热冲压零件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种热冲压零件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中的方法包括：获得所述热冲压零件的红外图像和可见光图像；以选定图像的图像坐标系为基准，对待变换图像进行透视变换，获得变换图像；其中，所述选定图像为所述红外图像和所述可见光图像中的一个图像，所述待变换图像为所述红外图像和所述可见光图像中的另一图像；基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得融合图像；所述融合图像包括所述热冲压零件在所述红外图像中的轮廓特征；基于所述融合图像进行所述热冲压零件的缺陷检测。上述方法综合了可见光和红外图像的优势，对热冲压零件的表面缺陷和结构缺陷进行量化检测。结构缺陷进行量化检测。结构缺陷进行量化检测。

Defect detection method, device, electronic equipment and storage medium of hot stamping parts

【技术实现步骤摘要】
热冲压零件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及车辆零部件成型
，尤其涉及一种热冲压零件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着汽车产业的不断发展，汽车零件生产线普遍自动化、智能化，效率逐步提升，加工节奏越来越快。在汽车零件的加工过程中，零件的加工缺陷在所难免。及时检测识别这些缺陷对管控汽车质量非常关键。
[0003]热冲压零件加工成型时产生的缺陷是多种多样的，常见的有起皱，开裂，划痕等，通过人工肉眼识别的方法成本高，准确度差，量化度低，不利于智能制造的发展。而目前基于机器视觉的缺陷图像检测方法存在难以精确识别不同类型缺陷的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种热冲压零件的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决或者部分解决目前热冲压零件的缺陷的机器视觉检测方法存在着的不能精确识别不同类型缺陷的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，第一方面，根据本专利技术实施例提供了一种热冲压零件的缺陷检测方法，包括：
[0006]获得所述热冲压零件的红外图像和可见光图像；
[0007]以选定图像的图像坐标系为基准，对待变换图像进行透视变换，获得变换图像；其中，所述选定图像为所述红外图像和所述可见光图像中的一个图像，所述待变换图像为所述红外图像和所述可见光图像中的另一图像；
[0008]基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得融合图像；所述融合图像包括所述热冲压零件在所述红外图像中的轮廓特征；
[0009]基于所述融合图像进行所述热冲压零件的缺陷检测。
[0010]可选的，所述选定图像为所述红外图像；所述基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得融合图像，包括：
[0011]对所述选定图像进行阈值处理，获得第一阈值图像；
[0012]对所述第一阈值图像进行边缘检测，获得第一边缘图像；
[0013]对所述第一边缘图像进行形态学处理，获得第一轮廓图像；
[0014]基于所述第一轮廓图像和所述变换图像进行图像融合，获得所述融合图像。
[0015]进一步的，所述对所述边缘图像进行形态学处理，获得第一轮廓图像，包括：
[0016]对所述边缘图像进行膨胀运算，获得膨胀边缘图像；
[0017]对所述膨胀边缘图像进行腐蚀运算，获得所述第一轮廓图像。
[0018]进一步的，所述基于所述第一轮廓图像和所述变换图像进行图像融合，获得所述融合图像，包括：
[0019]针对所述第一轮廓图像中的每个第一像素点，从所述变换图像中获得与所述第一像素点对应的第二像素点；
[0020]基于所述第一像素点的像素值以及与所述第一像素点对应的所述第二像素点的像素值进行加权融合，获得第一融合像素点的像素值，并根据所有所述第一融合像素点的像素值，获得所述融合图像。
[0021]可选的，所述基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得融合图像，包括：
[0022]基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得初步融合图像；
[0023]对所述初步融合图像进行阈值处理，获得第二阈值图像；
[0024]对所述第二阈值图像进行边缘检测，获得第二边缘图像；
[0025]对所述第二边缘图像进行形态学处理，获得第二轮廓图像；
[0026]将包括所述第二轮廓图像的第二阈值图像作为所述融合图像。
[0027]进一步的，所述基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得初步融合图像，包括：
[0028]针对所述选定图像中的每个第三像素点，从所述变换图像中获得与所述第三像素点对应的第四像素点；
[0029]基于所述第三像素点的像素值以及与所述第三像素点对应的所述第四像素点的像素值进行加权融合，获得第二融合像素点的像素值，并根据所有所述第二融合像素点的像素值，获得所述初步融合图像。
