一种基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法，包括步骤：采用降维SSR定位算法，提取环形磁钢图像的内外边缘图像；判定模板是否存在，是则继续下一步，否则生成模板；去掉周边的多余区域，生成产品区域图像；提取步骤S3中生成的产品区域图像的SSR特征、背景差特征、局部差异值图像增强特征，生成相应的特征图；生成所有特征图的二值化图像；对所有二值化图像进行前景面积、前景灰度统计值、前景长宽、位置的统计特征的提取和判定，保留下来的前景即为缺陷；将所有保留下来的缺陷按照位置绘制到原始的环形磁钢图像中，输出最终的检测结果图，并输出缺陷检测结果。本发明专利技术可精确定位各类细微缺陷，归因准确，检测效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法
本专利技术涉及计算机视觉识别
，具体涉及一种基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法。
技术介绍
随着电子信息产业的蓬勃发展，对高频电感元件的需求越来越大，磁性材料作为高频电感元件的重要组成部分，广泛应用于3C电子、机械、家用电器、汽车、医疗器械以及各种涉及电机、电磁应用的领域等，是当今社会消费设备和工业制造领域必不可少的原材料配件。在磁性材料生产过程中，容易产生开裂、掉角、杂质等缺陷，给电感元件的可靠性带来负面影响，如存在一个缺陷品流出，应用到最终用户的设备上，轻则会产生设备故障，重则导致产线停产或者伤人事件。因此，要求磁性材料的生产商在出厂之前做好质检，主要包括开裂、杂质、划痕、倒角缺陷等的检测。对于环形磁钢本身而言，因其具有型号多样，尺寸不一，表面纹理复杂等特点。故市面上针对磁钢的外观缺陷检测设备较少。现有的一些视觉检测设备，其通过多次多角度打光，拍摄磁钢表面和倒角区域，使缺陷区域变亮的方法来检测包括开裂、杂质、划痕、掉块等缺陷。此种方式对于面积比较大的缺陷能明显检出，但由于磁钢表面纹理特征，对于轻微开裂、小面积杂质检出效果不好，对倒角区域缺陷基本检测不出来。浙江理工大学李俊峰、张之祥等提出基于纹理抑制的磁环表面缺陷检测方法，采用自适应阈值的Canny边缘检测方法定位磁环边缘，利用构造的掩模图像屏蔽背景干扰，最后通过填充定位环内的连通域来找到缺陷。这种方法对于比较大面积的缺陷有比较明显的效果，但是磁材有很多不规则的条状磨痕，深浅不一，故此算法对于细小的开裂和杂质，漏检较多。另外，在在磁性材料的检测中，磁瓦的检测也存在类似的检测需求，浙江理工大学的周江、任鲲等提出基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究，通过二值化和形态学滤波对图像进行预处理，将目标区域与模板区域进行比较，来检测掉角和粘连缺陷。由于磁瓦和磁钢的工艺有所不同，缺陷的形态和定义也不一样，判定的标准也不相同，因此，这种方法无法在环形磁钢的表面缺陷检测上应用。
技术实现思路
鉴于现有技术的不足，本专利技术旨在于提供一种基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法，包括步骤：S1、获取环形磁钢图像，采用降维SSR定位算法，提取磁钢的内外边缘图像；S2、判定模板是否存在，是则继续下一步，否则生成模板；S3、根据定位结果，去掉周边的多余区域，生成产品区域图像；S4、分别采用降维SSR特征提取算法、背景差算法、局部差异值图像增强算法提取步骤S3中生成的产品区域图像的SSR特征、背景差特征、局部差异值图像增强特征，生成相应的特征图；S5、对步骤S4中生成的特征图进行二值化处理，生成所有特征图的二值化图像；S6、对所有二值化图像进行前景面积、前景灰度统计值、前景长宽、位置的统计特征的提取和判定，保留下来的前景即为缺陷；S7、将步骤S6所有保留下来的缺陷按照位置绘制到原始的环形磁钢图像中，输出最终的检测结果图，并输出缺陷检测结果。优选地，在上述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法中，所述的降维SSR定位算法包括步骤：S11、将获取的环形磁钢图像抽样成其原始图的0.2倍；S12、在0.2倍图中，使用SSR算法生成SSR图像；S13、对生成的SSR图像进行二值化，并进行形态学处理；S14、轮廓处理，选择最佳的内外轮廓；S15、按倍率放大到正常图像大小，对内外轮廓进行拟合。优选地，在上述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法中，所述S13的具体步骤包括：S131、对生成的SSR图像进行直方图均衡化；S132、对直方图均衡化后的SSR图像进行形态学闭操作。优选地，在上述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法中，在所述S14中的具体步骤包括：S140、对所述步骤S13中经过形态学处理后的SSR图像进行连通域分析，提取宽度大于500的轮廓；S141、判断轮廓个数是否大于0，是则找出轮廓中的闭合圆形，否则输出找不到目标的提示；S142、在找出轮廓中的闭合圆形后，选择一个轮廓，然后判断该闭合轮廓的位置是否位于图像的中心区域；是则将闭合曲线坐标放进同一个vector容器中，否则返回继续选择一个轮廓；S143、判断所有轮廓是否处理完成，是则进行下一步，否则返回上一步，继续选择一个轮廓；S144、填充相邻轮廓之间的像素点，形成完整的轮廓；S145、对完整轮廓采用间隔5个像素点进行多组抽样，对所有抽样组的像素点进行圆拟合；S146、对拟合的圆按照半径进行排序，选取中值作为环形磁钢的外轮廓圆形，根据外轮廓圆形乘以固定系数，确定内轮廓圆形的候选区；S147、对内轮廓的候选区域进行二值化处理，对二值化结果进行连通域分析；S148、找出最大的轮廓；S149、拟合出内轮廓圆形，得到最佳的内外轮廓。优选地，在上述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法中，在所述步骤S12中，在使用SSR算法生成SSR图像时，具体包括情形：若原图为灰度图，则将图像各像素的灰度值由整数型(int)转换为浮点数(float)，并转换到对数域；若原图为彩色图：将颜色分通道处理，每个分量像素值由整数型(int)转换为浮点数(float)，并转换到对数域。优选地，在上述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法中，在所述步骤S4中，所述的背景差算法具体包括步骤：S41a、采集5幅环形磁钢的图像，根据降维SSR定位算法获得环形磁钢的位置，对5幅图像分别取出同一位置的像素值，并取其中值作为新图像的像素值，生成新的图像作为模板；S42a、每次检测时，判断是否有模板，如果没有模板，则先生成模板，如果有模板，则无需生成；S43a、用待测图与模板做差，生成背景差特征图。优选地，在上述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法中，在所述步骤S4中，所述的局部差异值图像增强算法具体包括步骤：S41b、依据一维高斯分布函数对环形磁钢的原始图I(x)进行高斯滤波，生成高斯图G(x)；其中，σ>0；S42b、设定亮阈值FH、暗阈值FL、差异阈值FD，将原始图I(x)与高斯图G(x)依据公式D(x)＝I(x)-G(x)做差，生成差异图D(x)；S43b、依据公式DH(x)＝D(x)>FD&I(x)>FH？255：0，生成亮差异图DH(x)；S44b、依据公式DL(x)＝D(x)>FD&I(x)<FL？255：0，生成暗差异图DL(x)。优选地，在上述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法中，在所述步骤S2中，所述模板的生成与所述步骤S41a中的模板生成方法一致。本专利技术有益效果：本专利技术的优化方法采用降维的SSR特征提取环形磁钢的内外边缘图像，并采用局部差异值图像增强、多特征融合和多特征判定的网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、获取环形磁钢图像，采用降维SSR定位算法，提取磁钢的内外边缘图像；/nS2、判定模板是否存在，是则继续下一步，否则生成模板；/nS3、根据定位结果，去掉周边的多余区域，生成产品区域图像；/nS4、分别采用降维SSR特征提取算法、背景差算法、局部差异值图像增强算法提取步骤S3中生成的产品区域图像的SSR特征、背景差特征、局部差异值图像增强特征，生成相应的特征图；/nS5、对步骤S4中生成的特征图进行二值化处理，生成所有特征图的二值化图像；/nS6、对所有二值化图像进行前景面积、前景灰度统计值、前景长宽、位置的统计特征的提取和判定，保留下来的前景即为缺陷；/nS7、将步骤S6所有保留下来的缺陷按照位置绘制到原始的环形磁钢图像中，输出最终的检测结果图，并输出缺陷检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：
S1、获取环形磁钢图像，采用降维SSR定位算法，提取磁钢的内外边缘图像；
S2、判定模板是否存在，是则继续下一步，否则生成模板；
S3、根据定位结果，去掉周边的多余区域，生成产品区域图像；
S4、分别采用降维SSR特征提取算法、背景差算法、局部差异值图像增强算法提取步骤S3中生成的产品区域图像的SSR特征、背景差特征、局部差异值图像增强特征，生成相应的特征图；
S5、对步骤S4中生成的特征图进行二值化处理，生成所有特征图的二值化图像；
S6、对所有二值化图像进行前景面积、前景灰度统计值、前景长宽、位置的统计特征的提取和判定，保留下来的前景即为缺陷；
S7、将步骤S6所有保留下来的缺陷按照位置绘制到原始的环形磁钢图像中，输出最终的检测结果图，并输出缺陷检测结果。


