一种基于机器视觉的大直径管状物定位及内壁缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的大直径管状物定位及内壁缺陷检测方法，属于工业自动化检测领域。采用导航小车通过工业机械臂把图像采集设备输送到待测大直径管状物的端面上方，采集待测图像，传输至终端，终端内的图像处理模块获取大直径管状物的空间的坐标信息，图像采集设备和工业机械臂手眼标定，经过坐标转化，定位管状物的圆心位置，使得图像中的坐标转化成工业机械臂中的坐标，工业机械臂按照预设路径。搭载高精度扫描仪采集大直径管状物内壁的3维图像信息，图像处理模块计算出大直径管状物缺陷信息，并判断缺陷类型，以此可以实现对多个大直径管状物内壁的检测，全程不需要人工参与，大大提高检测自动化程度。

A machine vision based method for locating large diameter tubes and detecting inner wall defects

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的大直径管状物定位及内壁缺陷检测方法
本专利技术涉及图像处理以及机器视觉等技术，属于机器视觉检测领域。更具体地说，是一种基于机器视觉的大直径管状物定位及内壁缺陷检测方法。
技术介绍
大直径管状物在工业应用中尤其常见，是一种重要的基础设施，比如输送管道、排气管道以及螺母等，在工业生产中起到输送、排气、走线以及联结等作用。其形式多变、种类繁多，随着管道使用时间的增加出现老化，管道内壁的缺陷往往会恶化，导致一些列问题。如果不能发现并解决这些问题就会埋下隐患。因此，及时对管道的缺陷进行检测就成为管道正常使用的关键。其中对于大直径管状物的内壁进行检测显得格外重要，具有巨大的经济和社会价值。现有技术中公开的内壁检测方法有电磁检测、视觉检测等。电磁超声传感器在线监测技术只能检测管壁减薄缺陷而无法检测到管道表面缺陷,而视觉检测一般采用CCD相机提取缺陷图像，比如公开号为CN109513639A，的专利中公布了一种基于机器视觉的环状工件内壁缺陷检测设备及方法。该专利技术包括机架和多组检测工位，机架上间隔安装多组检测工位，检测工位包括一对镜片、光源和摄像机。通过CCD相机自动采集内壁图像并定位缺陷位置。但是，该专利技术无法实现对管状物的定位并且二维的CCD相机不能精确的测量缺陷的三维形貌和尺寸，且由于CCD相机容易受环境光的影响，需要光源等设备配合才能采集到的图像。
技术实现思路
1、要解决的问题针对现有技术中对多个大直径管状物内壁检测，需要逐一人工定位，不够智能化，准确性不高，本专利技术提供一种基于机器视觉的大直径管状物定位方法，通过图像采集设备采集所有待测大直径管状物的整体顶视图，传输至终端，终端内的图像处理模块计算出大直径管状物的空间的坐标信息，图像采集设备和工业机械臂手眼标定，使得所述坐标信息转化成工业机械臂中的坐标，工业机械臂按照标定的路径，自动搭载图像采集设备进入大直径管状物内部容置空间，采集器内部的图像信息，大大节省了时间，提高了检测效率；针对现有大直径管状物内壁的缺陷信息不便获取的问题，本专利技术提供一种大直径管状物内壁缺陷检测方法，通过将待测大直径管状物与预设标准大直径管状物模型比较，获取待测大直径管状物的缺陷信息，用于大直径管状物的质检，及早发现大直径管状物的隐患，保证其安全使用。2、技术方案本专利技术第一方面，提供了一种基于机器视觉的大直径管状物定位方法，其步骤包括：S100：采集大直径管状物的端面轮廓第一图像信息；S200：根据所述第一图像信息构建坐标信息，定位端面圆心；S300：根据所述坐标信息标定第二路径；S400：根据所述第二路径采集大直径管状物内部的第二图像信息。优选的，构建坐标信息具体步骤包括：对所述第一图像进行中值滤波以及灰度化处理；提取第一图像边缘轮廓；对所述边缘轮廓膨胀处理；筛选边缘轮廓；对所述边缘轮廓腐蚀处理以及圆形拟合；求取第一图像信息边缘拟合轮廓的参数，构建端面圆心的坐标信息。优选的，工业机械臂搭载图像采集设备按预先设定的第一路径采集第一图像信息。优选的，第二路径步骤包括：预先将图像采集设备和工业机械臂手眼标定，使得所述坐标信息转化成工业机械臂中的坐标，构成第二路径。优选的，所述手眼标定方法包括两点法、九点法以及张氏标定法的一种。本专利技术第二方面，提供了一种基于机器视觉的大直径管状物内壁缺陷检测方法，包括：根据上述的方法采集大直径管状物内壁信息，获取待测管状物内壁点云图像PF2；获取预设标准大直径管状物模型的标准采样模型SOM1；将待测管状物内壁图像PF2的姿态归一化，得到标准姿态三维图像PFN2，将标准姿态三维图像PFN2的待测点与所述标准采样模型SOM1上标准点匹配，建立点对；当各个点对中待测点与标准点的距离大于预设第一阈值时，判定该待测点为待选缺陷点；将所述待选缺陷点建立联结得到缺陷点云图像p3。优选的，在所述待选缺陷点建立联结时，计算各个待选缺陷点之间的三维欧式距离，当各个待选缺陷点之间的三维欧式距离小于预设第二阈值时，联结所述待选缺陷点。优选的，联结所述待选缺陷点，得到待选区域面积，当所述待选区域面积大于第四阈值时，判定为缺陷。优选的，将待测管状物内壁图像PF2的姿态归一化步骤包括：获取预设大直径管状物模型的表面模型SM1；在所述待测管状物内壁图像PF2中均匀采样获得场景点，从所述场景点选取一组作为关键点；将所述关键点与所有其他采样的场景点配对；从采样的场景点中选择一组关键点Pi；在表面模型SM1上找到对应的点集Qi；通过ICP算法使得||Pi-Qi||最小，得到旋转矩阵T1和平移矩阵T2对所述姿态转移矩阵T1平移矩阵T2得逆矩阵；将所述逆矩阵应用到待测管状物内壁图像PF2上，使得PF2在三维空间中进行姿态变换，得到得到标准三维模型PFN2。优选的，计算所述缺陷点云图像p3中所有待选缺陷点的坐标的平均值得到中心点坐标，所述中心点坐标用于标识所述缺陷点云图像p3的位置信息，其中所述缺陷点云图像p3中的点云数量表示缺陷的大小。更优选的，通过线性SVM算法对所述缺陷点云图像P3进行分类，其步骤包括：提取所述缺陷点云图像P3特征向量，所述缺陷点云图像P3特征向量包括凸起缺陷点云图像和凹陷缺陷点云图像；将所述凸起点云图像和凹陷点云图像作为训练数据，输入SVM模型进行训练，得到SVM分类器，所述SVM分类器用于识别所述缺陷点云图像P3。本专利技术第三方面，提供了一种基于机器视觉的大直径管状物缺陷检测系统，包括：导航车；工业机械臂，设置在导航车上；图像采集设备，安装于工业机械臂；及终端，包括图像处理模块，所述图像处理模块与图像采集设备连接；其中图像采集设备采集待测大直径管状物内壁图像传送到终端中的图像处理模块进行处理。本专利技术第四方面，提供了一种终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器依次连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述的方法。本专利技术第五方面，提供一种可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述的方法。3、有益效果相比于现有技术，本专利技术的有益效果为：(1)本专利技术提供一种基于机器视觉的大直径管状物定位方法，通过图像采集设备采集所有待测大直径管状物的整体顶视图，传输至终端，终端内的图像处理模块计算出大直径管状物的空间的坐标信息，图像采集设备和工业机械臂手眼标定，使得所述坐标信息转化成工业机械臂中的坐标，工业机械臂按照标定的路径，自动搭载图像采集设备进入大直径管状物内部容置空间，采集器内部的图像信息，大大节省了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的大直径管状物定位方法，其步骤包括：/nS100：采集大直径管状物的第一图像信息；/nS200：根据所述第一图像信息构建坐标信息；/nS300：根据所述坐标信息标定第二路径；/nS400：根据所述第二路径采集大直径管状物内部的第二图像信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的大直径管状物定位方法，其步骤包括：
S100：采集大直径管状物的第一图像信息；
S200：根据所述第一图像信息构建坐标信息；
S300：根据所述坐标信息标定第二路径；
S400：根据所述第二路径采集大直径管状物内部的第二图像信息。


