[发明专利]磁瓦表面微缺陷视觉检测方法

说明书

本发明提供一种磁瓦表面微缺陷视觉检测方法，读取磁瓦图像，检测磁瓦图像缺陷，获取磁瓦图像的缺陷区域K，判断缺陷区域K的面积是否大于设定值1；检测磁瓦图像缺陷，获取磁瓦图像的第二类缺陷效果图，判断第二类缺陷效果图的长度是否大于设定值2；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，判断边缘检测图像Q'连通域像素的圆度是否大于设定值3，三个判断过程可以判断磁瓦是否属于三种类型的缺陷，本发明磁瓦表面微缺陷视觉检测方法对光照变化、磁瓦类型变化适应性强；能对磁瓦的各种不同类型的缺陷都进行检测；本发明获得的磁瓦的缺陷图像比采用传统方法获得的磁瓦的缺陷图像更为清晰准确。

技术领域

本发明涉及一种磁瓦表面微缺检测方法，具体为一种磁瓦表面微缺陷视觉检测方法。

背景技术

在磁瓦的生产制造过程中，由于原料成分、设备使用情况、加工工艺以及工人操作等因素的影响，在其表面不可避免地会出现一些加工缺陷，例如裂纹、崩烂、压痕、砂眼以及漏磨等。缺陷的存在会对磁瓦的磁性能、使用寿命等带来非常大的影响，有缺陷的磁瓦如果在风力发电、新能源汽车、航空航天等领域使用会产生巨大的安全隐患，甚至直接造成灾难性后果。因此，在磁瓦出厂前必须对其进行质量检测，将含有缺陷的磁瓦剔除出去。此外，随着设备高性能、高精度、小型化的发展，对精密微磁瓦的需求日益迫切，对磁瓦的材料特性、表面质量、结构形状、可靠性等方面的要求也越来越高；浙江省是磁性材料生产的大省，是磁性材料行业重点产业集群，产值约占全国的80％。根据浙江省磁性材料行业协会统计，拥有磁性材料生产企业300余家，主要分布在东阳、宁波、海宁、杭州四大区域，年产磁材53.38万吨左右。而且，2015年我国用于微特电机的永磁铁氧体湿压磁瓦体产量就有23万吨。可见，研究磁瓦表面缺陷检测算法及开发相应在线高效检测系统具有重要的应用价值和产业化前景。

磁瓦的缺陷特征一般是随机发生的并且没有规律可寻，根据我们到横店东磁、宁波韵升、中科三环、江粉磁材等大型磁性材料生产企业的调研，目前均采用人工目测检测缺陷。人工检测方法主要依靠进行过一定培训的质检人员根据自身的经验通过观察、量具测量和触摸等手段来进行磁瓦质量的判定，存在很多局限性和缺点：(1)由于工人的自身能力差异，存在一定的偶然性，评判的标准不一；(2)检测速度非常慢，难以满足目前的生产速度和要求。一般一个娴熟的质检人员检测一个磁材需时三秒左右，而且还需进行下一轮复检，而一般厂家要求5-6个/s。如果要提高检测速度，只能设置多个工位，耗费大量的劳力；(3)检测的结果易受质检人员视觉疲劳、熟练水平、情绪波动等因素的影响，在精度和稳定性上都难以保证，从而导致误判、漏判、错判的情况发生；(4)人为的接触也有一定的几率损坏磁材，直接导致企业的经济损失；(5)检测人员长时间接触磁性材料会对人身体产生头晕、眼花、智力损坏、脱发等不良反应，一般两年后就不能再从事该工作，企业招工非常困难。因此，如何快速精确检验小型磁瓦零件的表面缺陷成为急需解决的问题。

随着“工业4.0”以及“中国制造2025”的提出，高效率、自动化、智能化的生产线将是未来制造业发展的重点。机器视觉检测技术具有非接触式的特点，可以自动、快速、高效地检测出产品的表面缺陷，在产品缺陷检测中的应用越来越广泛。但是，截至目前，利用机器视觉的方法进行磁瓦缺陷检测的研究还很少，市场上的磁瓦缺陷检测设备更是鲜有报道。通过研究分析现有磁瓦缺陷检测的研究成果，发现存在的主要技术难题如下：

(1)磁瓦的表面图像具有形状非平、颜色暗淡、对比度低等特点，且型号具有多样性，造成算法适应性不强；

(2)成型、烧结和磨加工过程造成磁瓦表面具有复杂的纹理，影响缺陷及其特征的提取，造成误判率高；

(3)小型磁瓦一些表面划痕、裂纹非常细微，成像后的宽度可能还不到一个像素，容易受到干扰，很难检测；

(4)算法缺乏通用性，大多数方法都是针对特定缺陷，而不能同时检测所有类型或几种类型的缺陷。而且大多处理时间较长，不适宜在线使用；

(5)光源复杂，不同的表面、不同的缺陷需不同的光照形式。