空心圆柱工件表面缺陷检测系统及方法技术方案

本发明专利技术适用于视觉机器人技术领域，提供了一种空心圆柱体工件表面缺陷检测系统及方法，该方法包括：对采集的空心圆柱工件端面图像进行预处理，预处理包括：自适应图像裁处理、光照补偿处理、及图像平滑处理；针对处理后的图像进行表面缺陷检测、内轮廓缺陷检测及外轮廓缺陷检测，其中，表面缺陷缺陷是指表面掉漆，内轮廓缺陷包括：内轮廓不圆及内轮廓毛刺，外轮廓缺陷是指外轮廓破损；显示空心圆柱工件存在的缺陷。本发明专利技术提供的空心圆柱工件表面缺陷检测系统及方法可以快速的对空心圆柱工件表面的缺陷进行识别，不仅能识别是否存在缺陷，还能精准的检测表面缺陷的类型，包括表面掉漆、内轮廓不圆、内轮廓毛刺、或外轮廓损坏。

【技术实现步骤摘要】
空心圆柱工件表面缺陷检测系统及方法
本专利技术属于视觉机器人
，提供了一种空心圆柱工件表面检测系统及方法。
技术介绍
空心圆柱工件在轧制、加工过程中会产生不同类型的缺陷，这些缺陷不仅影响了产品的美观性，而且会导致应力集中，机械性能变差等问题，使得产品的精度、耐磨性、密封性、抗疲劳强度等性能指标大幅降低，例如刹车油管墩头在制造过程中，需要对刹车油管进行镦头加工，以改善其头部强度、密封性等性能。传统的质量检测方法是采用离线检测的方式，将生产出的产品置于高倍相机下拍成照片，再经人工目测来判断刹车油管镦头端面质量的好坏。这种方法的检测速度较慢，无法检测出精确的参数信息，同时，当检测人员肉眼疲劳时，误检率较高。传统检测方法的缺陷大大降低了生产线工艺调整的及时性和有效性，不利于企业生产效率的提高。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了种空心圆柱工件表面检测系统及方法，旨在解决传统空心圆柱工件质量检测方法存在检测速度较慢，且误检率较高的问题。本专利技术是这样实现的，一种基于空心圆柱工件表面缺陷检测系统，该系统包括：设于工件台上的传送带，设于传送带正上方的CCD摄像机，及设于传送带侧边的红外传感器，与CCD摄像机及红外传感器通讯连接的工控机；传送带用于传送待检测的空心圆柱工件，待检测的空心圆柱工件竖直放置于传送带，红外传感在待拍摄位置检测到空心圆柱工件时，向工控机发送存在指令，工控机基于存在指令控制CCD摄像机拍摄待检测工件的端面图像，并将采集到的待测工件端面图像发送至工控机进行表面缺陷识别。本专利技术是这样实现的，一种基于空心圆柱工件表面缺陷检测方法，所述方法包括如下步骤：S1、对采集的空心圆柱工件端面图像进行预处理，预处理包括：自适应图像裁剪、光照补偿、及图像平滑处理；S2、针对处理后的图像进行表面缺陷检测、内轮廓缺陷检测及外轮廓缺陷检测，其中，表面缺陷缺陷是指表面掉漆，内轮廓缺陷包括：内轮廓不圆及内轮廓毛刺，外轮廓缺陷是指外轮廓破损；S3、显示空心圆柱工件存在的缺陷。进一步的，表面掉漆的检测方法具体包括如下步骤：S11、将预处理后的图像转换到HSV颜色空间，获取喷漆的HSV分量区间；S12、基于HSV分量区间对图像中的各像素点进行标识，标识为掉漆及未掉漆；S13、基于连通域标记算法提取掉漆区域，若掉漆区域面积大于设定阈值，则判定为存在表面缺陷。进一步的，其特征在于，内轮廓圆度的检测方法包括如下步骤：S21、对预处理后的图像基于局部阈值进行分割，获取二值化图像；S22、提取各连通区域标的包围线，将最小长度的包围线定义为内轮廓；S23、基于内轮廓的包围面积及内轮廓的周长来计算圆度e，若圆度e小于圆度阈值，则判定为圆度不圆。进一步的，内轮廓毛刺检测方法包括如下步骤：S31、基于探测圆逼近算法来确定内轮廓探测圆的圆心及半径；S32、在内轮廓圆周上等分设置n个节点；S33、内轮廓探测圆圆心到节点的长度与内轮廓探测圆的半径之差即为毛刺长度；S34、若毛刺长度大于长度阈值，则判定在该结点处存在毛刺。