環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括光學(xué)放大裝置、控制計(jì)算機(jī)、控制器、氣壓噴嘴裝置、步進(jìn)電機(jī)和傳送帶，該方法包括以下步驟：1、通過一光學(xué)放大裝置對待檢環(huán)形零件進(jìn)行拍攝，得到待檢環(huán)形零件端面的光學(xué)放大圖像；2、通過一控制計(jì)算機(jī)對光學(xué)放大圖像進(jìn)行圖像處理及缺損識別，然后根據(jù)缺損情況判定環(huán)形零件是否合格；3）通過一控制器，接收控制計(jì)算機(jī)的命令，控制氣壓噴嘴裝置工作，將不合格的零件剔除，同時控制傳送帶將下一個零件傳送至檢測位置。本發(fā)明能夠真實(shí)反映環(huán)形零件的端面缺損信息，并能準(zhǔn)確判斷檢測對象是否合格，且自動化程度高，提供了檢測效率。
【專利說明】環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是一種可對小尺寸環(huán)形零件進(jìn)行端面缺損檢 測及篩選的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]針對外環(huán)直徑小于5毫米的小尺寸環(huán)形零件，為了保證產(chǎn)品質(zhì)量，必須對其端面 的微缺損(如微小裂紋、微破損)進(jìn)行檢測。目前該類零件的表面缺損檢測主要依靠人眼目 視檢測，由于受檢查人員技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、工作環(huán)境以及視力疲勞等影響，很容易出現(xiàn)誤檢和漏 檢，并且人工目測效率低、缺乏準(zhǔn)確性和規(guī)范化，穩(wěn)定性和可靠性比較差。為了解決人工目 測工作難度大、效率低、漏檢率高的難題，需要引進(jìn)一種自動檢測技術(shù)，既降低人力成本又 能實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的嚴(yán)格控制。
[0003]目前計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已相對成熟，具有非接觸、速度快、精度高、抗干擾能力強(qiáng)等 諸多優(yōu)點(diǎn)，如果將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)引入小尺寸環(huán)形零件端面缺損檢測中，將能夠很好地滿 足其對可靠性和靈敏度的要求，而且維護(hù)方便。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選 方法及系統(tǒng)，該方法及系統(tǒng)不僅檢測準(zhǔn)確性高，而且自動化程度高，提供了檢測效率。
[0005]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選方法， 包括以下步驟:
(1)通過一光學(xué)放大裝置對待檢環(huán)形零件進(jìn)行拍攝，得到待檢環(huán)形零件端面的光學(xué)放 大圖像；
(2)通過一控制計(jì)算機(jī)讀取所述光學(xué)放大圖像，對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行圖像處理及 缺損識別，然后根據(jù)缺損情況判定環(huán)形零件是否合格，并將判定結(jié)果以命令形式發(fā)送到所 述控制計(jì)算機(jī)的通信端口；
(3)通過一控制器，接收所述控制計(jì)算機(jī)的通信端口的命令，若環(huán)形零件不合格，所述 控制器控制氣壓噴嘴裝置工作，將該環(huán)形零件吹離傳送帶，然后控制步進(jìn)電機(jī)拖動傳送帶 將下一個待檢環(huán)形零件傳送至光學(xué)放大裝置的檢測位置，進(jìn)入下一輪檢測及篩選過程。
[0006]進(jìn)一步的，在步驟(I)中，所述光學(xué)放大裝置采用工業(yè)相機(jī)和體視顯微鏡相組合， 以根據(jù)現(xiàn)場需要獲取待檢環(huán)形零件不同倍數(shù)特別是大倍數(shù)的光學(xué)放大圖像。
[0007]進(jìn)一步的，在步驟(2)中，對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行圖像處理及缺損識別包括以下 步驟:
