[發明專利]一種鑄件打磨質量檢測方法、裝置及其使用方法

有效

• 申請號: 201810898924.6
• 申請日: 2018-08-08
• 公開（公告）號: CN109115785B
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 張輝;梁志聰;劉理;鄧廣;鐘杭
• 申請（專利權）人: 長沙理工大學;湖南愛米家智能科技有限公司
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88
• 代理公司: 深圳市興科達知識產權代理有限公司 44260
• 代理人: 王翀;賈慶

1.一種鑄件打磨質量檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

第一步、對鑄件拍照得到鑄件圖像，然后對鑄件圖像進行預處理，去除采集圖像中不可逆的干擾；

去除采集圖像中不可逆的干擾的方法如下：

步驟一：對鑄件圖像的每一個像素點當前灰度值Z_xy，奇數模板中的最小灰度級Z_min，最大灰度級Z_max；計算B₁＝Z_xy-Z_min，B₂＝Z_xy-Z_max，目的是與最小、最大灰度級比較，看其灰度值是否滿足在在最小最大灰度級之間，即是否滿足條件B₁＞0且B₂＜0，若滿足則保留其原有的灰度值，則Z_xy值保持不變；否則，進行步驟二；其中Z_xy表示圖像中第y行第x列個像素點的灰度值，B₁表示Z_xy與Z_min的差值；B₂表示Z_xy與Z_max的差值；

步驟二：計算對奇數模板內的灰度級中值Z_med與最小灰度級Z_min和最大灰度級Z_max之間比較，即A₁＝Z_med-Z_min，A₂＝Z_med-Z_max；當A₁＞0且A₂＜0且窗口尺寸允許在的最佳范圍內即≤S_max，則Z_xy＝Z_med；如果A₁＜0或A₂＞0，且窗口尺寸＝S_max，則Z_xy灰度級會等于奇數模板采集像素點的灰度級計算出的灰度均值Z_mea，即Z_xy＝Z_mea；如果A₁≤0或A₂≥0，且窗口尺寸＜S_max，則增大窗口模板，然后再重復進行步驟一；S_max表示最大窗口尺寸；

步驟三、然后通過改進的局部均值濾波算法處理鑄件圖像：

建立過濾器模板，過濾器模板大小是鑄件圖像尺寸的二十分之一，過濾器模板執行的計算是：將過濾器模板里選中的灰度值必須為相差30個灰度值之內的像素，要求所選中的灰度值之間計算平均灰度值，并替換所對應計算的灰度值位置；即假設鑄件圖像的尺寸大小為a×a，選取的過濾器模板大小為1/20的a×a的尺寸，在模板中得到了c₁,c₂,c₃,c₄,c₅,c₆的6個灰度值，其中c₂,c₅,c₆的3個灰度值差異在30個灰度值之間；因此，需要計算c₂,c₅,c₆的3個灰度值的平均值并將替換到c₂,c₅,c₆所在的灰度值位置，其余c₁,c₃,c₄灰度值不作處理，模板不重疊滑動，逐一將每一個可處理的像素進行上述的均值處理，最終將局部各個區域平滑；

第二步、執行鑄件圖像的銳化處理，增強鑄件圖像的輪廓信息，提高鑄件缺陷表面輪廓的邊緣特征，銳化處理步驟如下：

2.1對鑄件圖像進行灰度處理后使用濾波器模板[-1,-1,-1；-1,8,-1；-1,-1,-1]，進行拉普拉斯操作，加強圖像的邊緣輪廓信息，設定為圖A；

2.2對鑄件圖像的原圖進行Sobel梯度操作，垂直梯度模板是[-1,-2,-1；0,0,0；1,2,1]，水平梯度模板是[-1,0,1；-2,0,2；-1,0,1]，得到Sobel梯度處理的梯度圖像，設定為圖B；

2.3對圖B使用5×5的均值濾波平滑Sobel梯度圖像；

2.4對圖A、B兩個圖像進行點乘，并且將點乘的圖像與鑄件圖像的原圖像相結合，獲取一副銳化處理的圖像，設定為圖C；

2.5將圖C進行冪率變換，擴展圖像的灰度范圍，改善畫質，使圖像的顯示效果更加清晰，最終可以得到鑄件表面缺陷銳化處理的圖像，表面缺陷特征得到增強；

第三步、缺陷區域進行識別：將第二步最終獲取的鑄件圖像進行灰度化處理，而此時選擇一個合適的灰度值作為閾值，合適的灰度值的基準是可以把缺陷區域和背景區域劃分開來的一個灰度值作為閾值，圖像中大于閾值的灰度值都賦予255的灰度值即為白色部分，小于該閾值的灰度值都賦予0的灰度值即為黑色部分，把圖像劃分成只有黑白兩色的二值圖像，從而可以將背景和缺陷的兩區域分割開來，實現缺陷區域定位，得到標記的缺陷特征區域；

合適的灰度值選取方法如下：

3.1對已經灰度化處理的鑄件圖像獲取其灰度直方圖，灰度直方圖中橫坐標是像素值，縱坐標是像素值點數目，這是一個統計圖；

3.2是分析所述灰度直方圖，采取的分析方法是基于灰度直方圖的閾值分割方法；尋找灰度直方圖中灰度閾值中出現頻率最高的兩閾值，然后選擇出現頻率最高的兩閾值中出現頻率較低閾值作為合適的灰度值，即分割閾值。