一种基于机器视觉对表面检测的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉对表面检测的方法，包括以下步骤：1)采用LED环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像；2)使用动态阈值分割法将表面区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来；3)再通过使用区域特征、区域形态学对表面区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物，确保计算上有足够的精度；4)最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法检测出划痕并显示其结果，本方法检测表面缺陷，更好的降低了图像采集过程中，受限于环境光线的干扰，最精细化地分离出了金属缺陷与同为高亮显示的边缘。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及领域，特别涉及一种基于机器视觉对表面检测的方法。
技术介绍
在传统的产品生产过程中，一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法。随着科学技术的不断发展，特别是计算机技术的发展，出现了计算机视觉检测技术。利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响，能快速、准确地检测产品的质量，完成人工无法完成的检测任务。机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论，它综合了计算机技术、数据结构、图像处理，模式识别和软件工程等不同领域的相关知识。在对金属表面检测的过程中，受限于拍摄环境的限制，拍摄出的金属表面划痕在黑色背景区域中显示为高亮，而金属边缘显示也是高亮，就目前的技术很难细致准确通过机器视觉技术做到严格地区分。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于机器视觉对表面检测的方法，本方法检测表面缺陷，更好的降低了图像采集过程中，受限于环境光线的干扰；能最精细化地分离出金属缺陷与同为高亮显示的边缘，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。为实现上述目的，本专利技术提供以下的技术方案：一种基于机器视觉对表面检测的方法，包括以下步骤：1)采用LED环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像；2)使用动态阈值分割法将表面区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来；3)再通过使用区域特征、区域形态学对表面区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物，确保计算上有足够的精度；4)最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法检测出划痕并显示其结果。优选的，所述步骤2)中，图像阈值化的目的是按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性，阈值分割操作被定义为S＝{(r，c)∈Rgmin≤fr，c≤gmax本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器视觉对表面检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采用LED环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像；2)使用动态阈值分割法将表面区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来；3)再通过使用区域特征、区域形态学对表面区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物，确保计算上有足够的精度；4)最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法检测出划痕并显示其结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉对表面检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采用LED环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像；2)使用动态阈值分割法将表面区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来；3)再通过使用区域特征、区域形态学对表面区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物，确保计算上有足够的精度；4)最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄亮，徐巍，郑天祥，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33