基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法及系统，涉及高反光金属表面缺陷检测技术领域，本发明专利技术采集高反光金属表面静态图像序列，确定采样点、采样点对应像素值、采样点对应照度值，然后结合最小二乘法与S型函数曲线模型快速确定相机响应最终目标函数，获得图像像素值与曝光量之间映射关系；通过相机响应最终目标函数求得不同曝光量对应的照度值，进而合成一幅逼近自然场景的高动态范围图像；最后应用数字图像处理技术，结合高动态范围图像，对高反光金属表面进行缺陷检测试验，解决了高反光金属表面过曝光或过暗的难题，增加图像清晰度，提高高反光金属表面缺陷检测精度。

Defect Detection Method and System of High Reflective Metal Surface Based on HDRI

【技术实现步骤摘要】
基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法及系统
本专利技术涉及高反光金属表面缺陷检测
，特别是涉及一种基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法及系统。
技术介绍
机械行业零部件大多为高反光金属表面，尤其对于要求加工精度高的齿轮、钢管行业等重要零部件，表面反光效果明显，但是，在高反光金属零部件的表面出现缺陷时，如磨损、划痕、龟裂等，会大大降低其使用寿命。因此，需要检测高反光金属零部件的表面缺陷。引入机器视觉检测方法可解放人工作业，提高生产效率，主要是通过图像处理技术来检测高反光金属零部件表面缺陷。但是，在机器视觉检测过程中，由于高反光金属表面过曝光或过暗的难题，使图像清晰度减低，从而导致高反光金属表面缺陷检测精度降低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法及系统，解决了高反光金属表面过曝光或过暗的难题，增加图像清晰度，提高高反光金属表面缺陷检测精度。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法，包括：获取高反光金属表面静态图像序列，并记录每幅静态图像的曝光时间；确定每幅静态图像的采样点以及所述采样点对应的像素值、所述采样点对应的照度值；根据每幅静态图像的曝光时间、每幅静态图像的采样点对应的像素值和每幅静态图像的采样点对应的照度值，采用最小二乘法，计算相机响应目标函数的待定系数，进而确定相机响应最终目标函数；其中，所述相机响应目标函数是根据相机响应初始函数和S型函数曲线模型构建的；所述相机响应初始函数表示图像像素值与相机曝光量之间的函数关系；所述相机曝光量为照度值和曝光时间的乘积；根据所有的静态图像，结合所述相机响应最终目标函数，计算每个像素点对应的平均照度值；根据所有的平均照度值，合成高反光金属的高动态范围图像；根据所述高动态范围图像，采用数字图像处理技术，对高反光金属表面进行缺陷检测。可选的，每幅所述静态图像的曝光时间均不同，且每幅所述静态图像均包括明亮区域和昏暗区域。可选的，所述相机响应初始函数为Vij＝f(Hij)；其中，f表示非线性映射函数，且所述非线性映射函数为单调增函数，Vij表示第j幅静态图像第i个采样点对应的像素值，Hij表示第j幅静态图像第i个采样点对应的相机曝光量。可选的，所述相机响应目标函数的构建步骤包括：构建相机响应初始目标函数；所述相机响应初始目标函数为对所述相机响应初始目标函数求反函数并在等式两边同时取对数，得到相机响应目标函数；所述相机响应目标函数为Vij＝lnb+lnHij-ln(1-aHij)；其中，a、b为待定系数；Vij表示第j幅静态图像第i个采样点对应的像素值，Hij表示表示第j幅静态图像第i个采样点对应的相机曝光量。可选的，所述相机响应最终目标函数为其中，a、b为常数，Vqj表示第j幅静态图像第q个像素点对应的像素值，Hqj表示第j幅静态图像第q个像素点对应的相机曝光量。