[发明专利]磁瓦表面微缺陷视觉检测方法有效
申请号: | 201810095999.0 | 申请日: | 2018-01-31 |
公开(公告)号: | CN108230324B | 公开(公告)日: | 2023-10-20 |
发明(设计)人: | 李俊峰;胡浩;张沪强;周波 | 申请(专利权)人: | 浙江理工大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/155;G06T7/13;G06T7/64 |
代理公司: | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人: | 金祺 |
地址: | 310018 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 表面 缺陷 视觉 检测 方法 | ||
1.磁瓦表面微缺陷视觉检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤(1):读取磁瓦图像,执行步骤(2);
步骤(2):检测磁瓦图像缺陷,获取磁瓦图像的缺陷区域K,执行步骤(3);
步骤(3):判断缺陷区域K的面积是否大于设定值1,如果缺陷区域K大于设定值1,则为不合格,结束检测;否则,为合格,执行步骤(4);
步骤(4):检测磁瓦图像缺陷,获取磁瓦图像的第二类缺陷效果图,执行步骤(5);
步骤(5):判断第二类缺陷效果图的长度是否大于设定值2,若第二类缺陷效果图的长度大于设定值2,则为不合格品,结束检测;否则,为合格,执行步骤(6);
步骤(6):检测磁瓦图像缺陷,获取磁瓦图像的边缘检测图像Q'连通域像素的圆度,执行步骤(7);
步骤(7):判断边缘检测图像Q'连通域像素的圆度是否大于设定值3,若边缘检测图像Q'连通域像素的圆度大于设定值3,则合格品;否则,为不合格品。
2.根据权利要求1所述的磁瓦表面微缺陷视觉检测方法,其特征在于,步骤(2)包括以下步骤:
步骤(2.1):用OTSU阈值分割磁瓦图像,得到R区域;
步骤(2.2):用最小外接矩形来作最小误差的近似磁瓦的长宽,获取R区域的R1区域;
步骤(2.3):再将R区域和R1区域进行作差运算,获得R2区域;
步骤(2.4):对R2区域进行形态学的开操作,计算缺陷区域K的面积。
3.根据权利要求2所述的磁瓦表面微缺陷视觉检测方法,其特征在于,步骤(4)包括以下步骤:
步骤(4.1):对R区域进行形态学图像处理腐蚀,得到R3区域;
步骤(4.2):用裁剪的方法把R3区域对应的区域从磁瓦图像裁剪出来,得到图像I;
步骤(4.3):构建两个均值滤波器a、b;分别用均值滤波器a、b对图像I进行滤波,得到图像I1、I2;
步骤(4.4):将得到的图像I1、I2作差并且将图像中的灰度值乘以一定的倍数得到图像I3;
步骤(4.5):将图像I3与一个高斯掩膜的卷积的偏导数在x、y方向上的展开,确定被标记的点;
步骤(4.6):根据被标记的点,得到第二类缺陷效果图。
4.根据权利要求3所述的磁瓦表面微缺陷视觉检测方法,其特征在于,步骤(6)包括以下步骤:
步骤(6.1):用裁剪的方法把R区域对应的区域从磁瓦图像裁剪出来,可得到R区域对应部分;
步骤(6.2):使用高斯滤波器对R区域对应部分进行滤波;
步骤(6.3):对滤波后的R区域对应部分用Canny算法进行边缘检测,得到边缘检测图像Q;
步骤(6.4):计算边缘检测图像Q连通域像素的圆度。
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浙江理工大学,未经浙江理工大学许可,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/pat/books/201810095999.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。