申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2020-06-19

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN111815575B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/20;G06T5/70;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/90

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.26#授权;2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：一种基于机器视觉的轴承钢珠零件检测方法，包含钢珠圆形度检测和零件划痕检测，包括以下步骤：第一步、钢珠圆形度检测，过程如下：1.1对输入图像进行预处理；1.2获取钢珠轮廓；1.3对得到的边缘进行筛选，对检测合格的钢珠输出轮廓和圆心半径；第二步、零件划痕检测：2.1零件正面边缘检测；2.2零件侧面边缘检测。本发明提供一种基于机器视觉的轴承钢珠零件检测方法，能够克服多种干扰因素，建立高效稳定的检测系统。

主权项：1.一种基于机器视觉的轴承钢珠零件检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：第一步、钢珠圆形度检测，过程如下：1.1图像预处理：使用高斯滤波对输入图像进行预处理，去除图像中的高频信号；1.2获取钢珠轮廓：通过灰度转换、阈值分割方法将图像进行转化，使得后续算法更容易辨别图像信息；经过这一步，系统会得到若干闭合的边缘轮廓；1.3筛选边缘轮廓：为了能得到较好的检测边缘，采用了三个筛选条件：轮廓像素域检测、椭圆拟合检测和圆形度检测，轮廓像素域检测是统计每个轮廓的像素面积；由于钢珠的圆形轮廓会在成像后会形成近似于圆形的椭圆，所以进行椭圆拟合，可以有效的排除噪声干扰；最后在得到钢珠的边缘轮廓信息后，对椭圆进行圆形度检测，这一步的目的是为了检测钢珠的外形是否符合生产规范；第二步、零件划痕检测，过程如下：2.1零件侧面划痕检测：使用边缘检测方法对零件侧面划痕进行检测，首先确定图像中的边缘像素，然后把这些像素连接在一起，从而构成所需的区域边界；2.2零件正面划痕检测：由于正面的边缘信息太多，会对分类结结果造成严重的影响，采用剔除冗余边缘信息方法，去除图像中的高频信号；所述2.2的步骤如下：2.2.1用平滑滤波对图像进行预处理，去除图像中的高频信号；2.2.2采用边缘检测的方法检测图像边缘信息并提取图像的闭合轮廓；2.2.3使用椭圆拟合方法对轮廓进行椭圆拟合；2.2.4根据图像的固定信息，选取合适的阈值，对得到的椭圆轮廓进行筛选，得到圆环的区域的内圆和外圆轮廓，最后采用图像相减的方法，得到所要提取的目标区域。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种基于机器视觉的轴承钢珠零件检测方法

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