[发明专利]一种基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法，相比于传统的人工检测、机械检测及射线检测，本检测算法具有更高的检测精度及可靠性。本差分检测算法主要包括钢球图像预处理与钢球图像差分循环检测两部分，首先采用自适应中值滤波对采集到的钢球表面缺陷图像去噪，然后用外接矩形快速精确定位钢球区域图像，在第一次图像采集时利用采集到的无缺陷钢球图像合成标准图像，在差分检测过程中，利用标准图像对采集到的钢球图像进行差分检测，准确的提取多种钢球表面缺陷。配合钢球展开机构对钢球进行循环检测。本算法基于VC++6.0开发平台、opencv计算机视觉库实验验证并评价算法性能。经试验验证，本算法可极大提高检测效率及检测精度。

主权项

一种基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法，其特征在于,具体步骤如下：步骤一：在VC++6.0中，通过opencv对黑白CCD相机采集到的钢球表面图像进行用自适应中值滤波消除噪声；步骤二：用伽马变换对图像进行对比度增强；步骤三：用最小外接矩形重绘算法，精确确定检测范围，将钢球图像与背景图像分离；步骤四：将正常无缺陷钢球图像作为样本，对其进行多次累加求平均获得标准图像；步骤五：将标准图像与钢球图像做差，得到差值图像；步骤六：将有缺陷的钢球标记位置，存入动态数组；步骤七：展开盘向前转动一个钢球的位置，判断缺陷球是否转动到分选装置处，如果缺陷球转动到分选装置处则分选装置分选缺陷钢球；步骤八：七个钢球为一组，判断是否完成一组钢球的分选，如果完成一组钢球的分选，判断是否所有钢球均检测完毕，如果所有钢球都检测完毕则结束，如果不是所有钢球均检测完成，则继续步骤一的检测命令。