进一步的，外轮廓破损的检测方法包括如下步骤：S41、对预处理后的图像采用全局sobel边缘检测算子提取边缘区域，得到二值化图像；S42、提取各连通区域的包围线，将最大长度的包围线定义为外轮廓；S43、采用最小二乘圆拟合外轮廓边缘，获取外轮廓拟合圆的圆心和半径；S44、计算拟合圆曲线与最大长度包围线的径向偏差，若径向偏差大于偏差阈值，则判定为外轮廓破损。进一步的，所述光照补偿处理方法具体包括如下步骤：S11、去除初始灰度图像中的背景，获取无背景的工件灰度图像；S12、计算无背景工件灰度图像的水平方向亮度矫正图像A和垂直方向亮度矫正图像B；S13、基于水平方向亮度矫正图像A和垂直方向亮度矫正图像B来获取矫正图像。进一步的，所述步骤S12具体包括如下步骤：S121、对无背景工件灰度图像中每个像素进行按行、按列分别进行迭代加权最小二乘法多项式的回归计算，分别获得水平方向迭代回归图像S及垂直方向迭代回归图像V；S122、将无背景的工件灰度图像分别除以水平方向迭代回归图像和垂直方向迭代回归图像，获得水平方向亮度矫正图像A和垂直方向亮度矫正图像B。进一步的，所述水平方向迭代回归图像S的获取方法具体包括如下步骤：S1211、逐行扫描无背景工件灰度图像，统计当前行Ri灰度值大于0的像素点个数；S1212、若个数大于等于3，则将灰度值大于0像素点的列号及灰度值写入行向量F(nl)＝k2·nl2+k1·nl+k0+e(1)其中，nl是行向量中像素点Il所在列号，l的取值为1,2,…，m，m为行向量中像素点的个数，F(nl)是像素点Il的灰度值计算值，k2为二次项系数，k1为一次项系数，k0为常数，e是行残差，其取值为0；S1214、将像素点Il的列号代入公式(1)，将灰度值计算值F(nl)代替原灰度值作为像素点Il的灰度值。所述垂直方向迭代回归图像V的获取方法具体包括如下步骤:S1215、逐列扫描无背景工件灰度图像，统计当前列Li灰度值大于0的像素点个数；S1216、若个数大于等于3，则将灰度值大于0像素点的行号及灰度值写入列向量S1217、对行向量进行迭代加权最小二乘计算，得到下式：F(ms)＝k2·ms2+k1·ms+k0+e(2)其中，ms是行向量中像素点Is所在行号，s的取值为1,2,…，n，n为行向量中像素点的个数，F(ms)是像素点Is的灰度值计算值，k2为二次项系数，k1为一次项系数，k0为常数，e是行残差，其取值为0；S1218、将像素点Is的行号代入公式(2)，将灰度值计算值F(ms)代替原灰度值作为像素点Is的灰度值。进一步的，所述空心圆柱工件为刹车油管墩头。本专利技术提供的空心圆柱工件表面缺陷检测系统及方法可以快速的对空心圆柱工件表面的缺陷进行识别，不仅能识别是否存在缺陷，还能精准的检测表面缺陷的类型，包括表面掉漆、内轮廓不圆、内轮廓毛刺、或外轮廓损坏。附图说明图1为本专利技术实施例提供的空心圆柱工件表面缺陷检测系统的结构示意图；图2为本专利技术实施例提供的空心圆柱工件表面缺陷检测方法流程图；图3为本专利技术实施例提供的基于连通域标记算法的掉漆区域提取方法流程图；图4为本专利技术实施例提供的基于探测圆逼近算法的内轮廓探测圆的圆心及半径获取方法流程图；图5为本专利技术实施例提供的采用最下二乘法进行光照补偿处理后的工件端面图像；图6为本专利技术实施例提供的采用迭代加权最小二乘法进行光照补充处理后的工件端面图像。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。图1为本专利技术实施例提供的空心圆柱工件表面缺陷检测系统的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本专利技术实施例相关的部分。