[发明专利]一种基于多阈值区间的塑料零件缺陷检测方法有效
| 申请号： | 201611125558.8 | 申请日： | 2016-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN106770321B | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 李海艳;黄景维;魏登明;黄运保;张沙清 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学;惠州市广工大物联网协同创新研究院有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 温旭 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多阈值区间的塑料零件缺陷检测方法，包括如下步骤：S1：输入被检测零件表面图片的灰度化图像；S2：获取所述被检测零件灰度化图像的缺陷特征值向量及在缺陷多个阈值区间中的缺陷所属阈值区间；S3：根据所述缺陷所属阈值区间利用最小距离分类器计算所述缺陷特征值向量对应的缺陷类型；本发明通过设定多个阈值区间及利用最小距离分类器，实现了塑料零件表面缺陷的自动化检测，提高了塑料零件表面缺陷的检测效率，节省了人力物力财力。 | ||
| 搜索关键词： | 阈值区间 塑料零件 最小距离分类器 特征值向量 表面缺陷 检测零件 缺陷检测 灰度化 图像 人力物力财力 表面图片 缺陷类型 检测 自动化 | ||
【主权项】：
1.一种基于多阈值区间的塑料零件缺陷检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：输入被检测零件表面图片的灰度化图像；S2：获取所述被检测零件灰度化图像的缺陷特征值向量及在缺陷多个阈值区间中的缺陷所属阈值区间；在步骤S1与S2之间，通过预先采集完好的零件表面图片，并对所述完好的零件表面图片进行图像灰度化处理与图像去噪处理后获取标准样本图片灰度化图像；在步骤S1与S2之间，通过预先定义有缺陷的样本零件的缺陷类型，并通过重复采集同一缺陷类型的不同缺陷样本零件表面图片，获取缺陷样本零件表面图片灰度化图像后，与标准样本图片灰度化图像的像素值进行差值计算；根据所述像素差值划分缺陷阈值区间并获取同一缺陷类型的至少一个缺陷样本特征值向量；经采集多种缺陷类型的像素差值划分多个阈值区间；一个缺陷阈值区间对应至少一种预先定义的缺陷类型，一种缺陷类型包含至少一个缺陷样本特征值向量；在步骤S2中，对所述被检测零件表面图片灰度化图像与标准样本图片灰度化图像的像素值进行差值计算，并根据像素差值获取特征值向量及在缺陷多个阈值区间中的缺陷所属阈值区间；S3：根据所述缺陷所属阈值区间利用最小距离分类器计算所述缺陷特征值向量对应的缺陷类型。
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