[发明专利]对外来物体碎片的识别方法

说明书

本发明涉及一种对外来物体碎片的识别方法和系统，是基于在一个参考时间点和后来的一个时间点样品图像中边缘的比较，通过补偿照相机和样品间的位移，来提高识别外来物体碎片的成功几率，补偿的方法包括放宽外来物体碎片边缘和侵蚀图像数据，还包括放宽外来物体碎片的边缘特征。

技术领域

本发明是关于图像中外来事物的识别，尤其是基于识别样品图像中的边缘来识别被检测样品中的外来物体碎片。

背景技术

如本发明中所述的，外来物体碎片（FOD）指的是在被检测样品上可能导致其损坏的外来碎片或者其他外来物体。图1展示了一个在贝尔222U直升机的莱康明涡轮轴发动机引擎上的可以认为是外来物体碎片的小物体所造成的损坏（参见http://en.wikipedia.org/wiki/Foreign_object_damage）。这种类似的外来物体碎片对航空业以及相关产业产生了一个严重的阻碍。这种外来物碎片包括在制造或者维护后留在机器或者系统（如飞机）中的工具，这些遗留物会与控制电缆纠缠在一起，阻碍物体移动，使电路短路，或者影响飞行的安全性。在一般的制造业领域中，外来物体碎片也可以包括一个特定元件在大规模生产中的缺陷，这些缺陷（例如物体表面或边缘的损伤，或者是物体表面黏贴的碎片，或者物体表面的洞、划痕）可以引起制造出的原件具有缺陷，影响使用。

人为地去检查待检测物体上（例如包装、处理、航运、存储箱），有可能影响使用的刻痕、凹痕、划痕、孔洞、擦伤、烧伤，是一个昂贵并且涉及大量人力劳动的操作。因为油脂、防腐剂、腐蚀产物、焊渣、以及其他污垢和其他材料，如灰尘、污垢、碎片、金属屑或外来的物品的残留只有一定概率出现在一个设备或系统的制造或维护的任何一个步骤中，可靠地识别在不同物体中的外来碎片还是一个有待解决的重要问题。

发明内容

本发明的方案提供检测出样品中外来碎片的方法，这个方法包括获得（使用一个成像系统），用来表示参考样品的图像数据。这个方法还包括产生一个参考样品边缘的图像，这个图像基于(i)水平方向上图像的亮度函数的梯度值，(ii)垂直方向上图像的亮度函数的梯度值。这个方法还可以包括将参考样品图形转化为一个单一背景下包含样品边缘的二进制图像。这个方法也包括形成一个包含待检测样品边缘信息的图像，这个图像基于(i)水平方向上图像的亮度函数梯度值(ii)垂直方向上图像的亮度函数梯度值。这个方法还包括(a)基于参考样品和待检测样品的二进制图像，(b)确定待检测样品上是否有外来物体碎片。在检测过程中，待检测样品相对成像系统的位置可能与参考样品相对成像系统有一定位移，这个位移必须通过用预先设定的阈值来进行补偿。

在一个相关的方案中，这个方法还包括通过将代表参考样品边缘的二进制图像矩阵和一个特定矩阵进行二维卷积来放宽参考样品图像中的边缘这一步骤和过滤识别出的外来物体碎片大小。在一个具体的方案中，将参考样品图像转换成二进制图像的步骤为将参考样品图像中代表边缘的像素值赋为0，其他像素值赋为1。

本发明的方案提供检测出样品中外来碎片的方法，这个方法包括使用一个成像系统来获得表示参考样品的图像数据，并以此来得出参考样品图像的亮度函数梯度值图像。在亮度函数梯度值图像中，每一个像素的值由二维方向的亮度梯度值获得。这个方法还包括基于亮度函数梯度值来确定图像中参考样品边缘的位置。另外，这个方法通过(i)给参考样品亮度函数梯度值图像中边缘像素分配一个数值，(ii)给其他像素分配另一个数值来形成一个二进制图像。这个方法进一步包括通过对参考样品边缘的二进制图像取反得到一个反转的参考样品边缘的二进制图像的步骤和形成展示待检测样品边缘的待检测样品图像的一个步骤。这个形成的过程是基于利用成像系统取得待检测样品的图像，并计算其亮度函数梯度值图像。进一步，这个方法还包括结合参考样品边缘的翻转二进制图像和待检测样品的二维亮度函数梯度值图像来消除参考样品图像和待检测样品图像中共有的边缘数据来形成一个对比图像。