[发明专利]数控加工表面缺陷定位方法及装置

权利要求书

1.一种数控加工表面缺陷定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

采用线阵相机获取数控加工表面的待检测图像；

将所述待检测图像利用高斯卷积核进行滤波去噪处理，得到平滑图像；

采用sobel算子计算所述平滑图像的全局灰度梯度，并使用Canny边缘检测算法计算得到缺陷边缘的初步位置，得到缺陷边缘图像；

基于骨架抽取算法，对所述缺陷边缘图像进行细化处理，以去除所述缺陷边缘图像中冗余的边缘信息；

基于改进的亚像素边缘拟合算法和处理后的缺陷边缘图像，参照所述平滑图像的全局灰度梯度，拟合计算亚像素级边缘点与像素级边缘点间的相对位置关系，得到数控加工表面缺陷边缘的精确位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像利用高斯卷积核进行滤波去噪处理，得到平滑图像，包括：

利用高斯卷积核对所述待检测图像像素矩阵做平滑运算，其中，所述高斯卷积核为行数和列数均为奇数的矩阵，计算方法满足如下公式：

其中，G(x,y)为高斯卷积核权重矩阵中某一元素所具有的权重值，x为该元素与权重矩阵中心元素在列方向上的像素距离，y为该元素与权重矩阵中心元素在行方向上的像素距离，σ为高斯卷积核权重矩阵中各元素统一使用的方差值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用sobel算子计算所述平滑图像的全局灰度梯度，并使用Canny边缘检测算法计算得到缺陷边缘的初步位置，得到缺陷边缘图像，包括：

采用sobel一阶偏导有限差分算子计算所述平滑图像在列方向和行方向的灰度梯度，其中，计算任一像素点在列方向和行方向的灰度梯度值，并计算所述任一像素点的灰度梯度幅值和梯度方位角，所述灰度梯度幅值和所述梯度方位角计算公式分别为：

θ＝tan^-1(G_y/G_x)，

其中，G为灰度梯度幅值，G_x为像素级边缘点在列方向的灰度梯度值，G_y为像素级边缘点在行方向的灰度梯度值，θ为梯度方位角；

利用Canny边缘检测算法对所述平滑图像进行处理，其中，对全局像素的灰度梯度幅值进行非极大值抑制，获取具备局部最大灰度梯度幅值的候选像素点，采用双阈值分割算法检测具有局部梯度最大值的像素点是否为强边缘，以确定所述初步位置。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于骨架抽取算法，对所述缺陷边缘图像进行细化处理，以去除所述缺陷边缘图像中冗余的边缘信息，包括：

对所述缺陷边缘图像进行反色处理，将边缘像素点的颜色置为黑色，得到黑色像素；

将所述黑色像素的权值设为0，每一黑色像素点八邻域内白色像素点的权值分别设为1，2，4，8，16，32，64，128；

遍历所述黑色像素，参照其八邻域内白色像素点的位置和权重，根据查表细化算法判断是否为多余的边缘像素点，将所述多余的像素点剔除并保留边缘轮廓的骨架；

对所述骨架的图像进行反色处理，将每个边缘像素点的颜色置为白色。