一種基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，其首先，基于機器視覺獲取工業(yè)產品的圖像，接著，進行圖像預處理，再對得到的圖像進行圖像分割，從而得到其外形亞像素輪廓，基于亞像素輪廓繼而可以實現相關橫截面的直徑、高度尺寸、圓弧直徑以及圓度的檢測。通過該方法，提高了產品的測量精度以及生產自動化程度、市場競爭力。
【專利說明】一種基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法

【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于外形檢測領域，涉及一種在線測量方法，尤其是一種基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法。

【背景技術】
[0002]基于機器視覺的檢測方法也是產品外形檢測的一種方法，然而在國內的生產流水線上很大程度還是依賴人工檢測，人工檢測卻易造成視覺疲勞，極易帶來檢測誤差，效率低的問題，也不能夠實現產品的在線、非接觸測量。工業(yè)機器視覺上常采用的檢測方法是通過邊緣檢測的方法實現的，然而像素級輪廓精度低于亞像素輪廓精度，因此存在精度低的問題。


【發(fā)明內容】

[0003]本發(fā)明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供一種基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，
[0004]本發(fā)明的目的是通過以下技術方案來實現的:
[0005]這種基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，包括以下步驟:
[0006]I)基于機器視覺獲取工業(yè)產品的圖像；
[0007]2)進行圖像預處理:采用圖像濾波手段去掉圖像中的噪聲干擾，恢復圖像的原始特征；所述圖像濾波手段為:在對圖像逐行掃描過程中，對于每個像素點，首先判斷該像素點是否為該鄰域像素的最大值或最小值，若是則對其中值濾波，否則該像素點灰度值不變；
[0008]3)對得到的圖像進行圖像分割:利用圖像的灰度直方圖和自動閾值分割算法的方法；
[0009]4)獲取亞像素輪廓，基于亞像素輪廓繼而實現相關橫截面的直徑、高度尺寸、圓弧直徑以及圓度的檢測。
[0010]進一步，步驟I)中，由工業(yè)相機對工業(yè)產品進行拍照，獲取圖像。
[0011]進一步，步驟2)中，預處理之后的圖像經過去除噪聲干擾的操作，保持圖像的原始特征。
[0012]進一步，步驟3)中，設灰度值閾值，將感興趣區(qū)域與背景分開，然后利用特征將感興趣區(qū)域提取出來。
[0013]進一步，步驟4)中，亞像素輪廓的提取是通過梯度法實現的。
[0014]本發(fā)明具有以下有益效果:
[0015]本發(fā)明基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法在線測量、非接觸測量，測量數據易存檔、測量精度高等，從而提高生產自動化程度、市場競爭力。

【具體實施方式】
[0016]本發(fā)明的基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，包括以下步驟:
[0017]I)基于機器視覺獲取工業(yè)產品的圖像；
[0018]2)進行圖像預處理:采用圖像濾波手段去掉圖像中的噪聲干擾，恢復圖像的原始特征；所述圖像濾波手段為:在對圖像逐行掃描過程中，對于每個像素點，首先判斷該像素點是否為該鄰域像素的最大值或最小值，若是則對其中值濾波，否則該像素點灰度值不變；
[0019]3)對得到的圖像進行圖像分割:利用圖像的灰度直方圖和自動閾值分割算法的方法；
[0020]4)獲取亞像素輪廓，基于亞像素輪廓繼而實現相關橫截面的直徑、高度尺寸、圓弧直徑以及圓度的檢測。
[0021]在本發(fā)明的具體實施例中:步驟I)中由工業(yè)相機對工業(yè)產品進行拍照，獲取圖像。步驟2)預處理之后的圖像經過去除噪聲干擾的操作，保持圖像的原始特征。步驟3)設灰度值閾值，將感興趣區(qū)域與背景分開，然后利用特征將感興趣區(qū)域提取出來。步驟4)中，亞像素輪廓的提取是通過梯度法實現的。
【權利要求】
1.一種基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，其特征在于，包括以下步驟: 1)基于機器視覺獲取工業(yè)產品的圖像； 2)進行圖像預處理:采用圖像濾波手段去掉圖像中的噪聲干擾，恢復圖像的原始特征；所述圖像濾波手段為:在對圖像逐行掃描過程中，對于每個像素點，首先判斷該像素點是否為該鄰域像素的最大值或最小值，若是則對其中值濾波，否則該像素點灰度值不變； 3)對得到的圖像進行圖像分割:利用圖像的灰度直方圖和自動閾值分割算法的方法； 4)獲取亞像素輪廓，基于亞像素輪廓繼而實現相關橫截面的直徑、高度尺寸、圓弧直徑以及圓度的檢測。
2.根據權利要求1所述的基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，其特征在于，步驟1)中，由工業(yè)相機對工業(yè)產品進行拍照，獲取圖像。
3.根據權利要求1所述的基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，其特征在于，步驟2)中，預處理之后的圖像經過去除噪聲干擾的操作，保持圖像的原始特征。
4.根據權利要求1所述的基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，其特征在于，步驟3)中，設灰度值閾值，將感興趣區(qū)域與背景分開，然后利用特征將感興趣區(qū)域提取出來。
5.根據權利要求1所述的基于機器視覺吹塑產品的在線測量方法，其特征在于，步驟4)中，亞像素輪廓的提取是通過梯度法實現的。
【文檔編號】B29C49/78GK104228049SQ201410475842
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年9月17日 優(yōu)先權日:2014年9月17日
【發(fā)明者】姜洪權, 高建民, 麻興斌, 梁澤明, 楊璐, 劉賀 申請人:西安交通大學