一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法技术

本发明专利技术涉及一种针对车身漆膜缺陷的检测识别方法，具体的说是一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法。该检测识别方法包括以下步骤：步骤一、获取图像；使用激光发射器垂直照射待测件表面获得图像；步骤二、图像预处理；采集车身漆膜缺陷图像后，对图像进行预处理；步骤三、提取车身漆膜缺陷特征参数；选取车身漆膜的几何特征、灰度特征值以及水平方向主要投影特征值作为缺陷特征参数；步骤四、降低特征参数维度；步骤五、通过支持向量机对漆膜缺陷进行判别；本发明专利技术通过改善图像质量获取大量缺陷特征参数，实现对较小漆膜缺陷的检测，提高车身漆膜检测的精度，进而改善车身漆膜质量，降低汽车生产成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种针对车身漆膜缺陷的检测识别方法，具体的说是一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法。
技术介绍
车身漆膜是汽车表面的重要组成部分，具有以下作用：汽车车身漆膜可以保护汽车外表面不受腐蚀，延长汽车的使用寿命,随着新型材料不断的上市，车身漆膜的保护作用越来越大，比如耐划伤性能、弹性、耐污染性等；从上世纪50年代开始，车身油漆从素色漆到金属漆再到珍珠漆的不断改变，提升了汽车的质感、美感及动感；同样车型，油漆品种不一，价位就不同；汽车车身漆膜的颜色种类体现了汽车不同的用途。因此车身漆膜的质量对于汽车的使用体验具有十分重要的意义。汽车制造厂检测漆膜质量大多采用人工目测法，人工目测法具有主观性，容易导致检测结果不科学、不完善，为了提高产品的质量，出现了高精准的测量仪器。目前，涂装行业普遍采用的是专用仪器，包括测定涂膜鲜映性的鲜映性测定仪，测定涂层光泽度的光泽仪和测量橘皮状况的橘皮仪等。利用人工目测法和专业仪器检测漆膜缺陷存在很多的局限性，主要概括为以下几点：(1)眼睛分辨率的局限性。根据2008年华中科技大学做的相关研究得出，只有当缺陷的几何尺寸大于0.5mm并且具有较大的光学形变现象时，人眼才可以检测到。(2)眼睛在时间上的局限性。根据2010年吴贵芳等学者做的相关研究得出，当被检测物的运动速度超过50m/min时，眼睛不能分辨出较小的物体形态。(3)主观意识的存在，在漆膜缺陷检测过程中，检测人容易受到主观因素影响，导致缺陷检测结果不可靠。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法，解决了现有技术存在车身漆膜缺陷识别不准确的问题。本专利技术结束方案结合附图说明如下：一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法，该检测识别方法包括以下步骤：步骤一、获取图像；使用车身漆膜缺陷检测系统中的激光发射器2垂直照射待测件1表面获得图像；步骤二、图像预处理；采集车身漆膜缺陷图像后，为了改善图像质量，从而提高缺陷检测精度及效率，对图像进行预处理；步骤三、提取车身漆膜缺陷特征参数；选取车身漆膜的几何特征、灰度特征值以及水平方向主要投影特征值作为缺陷特征参数；步骤四、降低特征参数维度；采用主成分分析法对特征参数进行降维处理；步骤五、通过支持向量机对漆膜缺陷进行判别；使用faruto教授开发的FarutoUItimate3.0工具箱进行漆膜缺陷的识别与分类。步骤一中所述的车身漆膜缺陷检测系统包括激光发射器2、摄像机3和信息处理终端设备4；所述的激光发射器2放置于待测件1斜前方1.5米处，所述的摄像机3放置于待测件1正上方1.5米处；所述的激光发射器2发射线激光垂直照射在待测件1表面上，利用摄像机3采集图像，再将图像传输到信息处理终端设备4进行处理。步骤二中所述的图像预处理包括以下四个步骤：21)、图像剪裁；为了使检测效率提高，首先需要对图像进行剪裁，删除不必要的背景信息，提高运算速度，利用灰度值搜索图像四周边界，在边界线之内的为有效区域；22)、光照不均匀性消除；为了不使图像质量受到光源的影响，采用顶帽变换技术处理在亮区域内的待测件1、采用底帽变换技术处理在暗区域内的待测件1；23)、图像降噪；为了不使图像质量受到环境中噪声的影响，导致检测精度不高，采用自适应维纳滤波器对图像进行降噪处理；24)、图像对比度增强；为了消除不均匀光照的影响，采用形态学的图像增强方法提高图像对比度，实现图像增强效果，该方法为：a、利用形态学基本运算构造两个滤波器处理图像，获取亮区域信息和暗区域信息；b、利用图像灰度值和差运算增强图像对比度；25)、图像分割；为了改善分割结果，获得较好的图像分割效果，采用图像分割方法进行分割；具体步骤如下：a、构造图像的构造带权无向图；b、采用逐层分割的方法进行图像分割；步骤四中所述的主成分分析法的主要步骤包括：41)、特征中心化，即每一维的特征数据都减去该维特征数据的均值，得到B矩阵，这里的“维”指的就是一个特征，变换之后每一维特征数据的均值都变成了0；42)、计算B矩阵的协方差矩阵C；43)、计算协方差矩阵C的特征值和特征向量，所获得的特征向量就是获得的新特征数据集，其对应的特征值就是每个特征向量在样本数据中的贡献率；44)、确定累计贡献率，选取贡献率大的特征向量，作为新的缺陷特征数据本专利技术的有益效果为：1、本专利技术通过对图像处理，提高车身漆膜缺陷检测识别效率；2、本专利技术通过改善图像质量获取大量缺陷特征参数，实现对较小漆膜缺陷的检测，提高车身漆膜缺陷检测的精度；3、本专利技术通过提高车身漆膜缺陷检测的准确度，进而改善车身漆膜质量，降低汽车生产成本。