可选的，所述根据所有的静态图像，结合所述相机响应最终目标函数，计算每个像素点对应的平均照度值，具体包括：根据所述相机响应最终目标函数以及相机曝光量与照度值的关系式，确定平均照度值的计算公式；所述平均照度值的计算公式为其中，E'q表示第q个像素点对应的平均照度值，M表示静态图像的幅数，g表示相机响应最终目标函数，Vqj表示第j幅静态图像第q个像素点对应的像素值，Δtj表示第j幅静态图像的曝光时间；所述相机曝光量与照度值的关系式为H＝EΔt，H表示相机曝光量，E表示照度值，Δt表示静态图像的曝光时间；根据所有的静态图像和所述平均照度值的计算公式，计算每个像素点对应的平均照度值。一种基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测系统，包括：静态图像序列获取模块，用于获取高反光金属表面静态图像序列，并记录每幅静态图像的曝光时间；初始值确定模块，用于确定每幅静态图像的采样点以及所述采样点对应的像素值、所述采样点对应的照度值；相机响应最终目标函数确定模块，用于根据每幅静态图像的曝光时间、每幅静态图像的采样点对应的像素值和每幅静态图像的采样点对应的照度值，采用最小二乘法，计算相机响应目标函数的待定系数，进而确定相机响应最终目标函数；其中，所述相机响应目标函数是根据相机响应初始函数和S型函数曲线模型构建的；所述相机响应初始函数表示图像像素值与相机曝光量之间的函数关系；所述相机曝光量为照度值和曝光时间的乘积；平均照度值计算模块，用于根据所有的静态图像，结合所述相机响应最终目标函数，计算每个像素点对应的平均照度值；高动态范围图像合成模块，用于根据所有的平均照度值，合成高反光金属的高动态范围图像；缺陷检测模块，用于根据所述高动态范围图像，采用数字图像处理技术，对高反光金属表面进行缺陷检测。可选的，所述高反光金属表面缺陷检测系统还包括相机响应目标函数构建模块；所述相机响应目标函数构建模块包括：相机响应初始目标函数构建单元，用于构建相机响应初始目标函数；所述相机响应初始目标函数为相机响应目标函数构建单元，用于对所述相机响应初始目标函数求反函数并在等式两边同时取对数，得到相机响应目标函数；所述相机响应目标函数为Vij＝lnb+lnHij-ln(1-aHij)；其中，a、b为待定系数；Vij表示第j幅静态图像第i个采样点对应的像素值，Hij表示表示第j幅静态图像第i个采样点对应的相机曝光量。可选的，所述平均照度值计算模块，具体包括：计算公式确定单元，用于根据所述相机响应最终目标函数以及相机曝光量与照度值的关系式，确定平均照度值的计算公式；所述平均照度值的计算公式为其中，E'q表示第q个像素点对应的平均照度值，M表示静态图像的幅数，g表示相机响应最终目标函数，Vqj表示第j幅静态图像第q个像素点对应的像素值，Δtj表示第j幅静态图像的曝光时间；所述相机曝光量与照度值的关系式为H＝EΔt，H表示相机曝光量，E表示照度值，Δt表示静态图像的曝光时间；平均照度值计算单元，用于根据所有的静态图像和所述平均照度值的计算公式，计算每个像素点对应的平均照度值。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供了一种基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法及系统，从机器视觉检测系统的根源出发，通过HDRI技术提高图像质量，将高反光金属零部件表面的缺陷细节信息显示清楚。本专利技术提供的快速标定相机响应曲线算法的采样点个数为传统相机响应曲线标定算法的1/5倍，具有计算量小，拟合速度快等特点，并且在保证合成较高质量的高动态范围成像前提下，可有效提高金属表面缺陷检测精度和效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例1基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例2机器视觉检测系统的实物图；图3为本专利技术实施例2钢管表面静态图像序列图；图4为本专利技术实施例2静态图像采样点标定结果图；图5为本专利技术实施例2静态图像采样点平移后标定结果图；图6为本专利技术实施例2彩色图像相机响应曲线标定图；图7为本专利技术实施例2高动态范围图