一种基于图像处理的抛光表面检测方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像处理的抛光表面检测方法，涉及图像处理领域，包括如下步骤：首先，采集包含目标物体表面的图像，将所述图像灰度化，并划分为若干区域，取各个所述区域的灰度平均值作为该区域像素点灰度值；然后，根据所述阈值区间Φi，替换原图像像素点的灰度为最后，采集图像灰度变化信息，获取像素灰度波动值，若波动值大于设定阈值，则标记所述工件抛光为不合格。此外，本发明专利技术还公开一种基于图像处理的抛光表面检测系统。本发明专利技术无需人工操作，与工业产线易于集成，节约人力成本，表面检测判定速度快，易于实现工业化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及表面检测领域，特别是涉及一种基于图像处理的抛光表面检测方法及其系统。
技术介绍
材料技术是21世纪重点发展的关键技术之一，现代机器制造业及其他许多行业的发展对金属材料提出了更高的要求。金属材料科学技术的发展比较迅速。其中汽车行业表面光洁度要求非常严格，目前对于抛光工序的表面检测，多为人工操作，且工序相对独立，人力成本很高。工件表面抛光有利于提高工件加工精度、提高工件表面美感等，是工件生产的重要步骤。然而，即便提高抛光工序的精度，工件表面仍会存在凹坑和凸起。故而，在抛光精度检测中，只需工件表面的凹凸不平的程度在工艺管控之内即可判定工件合格。现有图像处理表面检测，主要是对工件表面特征进行识别，其检测花费时间较长；而在工业产线上，各个道工序时间紧凑，不可能在每件工件上花费较长时间；总之，现有技术在抛光表面领域并不能及时评定抛光表面是否合格。
技术实现思路
有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于图像处理的抛光表面检测方法及其系统，解决现有技术采用人工操作，工序相对独立，人力成本高的等问题。同时，本专利技术还解决现有采用图像处理获得表面检测速度慢的问题，提供一种基于图像处理的快速检测工件抛光表面的方法和系统。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于图像处理的抛光表面检测方法，包括如下步骤：步骤S1、采集包含目标物体表面的原始图像；步骤S2、将所述原始图像灰度化，并将所述原始图像划分为若干区域；取各个所述区域的灰度平均值作为该区域像素点灰度值；步骤S3、设定I个灰度阈值区间Φi，将经步骤S2处理后图像的各像素点灰度分别替换为各个灰度阈值区间Φi对应的灰度设定值其中，所述I为正整数，所述i满足1≤i≤I；步骤S4、采集经步骤S3处理后图像的横向像素灰度上升个数Hup、横向像素灰度下降个数Hdown；采集经步骤S3处理后图像的纵向像素灰度上升个数Zup、纵向像素灰度下降个数Zdown以及经步骤S3处理后图像像素总个数Sum；所述Sum为正整数；所述Hup、Hdown、Zup、Zdown为自然数；步骤S5、获取灰度平均波动幅值F，所述所述Grayj为经步骤S3处理后图像的各像素点灰度值；所述为经步骤S3处理后图像的平均灰度值；所述j满足1≤j≤Sum；步骤S6、获取像素灰度波动值E，若E>ETH，则发出声光报警；所述所述ETH取值范围为0.01≤ETH≤10；所述ETH为像素灰度波动阈值。在该技术方案中，通过图像处理对工件表面进行检测，节约人力成本，提高工件检测效率，提高工件检测速度。同时，在步骤S2中，对原图像进行灰度化，划分区域，并以各个区域的灰度平均值作为该区域灰度值，一方面减少图像处理数据进一步提高检测速度，另一方面，将多个像素组成一个区域，平均该区域，可以将微小瑕疵隐藏，不对微小瑕疵或者在工艺管控之内的缺陷进行评判，可以提高检测的准确性和速度。在步骤S3中，设定灰度阈值区间，将255个灰阶降低至8个、32个或者其它个数，可以提高图像处理速度并且消除工件表面可以忽略的小瑕疵。值得一提的是，步骤S2着重考虑的是工件在空间维度或尺寸上的微小瑕疵，当凹坑的宽度尺寸并不大，则忽略凹坑；而步骤S3着重考虑的工件在瑕疵程度，当凹坑的深度尺寸不满足工件灰阶差异，则忽略该凹坑。此外，在该技术方案中，提取灰度变化信息，直接进行数值运算，获得像素灰度波动，快速获得工件是否合格的信息，提高工件表面检测速度和精度。