[发明专利]一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法及系统，涉及材料检测领域。利用光学手段对汽车盖板材料进行质量检测，包括：S1：对汽车盖板表面图像进行不同尺度的超像素块分割得到不同尺度下的分割图像；S2：计算不同尺度下各像素块的注意力，根据各像素块的注意力得到不同尺度下的分割图像的注意力图像；S3：提取汽车盖板表面图像中的异常区域；S4：计算汽车盖板质量评估值进行质量检测。本发明通过提取汽车盖板表面对应的注意力图像，增加汽车盖板表面正常区域与异常区域的特征差异度，提高像素点分割的准确性，基于提取的注意力图像，对盖板质量进行检测，有效提高分割速度以及检测准确性。

技术领域

本申请涉及材料检测领域，具体涉及一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法及系统。

背景技术

汽车盖板表面质量是汽车白车身制造的关键环节，覆盖件的表面质量需要经过专业的白车身AUDIT评审，极为严格；汽车盖板制造后表面存在的褶皱、裂纹、刮痕、波纹、疵点等缺陷时，都会在经过涂装后在光线的漫反射作用下，降低汽车外观品质，严重时将会对汽车盖板板料的使用寿命造成影响，因此，对于汽车盖板板料表面质量的检测是至关重要的一步。

目前多是将汽车盖板放置在固定的工作台上进行人工检测，由于覆盖件为薄板冲压件，强度不高，且覆盖件的表面常有弧形面，若覆盖件与工作台的接触面为弧形面时受力面积较小，在检测过程中极易产生变形，且覆盖件体积较大不易转动需要操作人员变化不同的角度对其进行检测，增大了劳动量，降低工作效率。本发明提供了一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法，利用光学手段对材料的质量进行检测，提高了检测的效率和准确性。

发明内容

针对上述技术问题，本发明提供了一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供了一种利用光学手段的汽车盖板表面质量检测方法，包括：

获取汽车盖板表面图像；

利用凸包算法得到汽车盖板表面图像的目标区域，对目标区域进行不同尺度下的超像素块分割，得到不同尺度下目标区域的分割图像；

根据不同尺度下的各目标区域分割图像中每个像素块的灰度值及灰度方差对不同尺度下的目标区域中的分割图像中像素块进行筛除得到不同尺度下的疑似异常区域；

根据不同尺度下疑似异常区域中各像素块的位置关系计算不同尺度下疑似异常区域中各像素块的第一注意力，根据不同尺度下疑似异常区域中各像素块的色彩特征参数计算不同尺度下疑似异常区域中各像素块的第二注意力；

根据得到的不同尺度下疑似异常区域中各像素块的第一注意力和第二注意力计算不同尺度下疑似异常区域中各像素块的注意力，将不同尺度下疑似异常区域中各像素块的注意力值作为其内部像素点的像素值；

构建不同尺度下疑似异常区域的疑似异常区域注意力图像，利用不同尺度下疑似异常区域的疑似异常区域注意力图像构建汽车盖板表面图像注意力图像；

根据汽车盖板表面图像注意力图像中像素点的像素值提取异常区域；

根据异常区域中像素点的数量和像素值对汽车盖板的质量进行检测。

根据汽车盖板表面图像注意力图像中像素点的像素值提取异常区域的方法如下：

根据设定的异常阈值对汽车盖板表面图像注意力图像中的像素点进行异常判断，将大于等于异常阈值的像素点判定为异常像素点，将异常像素点的像素值赋值为该像素点的像素值，其余像素点为正常像素点，将正常像素点的像素值赋值为0，根据此方法提取汽车盖板表面图像注意力图像中所有的异常像素点，异常像素点所得到的连通域即为异常区域。