2.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于，构建坐标信息具体步骤包括：
对所述第一图像进行中值滤波以及灰度化处理；
提取第一图像边缘轮廓；
对所述边缘轮廓膨胀处理；
筛选边缘轮廓；
对所述边缘轮廓腐蚀处理以及圆形拟合；
求取第一图像信息边缘拟合轮廓的参数，构建所述坐标信息。


3.根据权利要求1所述的定位方法，其特征在于：工业机械臂搭载图像采集设备按预先设定的第一路径采集第一图像信息。


4.根据权利要求2或3所述的定位方法，其特征在于，第二路径步骤包括：预先将图像采集设备和工业机械臂手眼标定，使得所述坐标信息转化成工业机械臂中的坐标，构成第二路径。


5.根据权利要求4所述的定位方法，所述手眼标定方法包括两点法、九点法以及张氏标定法的一种。


6.一种基于机器视觉的大直径管状物内壁缺陷检测方法，包括：
根据1-5任意一项所述的方法采集大直径管状物内壁信息，获取待测管状物内壁图像PF2；
获取预设标准大直径管状物模型的标准采样模型SOM1；
将待测管状物内壁图像PF2的姿态归一化，得到标准姿态三维图像PFN2，
将标准姿态三维图像PFN2的待测点与所述标准采样模型SOM1上标准点匹配，建立点对；
当各个点对中待测点与标准点的距离大于预设第一阈值时，判定该待测点为待选缺陷点；
将所述待选缺陷点...

【专利技术属性】
技术研发人员：梅雪，何毅，严鹏，戈康启，何牧天，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32