通过获得像素点相对于灰度平均值的平均波动幅值F，再通过获得像素灰度波动值，该公式的物理意义在于，像素灰度波动值E与灰度平均波动幅值F成正比，与横纵波动个数的几何平均值成正比，与像素总个数Sum成反比。总之，采用步骤S4、S5、S6的有益之处在于，快速且精确获得工件表面检测结果。进一步而言，所述采集横向像素灰度上升个数Hup的步骤包括：步骤S411：采集第m行中，后一个像素点灰度值Gray(m,n)大于前一个像素点灰度值Gray(m,n-1)的单行横向像素上升个数Hup_m；步骤S412：对各行的所述单行横向像素上升个数Hup_m求和，获取横向像素灰度上升个数Hup；所述所述采集横向像素灰度下降个数Hdown的步骤包括：步骤S421：采集第m行中，后一个像素点灰度值Gray(m,n)小于前一个像素点灰度值Gray(m,n-1)的单行横向像素下降个数Hdown_m；步骤S422：对各行的所述单行横向像素下降个数Hdown_m求和，获取横向像素灰度下降个数Hdown；所述其中，所述1≤m≤M，2≤n≤N；所述M为图像总行数，所述N为图像总列数。在该技术方案中，通过获取像素与周边像素的上升或下降关系，统计灰度上升和下降数据，有助于后续步骤的数值运算，提高检测精度。进一步而言，所述采集纵向像素灰度上升个数Zup的步骤包括：步骤S431：采集第n列中，后一个像素点灰度值Gray(m,n)大于前一个像素点灰度值Gray(m-1,n)的单列纵向像素上升个数Zup_n；步骤S432：对各列的所述单列纵向像素上升个数Zup_n求和，获取纵向像素灰度上升个数Zup；所述所述采集纵向像素灰度下降个数Zdown的步骤包括：步骤S441：采集第n列中，后一个像素点灰度值Gray(m,n)小于前一个像素点灰度值Gray(m-1,n)的单列纵向像素下降个数Zdown_n；步骤S442：对各列的所述单行纵向像素下降个数Zdown_n求和，获取纵向像素灰度下降个数Zdown；所述其中，所述2≤m≤M，1≤n≤N；所述M为图像总行数，所述N为图像总列数。在该技术方案中，通过获取像素与周边像素的上升或下降关系，统计灰度上升和下降数据，有助于后续步骤的数值运算，提高检测精度。进一步而言，在所述步骤S1中，所述包含目标物体表面的原始图像为显微镜图像；在所述步骤S6中，根据显微镜的放大倍数β设定像素灰度波动阈值ETH；所述ETH＝0.01β；所述0.01≤β≤12000。在该技术方案中，充分考虑到显微镜放大倍数对工件表面图像的影响，设定不同的波动阈值ETH，提高表面检测的精确度。值得一提的是，显微镜放大倍数越大，图像细节显示约明显，表现为图像的灰度平均波动幅值和像素灰度波动值也越大，故而需要设定更高的波动阈值，来校正工件合格与否的检测。有鉴于现有技术的缺陷，本专利技术还提供一种基于图像处理的抛光表面检测系统，包括：图像采集模块，用于采集包含目标物体表面的原始图像；图像分区模块，用于将所述原始图像灰度化，并将所述原始图像划分为若干区域；取各个所述区域的灰度平均值作为该区域像素点灰度值；灰度变换模块，用于设定I个灰度阈值区间Φi，将经所述图像分区模块处理后图像的各像素点灰度分别替换为各个灰度阈值区间Φi对应的灰度设定值其中，所述I为正整数，所述i满足1≤i≤I；图像灰度变化采集模块，用于采集经所述灰度变换模块处理后图像的横向像素灰度上升个数Hup、横向像素灰度下降个数Hdown；采集经所述灰度变换模块处理后图像的纵向像素灰度上升个数Zup、纵向像素灰度下降个数Zdown以及经所述灰度变换模块处理后图像像素总个数Sum；所述Sum为正整数；所述Hup、Hdown、Zup、Zdown为自然数；图像灰度波动求解模块，用于获取灰度平均波动幅本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像处理的抛光表面检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、采集包含目标物体表面的原始图像；步骤S2、将所述原始图像灰度化，并将所述原始图像划分为若干区域；取各个所述区域的灰度平均值作为该区域像素点灰度值；步骤S3、设定I个灰度阈值区间Φi，将经步骤S2处理后图像的各像素点灰度分别替换为各个灰度阈值区间Φi对应的灰度设定值其中，所述I为正整数，所述i满足1≤i≤I；步骤S4、采集经步骤S3处理后图像的横向像素灰度上升个数Hup、横向像素灰度下降个数Hdown；采集经步骤S3处理后图像的纵向像素灰度上升个数Zup、纵向像素灰度下降个数Zdown以及经步骤S3处理后图像像素总个数Sum；所述Sum为正整数；所述Hup、Hdown、Zup、Zdown为自然数；步骤S5、获取灰度平均波动幅值F，所述所述Grayj为经步骤S3处理后图像的各像素点灰度值；所述为经步骤S3处理后图像的平均灰度值；所述j满足1≤j≤Sum；步骤S6、获取像素灰度波动值E，若E>ETH，则发出声光报警；所述所述ETH取值范围为0.01≤ETH≤10；所述ETH为像素灰度波动阈值。