基于机器视觉的冲压件缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的冲压件缺陷检测方法。该方法采集冲压件图像，利用不同尺度的LOG算子对冲压件图像进行边缘检测，得到不同尺度的多张冲压件边缘图像；提取每张冲压件边缘图像中非背景像素点作为可能边缘点，计算每个可能边缘点在对应尺度下的所属冲压件边缘图像中的尺度偏离度；根据每个可能边缘点所在冲压件边缘图像中的坐标位置和尺度偏离度获取冲压件边缘对应每个边缘像素点的实际坐标位置；将边缘像素点的实际坐标位置和模板图像中各标准边缘像素点的标准位置进行匹配以检测冲压件的缺陷。将实际坐标位置与模板图像中的标准位置进行匹配能够保证匹配的准确性，使得冲压件的缺陷检测结果更加准确。陷检测结果更加准确。陷检测结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的冲压件缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于机器视觉的冲压件缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]冲压件缺陷的种类很多，冲压件成形过程中常见的质量问题主要有起皱、开裂、回弹、表面质量(塌陷、滑移、冲击)等缺陷。这些缺陷都伴随着冲压件的形状外观变化，使用相机获取冲压件的图像，基于相机获取的图像使用机器视觉的方法就可以自动检测出冲压件的缺陷，检测效率远大于人工。
[0003]目前现有技术中，对于冲压件缺陷检测的方法通常是通过模板匹配实现的，即：先通过LOG算子获得冲压件图像的边缘，再根据边缘将冲压件图像与预设图像对齐，然后比较两者之间的差异，与预设图像不匹配的区域就是缺陷区域。然而，由于相机近大远小的原理，使得相机采集的冲压件图像往往与真实的冲压件不完全相同，即冲压件的相同边缘与相机距离的不同导致在冲压件图像中的成像不相同，在这种情况下，使用单一尺度(高斯标准差)的LOG算子对冲压件图像进行边缘检测，会出现边缘特征强度不一样的现象，从而导致冲压件图像与预设图像不能完全对准，使得缺陷检测的结果出现误差。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的冲压件缺陷检测方法，所采用的技术方案具体如下：
[0005]本专利技术实施例提供了一种基于机器视觉的冲压件缺陷检测方法，该方法包括以下具体步骤：
[0006]采集冲压件图像，分别利用不同尺度的LOG算子对所述冲压件图像进行边缘检测，对应得到不同尺度的多张冲压件边缘图像；
[0007]提取每张所述冲压件边缘图像中非背景像素点作为可能边缘点，结合所述可能边缘点及其八邻域内像素点的像素值计算每个所述可能边缘点在对应尺度下的所属所述冲压件边缘图像中的尺度偏离度；根据每个所述可能边缘点所在所述冲压件边缘图像中的坐标位置和所述尺度偏离度获取冲压件边缘对应每个边缘像素点的实际坐标位置；
[0008]通过将冲压件的边缘像素点的实际坐标位置和模板图像中各标准边缘像素点的标准位置进行匹配以检测冲压件的缺陷。
[0009]进一步地，所述根据每个所述可能边缘点所在所述冲压件边缘图像中的坐标位置和所述尺度偏离度获取冲压件边缘对应每个边缘像素点的实际坐标位置的方法，包括：
[0010]在不同的所述冲压件边缘图像上，提取每个所述可能边缘点的坐标位置，将相同坐标位置下对应的所述可能边缘点的所述尺度偏离度放在一个集合中，且对于每一个集合，以LOG算子的尺度为横轴、所述尺度偏离度为纵轴构建每一个集合对应坐标位置下所述可能边缘点的尺度偏离度变化曲线；
[0011]根据所述尺度偏离度变化曲线获取冲压件的每条边缘的基准边缘像素点；基于所述基准边缘像素点，获取对应边缘上其他边缘像素点的所述实际坐标位置。
[0012]进一步地，所述根据所述尺度偏离度变化曲线获取冲压件的每条边缘的基准边缘像素点的方法，包括：
[0013]获取每张所述冲压件边缘图像中每条边缘的单连通域，计算相邻尺度所对应的所述冲压件边缘图像中各个单连通域的交并比，由所述交并比区分所有所述冲压件边缘图像中的同一条边缘；
[0014]对于所有所述冲压件边缘图像中的同一条边缘，获取该边缘上各个所述可能边缘点所对应的所述尺度偏离度变化曲线，获取所述尺度偏离度变化曲线中所述尺度偏离度最小值所对应的尺度，将该尺度作为对应所述可能边缘点的基准尺度，然后比较该边缘上各个所述可能边缘点的基准尺度，将基准尺度的最小值所对应的所述可能边缘点作为该边缘的所述基准边缘像素点。
[0015]进一步地，所述基于所述基准边缘像素点，获取边缘上其他边缘像素点的实际坐标位置的方法，包括：
[0016]将所述基准边缘像素点作为每条边缘的第一个自适应边缘点，以该自适应边缘点为起点寻找相邻下一个自适应边缘点，直至找到每条边缘对应的所有自适应边缘点。
[0017]进一步地，所述相邻下一个自适应边缘点的获取方法，包括：
[0018]获取当前自适应边缘点的梯度方向，基于梯度方向将当前自适应边缘点的八邻域内的八个像素点分为两个部分；每一个部分表示与当前自适应边缘点单方向相连接的相邻下一个自适应边缘点所在的位置方向；
[0019]根据每个部分中所述可能边缘点的数量确认与当前自适应边缘点相连接的相邻下一个自适应边缘点。
[0020]进一步地，所述基于梯度方向将当前自适应边缘点的八邻域内的八个像素点分为两个部分的方法，包括：