(2.1)構(gòu)造線性平滑濾波器對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行濾波，除去高頻成分和圖像中的 銳化細(xì)節(jié)；所述線性平滑濾波器采用局部均值運(yùn)算，每個像素灰度值用其局部鄰域內(nèi)所有 值的權(quán)值置換，計(jì)算公式為:H=去Σ腳]
其中，M是鄰域N內(nèi)的像素點(diǎn)總數(shù)，h[i，j]是濾波后像素點(diǎn)[i，j]的灰度值，f[k，l]是濾波前像素點(diǎn)[k, I]的鄰域像素點(diǎn)的灰度值；
(2.2)采用閾值迭代法對濾波后的圖像進(jìn)行首次圖像二值化，結(jié)合圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算濾除背景信息，獲得理想的環(huán)形零件的圓環(huán)輪廓；所述閾值迭代法如下:
(2.2.1)選擇一個初始近似閾值的估算值T (可以采用圖像灰度均值作為初始值)；
(2.2.2)利用估算值T把圖像按照灰度值分成兩組區(qū)域R1和R2 ；
(2.2.3)計(jì)算區(qū)域R1和R2的灰度均值μ:和μ 2 ;
(2.2.4)根據(jù)公式T= ( μ ^ μ 2) /2計(jì)算并選擇新的估算值T ；
(2.2.5)重復(fù)步驟(2.2.2)- (2.2.4)，不斷迭代計(jì)算估計(jì)值Τ，直到(μ的值
不再變化；
為了獲得理想的圓環(huán)輪廓，可根據(jù)現(xiàn)場情況選擇閾值為(0.5~1) T將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，即分割出圓環(huán)圖像；
(2.3)采用邊界掃描法獲取環(huán)形零件的外圓邊界點(diǎn)信息，并通過最小二乘法擬合外圓的圓心坐標(biāo)和半徑；所述邊界掃描法如下:
(2.3.1)選擇圓外的一點(diǎn)作為掃描起始點(diǎn)，通過橫向和縱向掃描，直至獲得外圓邊界的第一個點(diǎn)，同時判斷該點(diǎn)是否`為外圓上的點(diǎn)；
(2.3.2)使用該點(diǎn)作為邊界追蹤的初始點(diǎn)，根據(jù)邊界連通性按一定方向逐點(diǎn)獲取外圓邊界點(diǎn)信息并以矩陣形式保存；
所述最小二乘法擬合外圓具體為:
讀取掃描到的外圓邊界點(diǎn)信息(圓弧或圓)，通過圓的方程來計(jì)算相應(yīng)的參數(shù)，圓的方程為:
(X - xc)2+ ( y - yc)2 = radius2
其中，(X。，Yc)為圓心，radius為圓的半徑,展開得到:
X2+ y2 + ax + by + c = O
其中，a = -2xc, b = -2yc, c = x。2 + y。2 - radius2 ,采用曲線擬合的最小二乘法計(jì)算參數(shù)a、b、c，根據(jù)式:
% Λ ll.X fW、

X2 1 b = ^2 + ^2
MMMM
fn IJ , U2 + ^2;
計(jì)算出數(shù)據(jù)a、b、c,從而求得圓的圓心坐標(biāo)(x。，y。)、半徑radius為:
Xc= - a/2 ；
Yc= - b/2 ；
radius = ^jx/ + y€2 -c ;
(2.4)選擇圓心作為掃描起始點(diǎn)，采用如步驟(2.3)中所述的邊界掃描法獲取環(huán)形零件的內(nèi)圓邊界點(diǎn)信息，并通過最小二乘法擬合內(nèi)圓的半徑；
(2.5)再次讀取步驟(2.1)濾波后的圖像，根據(jù)步驟(2.3),(2.4)得到的環(huán)形零件的圓 心坐標(biāo)、外圓半徑和內(nèi)圓半徑，去除背景及環(huán)形零件的外圓邊界、內(nèi)圓邊界信息，完整分割 出圓環(huán)內(nèi)部的缺陷；
(2.6)對步驟(2.5)分割出的圖像進(jìn)行處理，采用步驟(2.2)所述閾值迭代法進(jìn)行第二 次圖像二值化，得到二值化圖像以后，針對不同缺損特征采取適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)元素進(jìn)行形態(tài)學(xué) 運(yùn)算，最后對缺損區(qū)域進(jìn)行填充和區(qū)域標(biāo)記；
(2.7)計(jì)算缺損區(qū)域像素點(diǎn)面積，選取缺損較大的幾個區(qū)域進(jìn)行判斷，分別計(jì)算不同區(qū) 域的最小外接矩形的大小和計(jì)算不同區(qū)域的面積大小來判斷待檢環(huán)形零件是否合格。
