[發明專利]基于計算機視覺的齒輪缺陷檢測方法和系統

有效

• 申請號: 202210346775.9
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114723701B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 伏躍文;謝璐璐
• 申請（專利權）人: 廈門力和行自動化有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/62;G06V10/762;G06V10/764
• 代理公司: 北京方舟長風知識產權代理事務所(普通合伙) 16077
• 代理人: 賈年龍

1.一種基于計算機視覺的齒輪缺陷檢測方法，其特征在于，該方法包括：獲得齒槽區域的齒槽灰度圖像，所述齒槽灰度圖像包括齒輪和齒根處陰影區域；根據預設灰度閾值，將齒槽灰度圖像的像素點劃分為高亮像素點和陰影像素點；對高亮像素點進行聚類，獲得多個高亮區域及其面積；

對齒槽灰度圖像進行邊緣檢測得到齒輪的齒線和陰影區域的邊緣線；獲得所述齒線和陰影區域的邊緣線的像素點之間的最短距離，以最短距離的均值作為陰影區域的平均寬度，同時得到其寬度的方差；根據齒槽灰度圖像中齒槽區域的面積、各高亮區域的面積、陰影區域的平均寬度和方差獲得光源角度調節目標函數；根據光源角度調節目標函數調節光源，當目標函數取得最小值時獲得最優齒槽灰度圖像；基于最優齒槽灰度圖像中的不屬于高亮區域的高亮像素點，選取預定數量的與鄰域像素點的差異程度大的像素點為疑似裂紋像素點；

利用預定數量的疑似裂紋像素點和不同的灰度梯度閾值將陰影區域的像素點進行分類；根據灰度梯度閾值對該灰度梯度閾值對應的同類像素點和其他像素點進行不同程度的增強；獲得增強后陰影區域中各類像素點與其他像素點的對比度，判斷相應類別的像素點是否為裂紋像素點；

所述光源角度調節目標函數具體為：對齒槽區域面積和多個高亮區域面積之和的差值、陰影區域的寬度均值和方差求和獲得光源角度調節目標函數。

2.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的齒輪缺陷檢測方法，其特征在于，所述對高亮像素點進行聚類具體包括：以齒槽灰度圖像的中心點為初始聚類中心點，其中聚類半徑為預設半徑，聚類密度為預設密度，聚類過程中聚類圓內只有高亮像素點；后續聚類過程中，直至所有聚類中心對應的聚類半徑內不再出現高亮像素點時，停止聚類獲得多個高亮區域；由于陰影區域可能存在裂紋造成陰影區域邊界處部分高亮像素點不滿足聚類條件，此部分高亮像素點為疑似裂紋像素點。

3.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的齒輪缺陷檢測方法，其特征在于，所述不同的灰度梯度閾值具體包括：設定初始灰度梯度閾值，根據陰影區域的像素點與疑似裂紋像素點的灰度梯度值對初始灰度梯度閾值進行更新；將初始灰度梯度閾值和更新得到的灰度梯度閾值按照升序的順序排列；依次得到初始灰度梯度閾值為第一閾值，第二個更新得到的灰度梯度閾值為第二閾值，直至陰影區域所有像素點都參與灰度梯度的分類，初始灰度梯度閾值停止更新。

4.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的齒輪缺陷檢測方法，其特征在于，利用預定數量的疑似裂紋像素點和不同的灰度梯度閾值將陰影區域的像素點進行分類包括：選擇與鄰域像素點梯度最大的疑似裂紋像素點作為起始點，獲得鄰域內像素點與疑似像素點的灰度梯度，小于第一閾值的像素點為同一類像素點；疑似裂紋像素點鄰域向陰影區域移動，進入陰影區域后鄰域內像素點灰度梯度小于第一閾值的像素點作為下一個鄰域中心像素點；利用第二閾值對不滿足第一灰度閾值的陰影區域像素點進行分類；持續按照預設灰度梯度閾值的順序選擇灰度梯度閾值對陰影區域像素點進行分類，直至陰影區域像素點都參與灰度梯度分類時停止分類。

5.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的齒輪缺陷檢測方法，其特征在于，所述根據灰度梯度閾值對該灰度梯度閾值對應的陰影區域同類的像素點和其他像素點進行不同程度的增強之前還包括建立圖像增強模型，具體為：

其中，Z表示增強后的齒槽灰度圖像；M_V表示各灰度梯度閾值進行歸一化后第V個灰度梯度閾值對應的增強系數；表示第V個灰度梯度閾值對應的同一類陰影區域像素點；表示除第V個灰度梯度閾值對應的同一類陰影區域像素點外陰影區域的其他像素點。

6.根據權利要求1所述的一種基于計算機視覺的齒輪缺陷檢測方法，其特征在于，所述獲得增強后各類陰影區域中像素點與陰影區域其他像素點的對比度，判斷其是否為裂紋像素點包括：獲得同類陰影區域像素點與陰影區域其他像素點的對比度，若大于預設對比度閾值，則該類像素點為裂紋像素點，對其位置進行標記；同理，判斷其他各類陰影區域像素點是否為裂紋像素點。