[发明专利]一种基于MP小波滤波的零件尺寸检测方法及其检测系统

说明书

技术领域

本发明属于检测技术领域，具体涉及一种基于MP(极大代数)小波滤波的零件尺寸检测方法及其检测系统。

背景技术

零件在军工、民用中有着广泛应用，故对零件尺寸的精确检测有着重要的意义。零件尺寸的检测需要有较高的检测精度，以减少误差，提高产品的质量。流水生产线上对零件尺寸检测需要较高的检测速度，以提高检测效率。故欲对零件尺寸进行高效检测，需要认真考虑检测速度与精度。

现有流水生产线上对零件尺寸检测，主要有以下几种方式：(1)人工检测，操作工人利用检测工具抽样选取零件，这种检测方式的检测精度取决于工人的检测水平，通常检测精度低，检测结果的可靠性不高，且检测速度较慢。(2)基于数字图像处理技术的检测，通过CCD摄像机采集零件图像，采用数字图像处理技术对零件尺寸进行检测。这种检测方法的速度与精度受检测算法的影响很大；其中，图像滤波和边缘检测是检测算法中核心的部分，极大程度上影响着零件尺寸检测的速度与精度。已有的对零件图像滤波方法往往难以兼顾速度与精度要求：均值滤波容易造成图像模糊，中值滤波对非椒盐噪声的噪声滤波效果不理想，而实际中的噪声往往不是椒盐噪声，故难以满足精度要求；小波滤波具有较好的滤波效果，但耗时长，难以满足速度要求。已有的对零件图像边缘检测方法采用常见的微分算子边缘检测：Robert边缘检测、Prewitt边缘检测、Sobel边缘检测、Laplacian边缘检测等方法，这些边缘检测方法虽有较快的检测速度，但难以满足检测精度，尤其对检测精度有较高要求的零件；基于矩的亚像素边缘检测和基于曲线拟合的亚像素边缘检测有较高的检测精度，但难以满足检测速度要求；基于4个或者8个方向的Sobel边缘检测结合插值法的亚像素边缘检测方法由于Sobel算子是3×3大小，所以计算量大，难以满足检测速度要求。

另外，现有的零件尺寸检测后没有AutoCAD生成显示功能，所以不能直观的看到零件边缘及尺寸图像，这为后续的零件处理，譬如确定缺陷零件的缺陷位置、修补缺陷零件而言带来很大的不便，造成资源的浪费；且AutoCAD格式便于数据的标准化保存格式与处理。

发明内容

针对现有技术所存在的上述技术缺陷，本发明提供了一种基于MP小波滤波的零件尺寸检测方法及其检测系统，能够实现零件尺寸的精确检测，同时较已有精确检测方法更快速。

一种基于MP小波滤波的零件尺寸检测方法，包括如下步骤：

(1)对摄像机进行标定，得到像素当量系数；

(2)利用摄像机对零件进行图像采集，对采集到的零件图像进行MP小波滤波；

(3)对滤波后的零件图像进行基于微分算子的边缘检测，得到零件的边缘梯度图像；

(4)对所述的边缘梯度图像中各边缘像素进行亚像素边缘检测，得到各边缘像素的亚像素坐标；

(5)根据各边缘像素的亚像素坐标以及像素当量系数，计算出零件的尺寸。

优选地，所述的步骤(2)中，对零件图像进行MP小波滤波的方法为：

1)先将所述的零件图像分解成一张近似图像I₁和p²-1张细节图像D₁，以完成一级分解；然后将近似图像I₁分解成一张近似图像I₂和p²-1张细节图像D₂，以完成二级分解；对近似图像I₂再进行分解，依此完成n级分解，得到一张近似图像I_n和多张细节图像，p为大于1的自然数；

2)将分解得到的所有细节图像进行阈值化处理；

3)先根据近似图像I_n以及阈值化后的p²-1张细节图像D_n对近似图像I_n-1进行重构；然后根据重构得到的近似图像I_n-1以及阈值化后的p²-1张细节图像D_n-1对近似图像I_n-2进行重构，依此逐级进行重构；最后根据重构得到的近似图像I₁以及阈值化后的p²-1张细节图像D₁对零件图像进行重构，重构得到的零件图像即为滤波后的零件图像。

所述的步骤1)中，将目标图像分解成一张近似图像和p²-1张细节图像的过程如下，所述的目标图像为零件图像或近似图像；

a.将目标图像划分成m个图像块，所述的图像块的尺寸为p×p；