一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法技术

本发明专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法。包括获取橡胶制品切断面灰度图；根据图像灰度值，利用排列熵进行欠硫判断；建立高斯分布，确定出标准灰度值；根据各区域灰度均值与标准灰度值的差值对各区域的致密性进行判断；分割出不致密区域的明显缺陷连通域；获取明显缺陷的混合高斯模型和不明显异常点混合高斯模型；计算不明显异常点的缺陷概率，根据缺陷概率判断缺陷点；拟合缺陷点得到缺陷区域；根据缺陷区域的欠硫程度，对硫化时间进行自适应调控。本发明专利技术对样本集进行欠硫判断，并根据产品的缺陷进行欠硫程度的计算，根据欠硫程度自适应调控硫化时间，能够有效减少缺陷产品的生产，降低损失。降低损失。降低损失。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法。

技术介绍

[0002]橡胶硫化是橡胶制品加工的重要环节之一，橡胶生胶强度低、弹性小；冷则发硬、热则发黏；容易老化，通过硫化后，橡胶由塑性的混炼胶变为高弹性的或硬质的交联橡胶,从而获得更完善的物理机械性能和化学性能,提高和扩宽了橡胶材料的使用价值与应用范围。因此,硫化对橡胶及其制品的制造和应用具有十分重要的意义。
[0003]目前，对橡胶硫化程度的控制，即对硫化时间、硫化温度、硫化压力的控制，往往是通过经验知识，在一定的硫化温度和硫化压力条件下，存在一个最适宜的硫化时间即正硫化时间，当时间没有达到时，橡胶制品就会欠硫，从而致使产品性能严重下降。
[0004]针对这种情况，对刚生产出的产品进行检测，判断其是否欠硫，若存在欠硫现象，则计算出较为准确的欠硫程度，根据橡胶制品的欠硫程度，自适应调节硫化时间，对存在欠硫的产品回收再生产，并根据自适应调节的硫化时间对后续生产的硫化时间进行控制，降低欠硫产品的数量。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法，以解决现有的橡胶制品的硫化时间由于大多是采用的经验知识来控制的，对于具体场景可能不适用从而导致因硫化时间不够精确出现欠硫现象，致使生产的橡胶制品为不合格产品的问题。
[0006]本专利技术的一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法采用如下技术方案：
[0007]包括以下步骤：
[0008]获取橡胶制品样本切断面的灰度图；
[0009]利用排列熵对切断面灰度图进行欠硫判断；
[0010]根据各灰度值的频数和频率计算各灰度值作为标准灰度值的概率，选择概率最大值对应的灰度值作为标准灰度值；
[0011]对灰度图滑窗处理，计算得到的各区域的灰度值均值，根据各区域的灰度均值与标准灰度值的差值判断各区域是否为不致密区域；
[0012]对判断为不致密的区域进行阈值分割，得到明显缺陷连通域和不明显异常点连通域，建立各明显缺陷连通域的二维高斯函数和各不明显异常点连通域的二维高斯函数；
[0013]分别对所有明显缺陷连通域的二维高斯函数和不明显异常点连通域的二维高斯函数进行拟合，得到明显缺陷区域的混合高斯模型和不明显缺陷区域的混合高斯模型；
[0014]计算每个不明显异常点分别在明显缺陷区域的混合高斯模型和不明显缺陷区域混合高斯模型中的缺陷概率，根据得到的缺陷概率判断各不明显异常点是否为缺陷点；
[0015]对判断为缺陷点的像素点利用散点轮廓法进行轮廓拟合，得到缺陷区域；
[0016]根据缺陷区域的缺陷面积，对硫化时间进行自适应调控。
[0017]根据各灰度值的频数和频率计算各灰度值为标准灰度值的概率的过程包括：
[0018]各灰度值为标准灰度值的概率的计算公式如下：
[0019][0020]式中：F
i
为第i个灰度值为标准灰度值的概率，i为灰度值的数量，μ0为标准均值，σ
02
为标准方差；
[0021]标准均值的计算公式为：
[0022][0023]式中：p
i
为第i个灰度值的频率，为灰度值均值，i
m
为频数最大的灰度值；
[0024]标准方差的计算公式为：
[0025][0026]判断滑窗得到的各区域是否为不致密区域的方法为：
[0027]选择F
i
最大值对应的灰度值为标准灰度值，计算将图像以n
×
n为大小的窗口划分的若干个区域的像素点灰度均值，计算各区域的像素点灰度均值与标准灰度值的差值，当差值大于设定阈值时，将此窗口区域判定为不致密区域。
[0028]建立各明显缺陷连通域的二维高斯函数与各不明显异常点连通域的二维高斯函数的
[0029]方法相同；
[0030]该二维高斯函数的建立方法为：分别获取明显缺陷连通域与不明显异常点连通域的中心点，以中心点坐标的灰度值与标准灰度值i1之间的方差为方差；
[0031]二维高斯函数的模型如下：
