[发明专利]一种基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)筒纱管图像采集：图像采集分2个工位，生产线机械臂控制着筒纱管，置于相机镜头前，此为工位1；工位1底端的旋转支架上升，机械臂将筒纱管置于支架上，然后机械臂撤离，此时称为工位2；

在工位1处实时采集筒纱管正面图像；

(2)对采集的图像进行分析，在工位1检1阶段判断所述的图像是否存在筒纱管端面多切或少切的缺陷；

(3)如果所述的图像存在端面多切或少切的缺陷，则给出报警信号，转入步骤(1)；否则转入步骤(4)；

(4)在工位2进行筒纱管正面图像再次采集，同时在工位2检2阶段根据采集的图像对筒纱管直径进行测量；

(5)如果所述的图像存在直径不合格情况，则给出报警信号，继续步骤(1)；否则转入步骤(6)；

(6)在工位2检2阶段对筒纱管端面平滑度进行检测；

(7)如果所述的图像端面平滑度不符合要求，则给出报警信号，继续步骤(1)；否则转入步骤(8)；

(8)在工位2检2阶段对筒纱管管壁进行毛刺检测；

(9)如果所述的图像存在毛刺，则给出报警信号，继续步骤(1)；否则转入步骤(10)；

(10)如果所述的图像不存在毛刺，则认为筒纱管检测初步合格；

(11)如果所述的图片完成了毛刺的检测，那么判断是否接收到小孔抽检信号。若接收到小孔抽检信号，则在工位2再次采集打孔后的筒纱管图像进行小孔均匀度判别，此检测阶段被划分为工位2检3阶段；如果所述图片存在小孔不均匀现象，则给出报警信号，返回步骤(1)；如果所述图片小孔检测合格或没有接收到小孔抽检信号，也返回步骤(1)。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法，其特征在于所述步骤(2)中对采集的图像进行分析，具体如下：

(2.1)将所述的图像转换为数字图像；

(2.2)将所述的数字图像进行自动阈值分割：

将所述的基于自动阈值分割后的图像端面边缘与基准边缘线进行对比；

若所述的分割图像中基准边缘线外侧即远离筒纱管的区域存在灰度级等于255的像素且像素个数超过设定阈值，则判定所述的筒纱管存在少切缺陷；

若所述的分割图像中基准边缘线内侧即筒纱管内的区域存在灰度级为0的像素且像素个数超过设定阈值，则判定所述的筒纱管存在多切缺陷。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法，其特征在于，步骤(4)对在工位2实时获取筒纱管图像可具体为：

环形LED灯正面照射筒纱管成像；

光电旋转编码器控制拍摄角度，每旋转90度拍摄一次；

工业相机配合光电旋转编码器，每旋转90度后，采集一次筒纱管图片数据。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法，其特征在于步骤(4)对所述的图像进行工位2检2阶段直径的测量，具体分析如下：

(4.1)找出所述的分割后图像管壁上下边界对应的突出极点；

(4.2)计算上下对应极点的距离与标准直径进行对比，判断直径是否达标。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法，其特征在于步骤(6)在工位2检2阶段判断所述的图像端面是否平滑，具体分析如下：

针对所述的分割图像，找出筒纱管端面的边缘，针对端面采用基于窗滑动策略在窗体内判断是否存在不平滑边缘：以所述分割图像端面边缘为基准线，判断基准线内侧一定距离区域内筒纱管管壁像素灰度级异常情况，统计灰度异常像素点，若异常像素点个数超过一定阈值则判定所述的筒纱管图像存在切口不齐，端面不平滑缺陷表明所述的筒纱管图像端面平滑检测不合格。

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法，其特征在于，步骤(8)在工位2检2阶段检测毛刺缺陷通过窗滑动策略检测窗体内边缘平整度实现毛刺的检测。

7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的筒纱管质量检测的方法，其特征在于，所述的步骤(11)中关于小孔均匀度测量办法具体如下：

(11.1)针对所述的打孔后的筒纱管图像，采取基于边缘检测方式进行图像分割；

(11.2)对分割后图像进行小孔定位查找，分析是否存在漏孔现象，若存在表明所述的筒纱管小孔均匀度检测不合格。