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的抛光表面检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、采集包含目标物体表面的原始图像；步骤S2、将所述原始图像灰度化，并将所述原始图像划分为若干区域；取各个所述区域的灰度平均值作为该区域像素点灰度值；步骤S3、设定I个灰度阈值区间Φi，将经步骤S2处理后图像的各像素点灰度分别替换为各个灰度阈值区间Φi对应的灰度设定值其中，所述I为正整数，所述i满足1≤i≤I；步骤S4、采集经步骤S3处理后图像的横向像素灰度上升个数Hup、横向像素灰度下降个数Hdown；采集经步骤S3处理后图像的纵向像素灰度上升个数Zup、纵向像素灰度下降个数Zdown以及经步骤S3处理后图像像素总个数Sum；所述Sum为正整数；所述Hup、Hdown、Zup、Zdown为自然数；步骤S5、获取灰度平均波动幅值F，所述所述Grayj为经步骤S3处理后图像的各像素点灰度值；所述为经步骤S3处理后图像的平均灰度值；所述j满足1≤j≤Sum；步骤S6、获取像素灰度波动值E，若E>ETH，则发出声光报警；所述所述ETH取值范围为0.01≤ETH≤10；所述ETH为像素灰度波动阈值。2.如权利要求1所述的一种基于图像处理的抛光表面检测方法，其特征在于，所述采集横向像素灰度上升个数Hup的步骤包括：步骤S411：采集第m行中，后一个像素点灰度值Gray(m,n)大于前一个像素点灰度值Gray(m,n-1)的单行横向像素上升个数Hup_m；步骤S412：对各行的所述单行横向像素上升个数Hup_m求和，获取横向像素灰度上升个数Hup；所述所述采集横向像素灰度下降个数Hdown的步骤包括：步骤S421：采集第m行中，后一个像素点灰度值Gray(m,n)小于前一个像素点灰度值Gray(m,n-1)的单行横向像素下降个数Hdown_m；步骤S422：对各行的所述单行横向像素下降个数Hdown_m求和，获取横向像素灰度下降个数Hdown；所述其中，所述1≤m≤M，2≤n≤N；所述M为图像总行数，所述N为图像总列数。3.如权利要求1所述的一种基于图像处理的抛光表面检测方法，其特征在于，所述采集纵向像素灰度上升个数Zup的步骤包括：步骤S431：采集第n列中，后一个像素点灰度值Gray(m,n)大于前一个像素点灰度值Gray(m-1,n)的单列纵向像素上升个数Zup_n；步骤S432：对各列的所述单列纵向像素上升个数Zup_n求和，获取纵向像素灰度上升个数Zup；所述所述采集纵向像素灰度下降个数Zdown的步骤包括：步骤S441：采集第n列中，后一个像素点灰度值Gray(m,n)小于前一个像素点灰度值Gray(m-1,n)的单列纵向像素下降个数Zdown_n；步骤S442：对各列的所述单行纵向像素下降个数Zdown_n求和，获取纵向像素灰度下降个数Zdown；所述其中，所述2≤m≤M，1≤n≤N；所述M为图像总行数，所述N为图像总列数。4.如权利要求1所述的一种基于图像处理的抛光表面检测方法，其特征在于：在所述步骤S1中，所述包含目标物体表面的原始图像为显微镜图像；在所述步骤S6中，根据显微镜的放大倍数β设定像素灰度波动阈值ETH；所述ETH＝0.01β；所述0.01≤β≤12000。5.一种基于图像处理的抛光表面检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于采集包含目标物体表面的原始图像；图...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖妍，朱中华，
申请(专利权)人：重庆工商职业学院，
类型：发明
国别省市：重庆;50