该系统包括：设于工件台上的传送带，设于传送带正上方的CCD摄像机，及设于传送带侧边的红外传感器，与CCD摄像机及红外传感器通讯连接的工控机；传送带用于传送待检测的空心圆柱工件，待检测的空心圆柱工件竖直放置于传送带，红外传感在待拍摄位置检测到空心圆柱工件时，向工控机发送存在指令，工控机基于存在指令控制CCD摄像机拍摄待检测工件的端面图像，并将采集到的待测工件端面图像发送本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空心圆柱工件表面缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括：设于工件台上的传送带，设于传送带正上方的CCD摄像机，及设于传送带侧边的红外传感器，与CCD摄像机及红外传感器通讯连接的工控机；传送带用于传送待检测的空心圆柱工件，待检测的空心圆柱工件竖直放置于传送带，红外传感在待拍摄位置检测到空心圆柱工件时，向工控机发送存在指令，工控机基于存在指令控制CCD摄像机拍摄待检测工件的端面图像，并将采集到的待测工件端面图像发送至工控机进行表面缺陷识别。

【技术特征摘要】
1.一种空心圆柱工件表面缺陷检测系统，其特征在于，所述系统包括：设于工件台上的传送带，设于传送带正上方的CCD摄像机，及设于传送带侧边的红外传感器，与CCD摄像机及红外传感器通讯连接的工控机；传送带用于传送待检测的空心圆柱工件，待检测的空心圆柱工件竖直放置于传送带，红外传感在待拍摄位置检测到空心圆柱工件时，向工控机发送存在指令，工控机基于存在指令控制CCD摄像机拍摄待检测工件的端面图像，并将采集到的待测工件端面图像发送至工控机进行表面缺陷识别。2.一种基于空心圆柱工件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、对采集的空心圆柱工件端面图像进行预处理，预处理包括：自适应图像裁处理、光照补偿处理、及图像平滑处理；S2、针对处理后的图像进行表面缺陷检测、内轮廓缺陷检测及外轮廓缺陷检测，其中，表面缺陷缺陷是指表面掉漆，内轮廓缺陷包括：内轮廓不圆及内轮廓毛刺，外轮廓缺陷是指外轮廓破损；S3、显示空心圆柱工件存在的缺陷。3.如权利要求2所述基于空心圆柱工件表面缺陷检测方法，其特征在于，表面掉漆的检测方法具体包括如下步骤：S11、将预处理后的图像转换到HSV颜色空间，获取喷漆的HSV分量区间；S12、基于HSV分量区间对图像中的各像素点进行标识，标识为掉漆及未掉漆；S13、基于连通域标记算法提取掉漆区域，若掉漆区域面积大于设定阈值，则判定为存在表面缺陷。4.如权利要求2所述基于空心圆柱工件表面缺陷检测方法，其特征在于，内轮廓圆度的检测方法包括如下步骤：S21、对预处理后的图像基于局部阈值进行分割，获取二值化图像；S22、提取各连通区域标的包围线，将最小长度的包围线定义为内轮廓；S23、基于内轮廓的包围面积及内轮廓的周长来计算圆度e，若圆度e小于圆度阈值，则判定为圆度不圆。5.如权利要求4所述基于空心圆柱工件表面缺陷检测方法，其特征在于，内轮廓毛刺检测方法包括如下步骤：S31、基于探测圆逼近算法来确定内轮廓探测圆的圆心及半径；S32、在内轮廓圆周上等分设置n个节点；S33、内轮廓探测圆圆心到节点的长度与内轮廓探测圆的半径之差即为毛刺长度；S34、若毛刺长度大于长度阈值，则判定在该结点处存在毛刺。6.如权利要求2所述基于空心圆柱工件表面缺陷检测方法，其特征在于，外轮廓破损的检测方法包括如下步骤：S41、对预处理后的图像采用全局sobel边缘检测算子提取边缘区域，得到二值化图像；S42、提取各连通区域的包围线，将最大长度的包围线定义为外轮廓；S43、采用最小二乘圆拟合外轮廓边缘，获取外轮廓拟合圆的圆心和半径；S44、计算拟合圆曲线与最大长度包围线的径向偏...

【专利技术属性】
技术研发人员：高云峰，尹乐，王飞阳，
申请(专利权)人：芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34