[发明专利]一种轴类零件表面质量检测方法及装置

权利要求书

1.一种轴类零件表面质量检测方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1)采用工业高速线扫描相机对轴类零件的表面拍照，获得轴类零件工业高速线扫描图像，轴类零件上设有孔和键，且图像中轴类零件的轴向沿图像水平方向；

步骤2)轴类零件工业高速线扫描图像阈值分割：采用改进的高灵敏度图像阈值迭代分割方法对获取轴类零件图像的像素进行分割，分成前景和背景并进行二值化，具体为：

2.1)设图像灰度值为g(x,y)，x,y为图像像素点的横纵坐标，找出最大和最小像素灰度值L_max和L_min，取其中值T₁作为图像的初始分割值，

2.2)利用第i次迭代的分割值T_i将图像分割成g(x,y)T_i和g(x,y)T_i的前景和背景两个区域，分别计算出两个区域各自的像素数N₁和N₂以及各自的平均灰度值A_o和A_b：

2.3)再计算新的分割值T_i+1＝αA_o+βA_b，α和β为第一、第二权值系数，α≠β；

若|T_i-T_i+1|e则迭代停止，ε表示迭代停止阈值，T_i+1为最后阈值，否则T_i＝T_i+1，返回步骤2.2)；

2.4)重复上述步骤不断迭代处理，以迭代停止获得的最终分割值T_i将图像分割成前景和背景的两个区域，将前景设置为0，将背景设置为1，进行二值化处理；

步骤3)轴类零件缺陷图像提取：

首先，对分割后的图像进行背景去除；

然后，通过二值图像求取连通域算法获得图像连通域，满足下式Lτ∩Wτ的图像连通域则判断为噪点，并对噪点进行去除，式中，τ为噪点判定阈值，L、W为图像连通域的最小外接矩形长和宽；

最后，去除图像上轴类零件孔和键的干扰部分；

步骤4)轴类零件表面缺陷分类：综合利用缺陷图像的二维信息与灰度图三维重建得到的三维信息提取四种特征进行轴类零件表面缺陷分类，具体为：

针对提取缺陷后的轴类零件图像通过二值图像连通域求取算法得到缺陷连通域，构造以下三个二维特征：连通域面积S、连通域面积与其最小外接矩形的面积比S/(LW)和粗短度W/L，W、L为最小外接矩形的短边与长边；

通过找出二值图中缺陷连通域对应的原灰度图像，通过三维重构算法得到缺陷连通域中各像素点的深度Z(x,y)，式中x,y为缺陷连通域中图像的横纵坐标，提出采用以下公式获得缺陷连通域的深度反射特征：

式中，γ为阶跃函数，T为深度阈值，r为连通域的最小外接矩形细长度，即长边比短边的比值，S为连通域面积，D表示深度反射特征；

用已知表面质量合格的轴类零件对应的所有连通域面积S、连通域面积与其最小外接矩形的面积比S/(LW)、粗短度W/L、深度反射特征D输入到分类器进行训练，用训练好的分类器对表面质量待检测的轴类零件进行缺陷分类检测。

2.根据权利要求1所述的一种轴类零件表面质量检测方法，其特征在于：

所述步骤3)，对分割后的图像进行背景去除，具体为：根据步骤2)分割后的结果作出有每一列的纵坐标累加值绘制构成曲线的二值图纵坐标累加图，将曲线上发生陡然变化处的两条竖向界线作为分界线，图像中从左到右的两条分界线的横坐标记为t_l和t₂，对图像横坐标位于t₁+Δt和t₂-Δt之间部分进行保留，Δt为安全裕值，其余部分作为背景舍去。

3.根据权利要求1所述的一种轴类零件表面质量检测方法，其特征在于：

所述步骤3)，去除图像上轴类零件孔和键的干扰部分，具体为：

3.1)去除噪点后的图像记为原始图像img，原始图像img复制得到参照图像img_m，对参照图像img_m进行闭操作除内部斑点，之后再进行开操作去除缺陷，最后对参照图像img_m进行膨胀处理；

3.2)对步骤3.1)处理得到的参照图像img_m中的每一个连通域计算最小外接矩形的长L、宽W；将满足|Ls_k-L|λ·Ls_k∩|Ws_k-W|λ·Ws_k条件的图像连通域作为孔连通域，将满足|Ls_j-L|λ·Ls_j∩|Ws_j-W|λ·Ws_j条件的图像连通域作为键连通域，其中Ls_k和Ws_k分别表示图像中合格轴的孔连通域的外接矩形长和宽，Ls_j和Ws_j分别表示图像中合格键的孔连通域的外接矩形长和宽，λ表示形状判定接受度；

根据沿图像同一列上孔和健连通域的中心位置的纵坐标差作为干扰竖直方向上周期Δy，参照图像img_m的上方和下方进行扩展，扩展出高度为Δy且填充为0的像素行，将参照图像img_m中的最上方完整干扰与最下方完整干扰分别向上和向下移动距离Δy，最上方完整干扰是指纵坐标最大的多个连通域，最下方完整干扰是指纵坐标最小的多个连通域；最后原始图像img减去参照图像img_m得到缺陷图像。