[发明专利]基于模式识别的大尺寸弯曲零件轮廓度质量检测方法

权利要求书

1.基于模式识别的大尺寸弯曲零件轮廓度质量检测方法，其特征在于，它包括以下步骤：

步骤一、通过工业相机获取零件或产品的正投影试图；利用Python和OpenCV软件通过对零件图像进行图像预处理，获取其弯曲特征；通过计算机对图像进行一系列的预处理，二值化、形态学处理、滤波除噪、边缘提取；

步骤二、利用模式识别技术提取合格和不合格零件的弯曲特征作为训练样本；在步骤二中，所述的零件弯曲特征是其弯曲内轮廓面的内切圆圆心位置和半径；利用模式识别技术获取图像上弯曲内轮廓面的内切圆圆心的位置和半径；

步骤三、然后利用支持向量机进行样本训练，形成支持向量机分类器；

步骤四、然后输入待检测的零件弯曲特征进行质量判断；判断合格，进入下一道工序或入库；判断不合格，需要进行校正处理；所述的零件正投影视图即包含了零件的弯曲特征；

步骤五、中断流程，校正处理之后，继续提取弯曲特征进入支持向量机分类器进行质量状态判断，判断合格后再进入下一道工序或入库；利用机器学习算法-支持向量机良好的预测能力，将零件弯曲质量检测智能化。