[0021]生成垂直于梯度方向的分割矢量，对于当前自适应边缘点的八邻域内的各个像素点，以当前自适应边缘点为起点、邻域内的像素点为终点生成八个方向矢量，分别计算各个方向矢量与分割矢量的内积，根据内积的正负将邻域内的八个像素点分为两个部分。
[0022]进一步地，所述根据每个部分中所述可能边缘点的数量确认与当前自适应边缘点相连接的相邻下一个自适应边缘点的方法，包括：
[0023]当这两个部分的任何一个部分中的所述可能边缘点的数量为1时，将该部分中的这个所述可能边缘点作为当前自适应边缘点所相邻的下一个自适应边缘点。
[0024]进一步地，所述根据每个部分中所述可能边缘点的数量确认与当前自适应边缘点相连接的相邻下一个自适应边缘点的方法，包括：
[0025]当这两个部分的任何一个部分中的所述可能边缘点的数量大于1时，获取每个所述可能边缘点对应的所述尺度偏离度变化曲线，以得到每条所述尺度偏离度变化曲线对应的基准尺度，分别计算每个基准尺度与当前自适应边缘点的基准尺度之间的差值，将最小差值所对应的所述可能边缘点作为当前自适应边缘点所相邻的下一个自适应边缘点。
[0026]进一步地，所述通过将冲压件的边缘像素点的实际坐标位置和模板图像中各标准边缘像素点的标准位置进行匹配以检测冲压件的缺陷的方法，包括：
[0027]根据所述实际坐标位置对应的边缘像素点的像素值和所述尺度偏离度计算对应边缘像素点的可信度；
[0028]不断变换所述实际坐标位置与所述标准位置之间的对应位置关系，获取每次对应位置变换后由所述实际坐标位置对应边缘像素点的所述可信度和所述实际坐标位置与所述标准位置之间的欧式距离得到的模板匹配程度；根据所述模板匹配程度确定冲压件的缺陷。
[0029]进一步地，所述根据所述模板匹配程度确定冲压件的缺陷的方法，包括：
[0030]根据多个所述模板匹配程度获取最高模板匹配程度，在所述最高模板匹配程度所对应的位置匹配，分别计算各个所述实际坐标位置与对应所述标准位置之间的距离，由距离和距离阈值判断该实际坐标位置对应的边缘像素点是否为缺陷点。
[0031]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：利用不同尺度的LOG算子对冲压件边缘进行检测，通过不同位置的冲压件边缘对同一尺度的LOG算子的不同响应，能够获取冲压件所有边缘像素点的实际坐标位置，将实际坐标位置与模板图像中的标准位置进行匹配能够保证匹配的准确性，进而使得冲压件的缺陷检测结果更加准确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的冲压件缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：采集冲压件图像，分别利用不同尺度的LOG算子对所述冲压件图像进行边缘检测，对应得到不同尺度的多张冲压件边缘图像；提取每张所述冲压件边缘图像中非背景像素点作为可能边缘点，结合所述可能边缘点及其八邻域内像素点的像素值计算每个所述可能边缘点在对应尺度下的所属所述冲压件边缘图像中的尺度偏离度；根据每个所述可能边缘点所在所述冲压件边缘图像中的坐标位置和所述尺度偏离度获取冲压件边缘对应每个边缘像素点的实际坐标位置；通过将冲压件的边缘像素点的实际坐标位置和模板图像中各标准边缘像素点的标准位置进行匹配以检测冲压件的缺陷。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述可能边缘点所在所述冲压件边缘图像中的坐标位置和所述尺度偏离度获取冲压件边缘对应每个边缘像素点的实际坐标位置的方法，包括：在不同的所述冲压件边缘图像上，提取每个所述可能边缘点的坐标位置，将相同坐标位置下对应的所述可能边缘点的所述尺度偏离度放在一个集合中，且对于每一个集合，以LOG算子的尺度为横轴、所述尺度偏离度为纵轴构建每一个集合对应坐标位置下所述可能边缘点的尺度偏离度变化曲线；根据所述尺度偏离度变化曲线获取冲压件的每条边缘的基准边缘像素点；基于所述基准边缘像素点，获取对应边缘上其他边缘像素点的所述实际坐标位置。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述尺度偏离度变化曲线获取冲压件的每条边缘的基准边缘像素点的方法，包括：获取每张所述冲压件边缘图像中每条边缘的单连通域，计算相邻尺度所对应的所述冲压件边缘图像中各个单连通域的交并比，由所述交并比区分所有所述冲压件边缘图像中的同一条边缘；对于所有所述冲压件边缘图像中的同一条边缘，获取该边缘上各个所述可能边缘点所对应的所述尺度偏离度变化曲线，获取所述尺度偏离度变化曲线中所述尺度偏离度最小值所对应的尺度，将该尺度作为对应所述可能边缘点的基准尺度，然后比较该边缘上各个所述可能边缘点的基准尺度，将基准尺度的最小值所对应的所述可能边缘点作为该边缘的所述基准边缘像素点。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准边缘像素点，获取边缘上其他边缘像素点的实际坐标位置的方法，包括：将所述基准边缘像素点作为每条边缘的第一个自适应边缘点，以该自适应边缘点为起点寻找相邻下一个自适应边缘点，直至找到每条边缘对应的所有自适应边缘点。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述相邻下一个自适应边缘点的获取方法，包括：获取当前自适应边缘点...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴彬，
申请(专利权)人：沭阳县苏鑫冲压件有限公司，
类型：发明
国别省市：