一种基于压缩感知的轴套类零件表面缺陷在线检测方法，本方法采用机器视觉与压缩感知方法，建立零件表面缺陷图像的压缩感知描述，建立突出表面缺陷的光学成像与缺陷检测模型；采集典型缺陷的零件样本图像，实施去噪及必要的图像预处理后，进行采样频率调整及尺寸归一化，训练样本并建立冗余字典；设计恰当的正交基分解矩阵与随机观测矩阵，选择联合正交匹配追踪算法，把求解最小范数转化为求次最优解问题以重构缺陷图像，计算待测图像的稀疏表示，并根据所建立的判断识别标准对待测零件进行缺陷识别。构建具备上料、定位与调整、图像采集、图像处理、缺陷检测与判别、零件分选等功能的在线检测系统，实现对轴套类零件表面缺陷的快速检测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，属机械零件 在线无损检测
。
技术介绍
随着全球制造业中心逐步向我国转移，在生产与制造能力不断扩大的同时，人们 对产品质量也提出了越来越高的要求。产品表面质量是其中的重要组成部分，它对产品的 直接使用或深加工有着重要影响。在某些应用领域表面缺陷的存在可能会对使用者造成巨 大损失，必须进行严格的检测和控制。 轴套类零件主要起支撑、导向和定位等作用，在各类机器和仪器中应用极为广泛， 一般选用钢、铸铁、青铜或黄铜等材料进行制造。在零件的生产、搬运、装配等过程中，零件 的表面、端面等处可能会产生各种划痕、磨痕、凹坑等缺陷。这些缺陷将对零件的使用性能 产生不良影响，并影响整个机器的回转精度、振动、噪声、密封及使用寿命。 目前国内许多制造企业仍采用传统的人工抽检来进行产品表面缺陷检测，不仅检 测速度慢而且极易造成误判、漏检，无法满足现代企业提升产品质量的要求。近年来，先后 出现了诸如红外探伤、超声波检测法、涡流检测及磁粉探伤等方法，在工业现场强脉冲噪声 环境下很难达到十分满意的效果，无法满足现代测量技术对在线、精密、实时、综合性等方 面的需求。随着制造业向着精益生产及零缺陷的目标发展，探索客观、有效、快速、可靠的质 量控制方案，提高零件表面缺陷视觉在线检测水平，已经成为许多企业迫切需要解决的问 题。 现有基于机器视觉的各种缺陷检测方案，由于图像采样数据量大、现场噪声干扰 强，面对不同检测对象需要采用特定的图像增强、边缘检测、缺陷分割算法，很难满足缺陷 检测的实时性、通用性要求。近几年来新出现的压缩感知（Compressed Sensing,简称CS) 理论，是对信号采样理论的重大变革，已经在系统成像、图像融合、目标识别以及图像跟踪 等领域得到广泛的应用，可以预见该技术将在零件无损检测领域产生深远影响。
技术实现思路
本专利技术的目的是，根据现有机械零件表面缺陷检测存在采集量大、数据利用率不 高、实时性差等问题，提出了。 本专利技术的技术方案是，采集典型缺陷零件样本图像，经过去噪及必要预处理后，进 行采样频率调整及尺寸归一化，训练样本并建立冗余字典；设计卡爪式伸缩机构的检测平 台，利用卡爪张开时挤胀内圆柱面来实现对待测零件的定位夹紧；为了避免对内表面的损 伤，卡爪部分要粘贴软质地材料。待测零件置于平台的检测工位，检测时轴线保持铅垂方 向，镜头、相机的光轴与零件轴线保持垂直，在平台附近设置安装光学器件的结构。对待测 零件图像进行采样，设计随机观测矩阵，选择联合正交匹配追踪算法，计算待测图像的稀疏 表示从而实现零件缺陷的在线识别和检测。检测平台的间歇回转运动采用运动控制卡经由 驱动器控制步进电机来实现。分选机构可以利用电磁铁的通断来控制仓门的开闭，为了避 免检测中对零件产生新的损伤，在零件分选落料的地方要设置缓冲环节对分类后的零件进 行必要的保护。 