[发明专利]一种多模糊推理级联的底火侧面缺陷分类和受损程度分析方法

说明书

本发明提出了一种多模糊推理级联的底火侧面缺陷分类和受损程度分析方法。首先，对底火侧面图像I采用阈值法获取图像I₁，并对I₁采用游程法提取I₁中各连通区域的面积、长、宽和灰度平均值，并计算长宽比；其次，对图像I₁进行膨胀操作得到麻点权重图像I₂，提取I₂中各连通区域面积以及I₂各连通区域对应的I₁中散点数；最后，将所提取数据模糊化后送入多模糊推理级联系统，依次进行“麻点和非麻点”、“划伤和非划伤”、“重氧化、轻氧化和杂质”的分类并评估其受损程度。本发明优点在于组合多个模糊推理分类器实现缺陷分类和受损程度分析，避免了多缺陷间的相互干扰，提高了分类的精度，且消除了人工检测中主观性等带来的底火缺陷误检情况。

技术领域

本发明涉及一种基于多模糊推理级联系统的底火缺陷分析方法，尤其涉及底火侧面缺陷分类和受损程度分析方法。

背景技术

子弹是武器装备中必不可少的一部分，优化武器装备的生产工艺，提升良品率，有利于提升投入产出比，保障即时作战的需要。其中，底火是子弹底部的关键引火部件，底火具有存放时间长、引火稳定性高和使用安全等特点，广泛应用于各类子弹、枪炮底部的引火装置中。

底火整体呈圆柱状，外壳材料为H68铜，在外壳的内部填充引药，并用刷有虫胶漆的纸圆覆盖压制而成。在底火的生产过程中，由于生产工艺复杂、生产环节众多，生产的底火不可避免地存在缺口、划伤、麻点、杂质、轻氧化、重氧化和尺寸不良等外观缺陷。

在此情况下，传统的采用人工肉眼观察底火外观的方式来检测底火外观缺陷的方法由于极易受到人眼视觉疲劳、情绪等主观因素的影响，易导致底火的误检率和漏检率高，且传统方法效率低下、精度低。而底火作为子弹底部的关键引火部件，这些未被人工检出的缺陷都将直接影响到子弹的存放时间和击发成功率。因此，底火的检测过程中迫切需要一种速度快、精度高、稳定性强的全自动检测设备来代替人工检测剔除底火中存在的残次品。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种多模糊推理级联的底火侧面缺陷分类和受损程度分析方法，该方法能够全自动地对底火侧面缺陷进行准确分类并且能够分析其受损程度。本发明内容如下：

S100.对底火侧面图像I采用阈值法得到图像I₁，对I₁采用游程法提取该图像中各个连通区域的面积、长、宽和灰度平均值，其中，第i个连通区域的面积用S_F表示、长用L_D表示、宽用W_H表示和灰度平均值用A_GV表示，并计算第i个连通区域的长宽比为L_D/W_H；

S200.对图像I₁进行膨胀操作，得到麻点权重图像I₂，使用游程法提取I₂图像中各个连通区域的面积，其中，第i个连通区域的面积记为S_D，该连通区域映射到图像I₁，该区域由图像I₁中的N_imp个散点执行膨胀操作后形成；

S300.对I₂中的连通区域的面积，I₁中的各个连通区域的面积、长、长宽比、灰度平均值和散点的数量模糊化；

S400.以模糊化后的S_D和N_imp做为输入，送入麻点模糊推理系统，进行“麻点和非麻点”的二分类，评估缺陷的受损程度；

S500.对非麻点的连通区域，以模糊化后的长L_D、长宽比L_D/W_H和灰度平均值A_GV为输入，送入划伤模糊推理系统，依次进行“划伤和非划伤”缺陷的二分类并评估其受损程度；