2.根据权利要求1所述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法，其特征在于，所述的降维SSR定位算法包括步骤：
S11、将获取的环形磁钢图像抽样成其原始图的0.2倍；
S12、在0.2倍图中，使用SSR算法生成SSR图像；
S13、对生成的SSR图像进行二值化，并进行形态学处理；
S14、轮廓处理，选择最佳的内外轮廓；
S15、按倍率放大到正常图像大小，对内外轮廓进行拟合。


3.根据权利要求2所述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法，其特征在于，所述S13的具体步骤包括：
S131、对生成的SSR图像进行直方图均衡化；
S132、对直方图均衡化后的SSR图像进行形态学闭操作。


4.根据权利要求2所述的基于视觉的环形磁钢外观缺陷检测方法，其特征在于，在所述S14中的具体步骤包括：
S140、对所述步骤S13中经过形态学处理后的SSR图像进行连通域分析，提取宽度大于500的轮廓；
S141、判断轮廓个数是否大于0，是则找出轮廓中的闭合圆形，否则输出找不到目标的提示；
S142、在找出轮廓中的闭合圆形后，选择一个轮廓，然后判断该闭合轮廓的位置是否位于图像的中心区域；是则将闭合曲线坐标放进同一个vector容器中，否则返回继续选择一个轮廓；
S143、判断所有轮廓是否处理完成，是则进行下一步，否则返回上一步，继续选择一个轮廓；
S144、填充相邻轮廓之间的像素点，形成完整的轮廓...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立兴，毛亮，孟春婵，
申请(专利权)人：博科视苏州技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32