申请/专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院;重庆大学

申请日：2022-05-27

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114897864B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/13;G06T7/60;G06T7/64;G06T3/04;G06T5/70;G06T7/181;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/90

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.08.30#实质审查的生效;2022.08.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：利用视觉传感器获取完整的工件图像信息；获取合格工件的灰度图，统计其灰度值；获取数模坐标系上工件位置在图像上的对应情况；设计对应图像位置框；进行边缘检测；检测获取图像边缘；确定工件移动的偏差范围；得到尺寸相同的正常特征图像和缺陷特征图像；确认工件是否满足数模形态信息，确定是否为模板的待检测工件；判断是否存在工件和工件大小、形态是否满足预先的设计需求；统计选区内所有像素点的灰度值，计算选区的灰度均值和标准偏差值；判断工件是否为合格工件，将对比得到的结果进行输出。本发明实现了辅助对实际工件图像进行检测。

主权项：1.基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：利用视觉传感器获取完整的工件图像信息；S2：将所需求的数模信息提取出来，将工件个数、坐标和形态信息保存在对应文件里，并获取合格工件的灰度图，统计其灰度值；S3：针对图像建立对应坐标系，数模坐标信息和图像坐标信息对齐，获取数模坐标系上工件位置在图像上的对应情况；S4：根据对齐后图像坐标信息，选择设计对应图像位置框；S5：将搜索位置对应到图像目标位置框上，在其上对工件进行边缘检测；S6：利用边缘检测获取目标工件，通过利用工件物体边缘位置和其他位置存在灰度阶跃变化，检测获取图像边缘；S7：根据实际制造可能产生的误差，确定工件移动的偏差范围；S8：对正常形态的待测物图像和存在缺陷的待测物图像分别进行感兴趣区域提取，得到尺寸相同的正常特征图像和缺陷特征图像；S9：将得到的工件与模板进行匹配对比，确认工件是否满足数模形态信息，确定是否为模板的待检测工件；S10：将得到的工件的边缘情况和数模信息对比，判断是否存在工件和工件大小、形态是否满足预先的设计需求；S11：得到工件图像的灰度图，根据预设尺寸在灰度图中建立选区，统计选区内所有像素点的灰度值，计算选区的灰度均值和标准偏差值；S9～S11具体为：利用模板匹配方法，将模板图像与待测图像或其中某一区域图像进行比较，判断是否相同或相近的过程；其中模板匹配中，模板就是一幅已知的小图像，而模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标与模板有相同的尺度，方向和图像元素，通过一定算法在图像中找到目标；利用归一化相关系数匹配法来进行模板匹配 其中将标准工件或数模图像作为模板图像，与待检测图像进行匹配对比，对于其中由拍摄角度或其他原因造成的误差，通过调节匹配阈值来改善，判断工件颜色是否满足预先的设计需求；利用工件的H,S,V值对工件进行检测，获取到目标工件中心坐标位置；将边缘检测得到的工件中心坐标和色彩检测得到的中心坐标对比，修正得到实际图像上的工件位置坐标；S12：判断工件图像灰度值是否符合标准图像，从而判断工件是否为合格工件，综合模板匹配的结果，将对比得到的结果进行输出；若部分判断包含灰度值的像素点范围超出标准工件包含灰度值的像素点范围，则认为工件形态过大；若部分判断包含灰度值的像素点少于标准工件包含灰度值的像素点范围，则认为工件形态缺损；若判断整个工件表面像素点的灰度值不均衡，则认为工件表面不平滑，若判断部分像素点的灰度值小于标准灰度值，则认为工件存在凹陷情况；若判断部分像素点的灰度值大于标准灰度值，则认为工件存在凸起情况；若判断待检测图像存在多种形态问题，则优先列出其与标准工件相差更大的缺陷。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院重庆绿色智能技术研究院;重庆大学 基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法

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