)=G(x,y)*f2(x,y);
其中,f2(x,y)表示輸入圖像,即步驟1獲得的二值圖像,fs2(x,y)表示對輸入圖像平滑后的圖像,G(x,y)表示高斯函數,(x,y)表示磁性材料表面圖像中的像素坐標值,σ2表示高斯函數G(x,y)的方差,“*”表示卷積;
步驟2.2:根據平滑后的圖像,計算提取梯度幅值圖像和梯度角度圖像:
其中,M2(x,y)表示梯度幅值圖像,α2(x,y)表示梯度角度圖像,表示平滑后的圖像fs2(x,y)在x方向的偏導數,表示平滑后的圖像fs2(x,y)在y方向的偏導數;
步驟2.3:采用非極大值對梯度幅值圖像M2(x,y)進行抑制:首先,令d1,d2,d3、d4分別表示四個基本邊緣方向:水平方向0°、水平方向-45°、垂直方向90°、垂直方向45°;然后尋找最接近α2(x,y)的dk(k=1,2,3,4);最后,如果M2(x,y)的值小于沿dk方向的兩個鄰居值之一,則令gN2(x,y)=0,否則,令gN2(x,y)=M2(x,y),這里gN2(x,y)表示非極大值抑制后的圖像,N表示非極大值抑制;
步驟2.4:用雙閾值處理來檢測非極大值抑制后的圖像gN2(x,y)的邊緣:
其中,TH2表示高閾值,TL2表示低閾值,gNH2(x,y)表示圖像gN2(x,y)經過高閾值TH2分割后的圖像,gNL2(x,y)表示gN2(x,y)經過低閾值TL2分割后的圖像;
步驟2.5:對步驟2.4獲得的圖像以gNH2(x,y)為基礎,以gNL2(x,y)為補充來連接圖像的邊緣;
(a)對圖像gNH2(x,y)進行掃描,當遇到一個非零灰度的像素p(x,y)時,跟蹤以p(x,y)為開始點的輪廓線,直到輪廓線的終點q(x,y);
(b)考察圖像gNL2(x,y)與圖像gNH2(x,y)中q(x,y)點位置對應的點s(x,y)的8鄰近區域;如果在s(x,y)點的8臨近區域中有非零像素存在,則將該像素點包括到圖像gNH2(x,y)中,作為輪廓點r(x,y)點;從r(x,y)點開始,返回步驟(a),直到我們在圖像gNL2(x,y)和圖像gNH2(x,y)中都無法繼續為止;
(c)當完成對包含p(x,y)的輪廓線之后,將這條輪廓線標記為已經訪問;返回步驟(a),尋找下一條輪廓線;直到圖像gNH2(x,y)中找不到新輪廓線為止,得到用Canny邊緣檢測形成最終的輸出圖像g2(x,y);
步驟3:將步驟2提取的邊緣輪廓分為直線輪廓和曲線輪廓兩部分;
步驟4:直線輪廓部分采用凸包的檢測方法,判斷是否存在缺陷;
步驟4.1:用直線段將步驟3得到直線輪廓部分兩個端點相連得到一個封閉的輪廓;并對輪廓進行孔洞填充,將其作為圖像A;
步驟4.2:對圖像A其凸包,再對凸包的輪廓進行孔洞填充,將其作為圖像B;
步驟4.3:對圖像A與圖像B求差值;
步驟4.4:對步驟4.3中得到的差值圖像進行開運算,得到結果圖,根據結果圖判斷直邊是否存在缺陷;
步驟5:曲線輪廓部分通過輪廓上的點到弧形兩個頂點所連接的直線的距離以及與兩個頂點形成夾角的余弦值,判斷是否存在缺陷;
步驟5.1:將步驟3中得到的曲線部分兩個端點相連,并計算輪廓上每個點到兩個端點相連的直線的距離d;
步驟5.2:計算輪廓上每個點與兩個端點所形成夾角的余弦值cosθ;
步驟5.3:對輪廓上的每個點所求得的距離和余弦值與沒有缺陷的標準圖像上相應位置的點的距離d和余弦值cosθ做比較,若距離d與余弦值cosθ與標準值的差值均大于一定的閾值,則該處存在缺陷。
2.如權利要求1所述的一種既有弧形邊又有直線邊的材料輪廓缺陷檢測方法,其特征在于該方法用于元寶形磁性材料的輪廓缺陷檢測。
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