本专利技术设计了： (1)对典型缺陷的轴套类零件样本图像进行预处理，包括图像滤波去噪、增强、边 缘检测与缺陷分割，以得到缺陷区域； (2)对处理后的样本图像实施调整采样频率、归一化尺寸实验，根据压缩感知原理 训练出样本图像并建立样本冗余字典； (3)轴套类零件置于检测工位，对待测零件图像按一定频率采样，计算其观测矩 阵；依据样本冗余字典，计算出待测图像的稀疏表示，从而根据压缩感知的判别标准实现对 待测零件缺陷的识别，并驱动检测装置中分选机构进行在线分类。 实现本专利技术方法包括以下步骤： (1)构建高效高精度检测平台 设计高精度的成像系统和检测系统。 设计成像系统时，依据检测精度、视场大小等因素选择工业相机与镜头，经过实验 确定光源、以获取光照均匀、缺陷突出的检测图像。 设计检测系统时，要根据在线自动检测的要求，实现自动上料、传送、定位、夹紧、 间歇转动、卸料和分选等动作。间歇回转检测平台与定位夹紧装置需要装配在一起，同时与 传送装置有机地衔接；完成检测后的零件通过卸料、输送环节到达指定位置，根据识别判断 结果控制分选机构完成零件的分选。为了适应不同尺寸零件的测量，在机械部分要设置相 机的安装与调整环节。设计机械的运动循环图，协调好各个机构的动作时序。 (2)建立基于压缩感知的缺陷图像信号的稀疏表示、编码测量与重构算法 本专利技术针对零件图像采样率高、效率低等问题，建立基于压缩感知的图像信号的 稀疏表示、编码测量与重构算法、快速有效检测表面缺陷的方法，分析压缩感知算法的复杂 度、与稳定性，并应用于零件表面缺陷的在线检测。 (3)实现基于压缩感知的零件表面缺陷在线检测。本专利技术根据零件缺陷图像的 压缩感知描述，确定缺陷样本图像的去噪、增强、边缘检测、缺陷分割算法；实施样本图像的 采样频率、归一化尺寸调整、训练样本图像建立冗余字典的实验；建立零件缺陷检测数学模 型、缺陷判断识别标准；设计正交基分解矩阵与随机观测矩阵，把求解最小范数1〇转化为求 次最优解问题，实现结构稀疏重构缺陷图像；计算待测图像的稀疏表示，对轴套类零件进行 缺陷在线检测实验并分析算法的准确性、鲁棒性。 本专利技术的有益效果是，本专利技术改进的方法可以消除表面反光影响、建立以突出缺 陷为目标的成像与缺陷检测模型；实现工业条件下去除图像中强噪声的滤波算法和对零件 外圆柱表面多幅图像进行高效拼接的图像配准及图像融合算法；基于压缩感知的缺陷图像 的稀疏表示；正交基分解矩阵与随机观测矩阵的选择与设计，零件图像重构算法的实现，缺 陷判断识别标准的建立及缺陷在线检测系统的构建。本专利技术用基于压缩感知的方法在线提 取轴套类零件的特征，大大缩短处理时间，实现在线检测。 本专利技术适用于机械轴套类零件表面缺陷在线检测。 【附图说明】 图1为本专利技术方法的技术路线图； 图2为零件表面缺陷之一； 图3为零件表面缺陷之二； 图4为零件表面缺陷之三； 图中划圈处为零件表面缺陷处。 【具体实施方式】 本专利技术的【具体实施方式】如图1所示。 本实施例采用机器视觉与压缩感知方法，研究零件表面缺陷图像的压缩感知描 述，采集典型缺陷的零件样本图像，实施去噪及必要的预处理后，进行采样频率调整及尺寸 归一化，训练样本并建立冗余字典；设计恰当的正交基分解矩阵与随机观测矩阵，选择联合 正交匹配追踪算法，把求解最小范数L0转化为求次最优解问题以重构缺陷图像，计算待测 图像的稀疏表示并根据所建立的判断识别标准对待测零件进行缺陷识别，实现对轴套类零 件表面缺陷的快速检测。 (1)设计检测平台 成像系统光源、光照方式、工业相机及匹配镜头的确定： 轴套类零件的材质主要是金属，表面比较光洁。