[發明專利]一種基于機器視覺的軸承鋼珠零件檢測方法

在審

• 申請號: 202010564947.0
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111815575A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 產思賢;胡超群;周小龍;陳小佳;陳勝勇
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/20;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/90
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種基于機器視覺的軸承鋼珠零件檢測方法，其特征在于，所述檢測方法包括以下步驟：

第一步、鋼珠圓形度檢測，過程如下：

1.1)圖像預處理：使用高斯濾波對輸入圖像進行預處理，去除圖像中的高頻信號；

1.2)獲取鋼珠輪廓：通過灰度轉換、閾值分割等方法將圖像進行轉化，使得后續算法更容易辨別圖像信息；經過這一步，系統會得到若干閉合的邊緣輪廓；

1.3)篩選邊緣輪廓：為了能得到較好的檢測邊緣，采用了三個篩選條件：輪廓像素域檢測、橢圓擬合檢測和圓形度檢測，輪廓像素域檢測是統計每個輪廓的像素面積；由于鋼珠的圓形輪廓會在成像后會形成近似于圓形的橢圓，所以進行橢圓擬合，可以有效的排除噪聲干擾；最后在得到鋼珠的邊緣輪廓信息后，對橢圓進行圓形度檢測，這一步的目的是為了檢測鋼珠的外形是否符合生產規范；

第二步、零件劃痕檢測，過程如下：

2.1)零件側面劃痕檢測：使用邊緣檢測方法對零件側面劃痕進行檢測，首先確定圖像中的邊緣像素，然后把這些像素連接在一起，從而構成所需的區域邊界；

2.2)零件正面劃痕檢測：由于正面的邊緣信息太多，會對分類結結果造成嚴重的影響，采用剔除冗余邊緣信息方法，去除圖像中的高頻信號。

2.如權利要求1所述的一種基于機器視覺的軸承鋼珠零件檢測方法，其特征在于，所述2.1)中，圖像邊緣是表示圖像中一個區域和另一個區域的開始，圖像中相鄰之間的像素的集合就構成了圖像的邊緣，所以，圖像的邊緣可以理解成圖像的灰度發生空間突變的像素的集合，圖像邊緣有兩個重要的概念：方向和梯度，沿著邊緣方向的像素變化比較平順，而垂直于邊緣方向的像素變化比較劇烈，因此根據這個特點，通常會用一階和二階導數來進行邊緣檢測，所以，一幅圖像中的邊緣檢測是可以通過對灰度值求導來進行確定的，而導數的運算可以通過微分算子進行。

3.如權利要求1或2所述的一種基于機器視覺的軸承鋼珠零件檢測方法，其特征在于，所述2.2)的步驟如下：

2.2.1)用平滑濾波對圖像進行預處理，去除圖像中的高頻信號；

2.2.2)采用邊緣檢測的方法檢測圖像邊緣信息并提取圖像的閉合輪廓；

2.2.3)使用橢圓擬合方法對輪廓進行橢圓擬合，之所以要進行橢圓擬合是因為本發明所要提取的目標區域是一個圓環；

2.2.4)根據圖像的固定信息，選取合適的閾值，對得到的橢圓輪廓進行篩選，得到圓環的區域的內圓和外圓輪廓，最后采用圖像相減的方法，得到所要提取的目標區域。