[发明专利]一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法，其特征在于，该控制方法包括以下步骤：

获得金属零件表面的灰度图，根据所述灰度图进行边缘检测，将梯度幅值大于梯度阈值的梯度点标记为缺陷梯度点；

根据缺陷梯度点的梯度方向分别计算灰度图中梯度方向的熵；获取缺陷梯度点的坐标位置的主成分方向的特征值，根据主成分方向的特征值之间的交并比得到位置分布偏离度；

获取缺陷梯度点在缺陷延伸方向上由梯度方向构成的延伸序列，计算延伸序列的排列熵，得到所有缺陷梯度点所对应的排列熵的均值；其中所述延伸序列中相邻梯度方向的方向差值为邻近方向波动；根据所述梯度方向的熵以及延伸方向的排列熵均值计算置信比；

根据置信比分别为所述位置分布偏离度和邻近方向波动的均值分配权重，所述位置分布偏离度和邻近方向波动的均值加权求和得到分类指示系数，根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型，以用于提示执行相应的质量控制操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法，其特征在于，所述根据缺陷梯度点的梯度方向分别计算灰度图中梯度方向的熵的步骤包括：获取灰度图上每个像素所对应的梯度方向，统计每个梯度方向所出现的概率，根据所述概率计算所述梯度方向的熵。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法，其特征在于，所述计算延伸序列的排列熵的步骤包括以下优化步骤：

获取每个缺陷延伸方向上的延伸子序列，计算每个延伸子序列的排列熵；以每个延伸子序列的数据量的占比分配权重，对每个延伸子序列的排列熵进行加权求和得到所述延伸序列的排列熵。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法，其特征在于，所述根据所述梯度方向的熵以及延伸方向的排列熵均值计算置信比的步骤包括以下优化步骤：

对所述梯度方向的熵进行归一化，用1减去梯度方向的熵得到有序性指标，所述有序性指标与延伸方向的排列熵均值之间的交并比得到所述置信比。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法，其特征在于，所述根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型的步骤，包括：

在所述分类指示系数小于等于预设的第一缺陷阈值时，所述裂纹缺陷类型为磨削缺陷。

6.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法，其特征在于，所述根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型的步骤，包括：

在所述分类指示系数大于预设的第一缺陷阈值且小于等于第二缺陷阈值时，所述裂纹缺陷类型为淬火缺陷；其中所述第一缺陷阈值小于第二缺陷阈值。

7.一种基于图像处理的金属零件表面质量控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6任意一项所述方法的步骤。