在光源的照射下，无缺陷的被测物 表面图像呈现的灰度、颜色、纹理比较均匀且无突变，而具有缺陷的表面则存在突变，这可 以作为缺陷判别的依据。由于划痕、磨痕、凹坑等缺陷在不同的光源、照明方式、图像采集方 式下呈现不同的图像特征，可由此建立缺陷样本库，零件表面典型缺陷如图2、图3和图4所 /_J、1 〇 根据缺陷目标的特点及检测需求，尽量减少表面反光的影响，准确控制光线的照 射角度，使得反射光不能直接进入相机，被反射到其它方向，只有缺陷本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于压缩感知的轴套类零件表面缺陷在线检测方法，其特征在于，所述方法步骤为： (1)构建高效高精度检测平台，设计高精度的成像和检测系统； (2)针对零件图像采样率高、效率低问题，建立基于压缩感知的图像信号的稀疏表示、编码测量与重构算法、快速有效检测表面缺陷的方法，分析压缩感知算法的复杂度、与稳定性，并应用于零件表面缺陷的在线检测； (3)根据零件缺陷图像的压缩感知描述，确定缺陷样本图像的去噪、增强、边缘检测、缺陷分割算法；实施样本图像的采样频率、归一化尺寸调整、训练样本图像建立冗余字典的实验；建立零件缺陷检测数学模型、缺陷判断识别标准；设计正交基分解矩阵与随机观测矩阵，把求解最小范数l0转化为求次最优解问题，实现结构稀疏重构缺陷图像；计算待测图像的稀疏表示，对轴套类零件进行缺陷在线检测实验并分析算法的准确性、鲁棒性。
【技术特征摘要】
1. 一种基于压缩感知的轴套类零件表面缺陷在线检测方法，其特征在于，所述方法步 骤为： (1) 构建高效高精度检测平台，设计高精度的成像和检测系统； (2) 针对零件图像采样率高、效率低问题，建立基于压缩感知的图像信号的稀疏表示、 编码测量与重构算法、快速有效检测表面缺陷的方法，分析压缩感知算法的复杂度、与稳定 性，并应用于零件表面缺陷的在线检测； (3) 根据零件缺陷图像的压缩感知描述，确定缺陷样本图像的去噪、增强、边缘检测、缺 陷分割算法；实施样本图像的采样频率、归一化尺寸调整、训练样本图像建立冗余字典的实 验；建立零件缺陷检测数学模型、缺陷判断识别标准；设计正交基分解矩阵与随机观测矩 阵，把求解最小范数1〇转化为求次最优解问题，实现结构稀疏重构缺陷图像；计算待测图像 的稀疏表示，对轴套类零件进行缺陷在线检测实验并分析算法的准确性、鲁棒性。2. 根据权利要求1所述的一种基于压缩感知的轴套类零件表面缺陷在线检测方法，其 特征在于，所述成像和检测系统包括、光源、工业相机及匹配镜头、分选机构、整体机械装置 和检测平台； 所述整体机械装置采用卡爪式伸缩机构，当三个卡爪张开时利用挤胀内圆柱面实现对 待测零件进行定位夹紧，避免对内表面的损伤，卡爪部分要粘贴软质地材料；零件的检测位 置为直立，镜头、相机的光轴与零件轴线保持垂直，在检测平台附近设置安装光学器件的结 构； 所述检测平台的间歇回转运动采用运动控制卡经由驱动器控制步进电机来实现；所述 卡爪式伸缩机构安装在所述检测平台上； 所述分选机构利用电磁铁的通断来控制仓门的开闭，为了避免检测中对零件产生新的 损伤，在零件分选落料的地方要设置缓冲环节对分类后的零件进行保...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢昕，黄志刚，李慧萍，王浩然，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西;36
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