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法，其特征在于，所述高反光金属表面缺陷检测方法包括：获取高反光金属表面静态图像序列，并记录每幅静态图像的曝光时间；确定每幅静态图像的采样点以及所述采样点对应的像素值、所述采样点对应的照度值；根据每幅静态图像的曝光时间、每幅静态图像的采样点对应的像素值和每幅静态图像的采样点对应的照度值，采用最小二乘法，计算相机响应目标函数的待定系数，进而确定相机响应最终目标函数；其中，所述相机响应目标函数是根据相机响应初始函数和S型函数曲线模型构建的；所述相机响应初始函数表示图像像素值与相机曝光量之间的函数关系；所述相机曝光量为照度值和曝光时间的乘积；根据所有的静态图像，结合所述相机响应最终目标函数，计算每个像素点对应的平均照度值；根据所有的平均照度值，合成高反光金属的高动态范围图像；根据所述高动态范围图像，采用数字图像处理技术，对高反光金属表面进行缺陷检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于HDRI的高反光金属表面缺陷检测方法，其特征在于，所述高反光金属表面缺陷检测方法包括：获取高反光金属表面静态图像序列，并记录每幅静态图像的曝光时间；确定每幅静态图像的采样点以及所述采样点对应的像素值、所述采样点对应的照度值；根据每幅静态图像的曝光时间、每幅静态图像的采样点对应的像素值和每幅静态图像的采样点对应的照度值，采用最小二乘法，计算相机响应目标函数的待定系数，进而确定相机响应最终目标函数；其中，所述相机响应目标函数是根据相机响应初始函数和S型函数曲线模型构建的；所述相机响应初始函数表示图像像素值与相机曝光量之间的函数关系；所述相机曝光量为照度值和曝光时间的乘积；根据所有的静态图像，结合所述相机响应最终目标函数，计算每个像素点对应的平均照度值；根据所有的平均照度值，合成高反光金属的高动态范围图像；根据所述高动态范围图像，采用数字图像处理技术，对高反光金属表面进行缺陷检测。2.根据权利要求1所述的高反光金属表面缺陷检测方法，其特征在于，每幅所述静态图像的曝光时间均不同，且每幅所述静态图像均包括明亮区域和昏暗区域。3.根据权利要求1所述的高反光金属表面缺陷检测方法，其特征在于，所述相机响应初始函数为Vij＝f(Hij)；其中，f表示非线性映射函数，且所述非线性映射函数为单调增函数，Vij表示第j幅静态图像第i个采样点对应的像素值，Hij表示第j幅静态图像第i个采样点对应的相机曝光量。4.根据权利要求1所述的高反光金属表面缺陷检测方法，其特征在于，所述相机响应目标函数的构建步骤包括：构建相机响应初始目标函数；所述相机响应初始目标函数为对所述相机响应初始目标函数求反函数并在等式两边同时取对数，得到相机响应目标函数；所述相机响应目标函数为Vij＝lnb+lnHij-ln(1-aHij)；其中，a、b为待定系数；Vij表示第j幅静态图像第i个采样点对应的像素值，Hij表示表示第j幅静态图像第i个采样点对应的相机曝光量。5.根据权利要求1所述的高反光金属表面缺陷检测方法，其特征在于，所述相机响应最终目标函数为其中，a、b为常数，Vqj表示第j幅静态图像第q个像素点对应的像素值，Hqj表示第j幅静态图像第q个像素点对应的相机曝光量。6.根据权利要求1所述的高反光金属表面缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所有的静态图像，结合所述相机响应最终目标函数，计算每个像素点对应的平均照度值，具体包括：根据所述相机响应最终目标函数以及相机曝光量与照度值的关系式，确定平均照度值的计算公式；所述平均照度值的计算公式为其中，E'q表示第q个像素点对应的平均照度值，M表示静态图像的幅数，g表示相机响应最终目标函数，Vqj表示第j幅静态图像第q个像素点对应的像素值，Δtj表示第j幅静态图像的曝光时...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵大兴，郑振，赵晓冬，冯维，孙国栋，吴贵铭，汤少靖，刘红帝，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42