[發明專利]一種輪轂生產用機器視覺成像方法

在審

• 申請號: 202110648471.3
• 申請日: 2021-06-10
• 公開（公告）號: CN113505811A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 蔣亞明;劉小峰;朱梓清
• 申請（專利權）人: 常州理工科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/38;G06K9/40;G06K9/46
• 代理公司: 北京市惠誠律師事務所 11353
• 代理人: 毛圓

本發明公開了一種輪轂生產用機器視覺成像方法，包括以下步驟：S1、直方圖均衡化，使用灰度變換自動調整圖像對比度質量；S2、圖像濾波去噪,采用中值濾波作為非線性濾波技術，在保護圖像邊緣的同時消除噪聲；S3、圖像邊緣檢測，識別并且標注缺陷圖像中亮度變化比較明顯的像素點。該方法將機器視覺應用到汽車輪轂的識別中，對汽車輪轂區域進行識別，基于canny算子識別輪轂“戰斧”形區域，此方法在識別不同光照強度的輪轂圖像區域適應性好，在輪轂不同位置識別時間短、識別準確率高。該方法對輪轂目標區域識別具有重要意義，既對光照條件具有很好的適應性，又保證了區域識別的時間和準確率。

技術領域

本發明涉及機器視覺成像技術領域，具體為一種輪轂生產用機器視覺成像方法。

背景技術

輪轂是汽車的重要部件，其大都是鑄件，鑄件完成以后需要進行精加工，根據不同的類型選擇不同的加工路線、加工機床刀具。然而由于輪轂的種類很多，不可能對一種類型的輪轂采用一條獨立的生產線，所以導致多種類型的輪轂在一條生產線上生產和運輸，繼而在每一道工序都要人工參與，如人工分揀與搬運、人工測量輪轂尺寸等。人的精力有限，長時間工作會造成人眼疲勞，還會降低生產效率。目前機器視覺領域常用的識別方法主要有基于組件的模板匹配、基于相關性的模板匹配等。由于輪轂大都為鑄件，本身就是一個整體，目標又比較大，縮放更難以處理，故基于組件的模板匹配不太適用。相關性的模板匹配的特點是對光照的影響較小，且匹配速度快，但其精度較低。輪轂大都是鋁合金，表面光滑，對光照有一定的要求，且識別的精度要求高，所以基于相關性的模板匹配也不適合。為此，提出一種輪轂生產用機器視覺成像方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種輪轂生產用機器視覺成像方法，以解決上述背景技術中提出的由于輪轂大都為鑄件，本身就是一個整體，目標又比較大，縮放更難以處理，故基于組件的模板匹配不太適用。相關性的模板匹配的特點是對光照的影響較小，且匹配速度快，但其精度較低。輪轂大都是鋁合金，表面光滑，對光照有一定的要求，且識別的精度要求高，所以基于相關性的模板匹配也不適合的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種輪轂生產用機器視覺成像方法，包括以下步驟：

S1、直方圖均衡化，使用灰度變換自動調整圖像對比度質量；

S2、圖像濾波去噪,采用中值濾波作為非線性濾波技術，在保護圖像邊緣的同時消除噪聲；

S3、圖像邊緣檢測，識別并且標注缺陷圖像中亮度變化比較明顯的像素點；經過Canny算法處理后獲取檢測后的圖像。

作為本技術方案的進一步優選的：在S1中，通過統計圖像內象元值并重新分配，使得象元值在各灰度范圍內數量基本相同，從而增強圖像直方圖峰頂部分的對比度，同時降低兩側谷底部分對比度。

作為本技術方案的進一步優選的：在S1中，灰度變換時，變換函數與原始概率密度函數關系公式1如下：

其中0≤r≤1，T(r)滿足0≤T(r)≤1；

灰度級為離散的數字圖像用頻率來代替，其離散形式為：

其中0≤r_j≤1；k＝0,1,2,…,L-1。

作為本技術方案的進一步優選的：在S2中，將數字圖像或數字序列中的點值替換為該點附近的點的中值。

作為本技術方案的進一步優選的：在S2中，按二維序列進行中間值過濾，則過濾窗口也是二維的，二維數據的中間過濾表示為：

其中A為濾波窗口；

當實際使用一個窗口時，窗口的大小會增加3×3，然后增加5×5，直到過濾效果令人滿意為止。