一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法，包括以下步骤：步骤S1:通过工业相机采集预设工况下的3D打印出的物体图像A；步骤S2：使用Prewitt算子对图像A进行锐化，得到图像B；步骤S3：利用Otsu算法将图像B转化为二值图像C；步骤S4：对图像C进行闭运算操作，弥合小裂缝，得到图像D；步骤S5：对图像D进行开运算操作，除去孤立的小点、毛刺和小桥，得到图像E；步骤S6：采用bwperim算法获取图像E的4连通区域并进行二值图像的轮廓提取，得到图像G；步骤S7：读取图像上行轮廓位置和下行轮廓位置，将同一列上的上下两行位置相减，得到物体在此处位置的线宽；步骤S8：统计连续线宽为0的位置数，则为断点数。本发明专利技术提供的一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法，可以简单、快速地对3D打印过程中存在的断点故障进行检测处理。存在的断点故障进行检测处理。存在的断点故障进行检测处理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法


[0001]本专利技术属于图像处理领域和3D打印机，尤其是涉及一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法。

技术介绍

[0002]我国作为世界经济体中的重要组成部分，从发展目标、行业标准、财政扶持、重大项目立项等多个层次对3D打印产业的发展予以大力支持。3D打印过程中产生的缺陷不仅影响零件的外观、使用性能，造成时间、材料的浪费，更严重制约了3D打印工艺的进一步发展。长期以来，质量检验都是依靠人工凭经验判断，产生的质量判断结果会出现偏差。现场检验节奏快，没有形成完整的质量数据记录积累，失去了大数据可带给管理的红利。
[0003]人工智能技术可以弥补检验人员难找，技术水平参差不齐，标准尺度理解把握差异等难点。现阶段比较成熟的基于图像处理的故障检测方法有：基于边缘检测的方法、基于图像的彩色信息法、基于数学形态学的方法。
[0004]基于边缘检测的方法，首先对图像进行边缘增强，然后将图像二值化，最后进行图像与模板匹配。但是该方法对于模板的选定要求较高，容易受到模板大小、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过工业相机采集预设工况下的3D打印出的物体图像A；步骤S2：使用Prewitt算子对图像A进行锐化，得到图像B；步骤S3：利用Otsu算法将图像B转化为二值图像C；步骤S4：对图像C进行闭运算操作，弥合小裂缝，得到图像D；步骤S5：对图像D进行开运算操作，除去孤立的小点、毛刺和小桥，得到图像E；步骤S6：采用bwperim算法获取图像E的4连通区域并进行二值图像的轮廓提取，得到图像G；步骤S7：读取图像上行轮廓位置和下行轮廓位置，将同一列上的上下两行位置相减，得到物体在此处位置的线宽；步骤S8：统计连续线宽为0的位置数，则为断点数。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法，其特征在于，所述步骤S1中工业相机采用面阵相机或者线阵相机。3.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法，其特征在于，所述步骤S2使用Prewitt算子对图像A进行锐化，具体为：Prewitt算子包含两组3*3的算子模板，G
x
表示检测水平边缘横向模板，G
y
表示检测垂直边缘纵向模板；通过取每个像素点的横向梯度、纵向的梯度模的和来计算图像的梯度值，用以下公式表示：G＝|G
x
|+|G
y
|4.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测和形态学图像处理的3D打印故障检测方法，其特征在于，所述步骤S3利用Otsu算法将图像进行二值化处理，具体为：图像中像素的灰度值小于...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴曼娜，钱帆，肖高，
申请(专利权)人：浙江红蜻蜓鞋业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：