一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法，其包括获取微型钻头的图像；对微型钻头的图像进行预处理，得到预处理图像；对预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；对边缘检测图像进行钻头定位，获取微型钻头的直径在边缘检测图像中对应的像素点的数量；根据预先计算好的转换系数，将所述数量转换为微型钻头的真实直径。本发明专利技术通过获取微型钻头的图像来对其尺寸进行检测，可以避免出现传统的手工测量导致的测量速度慢的问题，有效地提高了微型钻头尺寸检测的速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法
本专利技术涉及检测领域，具体涉及一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法。
技术介绍
微型钻头的直径比较小，一般在一毫米以下，简称微钻。要使微钻高效安全地使用，必须考虑一系列因素：如钻头的直径尺寸、加工参数、孔深、孔深和直径尺寸的比例等。综合考虑选取尺寸大小合适的钻头。随着技术的发展，工业成品制造的速度越来越快，对制造过程中使用到的钻头尺寸的测量速度的要求也越来越高。传统的测量方式是依靠人工来对钻头进行尺寸的测量，这种测量方式比较简单，但是测量速度慢，显然不能满足现在的工业成品制造速度对钻头尺寸测量速度的要求。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供了一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法，其包括S1，获取微型钻头的图像；S2，对微型钻头的图像进行预处理，得到预处理图像；S3，对预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；S4，对边缘检测图像进行钻头定位，获取微型钻头的直径在边缘检测图像中对应的像素点的数量；S5，根据预先计算好的转换系数，将所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法，其特征在于，其包括：/nS1，获取微型钻头的图像；/nS2，对微型钻头的图像进行预处理，得到预处理图像；/nS3，对预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；/nS4，对边缘检测图像进行钻头定位，获取微型钻头的直径在边缘检测图像中对应的像素点的数量；/nS5，根据预先计算好的转换系数，将所述数量转换为微型钻头的真实直径。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法，其特征在于，其包括：
S1，获取微型钻头的图像；
S2，对微型钻头的图像进行预处理，得到预处理图像；
S3，对预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；
S4，对边缘检测图像进行钻头定位，获取微型钻头的直径在边缘检测图像中对应的像素点的数量；
S5，根据预先计算好的转换系数，将所述数量转换为微型钻头的真实直径。


2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法，其特征在于，在步骤S1中，获取微型钻头的图像，包括：
S11，将微型钻头竖直放置；
S12，调节摄像机的镜头平面，直到该平面与微型钻头的横截面平行；
S13，使用摄像机获取微型钻头的图像；
S14，对所述图像进行图像质量的判断，若判断结果为所述图像不符合预设的图像质量要求，则重新执行S11-S14的步骤，若判断结果为所述图像符合预设的图像质量要求，则对所述图像进行步骤S2的处理。


3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法，其特征在于，在步骤S2中，对微型钻头的图像进行预处理，得到预处理图像，包括：
S21，对微型钻头的图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
S22，对所述灰度图像进行滤波处理，从而得到预处理图像。


4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的微型钻头尺寸检测方法，其特征在于，在步骤S3中，对预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像，包括：
S31,采用预设的检测模板计算预处理图像中的每个像素点的梯度值以及梯度方向；
S32，候选边缘点预选取：
将当前正在判断的像素点记为a，在a的nl×nl大小的邻域中找出在a的梯度方向上的N个像素点，存入集合gNa，将该邻域中除了gNa中的像素点之外的所有像素点存入集合lea，，nl×nl为所述检测模板的大小；
将gNa中元素的梯度值存入集合GNa；
判断GNa中是否存在元素比lea中所有元素的梯度值都大；
若GNa中存在元素比lea中所有元素的梯度值都大，则a属于候选边缘点，将a存进候选边缘点集合CEP，
遍历预处理图像中的每一个像素点，选出所有的候选边缘点存入集合CEP中，集合CEP中的像素点组成候选边缘点图像HBP；
S33，计算判断阈值threh和threl：
采用otsu算法计算HBP的分割阈值sthre1；
使用sthre1将HBP分割成为P...

【专利技术属性】
技术研发人员：周培峰，
申请(专利权)人：江门建滔高科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44