[发明专利]一种扁管表面缺陷检测方法

说明书

本发明提供一种扁管表面缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤S1，获取扁管表面图像进行预处理得到待提取图像；步骤S2，将待提取图像进行等均分段得到若干组扁管的分段图像；步骤S3，统计每组分段图像得到垂直投影直方图，再测绘得到第一曲线，根据第一曲线进行若干次B样条曲线拟合得到第二曲线；步骤S4，对每组第二曲线进行曲率计算得到曲率曲线，在曲率曲线中查找定位局部峰值；步骤S5，将每组分段图像进行整合，将每组曲率曲线根据对应的分段图像进行排序整合，根据每组曲率曲线中的查找的局部峰值依次对应在分段图像中定位为丝槽点，将定位后的每相邻两个丝槽点进行连线得到丝槽线；本发明优点是能够精准的判断出扁管表面是否有存在丝槽缺陷。

技术领域

本发明涉及扁管检测技术领域，更具体的说是涉及一种扁管表面缺陷检测方法。

背景技术

微通道扁管是一种承载新型环保制冷剂的管道零部件，在空调系统上的应用越来越多，但由于其生产难度大，在生产过程中容易造成扁管表面形成凹坑、孔洞等缺陷，使其性能劣化，所以对扁管表面进行缺陷检测是十分必要的，目前，国内大多厂商沿用传统的人工检测方式或自动检测，人工检测的方式存在效率低下，稳定性差等弊端，而现有的自动检测主要通过图像采集后进行深度学习以及灰度处理后比较差异，但是该种检测方式主要针对的是扁管表面某处喷锌不良、水渍氧化、孔洞或凹孔，这四种缺陷从肉眼检测也较为明显，因此图像处理的检测精准度相对较高，但是，扁管表面还存在丝槽缺陷，丝槽会对微通道扁管的气密性和耐盐雾腐蚀性能带来隐患，丝槽缺陷容易被锌层或油污等良性缺陷干扰，丝槽缺陷的特征易湮没在背景中，由原来的图像处理方式不易检测，因此难以满足自动化检测的需求。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种扁管表面缺陷检测方法，该种扁管表面缺陷检测方法能够精准的判断出扁管表面是否有存在丝槽缺陷。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种扁管表面缺陷检测方法，包括以下步骤：

步骤S1，获取扁管表面图像进行预处理得到待提取图像；

步骤S2，将所述待提取图像进行等均分段得到若干组扁管的分段图像；

步骤S3，统计每组所述分段图像得到垂直投影直方图，对所述垂直投影直方图测绘得到第一曲线，根据所述第一曲线进行若干次B样条曲线拟合得到第二曲线；

步骤S4，对每组所述第二曲线进行曲率计算得到曲率曲线，在所述曲率曲线中查找定位局部峰值；

步骤S5，将每组所述分段图像进行整合，将每组所述曲率曲线根据对应的分段图像进行排序整合，根据每组所述曲率曲线中的查找的局部峰值依次对应在分段图像中定位为丝槽点，将定位后的每相邻两个丝槽点进行连线得到丝槽线。

进一步的，所述步骤S3中还包括有步骤S31，在所述第一曲线中的子曲线点集的起点附近和终点附近选取得到B样条曲线拟合的两个端点，根据两个端点的坐标划分矩形区域，根据所述矩形区域内通过随机抽样法计算得到控制点，根据所述控制点和两个端点用过B样条曲线拟合公式计算得到第二曲线。

进一步的，所述第一曲线进行三次B样条曲线拟合得到第二曲线。

进一步的，所述步骤S31中还包括步骤S310，对所述第一曲线中的子曲线点集进行区域划分算式计算得到两个端点和两个控制点的范围区间，区域划分算式配置为：

其中，T₀为表征控制点在分布空间内的相应分散度阈值，为两个端点的范围区间，为两个控制点的范围区间，均为子数据点集，j、J均为坐标。