[发明专利]一种五金零件缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种五金零件缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

识别螺栓表面，得到螺栓表面灰度图像；

根据灰度图像上所有像素点的灰度值中的最大值以及所有像素点的灰度值中的最小值，确定用于区分高亮度像素点以及低亮度像素点的灰度分界值，以所述灰度分界值确定灰度图像上所有的低亮度像素点；

根据低亮度像素点邻域内所存在的低亮度像素点的数量以及该低亮度像素点邻域内灰度值结构的熵值，确定该低亮度像素点属于可疑像素点的隶属度，并在该低亮度像素点属于可疑像素点的隶属度不小于隶属度阈值时，将该低亮度像素点作为可疑像素点；

对所有可疑像素点进行聚类，得到若干聚类簇，根据每个聚类簇中所有可疑像素点的隶属度以及所有可疑像素点的密度，确定该聚类簇属于可疑缺陷区域的可信度，并在该聚类簇属于可疑缺陷区域的可信度不小于可信度阈值时，将该聚类簇作为可疑缺陷区域；

确定每个可疑缺陷区域的最小外接矩形，对每个最小外接矩形进行平滑滤波，然后在平滑滤波后的各个最小外接矩形区域内进行边缘检测，确定螺栓表面缺陷；

所述低亮度像素点属于可疑像素点的隶属度为：

其中，表示第i个低亮度像素点属于可疑像素点的隶属度，n表示以第i个低亮度像素点为中心点的窗口的边长，表示以第i个低亮度像素点为中心点的窗口内像素点的总数，表示以第i个低亮度像素点为中心点的窗口内第v个像素点的灰度值，表示以第i个低亮度像素点为中心点的窗口内第v个像素点的灰度值在该窗口内出现的概率，表示以自然常数e为底数的对数函数，表示以第i个低亮度像素点为中心点的窗口内低亮度像素点的总数，表示以第i个低亮度像素点为中心点的窗口内低亮度像素点的占比，表示以自然常数e为底数的指数函数，表示以第i个低亮度像素点为中心点的窗口内灰度值结构的熵值；

所述聚类簇属于可疑缺陷区域的可信度为：

其中，表示第个聚类簇属于可疑缺陷区域的可信度，表示第个聚类簇内可疑像素点的隶属度的方差，表示第个聚类簇内可疑像素点的密度，表示以自然常数e为底数的指数函数，表示双曲正切函数。

2.根据权利要求1所述的五金零件缺陷检测方法，其特征在于，所述灰度分界值为，其中与分别为灰度图像上所有像素点的灰度值中的最小值以及最大值。

3.一种五金零件缺陷检测系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储于所述存储器中的指令以实现如权利要求1~2任一项所述的五金零件缺陷检测方法。