附图说明图1为本专利技术方法流程图；图2—a为本专利技术车身期末缺陷识别系统结构示意图；图2—b为本专利技术中待测件的结构示意图；图3—a为本专利技术车身漆膜起泡缺陷样本图；图3—b为本专利技术车身漆膜颗粒不良缺陷样本图；图3—c为本专利技术车身漆膜流挂缺陷样本图；图3—d为本专利技术车身漆膜针孔样本图；图3—e为本专利技术车身漆膜划痕样本图；图3—f为本专利技术车身漆膜橘皮样本图；图4—a为本专利技术起泡缺陷原图；图4—b为本专利技术起泡缺陷剪切图；图4—c为本专利技术提取原图像的暗景图；图4—d为本专利技术提取原图像的亮景图；图4—e为本专利技术改善图像对比度的结果图；图4—f为本专利技术图像分割后获取的特征区域缺陷图；图5—a为本专利技术遗传算法参数寻优示意图；图5—b为本专利技术网格划分参数寻优示意图；图5—c为本专利技术粒子群算法参数寻优示意图；图6为支持向量机进行测试后的分类结果图；具体实施方式参阅图1，一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法，该检测识别方法包括以下步骤：步骤一、获取图像；使用车身漆膜缺陷检测系统中的激光发射器2垂直照射待测件1表面获得图像；步骤二、图像预处理；采集车身漆膜缺陷图像后，为了改善图像质量，从而提高缺陷检测精度及效率，对图像进行预处理；步骤三、提取车身漆膜缺陷特征参数；选取车身漆膜的几何特征、灰度特征值以及水平方向主要投影特征值作为缺陷特征参数；步骤四、降低特征参数维度；采用主成分分析法对特征参数进行降维处理；步骤五、通过支持向量机对漆膜缺陷进行判别；使用faruto教授开发的FarutoUItimate3.0工具箱进行漆膜缺陷的识别与分类。参阅图2—a、2—b，步骤一中所述的车身漆膜缺陷检测系统包括激光发射器2、摄像机3和信息处理终端设备4；所述的激光发射器2放置于待测件1斜前方1.5米处，所述的摄像机3放置于待测件1正上方1.5米处；所述的激光发射器2发射线激光垂直照射在待测件1表面上，利用摄像机3采集图像，再将图像传输到信息处理终端设备4进行处理。检测时，摄像机3均位于待测件1正上方1.5米处，摄像机3采用的是DALSA的P2-22-04K30系列相机，和Nikon35mm定焦摄像机镜头；激光发射器2被放置于待测件1斜前方1.5米处，使用型号是LSL-450-34-R红光LED线光源。步骤一的具体步骤如下：使用激光发射器2垂直照射待测件1表面获得图像。本专利技术以六种常见缺陷为实验研究对象，包括：起泡、颗粒不良、流挂、针孔、划痕和橘皮，对本专利技术的检测方法进行验证。本专利技术对每类漆膜缺陷类型采集15幅样本，共有图像样本数为90幅。图3—a、图3—b、图3—c、图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法，其特征在于，该检测识别方法包括以下步骤：步骤一、获取图像；使用车身漆膜缺陷检测系统中的激光发射器(2)垂直照射待测件(1)表面获得图像；步骤二、图像预处理；采集车身漆膜缺陷图像后，为了改善图像质量，从而提高缺陷检测精度及效率，对图像进行预处理；步骤三、提取车身漆膜缺陷特征参数；选取车身漆膜的几何特征、灰度特征值以及水平方向主要投影特征值作为缺陷特征参数；步骤四、降低特征参数维度；采用主成分分析法对特征参数进行降维处理；步骤五、通过支持向量机对漆膜缺陷进行判别；使用faruto教授开发的FarutoUItimate3.0工具箱进行漆膜缺陷的识别与分类。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法，其特征在于，该检测识别方法包括以下步骤：步骤一、获取图像；使用车身漆膜缺陷检测系统中的激光发射器(2)垂直照射待测件(1)表面获得图像；步骤二、图像预处理；采集车身漆膜缺陷图像后，为了改善图像质量，从而提高缺陷检测精度及效率，对图像进行预处理；步骤三、提取车身漆膜缺陷特征参数；选取车身漆膜的几何特征、灰度特征值以及水平方向主要投影特征值作为缺陷特征参数；步骤四、降低特征参数维度；采用主成分分析法对特征参数进行降维处理；步骤五、通过支持向量机对漆膜缺陷进行判别；使用faruto教授开发的FarutoUItimate3.0工具箱进行漆膜缺陷的识别与分类。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法，其特征在于，步骤一中所述的车身漆膜缺陷检测系统包括激光发射器(2)、摄像机(3)和信息处理终端设备(4)；所述的激光发射器(2)放置于待测件(1)斜前方1.5米处，所述的摄像机(3)放置于待测件(1)正上方1.5米处；所述的激光发射器(2)发射线激光垂直照射在待测件(1)表面上，利用摄像机(3)采集图像，再将图像传输到信息处理终端设备(4)进行处理。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的车身漆膜缺陷检测识别方法，其特征在于，步骤二中所述的图像预处理包括以下四个步骤：21)、图像剪裁；为了使检测效率提高，首先需要对图像进行剪裁，删除不必要的背景信息，提高...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔岸，杨宇佳，骆亚微，张晗，张士展，李彬，张世广，戴文硕，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22