[0030]可选的，在所述获得所述热冲压零件的红外图像和可见光图像之后，所述方法还包括：
[0031]去除所述红外图像和所述可见光图像的背景，获得不含背景的红外图像和不含背景的可见光图像；
[0032]依次对所述不含背景的红外图像和所述不含背景的可见光图像进行灰度处理和去噪处理，获得红外灰度图像和可见光灰度图像；
[0033]将所述红外灰度图像或所述可见光灰度图像作为所述选定图像，将所述红外灰度图像或所述可见光灰度图像中的另一图像作为所述待变换图像。
[0034]基于相同的专利技术构思，第二方面，根据本专利技术实施例提供了一种热冲压零件的缺陷检测装置，包括：
[0035]获取模块，用于获得所述热冲压零件的红外图像和可见光图像；
[0036]透视变换模块，用于以选定图像的图像坐标系为基准，对待变换图像进行透视变换，获得变换图像；其中，所述选定图像为所述红外图像和所述可见光图像中的一个图像，所述待变换图像为所述红外图像和所述可见光图像中的另一图像；
[0037]融合模块，用于基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得融合图像；所述融合图像包括所述热冲压零件在所述红外图像中的轮廓特征；
[0038]缺陷检测模块，用于基于所述融合图像进行所述热冲压零件的缺陷检测。
[0039]基于相同的专利技术构思，第三方面，根据本专利技术实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0040]基于相同的专利技术构思，第四方面，根据本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0041]通过本专利技术的一个或者多个技术方案，本专利技术具有以下有益效果或者优点：
[0042]本专利技术提供了一种热冲压零件的缺陷检测方法，通过在对热冲压零件进行缺陷识别时，同时获取红外图像和可见光图像并进行图像融合，然后基于融合后的图像进行缺陷检测，从而同时发挥可见光图像对三维结构和形貌的表现清晰，容易反映起皱等表面缺陷的优点以及红外图像对边界和轮廓的表现清晰，容易反映开裂等结构缺陷的优点；而在获取红外图像和可见光图像后，先以其中一种图像为基准，通过透视变换将另一种图像变换到基准图像相同的视平面上，能够更精确地在融合图像中保留原红外图像中的轮廓特征和原可见光图像中的形貌特征，从而提高图像融合精度和缺陷检测精度。总之，通过可见光图像与红外图像融合保留有用图源信息，对热冲压零件起皱和开裂等不同类型的缺陷进行自动化检测，从而综合可见光和红外图像的优势，对热冲压零件的表面缺陷和结构缺陷进行量化检测。
[0043]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种热冲压零件的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获得所述热冲压零件的红外图像和可见光图像；以选定图像的图像坐标系为基准，对待变换图像进行透视变换，获得变换图像；其中，所述选定图像为所述红外图像和所述可见光图像中的一个图像，所述待变换图像为所述红外图像和所述可见光图像中的另一图像；基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得融合图像；所述融合图像包括所述热冲压零件在所述红外图像中的轮廓特征；基于所述融合图像进行所述热冲压零件的缺陷检测。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选定图像为所述红外图像；所述基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得融合图像，包括：对所述选定图像进行阈值处理，获得第一阈值图像；对所述第一阈值图像进行边缘检测，获得第一边缘图像；对所述第一边缘图像进行形态学处理，获得第一轮廓图像；基于所述第一轮廓图像和所述变换图像进行图像融合，获得所述融合图像。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述边缘图像进行形态学处理，获得第一轮廓图像，包括：对所述边缘图像进行膨胀运算，获得膨胀边缘图像；对所述膨胀边缘图像进行腐蚀运算，获得所述第一轮廓图像。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一轮廓图像和所述变换图像进行图像融合，获得所述融合图像，包括：针对所述第一轮廓图像中的每个第一像素点，从所述变换图像中获得与所述第一像素点对应的第二像素点；基于所述第一像素点的像素值以及与所述第一像素点对应的所述第二像素点的像素值进行加权融合，获得第一融合像素点的像素值，并根据所有所述第一融合像素点的像素值，获得所述融合图像。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得融合图像，包括：基于所述选定图像和所述变换图像进行图像融合，获得初步融合图像；对所述初步融合图像进行阈值处理，获得第二阈值图像；对所述第二阈值图像进行边缘检测，获得第二边缘图像；对所述第二边缘图像进行形态学处理，获得第二轮廓图像；将包括所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘勇，陈嘉玥，张永仁，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：