[發明專利]一種基于閾值分割的電子煙零件表面缺陷檢測方法

在審

• 申請號: 202010113034.7
• 申請日: 2020-02-24
• 公開（公告）號: CN111369502A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 陳豪杰;馮興隆
• 申請（專利權）人: 廈門攸信信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/136;G06K9/32;G06K9/34;G01N21/88
• 代理公司: 廈門仕誠聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 35227
• 代理人: 樂珠秀

本發明提供一種基于閾值分割的電子煙零件表面缺陷檢測方法，該方法包括以下步驟：通過工業相機采集電子煙零件圖片數據；圈定需要處理的電子煙零件的ROI區域；對電子煙零件的ROI區域進行閾值分割，得出相應閾值區間的所占比例；根據相應閾值區間的所占比例計算出電子煙零件表面貼膠水部分所占比例；根據貼膠水部分所占比例對零件是否合格進行判定。本發明可以提升電子煙零件表面缺陷檢測的快速性、準確性、穩定性，并且能夠減少大量人力資源，降低成本。

技術領域

本發明屬于機器視覺領域，具體涉及一種基于閾值分割的電子煙零件表面缺陷檢測方法。

背景技術

機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支，在工業自動化生產中，發揮著越來越重要的作用。用機器視覺來對零件進行缺陷檢測，是企業智能制造的趨勢所在。

電子煙零件點膠后會存在膠量不足的情況，從而使得產品存在缺陷，傳統均采用人工方式對電子煙表面進行缺陷檢測，雖然可以基本滿足生產要求，但這種檢測工作十分枯燥，工人在長時間的枯燥工作中，難以保持注意力的集中，因此會出現失誤。另外，對于傳統的方式，工人只能通過肉眼看到的零件表面貼膠水的面積來估算其占比，這種估算本身就存在一定誤差。據統計，產線的工人采用傳統方式進行零件缺陷檢測的正確率不超過95％，準確率相對較低且浪費大量人力資源。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于閾值分割的電子煙零件表面缺陷檢測方法。

本發明要解決的是現有人工電子煙零件表面檢測準確率低、浪費人力成本的問題。

為實現本發明的目的，本發明采用的技術方案是：

一種基于閾值分割的電子煙零件表面缺陷檢測方法，包括以下步驟：

步驟1：通過工業相機采集電子煙零件圖片數據；

步驟2：圈定需要處理的電子煙零件的ROI區域；

步驟3：對電子煙零件的ROI區域進行閾值分割，得出相應閾值區間的所占比例；

步驟4：根據相應閾值區間的所占比例計算出電子煙零件表面貼膠水部分所占比例；

步驟5：根據貼膠水部分所占比例對零件是否合格進行判定；若貼膠水部分占比50％以上為合格，否則不合格。

進一步的，所述步驟1的通過工業相機采集電子煙零件圖片數據包括：

步驟1.1：采集沒有貼膠水的電子煙零件圖片；

步驟1.2：采集已經貼過膠水的電子煙零件圖片。

優選的，所述ROI區域為矩形區域，所述步驟2主要通過圖像濾波、圖像二值化處理、邊緣檢測、輪廓提取、添加輪廓外接矩形進而圈定需要處理的電子煙零件的ROI區域。

進一步的，所述步驟3包括：

步驟3.1：對沒有貼膠水的電子煙零件的ROI區域進行閾值分割，計算得出沒有貼膠水的電子煙零件的閾值區間所占的比例k；

步驟3.2：對已經貼過膠水的電子煙零件的ROI區域進行閾值分割，計算得出已經貼過膠水的電子煙零件的閾值區間所占的比例U。

進一步的，所述步驟3.1的具體步驟如下：

步驟3.1.1：提取并計算ROI區域中像素值在35以下的像素總數量，記為a；

步驟3.1.2：提取并計算ROI區域中像素值在180以上的像素總數量，記為b；

步驟3.1.3：提取并計算ROI區域中所有像素值的數量，記為c；

步驟3.1.4：計算得出沒有貼膠水的電子煙零件的閾值區間所占的比例k；其計算公式為：k＝(a+b)/c。