基于机器视觉的工业产品外形直径在线检测的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于机器视觉的工业产品外形直径在线检测的方法，其特点是：通过基于机器视觉获取工业产品的数字化图像，并进行图像预处理。之后进行图像分割后获取亚像素轮廓。最终依据亚像素轮廓，实现待检测部位的直径的检测。这样，通过利用工业射线底片数字化仪器，可以有效通过机器视觉实现在线测量与非接触测量。并且，测量数据易存档。更为重要的是，能够有效提高生产自动化程度，且测量精度高，提升了市场竞争力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种在线检测方法，尤其涉及一种。
技术介绍
就现有的在线检测领域来看，国内的生产流水线上很大程度还是依赖人工检测，人工检测却易造成视觉疲劳，极易带来检测误差，效率低的问题，也不能够实现产品的在线、非接触测量。同时，现有的发展侧重在基于机器视觉的检测。但是，目前工业机器视觉上常采用的检测方法是通过边缘检测的方法实现的，然而像素级轮廓精度低于亚像素轮廓精度，因此存在精度低的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提供一种本专利技术的目的通过以下技术方案来实现:，其包括以下步骤:步骤①，基于机器视觉获取工业产品的数字化图像。 步骤②，进行图像预处理。 步骤③，对步骤②完成后的图像进行图像分割。 步骤④，获取亚像素轮廓，进行待检测部位的直径的检测。 上述的，其中:进一步地，上述的，其中:所述的步骤①中，采用工业射线底片数字化仪器，结合控制软件组成的实验设备，通过该实验设备获取工业产品的数字化图像。 更进一步地，上述的，其中:步骤②所述的进行图像预处理为，通过采用滤波去除图像中的噪声干扰，恢复图像的原始特征，所述的滤波采用改进的中值滤波，在对图像逐行扫描过程中，对于每个像素点，首先判断该像素点是否为该邻域像素的最大值或最小值，若是则对其中值滤波，否则该像素点灰度值不变。 更进一步地，上述的，其中:步骤③所述的图像分割为，根据灰度和/或是纹理特征作为目标特征，对图像进行区域或是边界上的分割，最终提取出感兴趣的部分；所述的分割过程中，通过图像的灰度直方图获得分割图像的阈值，通过一个或是多个阈值，将图像划分成若干个不同图像灰度级，将同一灰度级的像素作为同一区域。 更进一步地，上述的，其中:所述的步骤③完成后，通过自动阈值分割算法来提取感兴趣区域，所述的自动阈值分割涉及灰度直方图和二值化处理。 再进一步地，上述的，其中:步骤④所述的亚像素轮廓获取为，通过梯度法，首先利用数学形态学算子和Canny算子对图像边缘轮廓进行粗定位，然后将边缘幅度拟合成二维多项式曲线，在梯度向量方向寻找其最大值，最终得到亚像素边缘轮廓。 本专利技术技术方案的优点主要体现在:可以有效通过机器视觉实现在线测量与非接触测量。并且，测量数据易存档。更为重要的是，能够有效提高生产自动化程度，且测量精度高，提升了市场竞争力。 本专利技术的目的、优点和特点，将通过下面优选实施例的非限制性说明进行解释。这些实施例仅是应用本专利技术技术方案的典型范例，凡采取等同替换或者等效变换而形成的技术方案，均落在本专利技术要求保护的范围之内。 【具体实施方式】 ，其特别之处在于包括以下步骤:首先，基于机器视觉获取工业产品的数字化图像。为了提升数字图像的精度，采用工业射线底片数字化仪器，结合控制软件组成的实验设备，利用该实验设备获取工业产品的数字化图像。 之后，开始对图像进行预处理，为了便于提升后续图像分割的效果，本专利技术采用滤波去除图像中的噪声干扰，从最大程度上恢复图像的原始特征。同时，采用改进的中值滤波，在对图像逐行扫描过程中，对于每个像素点，首先判断该像素点是否为该邻域像素的最大值或最小值，若是则对其中值滤波，否则该像素点灰度值不变。 接着，进行图像分割。在此期间，根据灰度和/或是纹理特征作为目标特征，对图像进行区域或是边界上的分割，最终提取出感兴趣的部分。具体来说，在分割过程中，通过图像的灰度直方图自动获得分割图像的具有一定取值范围阈值。换句话说，阈值设定的目的是将感兴趣区域与背景区域分割开，然后利用特征将兴趣区域提取出来。随后通过一个或是多个阈值，将图像划分成若干个不同图像灰度级。并且，将同一灰度级的像素作为同一区域。由此，通过自动阈值分割算法来提取感兴趣区域，且自动阈值分割涉及灰度直方图和二值化处理。并且，采用灰度直方图有利于图像的阈值分割，便于根据灰度直方图的信息，对视觉系统硬件设备进行相应调整，如选择合适的光源使图像对比度增加，最终获得较好的图片质量。 最终，获取基于形态学的亚像素轮廓，进行待检测部位的直径的检测。具体来说，通过梯度法，首先利用数学形态学算子和Canny算子对图像边缘轮廓进行粗定位。然后，将边缘幅度拟合成二维多项式曲线，在梯度向量方向寻找其最大值，最终得到亚像素边缘轮廓。 结合本专利技术的实际使用情况来看，对于某种工业产品，例如塑料瓶子。首先，我们先利用机器视觉的知识，利用编写的软件以及仪器获取它的数字化图像，然后，对图像进行预处理，去噪；接着，对图像进行分割，获取瓶子的轮廓；最后，测相关的待测部位的直径。 通过上述的文字表述可以看出，采用本专利技术后，可以有效通过机器视觉实现在线测量与非接触测量。并且，测量数据易存档。更为重要的是，能够有效提高生产自动化程度，且测量精度高，提升了市场竞争力。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于机器视觉的工业产品外形直径在线检测的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤①，基于机器视觉获取工业产品的数字化图像；步骤②，进行图像预处理；步骤③，对步骤②完成后的图像进行图像分割；步骤④，获取亚像素轮廓，进行待检测部位的直径的检测。

【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的工业产品外形直径在线检测的方法，其特征在于包括以下步骤: 步骤①，基于机器视觉获取工业产品的数字化图像； 步骤②，进行图像预处理； 步骤③，对步骤②完成后的图像进行图像分割； 步骤④，获取亚像素轮廓，进行待检测部位的直径的检测。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的工业产品外形直径在线检测的方法，其特征在于:所述的步骤①中，采用工业射线底片数字化仪器，结合控制软件组成的实验设备，通过该实验设备获取工业产品的数字化图像。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的工业产品外形直径在线检测的方法，其特征在于:步骤②所述的进行图像预处理为，通过采用滤波去除图像中的噪声干扰，恢复图像的原始特征，所述的滤波采用改进的中值滤波，在对图像逐行扫描过程中，对于每个像素点，首先判断该像素点是否为该邻域像素的最大值或最小值，若是则对其中值滤波，否则该像素点灰度值不变。4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜洪权，高建民，梁泽明，麻兴斌，王俊，张文飞，
申请(专利权)人：苏州科力迪软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32