[0008]本發(fā)明還提供了一種環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選系統(tǒng)，包括光學(xué)放大裝置、控 制計(jì)算機(jī)、控制器、氣壓噴嘴裝置、步進(jìn)電機(jī)和可由步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動的傳送帶，所述控制計(jì)算 機(jī)分別與所述光學(xué)放大裝置和控制器相連接，所述光學(xué)放大裝置安置在傳送帶正上方，所 述控制器分別與所述步進(jìn)電機(jī)和氣壓噴嘴裝置相連接。
[0009]進(jìn)一步的，所述光學(xué)放大裝置包括工業(yè)相機(jī)和體視顯微鏡，所述體視顯微鏡配設(shè) 有LED環(huán)形燈。
[0010]進(jìn)一步的，若環(huán)形零件不合格，所述控制計(jì)算機(jī)發(fā)出產(chǎn)品剔除命令，所述控制器接 收到命令后，控制氣壓噴嘴裝置啟動，將環(huán)形零件吹離傳送帶，若環(huán)形零件合格，則氣壓噴 嘴裝置不啟動；接著，所述控制器控制步進(jìn)電機(jī)運(yùn)行，通過傳送帶將下一個待檢環(huán)形零件傳 送到檢測位置，進(jìn)入下一輪檢測及篩選過程。
[0011]相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果是:采用計(jì)算機(jī)視覺和顯微視覺技術(shù)相結(jié)合 的方式，實(shí)現(xiàn)了小尺寸環(huán)形零件的端面缺損檢測及篩選，解決了小尺寸圓環(huán)形零件(直徑小 于5mm)端面缺損檢測困難，以及算法計(jì)算量大、檢測速度慢等問題，能夠真實(shí)反映環(huán)形零件 的端面缺損信息，并能準(zhǔn)確判斷檢測對象是否合格，且數(shù)據(jù)量小，檢測效率高，具有很強(qiáng)的 實(shí)用性和廣闊的應(yīng)用前景。
[0012]下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0013]圖1是本發(fā)明實(shí)施例中對光學(xué)放大圖像進(jìn)行圖像處理及缺損識別的工作流程圖。
[0014]圖2是本發(fā)明實(shí)施例的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0015]本發(fā)明提供一種環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選方法，包括以下步驟:
(1)通過一光學(xué)放大裝置對待檢環(huán)形零件進(jìn)行拍攝，得到待檢環(huán)形零件端面的光學(xué)放 大圖像；
(2)通過一控制計(jì)算機(jī)讀取所述光學(xué)放大圖像，對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行圖像處理及 缺損識別，包括圖像濾波、閾值迭代、圖像二值化、形態(tài)學(xué)運(yùn)算、圖像分割、缺損識別等，然后 根據(jù)缺損情況判定環(huán)形零件是否合格，并將判定結(jié)果以命令形式發(fā)送到所述控制計(jì)算機(jī)的 通信端口 ；
(3)通過一控制器，接收所述控制計(jì)算機(jī)的通信端口的命令，若環(huán)形零件不合格，所述控制器控制氣壓噴嘴裝置工作，將該環(huán)形零件吹離傳送帶，然后控制步進(jìn)電機(jī)拖動傳送帶將下一個待檢環(huán)形零件傳送至光學(xué)放大裝置的檢測位置，進(jìn)入下一輪檢測及篩選過程。
[0016]在步驟(1)中，所述光學(xué)放大裝置采用工業(yè)相機(jī)和體視顯微鏡相組合，以根據(jù)現(xiàn)場需要獲取待檢環(huán)形零件不同倍數(shù)特別是大倍數(shù)的光學(xué)放大圖像(7~90倍)，能夠真實(shí)有效地得到小型環(huán)形零件的端面缺損信息，便于觀察和判別，極大地提高了測量精度。
[0017]如圖1所示，在步驟(2)中，對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行圖像處理及缺損識別包括以下步驟:
