一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法与流程
技术特征:
1.一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于该检测方法包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:步骤1)所述图像预处理中对图像预处理操作包括彩色rgb转单通道、gray到二值化图;其中,彩色rgb转单通道的计算公式如下:
3.根据权利要求1所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:所述区域手动生成具体包括如下步骤:
4.根据权利要求1所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:所述缺陷包括磕碰、污渍;
5.根据权利要求4所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:所述开运算由两步组成:先进行腐蚀操作,然后进行膨胀操作,所述闭运算由两步组成:先进行膨胀操作,然后进行腐蚀操作。
6.根据权利要求1或2或4所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:gray到二值化图:将图像分成背景和前景两部分,通过最大化类间方差来确定最佳阈值,使得在该阈值下,类间方差最大;
7.根据权利要求4所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:图像滤波用于去除图像中的噪声,保留图像的边缘信息,用像素点周围的邻域像素的中值来代替该像素点的灰度值,从而达到平滑图像的目的;
8.根据权利要求4或5所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:图像形态学中的膨胀操作用于增加图像中物体的大小,用结构元素滑动遍历图像,并将内核覆盖范围内的像素值设置为1,或者将像素值的最大值赋给覆盖范围内的像素,从而扩大图像中物体的边界;
9.根据权利要求5所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:图像形态学中的腐蚀操作是用于缩小图像中物体的边界;
10.根据权利要求1所述的一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,其特征在于:步骤6)中缺陷检具体包括如下:根据缺陷种类不同,运用不同图像处理操作后,得到不同的处理图,设置限制条件,限制条件包括最小最大面积、区域长宽比,再进行直接轮廓检测,得到最后检测结果。
技术总结
本发明公开的是本发明公开了一种面向工厂流水线良品筛选的电机螺纹杆缺陷检测方法,将采集图像进行处理和加工获得预处理的图像;利用直接轮廓检测定位出电机螺纹杆反光面;在定位出的反光面区域生成四边形轮廓,再进行手动生成轮廓,定位出要处理的图像区域;根据生成的区域,利用N通道合成1通道将不同的子区域合并,再利用提取物图操作提取出合并的区域;利用图像处理操作对获得的图像进行处理;利用直接轮廓检测,在处理后的图像上检测出磕碰、污渍等缺陷,本发明具有能够解决电机螺纹缺陷检测中算法实时性和稳定性不足以及复杂环境下采集图像干扰项过多的问题,并可实现在工厂流水线进行良品与瑕疵品的筛选等技术特点。
技术研发人员:陆哲明,吕航天,崔家林,郑阳明,罗浩
受保护的技术使用者:浣江实验室
技术研发日:
技术公布日:2024/11/26
技术研发人员:陆哲明,吕航天,崔家林,郑阳明,罗浩
技术所有人:浣江实验室
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
