申请/专利权人：西安空天机电智能制造有限公司

申请日：2019-11-25

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN111062913B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/70;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2023.09.01#专利申请权的转移;2023.03.10#专利申请权的转移;2020.08.11#著录事项变更;2020.05.19#实质审查的生效;2020.04.24#公开

摘要：本发明一种激光选区融化成型粉床铺粉质量检测方法，利用机器视觉检测方法以实现对铺粉缺陷的自动检测，并根据粉床出现的缺陷特征将缺陷分为面积缺陷、直线缺陷、拖拽缺陷三大类。本发明利用机器视觉的检测铺粉质量，通过确保每层的铺粉质量来提高最终成形零件的质量，检测快速便捷，可有效地降低检测成本，便于推广。

主权项：1.一种激光选区融化成型粉床铺粉质量检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：在激光选区熔化成形铺粉完成后，通过CCD相机对粉床进行实时图像采集；S2：对采集到的图像进行灰度级扩展及降噪处理，消除光照不均的影响；S3：对进行灰度级扩展及降噪处理后的图像进行阈值分割，保留图像中铺粉区域；S4:通过对图像进行透视变换或通过标定得到的相机参数进行图像校正，修正由于相机位置及相机畸变带来的画面变形，完成图像的预处理；S5:对预处理后的图像再将缺陷类型识别为面积缺陷、直线缺陷和拖拽缺陷；步骤S5中直线缺陷识别的步骤为：第一步，对预处理后的图像进行DoG处理得到滤波后图像，即对图像进行不同参数的高斯滤波，然后求差，得到处理后的图像ImgDoG，公式表示如下：ImgDoG＝Img*gausssigma1-Img*gausssigma2其中，ImgDoG为处理后的图像，Img为处理前原始图像，gausssigma表示参数为sigma的高斯滤波器，sigma1＝7.6和sigma2＝0.09；第二步，按照跳动缺陷方向建立平滑滤波模板并对第一步中处理后的图像ImgDoG进行滤波处理，得到所有跳动方向可能存在的线条；第三步，遍历整幅图像确定图像区域中的最小灰度值记为Min,然后以最小灰度Min*4作为阈值对图像进行阈值处理将直线挑选出来；第四步，将因图像处理造成的不连贯直线进行共线连接，补偿图像处理带来的信息损失；第五步，对补偿后的直线利用长度或者直线分布的密集程度作为筛选条件进行筛选，得出刮刀跳动缺陷痕迹；步骤S5中拖拽缺陷识别的步骤为：第一步，对预处理后的图像进行DoG处理得到滤波后图像，即对图像进行不同参数的高斯滤波，然后求差，得到处理后的图像ImgDoG，公式表示如下：ImgDoG＝Img*gausssigma1-Img*gausssigma2其中，ImgDoG为处理后的图像，Img为处理前原始图像，gausssigma表示参数为sigma的高斯滤波器，sigma1＝7.6和sigma2＝0.09；第二步，按照拖拽缺陷方向建立平滑滤波模板并对图像进行滤波处理，得到所有拖拽方向可能存在的范围图像Img1；第三步，对滤波处理后的图像进行傅立叶逆变换得到处理结果的空间域信息，在空间域生成参数Sigma分别为10和3的两个高斯滤波器，通过两高斯滤波器线性求差得到实际需要的带通滤波器，然后再在频域对拖拽方向图像Img1用以上滤波器进行频域滤波处理得到图像Img2；第四步，在空间域对滤波处理后的图像Img2进行灰度范围计算，然后通过全局阈值方法选出拖拽缺陷的实际范围，对分割选中的区域利用周长作为筛选条件进行筛选，得出拖拽缺陷痕迹。

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