[发明专利]一种基于机器视觉的可转位刀片钝圆检测系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的可转位刀片钝圆检测系统，包括图像采集模块、图像处理模块、系统标定模块和图像测量模块，其特征在于：所述的图像采集模块的输出与图像处理模块的输入连接；图像处理模块的输出与系统标定模块的输入连接；系统标定模块的输出与图像测量模块的输入连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的可转位刀片钝圆检测系统，其特征在于：所述的图像处理模块包括图像增强子模块、图像滤波子模块、图像分割子模块、边缘轮廓提取子模块，所述的图像增强子模块输出与图像滤波子模块的输入连接；图像滤波子模块的输出与图像分割子模块的输入连接；图像分割子模块的输出与边缘轮廓提取子模块的输入连接。

3.一种基于机器视觉的可转位刀片钝圆的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

第一步、通过CCD工业相机和镜头拍摄标定板和可转位刀片刃口图像,由图像采集卡将采集到的模拟信号转换为数字信号存入到计算机；

第二步、对存入计算机的图像进行处理,提取可转位刀片刃口边缘轮廓；

第三步、用二值化标定法标定板图像,获取标定板圆心距的真实值和像素值之间的对应关系,得到标定板的标定系数K₁,然后校正透视失真,最后对被测可转位刀片刃口图像进行标定；

第四步、系统标定，先建立一个ROI区域,通过由内而外或由外而内的方式在ROI区域中进行搜索,运用双线性插值法或者双线性插值的定点计算法来确定边缘位置,最后运用平均值法或者中间值法将边缘点拟合成圆,拟合圆半径值即为可转位刀片钝圆半径。

4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的可转位刀片钝圆的检测方法，其特征在于：所述的对存入计算机的图像进行处理包括采用直方图均衡化和直方图规定化对图像进行增强；采用中值滤波和低通滤波滤除图像噪声；采用局部阈值分割法、多阈值分割法和自适应阈值分割法分割图像,将整个图像分割为目标区和背景区两大区域；运用Roberts、Prewitt、Sobel和Canny边缘检测算子提取可转位刀片边缘轮廓。

5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的可转位刀片钝圆的检测方法，其特征在于：所述的自适应阈值分割法采用的算法为最大类间方差法和最大熵原则法。