[发明专利]基于工业检测的金属铸件缺陷识别方法

权利要求书

1.一种基于工业检测的金属铸件缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取待检测铸件的表面图像；所述表面图像为灰度图像；

获取所述待检测铸件的表面图像对应的灰度直方图；根据所述灰度直方图的主峰和波谷对应的灰度值，得到左偏阈值和右偏阈值；根据所述左偏阈值和右偏阈值，对待检测铸件的表面图像中的像素点进行划分，得到各突变区域；所述左偏阈值小于右偏阈值；

根据各突变区域的灰度游程矩阵，计算各突变区域的结构复杂程度；将结构复杂程度大于复杂程度阈值的突变区域记为目标区域；根据各目标区域的灰度游程矩阵，计算各目标区域对应的反光干扰值；根据各目标区域对应的反光干扰值和缺陷的标准下界阈值，得到各目标区域对应的缺陷的上界阈值；

根据各目标区域对应的缺陷的上界阈值和缺陷的标准下界阈值，得到待检测铸件的表面图像的缺陷区域；

采用如下公式计算各突变区域的结构复杂程度：

其中，为任一突变区域的结构复杂程度，为灰度游程矩阵中坐标位置对应的元素值，为该突变区域的灰度游程矩阵中不为0的元素对应的横坐标的最大值，10为将待检测铸件的表面图像中像素点对应的所有灰度值划分出的灰度级数量；

采用如下公式计算各目标区域对应的反光干扰值：

其中，为任一目标区域对应的反光干扰值，为第个灰阶值，为该目标区域的灰度游程矩阵中坐标位置对应的元素值，为该目标区域的灰度游程矩阵中不为0的元素对应的纵坐标中的最大值，为该目标区域的灰度游程矩阵中不为0的元素对应的横坐标的最大值；

所述根据各目标区域对应的反光干扰值和缺陷的标准下界阈值，得到各目标区域对应的缺陷的上界阈值，包括：

获取Canny算子提取缺陷区域时的标准下界阈值；所述标准下界阈值为无反光干扰时缺陷区域对应的下界阈值；

对于任一目标区域：计算1与该目标区域对应的反光干扰值之和，将所述1与该目标区域对应的反光干扰值之和作为该目标区域的光照干扰系数；计算所述该目标区域的光照干扰系数与所述标准下界阈值的乘积，将所述乘积作为该目标区域对应的缺陷的上界阈值。

2.根据权利要求1所述的基于工业检测的金属铸件缺陷识别方法，其特征在于，所述根据所述灰度直方图的主峰和波谷对应的灰度值，得到左偏阈值和右偏阈值，包括：

获取灰度直方图中主峰左侧距主峰最近的波谷对应的灰度值，将所述主峰左侧距主峰最近的波谷对应的灰度值作为左偏阈值；

获取灰度直方图中主峰右侧距主峰最近的波谷对应的灰度值，将所述主峰右侧距主峰最近的波谷对应的灰度值作为右偏阈值。

3.根据权利要求1所述的基于工业检测的金属铸件缺陷识别方法，其特征在于，所述突变区域的像素点的灰度值小于左偏阈值或大于右偏阈值。

4.根据权利要求1所述的基于工业检测的金属铸件缺陷识别方法，其特征在于，所述获取待检测铸件的表面图像，包括：

采集待检测铸件的图像，将采集到待检测铸件的图像记为初始图像；

利用语义分割网络提取所述初始图像中的铸件区域，对铸件区域图像进行灰度化处理，得到灰度图像；

对所述灰度图像进行去噪和增强处理，将去噪和增强处理后的图像记为待检测铸件的表面图像。