[发明专利]一种基于边缘检测的车身门缝检测方法

说明书

一种基于边缘检测的车身门缝检测方法，1)搭建车身门缝检测设备，检测车身门缝图像；2)对图像进行滤波处理；3)利用高斯函数的一阶偏导对滤波后的图像进行平滑，再利用一阶偏导的有限差分计算图像的梯度和方向，形成梯度图像；4)对梯度图像中的梯度幅值进行非极大值抑制，只保留局部最大值点，获得边缘轮廓梯度图的离散点；5)给定低阈值和高阈值，梯度值大于高阈值记为强边缘像素，作为图像中的锚点，小于低阈值的点将像素置0，连接锚点形成边缘图像；6)提取边缘图像的特征点，匹配激光标记的图像窗口，找到垂直于缝隙的位置，在该窗口处计算曼哈顿距离，获取门缝宽度最小值。本发明利用边缘检测和曼哈顿距离提高检测模型的鲁棒性和精确度。

技术领域

本发明涉及车门检测领域，特别是涉及一种基于边缘检测的车身门缝检测方法。

背景技术

车身作为车辆最基本的组成部分之一，可以称之为车辆的基本骨架，车辆上几乎所有的零部件都在此基础上进行安装，所以车身质量的好坏对整车性能会有一定的影响，车身就是将大量的冲压件或者金属构件，通过焊接、铆接以及机械方式来进行连接，从而形成一个复杂的壳体结构，焊接由于其较其他连接方式的优越性，成为车身连接的主要方式。

车门是整个车身的重要部件之一，车门关终后的门缝大小和错位程度是确保车门正常合拢，是汽车正常安全运行的两个非常重要的指标。如果这两个指标出现偏差，就会影响车门的合拢效果，导致汽车隔音防水效果差，影响人身等问题。因而方便、快捷、准确地检测车门缝宽是否合格成为车辆生产过程中的重要一环，针对车身门缝宽度检测问题，本发明提出了一种基于边缘检测的车身门缝检测方法提取方法，设计了一种针对车身门缝的机器视觉检测系统，实现对门缝图像数据的快速采集，并通过边缘检测对门缝宽度的定量检测。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种基于边缘检测的车身门缝检测方法，具体步骤如下，其特征在于：

步骤1，搭建车身门缝检测设备，检测车身门缝图像，检测设备包括：光源控制器、CCD 相机、激光指示器、网口通讯、计算机处理系统等；

步骤2，对图像进行滤波处理，先将所检测的车身门缝进行灰度化处理，再将灰度化处理后的图像进行滤波处理；

步骤3，利用高斯函数的一阶偏导对滤波后的图像进行平滑，再利用一阶偏导的有限差分计算图像的梯度和方向，形成梯度图像，使用Roberts算子作为边缘检测算子；

步骤4，对梯度图像中的梯度幅值进行非极大值抑制，只保留局部最大值点，获得边缘轮廓梯度图的离散点；

步骤5，给定低阈值和高阈值，梯度值大于高阈值记为强边缘像素，作为图像中的锚点，小于低阈值的点将像素置0，连接锚点形成边缘图像；

步骤6，提取边缘图像的特征点，匹配激光标记的图像窗口，找到垂直于缝隙的位置，在该窗口处计算曼哈顿距离，将窗口内最大的曼哈顿距离作为车身门缝曼哈顿宽度，确定车身门缝宽度，根据多帧图像中的门缝宽度，获取门缝宽度最小值。

进一步，步骤1中搭建车身门缝检测设备的过程可以表示如下：

将CCD相机放置于待检测车辆车门正前方，激光指示器发射条形光束，垂直于门缝照射，相机以待测位置光束为轴心旋转一定角度，此时在相机拍摄图像上，激光在门缝间会形成断点，相机还要延门缝的走向方向移动，获取多帧的车身门缝图像，通过网络通讯将图像数据上传至计算机处理系统。

进一步，步骤2中对图像进行滤波处理的过程可以表示如下：

步骤2.1，将连续两帧图像的灰度图像分别作为输入图像和引导图像，通过下式进行滤波处理，获得滤波后的输出图像：

O_i＝a_kG_i+b_k，i∈ω_k  (1)