[發明專利]一種基于計算機視覺的金屬工件加工面缺陷檢測方法在審
| 申請號: | 202010950104.4 | 申請日: | 2020-09-11 |
| 公開(公告)號: | CN112102278A | 公開(公告)日: | 2020-12-18 |
| 發明(設計)人: | 林麗媛;吉書林;王穎;陳靜瑜;郭羽;申川 | 申請(專利權)人: | 天津科技大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T5/30;G06T5/00;G06T7/13;G06T7/62;G01N21/95;G01N21/88 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 300222 天津市河西區大沽*** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 計算機 視覺 金屬 工件 加工 缺陷 檢測 方法 | ||
1.一種基于計算機視覺技術的金屬工件加工面缺陷檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一,采集工件加工面的圖像:將工件加工面朝上,使用測量臺的夾鉗固定工件,令其保持靜止,將藍色碗型光源置于工件上方并且固定,將CCD工業相機置于藍色碗型光源上方,沿垂直方向對工件加工面進行拍照,將采集到的圖像數字化傳輸到計算機中,進行之后的預處理操作;
步驟二,對步驟一中的數字化圖像進行預處理;
步驟三,對預處理之后的圖像進行缺陷分類,分為砂眼、存在劃痕、存在磕碰傷痕。
步驟四,對缺陷類別不同的工件圖像進行不同的缺陷檢測處理,獲得其缺陷的大小、形狀等屬性。
步驟五,缺陷合格判定。
2.如權利要求1所述的一種基于計算機視覺技術的金屬工件加工面缺陷檢測方法,其特征在于,步驟一中圖片采集的環境為暗室,步驟一中的圖像采集裝置中,光源與工件和相機處于同一垂直直線上,光源采用藍色碗型光源。
3.如權利要求1所述的一種基于計算機視覺技術的金屬工件加工面缺陷檢測方法,其特征在于,所述預處理主要包括圖像二值化,圖像濾波以及提取圖像ROI區域。
4.如權利要求3所述的一種基于計算機視覺技術的金屬工件加工面缺陷檢測方法,其特征在于,所述的提取圖像ROI區域過程,利用霍夫曼圓檢測檢測出圓心坐標,按照工件尺寸,在原圖中繪制內圓,在與原圖相同尺寸純白圖像上繪制外圓,與原圖進行一次像素域減法,得到僅包含待檢測環形工件加工面圖像。
5.如權利要求1所述的一種基于計算機視覺技術的金屬工件加工面缺陷檢測方法,其特征在于,所述的缺陷分類過程,對預處理之后的圖像進行邊緣提取并進行凸包檢測,若檢測到凸包,則缺陷類別為磕碰傷痕,并進行之后的磕碰傷痕的缺陷檢測處理,若沒有檢測到凸包,則類別為劃痕和砂眼,并進行之后的劃痕和砂眼的缺陷檢測處理。
6.如權利要求1所述的一種基于計算機視覺技術的金屬工件加工面缺陷檢測方法,其特征在于,所述的劃痕,砂眼缺陷檢測處理,經過圖像閾值分割初步提取特征,再經過形態學處理,對圖像進行先腐蝕再膨脹的閉運算操作,去除噪聲點,最后通過連通域面積計算,得到缺陷的大小。
7.如權利要求1所述的一種基于計算機視覺技術的金屬工件加工面缺陷檢測方法,其特征在于,所述的磕碰傷痕缺陷檢測處理,經過圖像閾值分割初步提取特征,再經過Canny邊緣檢測算法,提取圖像邊緣信息,對圖像進行形態學運算和凸包檢測操作,得到僅包含磕碰傷痕信息的圖像。最后通過連通域面積計算,得到缺陷的大小。
8.如權利要求1所述的一種基于計算機視覺技術的金屬工件加工面缺陷檢測方法,其特征在于,所述缺陷合格判定方法,通過工件內心圓實際面積和實際應用時判斷工件為不合格工件的缺陷面積的比值,與圖像中工件內心圓所占的像素值面積與檢測得到的缺陷所占的比值的比較,判斷正在檢測工件的工件是否合格。
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