【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法
本专利技术涉及精密测量领域,具体是一种基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法。本专利技术主要是解决钢球表面缺陷检测现有技术的受人为因素影响大、检测精度低和效率低等问题,从而有效的提高了产品检测效率。
技术介绍
现有钢球表面缺陷检测装置,具有检测精度低、检测效率低以及抗干扰性差的问题。
技术实现思路
专利技术目的:针对传统的钢球表面缺陷检测方法存在的问题,克服已有技术的不足,根据有缺陷钢球表面有缺陷区域与无缺陷钢球表面同区域在图像上表现的灰度一场,利用机器视觉库,将计算机的高效性以及可重复性与数字图像处理技术相结合,融合差分检测算法对钢球进行视觉检测,对采集到的钢球表面图像进行高速处理,具有高精度、高可靠性和高效率的特点,能准确判断钢球表面质量。为验证本算法的准确性及可靠性,对其进行实验分析,缺陷识别率可以达到98%,误检率小于2%,出于国内钢球表面缺陷检测的先进水平。技术方案:为了解决现有技术的不足,本专利技术所述的一种基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法,其具体步骤如下:步骤一:在VC++6.0中,通过opencv对黑白CCD相机采集到的钢球表面图像进行用自适应中值滤波消除噪声;步骤二:用伽马变换对图像进行对比度增强;步骤三:用最小外接矩形重绘算法,精确确定检测范围,将钢球图像与背景图像分离;步骤四:将正常无缺陷钢球图像作为样本,对其进行多次累加求平均获得标准图像;步骤五:将标准图像与钢球图像做差,得到差值图像;步骤六:将有缺陷的钢球标记位置,存入动态数组;步骤七:在分选系统处对有缺陷的钢球进行 ...
【技术保护点】
一种基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法,其特征在于,具体步骤如下:步骤一:在VC++6.0中,通过opencv对黑白CCD相机采集到的钢球表面图像进行用自适应中值滤波消除噪声;步骤二:用伽马变换对图像进行对比度增强;步骤三:用最小外接矩形重绘算法,精确确定检测范围,将钢球图像与背景图像分离;步骤四:将正常无缺陷钢球图像作为样本,对其进行多次累加求平均获得标准图像;步骤五:将标准图像与钢球图像做差,得到差值图像;步骤六:将有缺陷的钢球标记位置,存入动态数组;步骤七:展开盘向前转动一个钢球的位置,判断缺陷球是否转动到分选装置处,如果缺陷球转动到分选装置处则分选装置分选缺陷钢球;步骤八:七个钢球为一组,判断是否完成一组钢球的分选,如果完成一组钢球的分选,判断是否所有钢球均检测完毕,如果所有钢球都检测完毕则结束,如果不是所有钢球均检测完成,则继续步骤一的检测命令。
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法,其特征在于,具体步骤如下:步骤一:在VC++6.0中,通过opencv对黑白CCD相机采集到的钢球表面图像进行用自适应中值滤波消除噪声;步骤二:用伽马变换对图像进行对比度增强;步骤三:用最小外接矩形重绘算法,精确确定检测范围,将钢球图像与背景图像分离;步骤四:将正常无缺陷钢球图像作为样本,对其进行多次累加求平均获得标准图像;步骤五:将标准图像与钢球图像做差,得到差值图像;步骤六:将有缺陷的钢球标记位置,存入动态数组;步骤七:展开盘向前转动一个钢球的位置,判断缺陷球是否转动到分选装置处,如果缺陷球转动到分选装置处则分选装置分选缺陷钢球;步骤八:七个钢球为一组,判断是否完成一组钢球的分选,如果完成一组钢球的分选,判断是否所有钢球均检测完毕,如果所有钢球都检测完毕则结束,如果不是所有钢球均检测完成,则继续步骤一的检测命令。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的钢球表面缺陷差分检测的新型算法,其特征在于:所选用的CCD相...
【专利技术属性】
技术研发人员:王义文,董百川,付鹏强,周丽杰,杨超,
申请(专利权)人:哈尔滨理工大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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