[0032][0033]其中：f(x，y)为二维高斯函数，x0为待测点的横坐标，y0为待测点的纵坐标，x为中心点的横坐标，y为中心点的纵坐标，σ
x
,σ
y
为中心点坐标的灰度值与标准灰度值之间的二维方差。
[0034]判断各不明显异常点是否为缺陷点的方法为：
[0035]将各不明显异常点的坐标带入明显缺陷的混合高斯模型中得到该不明显异常点在明显缺陷的混合高斯模型中的缺陷概率P
D1
，将各不明显异常点的坐标带入不明显缺陷的混合高斯模型中得到该不明显异常点在不明显缺陷的混合高斯模型中的缺陷概率P
D2
；
[0036]将各不明显异常点在明显缺陷的混合高斯模型和不明显异常点混合高斯模型中的缺陷概率进行比较，若P
D1
＞P
D2
时，将该不明显异常点判定为砂孔缺陷的像素点，对该像素点进行标记，当计算得到的概率P
D1
≤P
D2
时，则该不明显异常点为外界干扰因素影响的像素点，对该像素点不作处理。
[0037]所述对硫化时间进行自适应调控的时间为：
[0038][0039]式中：T为新的硫化时间，t
正
表示原正硫化时间，S
缺
表示缺陷面积，即欠硫程度，S表示切断面面积。
[0040]利用排列熵的原理进行欠硫判断的过程为：
[0041]将灰度图中每行像素点的灰度值进行统计得到每行像素点的灰度值序列，计算每行像素的灰度值序列的排列熵，对得到的排列熵进行归一化处理，然后根据归一化处理后的灰度值序列排列熵与设定的欠硫阈值对样品是否欠硫进行判断。
[0042]本专利技术的有益效果是：本专利技术利用生产的一小部分橡胶制品作为样本集进行分析，对样本的图像进行欠硫程度的计算，通过样本的欠硫程度自适应调控硫化时间，使工业生产更具时效性；通过自适应调控得到的硫化时间控制后续生产的硫化时间，有效减少后续产品出现欠硫缺陷。
附图说明
[0043]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，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地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1为本专利技术的结构示意图；
[0045]图2为本专利技术的实施例的方法流程图；
[0046]图3为本专利技术的实施例的方法流程图；
[0047]图4为本专利技术中实施例的欠硫产品切断面图。
具体实施方式
[0048]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法，其特征在于：包括以下步骤：获取橡胶制品样本切断面的灰度图；利用排列熵对切断面灰度图进行欠硫判断；根据各灰度值的频数和频率计算各灰度值作为标准灰度值的概率，选择概率最大值对应的灰度值作为标准灰度值；对灰度图滑窗处理，计算得到的各区域的灰度值均值，根据各区域的灰度均值与标准灰度值的差值判断各区域是否为不致密区域；对判断为不致密的区域进行阈值分割，得到明显缺陷连通域和不明显异常点连通域，建立各明显缺陷连通域的二维高斯函数和各不明显异常点连通域的二维高斯函数；分别对所有明显缺陷连通域的二维高斯函数和不明显异常点连通域的二维高斯函数进行拟合，得到明显缺陷区域的混合高斯模型和不明显缺陷区域的混合高斯模型；计算每个不明显异常点分别在明显缺陷区域的混合高斯模型和不明显缺陷区域混合高斯模型中的缺陷概率，根据得到的缺陷概率判断各不明显异常点是否为缺陷点；对判断为缺陷点的像素点利用散点轮廓法进行轮廓拟合，得到缺陷区域；根据缺陷区域的缺陷面积，对硫化时间进行自适应调控。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法，其特征在于：所述根据各灰度值的频数和频率计算各灰度值为标准灰度值的概率的过程包括：各灰度值为标准灰度值的概率的计算公式如下：式中：F
i
为第i个灰度值为标准灰度值的概率，i为灰度值的数量，μ0为标准均值，σ
02
为标准方差；标准均值的计算公式为：式中：p
i
为第i个灰度值的频率，为灰度值均值，i
m
为频数最大的灰度值；标准方差的计算公式为：3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法，其特征在于：所述判断滑窗得到的各区域是否为不致密区域的方法为：选择F
i
最大值对应的灰度值为标准灰度值，计算将图像以n
×
n为大小的窗口划分的若干个区域的像素点灰度均值，计算各区域的像素点灰度均值与标准灰度值的差值，当差值大于设定阈值时，将此窗口区域判定为不致密区域。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的橡胶正硫化调控的方法，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄玉辉，陈晶，
申请(专利权)人：南通奥尔嘉橡塑有限公司，
类型：发明
国别省市：