[發(fā)明專利]一種轉(zhuǎn)子繞線圖像合格性檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810287072.7
• 申請(qǐng)日: 2018-04-03
• 公開（公告）號(hào): CN108765365A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張小國(guó);燕松;朱亞旋;何榮開
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/41;G06T7/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

本發(fā)明公開了一種轉(zhuǎn)子繞線圖像合格性檢測(cè)方法，包括如下步驟：(1)采集轉(zhuǎn)子繞線待檢測(cè)部位圖像，對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理；(2)對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，計(jì)算連通區(qū)域面積；(3)基于紋理特征對(duì)二值化圖像進(jìn)行定量描述；(4)基于紋理特征，通過歐氏距離或巴氏距離在模板圖像中選取合適的匹配模板，最后對(duì)其進(jìn)行基于矩特征的相似度匹配；本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，可以快速準(zhǔn)確可靠地在線檢測(cè)轉(zhuǎn)子繞線的合格性，有利于下一道工序的生產(chǎn)，且適用于長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)工作的惡劣生產(chǎn)環(huán)境。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理與視覺檢測(cè)方法，尤其涉及一種基于四步法的用于轉(zhuǎn)子繞線圖像合格性檢測(cè)的方法。

背景技術(shù)

隨著工業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展，轉(zhuǎn)子繞線件的需求量與日俱增。轉(zhuǎn)子繞線件在經(jīng)過繞線機(jī)繞線后，出現(xiàn)了各種形態(tài)，如漏線、斷線、畸形、正常等，而目前針對(duì)轉(zhuǎn)子繞線件的合格性檢測(cè)，生產(chǎn)線上普遍常采用的方法是人工肉眼檢查，在復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境下，該方法存在效率低下且隨著工作時(shí)間的增加，肉眼檢查易出現(xiàn)疲勞損傷，從而導(dǎo)致漏檢或者錯(cuò)檢等狀況，主觀因素過大，不利于批量化生產(chǎn)。隨著相機(jī)生產(chǎn)技術(shù)與圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展提升，通過機(jī)器視覺和圖像處理的方法可以避免上述問題的發(fā)生。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的繞線件合格性檢測(cè)問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于四步法的轉(zhuǎn)子繞線圖像合格性檢測(cè)方法，用于實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)實(shí)踐中電機(jī)轉(zhuǎn)子繞線合格性的快速準(zhǔn)確檢測(cè)。

技術(shù)方案：一種轉(zhuǎn)子繞線圖像合格性檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)采集轉(zhuǎn)子繞線待檢測(cè)部位圖像，對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理；

(2)對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，計(jì)算連通區(qū)域面積；

(3)基于紋理特征對(duì)二值化圖像進(jìn)行定量描述；

(4)基于紋理特征，通過計(jì)算歐氏距離或巴氏距離在模板圖像中選取合適的匹配模板，最后對(duì)其進(jìn)行基于矩特征的相似度匹配。

所述步驟(1)包括如下內(nèi)容：

(1.1)利用工業(yè)相機(jī)采集轉(zhuǎn)子繞線圖像，快速定位截取待檢測(cè)區(qū)域。

(1.2)針對(duì)采集的待檢測(cè)區(qū)域圖像，進(jìn)行灰度化、中值濾波處理。

所述步驟(2)包括如下內(nèi)容：

(2.1)針對(duì)預(yù)處理后的待檢測(cè)圖像，利用迭代法計(jì)算圖像閾值；

(2.2)利用計(jì)算得到的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理；

(2.3)結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)對(duì)二值化圖像進(jìn)行一些微調(diào)整，得到完整清晰的繞線二值化圖像，例如結(jié)合掛鉤與噪點(diǎn)分布，在二值化圖像上直接賦為黑。

(2.4)計(jì)算完整連通區(qū)域面積，進(jìn)行面積機(jī)制判斷，其中面積機(jī)制閾值通過采集1000-5000張樣本統(tǒng)計(jì)得到。

所述步驟(3)包括如下內(nèi)容：

生成關(guān)聯(lián)的灰度共生矩陣，將灰度等級(jí)劃分為16個(gè)等級(jí)，通過統(tǒng)計(jì)記錄水平方向上的熵和能量、對(duì)比度、反差指標(biāo)信息，得到關(guān)于繞線部分的紋理信息，選取熵和對(duì)比度指標(biāo)，設(shè)定合理的閾值，其中閾值大小需在采集1000-5000張樣本統(tǒng)計(jì)得到。

所述步驟(4)包括如下內(nèi)容

(4.1)選取8-12張合適的各種形態(tài)轉(zhuǎn)子繞線圖像作為匹配模板庫；

(4.2)基于紋理特征，通過計(jì)算待測(cè)圖像與模板圖像的歐氏距離或巴氏距離，在模板圖像中選取合適的匹配模板；

(4.3)與選擇好的匹配模板進(jìn)行基于矩特征的相似度匹配，統(tǒng)計(jì)與模板匹配的相似度信息，取其均值。

(4.4)進(jìn)行相似度機(jī)制檢測(cè)判斷，其中相似度機(jī)制閾值通過采集1000-5000張樣本統(tǒng)計(jì)得到