注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法及人工智能系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法及人工智能系统，该方法对注塑件的灰度图像中的灰度值进行反转得到反转灰度图，构建反转灰度图中每行灰度值的第一灰度值总和的第一变化曲线和每列灰度值的第二灰度值总和的第二变化曲线，根据第一变化曲线和第二变化曲线的波峰分布计算对应每个波峰的影响程度，以得到注塑件的检测参数，根据检测参数准确确认注塑件质量，同时提高工艺自动化，加大筛选精度，并减少人工检测所花费的时间及损失。人工检测所花费的时间及损失。人工检测所花费的时间及损失。

Detection and cause analysis of bubble defects in injection molded parts and artificial intelligence system

【技术实现步骤摘要】
注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法及人工智能系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法及人工智能系统。

技术介绍

[0002]塑料制品在生活当中的应用十分广泛，而在塑料产品的制作过程中，可能会在其表面或者内部产生气泡。产生的气泡基本有两种类型，一种是空气泡，其产生的主要原因一般是由于注射速度过快，塑胶流不能迫使模腔内的空气全部从排气槽排出，空气混入塑料内形成气泡，普遍存在于注塑件的表面或内部；另一种是真空泡，顾名思义，真空泡是由于产品的外壁较厚，中心处由于冷却较慢而表面冷却迅速，表面收缩往往会将物料牵引过来，成型时体积收缩不均而引起较厚部分产生了空洞，普遍存在于注塑件的内部。
[0003]目前，大多数是通过采集图像，对图像进行纹理分析以检测气泡缺陷，进而确定注塑件质量，但当气泡存在注塑件内部时无法仅根据表面纹理准确检测出气泡缺陷。

