[发明专利]基于机器视觉的工件缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201910264717.X | 申请日： | 2019-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN109900711A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 耿磊;魏全生;肖志涛;吴骏;张芳;李文科;刘彦北;王雯 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 天津市西青区宾水*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器视觉的工件缺陷检测方法。该方法首先采集法兰盘式工件的图像，对相机进行标定，获取标定误差，然后对工件轮廓进行亚像素边缘信息的提取，计算出拟合边缘到工件轮廓的距离，并通过比较该距离是否大于所给阈值判别工件外轮廓的破损情况，最后针对工件表面纹理复杂影响工件表面划痕与锈蚀分割的问题，采用基于像素分层采样的PixelNet卷积神经网络对表面缺陷进行分割。结果表明，本发明可以准确地检测出工件的外形缺陷和表面缺陷，并提高了算法鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 表面缺陷 工件表面 工件轮廓 工件缺陷 基于机器 标定 检测 视觉 卷积神经网络 工件外轮廓 算法鲁棒性 亚像素边缘 法兰盘式 复杂影响 外形缺陷 像素分层 阈值判别 纹理 锈蚀 分割 采样 划痕 拟合 破损 相机 采集 图像 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器视觉的的工件缺陷检测方法，包括下列步骤：步骤1：采集现实中法兰盘式工件的图像；步骤2：对相机进行标定，获取测量系统的标定误差；步骤3：对图像进行预处理提取出感兴趣区域；步骤4：采用亚像素边缘检测算法得到图像的亚像素边缘；步骤5：通过拟合圆的方式得到法兰盘式工件的理论外边缘；步骤6：采用基于边缘距离的方法检测出工件的外形缺陷；步骤7：采用基于像素分层采样的PixelNet卷积神经网络对表面缺陷进行分割。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津工业大学，未经天津工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910264717.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