(2.1)構(gòu)造線性平滑濾波器對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行濾波，除去高頻成分和圖像中的銳化細(xì)節(jié)；所述線性平滑濾波器采用局部均值運(yùn)算，每個像素灰度值用其局部鄰域內(nèi)所有值的權(quán)值置換，計(jì)算公式為:
【權(quán)利要求】
1.一種環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)通過一光學(xué)放大裝置對待檢環(huán)形零件進(jìn)行拍攝，得到待檢環(huán)形零件端面的光學(xué)放大圖像； (2)通過一控制計(jì)算機(jī)讀取所述光學(xué)放大圖像，對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行圖像處理及缺損識別，然后根據(jù)缺損情況判定環(huán)形零件是否合格，并將判定結(jié)果以命令形式發(fā)送到所述控制計(jì)算機(jī)的通信端口； (3)通過一控制器，接收所述控制計(jì)算機(jī)的通信端口的命令，若環(huán)形零件不合格，所述控制器控制氣壓噴嘴裝置工作，將該環(huán)形零件吹離傳送帶，然后控制步進(jìn)電機(jī)拖動傳送帶將下一個待檢環(huán)形零件傳送至光學(xué)放大裝置的檢測位置，進(jìn)入下一輪檢測及篩選過程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選方法，其特征在于，在步驟(1)中，所述光學(xué)放大裝置采用工業(yè)相機(jī)和體視顯微鏡相組合，以根據(jù)現(xiàn)場需要獲取待檢環(huán)形零件不同倍數(shù)特別是大倍數(shù)的光學(xué)放大圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選方法，其特征在于，在步驟(2)中，對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行圖像處理及缺損識別包括以下步驟: (2.1)構(gòu)造線性平滑濾波器對所述光學(xué)放大圖像進(jìn)行濾波，除去高頻成分和圖像中的銳化細(xì)節(jié)；所述線性平滑濾波器采用局部均值運(yùn)算，每個像素灰度值用其局部鄰域內(nèi)所有值的權(quán)值置換，計(jì)算公式為:
4.一種采用如權(quán)利要求1所述方法的環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選系統(tǒng)，其特征在于，包括光學(xué)放大裝置、控制計(jì)算機(jī)、控制器、氣壓噴嘴裝置、步進(jìn)電機(jī)和可由步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動的傳送帶，所述控制計(jì)算機(jī)分別與所述光學(xué)放大裝置和控制器相連接，所述光學(xué)放大裝置安置在傳送帶正上方，所述控制器分別與所述步進(jìn)電機(jī)和氣壓噴嘴裝置相連接。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選系統(tǒng)，其特征在于，所述光學(xué)放大裝置包括工業(yè)相機(jī)和體視顯微鏡，所述體視顯微鏡配設(shè)有LED環(huán)形燈。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的環(huán)形零件端面缺損檢測及篩選系統(tǒng)，其特征在于，若環(huán)形零件不合格，所述控制計(jì)算機(jī)發(fā)出產(chǎn)品剔除命令，所述控制器接收到命令后，控制氣壓噴嘴裝置啟動，將環(huán)形零件吹離傳送帶，若環(huán)形零件合格，則氣壓噴嘴裝置不啟動；接著，所述控制器控制步進(jìn)電機(jī)運(yùn)行，通過傳送帶將下一個待檢環(huán)形零件傳送到檢測位置，進(jìn)入下一輪檢測及篩選過程。
【文檔編號】G01N21/95GK103499590SQ201310486574
【公開日】2014年1月8日 申請日期:2013年10月17日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月17日
【發(fā)明者】何炳蔚, 林建楠 申請人:福州大學(xué)