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注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法及人工智能系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法，该方法包括以下步骤：采集注塑件的表面图像得到对应的灰度图像，对灰度图像中的每个灰度值进行反转，得到反转灰度图；分别计算反转灰度图中每行灰度值的第一灰度值总和，构建第一灰度值总和的第一变化曲线；分别计算反转灰度图中每列灰度值的第二灰度值总和，构建第二灰度值总和的第二变化曲线；分别对第一变化曲线和第二变化曲线进行波峰波谷检测，得到第一变化曲线的第一波峰点数量和第二变化曲线的第二波峰点数量；对比第一变化曲线上当前波峰点所在子波形的两个端点的第一灰度值总和，选择最大的第一灰度值总和作为第一目标值，计算当前波峰点的第一灰度值总和与对应第一目标值之间的灰度差值，基于第一变化曲线上每个波峰点的灰度差值对每个波峰点分配权重；分别获取每个波峰点所在子波形的两个端点的左行数和右行数，根据左行数和右行数之间的行数差值得到对应波峰点所在子波形的总行数，根据波峰点的权重和所在子波形的总行数得到第一变化曲线上对应波峰点的第一影响程度；对比第二变化曲线上当前波峰点所在子波形的两个端点的第二灰度值总和，选择最大的第二灰度值总和作为第二目标值，计算当前波峰点的第二灰度值总和与对应第二目标值之间的灰度差值，基于第二变化曲线上每个波峰点的灰度差值对每个波峰点分配权重；分别获取每个波峰点所在子波形的两个端点的左行数和右行数，根据左行数和右行数之间的行数差值得到对应波峰点所在子波形的总行数，根据波峰点的权重和所在子波形的总行数得到第二变化曲线上对应波峰点的第二影响程度；
结合第一变化曲线上每个波峰点的第一影响程度和第一波峰点数量、第二变化曲线上每个波峰点的第二影响程度和第二波峰点数量计算注塑件的检测参数，根据检测参数确定注塑件质量。
[0005]优选的，所述第一变化曲线上每个波峰点的权重的计算公式为：其中，为第个波峰点的权重；为第个波峰点的灰度差值；为第一变化曲线上波峰点的第一波峰点数量。
[0006]优选的，所述根据波峰点的权重和所在子波形的总行数得到第一变化曲线上对应波峰点的第一影响程度的计算公式为：其中，为第个波峰点的第一影响程度；为第个波峰点的权重；为第个波峰点所在子波形对应的总行数；为反转灰度图的行数量。
[0007]优选的，所述检测参数的计算公式为：其中，为检测参数，为第个波峰点的第一影响程度；为第一变化曲线上波峰点的第一波峰点数量；为第个波峰点的第二影响程度；为第二变化曲线上波峰点的第二波峰点数量。
[0008]第二方面，本专利技术另一个实施例提供了一种人工智能系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法的步骤。
[0009]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：对注塑件的灰度图像中的灰度值进行反转得到反转灰度图，构建反转灰度图中每行灰度值的第一灰度值总和的第一变化曲线和每列灰度值的第二灰度值总和的第二变化曲线，根据第一变化曲线和第二变化曲线的波峰分布计算对应每个波峰的影响程度，以得到注塑件的检测参数，根据检测参数准确确认注塑件质量，同时提高工艺自动化，加大筛选精度，并减少人工检测所花费的时间及损失。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0011]图1为本专利技术一个实施例提供的一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0012]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法及人工智能系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0013]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0014]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法及人工智能系统的具体方案。
[0015]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：步骤S001，采集注塑件的表面图像得到对应的灰度图像，对灰度图像中的每个灰度值进行反转，得到反转灰度图；分别计算反转灰度图中每行灰度值的第一灰度值总和，构建第一灰度值总和的第一变化曲线；分别计算反转灰度图中每列灰度值的第二灰度值总和，构建第二灰度值总和的第二变化曲线；分别对第一变化曲线和第二变化曲线进行波峰波谷检测，得到第一变化曲线的第一波峰点数量和第二变化曲线的第二波峰点数量。
[0016]具体的，利用相机拍摄采集注塑件的表面图像，对表面图像进行灰度化得到对应灰度图像。为了增强灰度图像的特征表现程度，对灰度图像中的每个灰度值进行反转，得到对应的反转灰度图。
[0017]设反转灰度图中共有m行、n列，分别对反转灰度图行和列的灰度值进行累加，对应得到每行的第一灰度值总和、每列的第二灰度值总和，其中累加公式如下式：得到每行的第一灰度值总和、每列的第二灰度值总和，其中累加公式如下式：其中，表示第行的第一灰度值总和；表示第列的第二灰度值总和，表示反转灰度图中第行第列像素点的灰度值。
[0018]由上述公式能够得到反转灰度图中每行的第一灰度值总和与每列的第二灰度值总和，根据每行的第一灰度值总和构建第一灰度值总和的第一变化曲线，根据每列的第二灰度值总和构建第二灰度值总和的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种注塑件气泡缺陷检测及成因分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集注塑件的表面图像得到对应的灰度图像，对灰度图像中的每个灰度值进行反转，得到反转灰度图；分别计算反转灰度图中每行灰度值的第一灰度值总和，构建第一灰度值总和的第一变化曲线；分别计算反转灰度图中每列灰度值的第二灰度值总和，构建第二灰度值总和的第二变化曲线；分别对第一变化曲线和第二变化曲线进行波峰波谷检测，得到第一变化曲线的第一波峰点数量和第二变化曲线的第二波峰点数量；对比第一变化曲线上当前波峰点所在子波形的两个端点的第一灰度值总和，选择最大的第一灰度值总和作为第一目标值，计算当前波峰点的第一灰度值总和与对应第一目标值之间的灰度差值，基于第一变化曲线上每个波峰点的灰度差值对每个波峰点分配权重；分别获取每个波峰点所在子波形的两个端点的左行数和右行数，根据左行数和右行数之间的行数差值得到对应波峰点所在子波形的总行数，根据波峰点的权重和所在子波形的总行数得到第一变化曲线上对应波峰点的第一影响程度；对比第二变化曲线上当前波峰点所在子波形的两个端点的第二灰度值总和，选择最大的第二灰度值总和作为第二目标值，计算当前波峰点的第二灰度值总和与对应第二目标值之间的灰度差值，基于第二变化曲线上每个波峰点的灰度差值对每个波峰点分配权重；分别获取每个波峰点所在子波形的两个端点的左行数和右行数，根据左行数和右行数之间的行数差值得到对应波峰点所在子波形的总行数，根据波峰点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：许乔兵，
申请(专利权)人：南通格冉泊精密模塑有限公司，
类型：发明
国别省市：