一种汽车散热翅片生产质量检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及生产质量检测技术领域，具体涉及一种汽车散热翅片生产质量检测方法及系统，该方法采集汽车散热翅片的表面图像，对表面图像进行预处理得到所有散热管区域；基于超像素分割算法对每个散热管区域进行超像素分割的迭代，以得到每个散热管区域的最终超像素分割结果；从所有散热管区域的最终超像素分割结果中获取标准超像素块，利用标准超像素块进行模板匹配，得到多个缺陷超像素块，根据缺陷超像素块计算汽车散热翅片的质量指标。通过对每个散热管区域进行超像素分割的自适应迭代，能够得到更加准确地分割结果，基于最优分割结果能够自适应获取最优模板，以根据最优模板对汽车散热翅片进行质量评估检测，提高了检测效率和精度。精度。精度。

【技术实现步骤摘要】
一种汽车散热翅片生产质量检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及生产质量检测
，具体涉及一种汽车散热翅片生产质量检测方法及系统。

技术介绍

[0002]汽车散热翅片是由薄型板材冲压成型的，由于其刚度较差，容易在板材裁剪、冲压成型等工序中造成裂痕以及平面度差等缺陷，而通过人工检测其质量时，检测速度慢、劳动强度大、误检率高。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种汽车散热翅片生产质量检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种汽车散热翅片生产质量检测方法，该方法包括以下步骤：采集汽车散热翅片的表面图像，对所述表面图像进行语义分割得到散热区域图像，获取散热区域图像的灰度图像，以得到灰度图像中的所有散热管区域；基于超像素分割算法中初始选取的聚类中心点，对当前散热管区域进行超像素分割，得到预设数量的初始超像素块；分别获取每个初始超像素块内距离对应所述聚类中心点最近的像素点为新聚类中心点，基于所述新聚类中心点对当前散热管区域进行再次超像素分割，计算两次超像素分割下每个同一超像素块的分割效果指标；根据分割效果指标对当前散热管区域的超像素分割进行多次迭代，以得到当前散热管区域的最优分割结果；将所述最优分割结果中不连续的超像素块和尺寸过小的超像素块重新分配给邻近的超像素块，得到当前散热管区域的最终超像素分割结果，所述最终超像素分割结果包括多个最终超像素块；获取每个散热管区域的最终超像素分割结果，从所有的最终超像素分割结果中获取标准超像素块；将每个最终超像素块与标准超像素块进行模板匹配，得到多个缺陷超像素块，根据缺陷超像素块计算汽车散热翅片的质量指标。
[0004]进一步的，所述散热管区域的获取方法，包括：对灰度图像进行canny算子检测，得到边缘像素点，根据霍夫直线检测方法，对边缘像素点进行霍夫空间转化完成直线检测，得到灰度图像中的所有直线；计算每条直线的斜率，分别计算相同斜率下当前直线与其他直线之间的距离，将最小距离对应的两条直线所构成的区域作为目标区域，进而得到灰度图像中的所有目标区域；分别计算每个目标区域内的灰度熵值，灰度熵值大于灰度熵值阈值的目标区域即为散热管区域。
[0005]进一步的，所述计算两次超像素分割下每个同一超像素块的分割效果指标的方
法，包括：通过形状上下文匹配算法计算两次超像素分割下同一超像素块的轮廓相似值；统计前一次超像素分割中每个初始超像素块内的像素点总数量，基于再次超像素分割的结果，统计前一次超像素分割中每个初始超像素块内出现变化的像素点个数，将像素点总数量与像素点个数之间的比值作为同一超像素块的像素点变化值；计算前一次超像素分割中每个初始超像素块内各个像素点与所述聚类中心点之间的第一平均距离，计算再次超像素分割中每个超像素块内各个像素点与所述新聚类中心点之间的第二平均距离；根据两次超像素分割中同一超像素块对应的第一平均距离和第二平均距离，得到最小平均距离和平均距离差值绝对值；结合两次超像素分割中同一超像素块的所述轮廓相似值、所述像素点变化值、所述最小平均距离和所述平均距离差值绝对值计算对应同一超像素块的分割效果指标。
[0006]进一步的，所述分割效果指标的计算公式为：其中，为第个同一超像素块的分割效果指标；为第一平均距离；为第二平均距离；为第个同一超像素块的所述平均距离差值绝对值；为第个同一超像素块的所述最小平均距离；为第个同一超像素块的所述轮廓相似值；为第个同一超像素块的所述像素点变化值。
[0007]进一步的，所述根据分割效果指标对当前散热管区域的超像素分割进行多次迭代的方法，包括：设定分割效果指标阈值，当所有同一超像素块的分割效果指标都小于分割效果阈值时，停止超像素分割迭代；否则继续进行超像素分割迭代，直到迭代次数等于设定的迭代次数阈值时，停止迭代。
[0008]进一步的，所述标准超像素块的获取方法，包括：获取当前最终超像素块的最小外接矩形的第一面积和当前最终超像素块的第二面积，将第二面积与第一面积之间的比值作为当前最终超像素块的矩阵因子，以保留所述矩形因子等于1的最终超像素块；根据最终超像素块内的灰度值和最终超像素块内出现缺陷的置信度计算保留的每个最终超像素块的优选度，将最大优选度对应的最终超像素块作为标准超像素块。
[0009]进一步的，分别将当前最终超像素块内的聚类中心点与其他每个像素点的灰度值组成灰度值二元组，得到当前最终超像素块内的所有灰度二元组，统计每种灰度值二元组的出现频率，基于所述出现频率计算当前最终超像素块内的灰度复杂度；设置出现频率阈值，将所述出现频率小于出现频率阈值所对应的像素点作为当前最终超像素块内的目标像素点；将每个目标像素点的8邻域范围内与目标像素点左右相邻的两个像素点去除，以根据剩余6个像素点的灰度值计算当前最终超像素块内每个目标像素点为缺陷像素点的置信度，对所述置信度进行累加得到置信度总和；获取当前最终超像素块的所述第二面积与所述灰度复杂度之间的比值，结合所述置信度总和与所述比值得到当前最终超像素块的优选度，则优选度的公式为：
，其中为优选度，为相关参数，且，为所述第二面积，为第个目标像素点属于缺陷像素点的置信度，为所述置信度总和，为最终超像素块中目标像素点的数量，为所述灰度复杂度。
[0010]进一步的，所述缺陷超像素块的获取方法，包括：分别获取标准超像素块和最终超像素块的特征点，所述特征点是指标准超像素块或最终超像素块的角点和对应的聚类中心点，利用特征点的模板匹配算法得到每个最终超像素块与标准超像素块之间的相关性指标；设置相关性指标阈值，相关性指标小于或等于相关性指标阈值的最终超像素块即为缺陷超像素块。
[0011]进一步的，所述根据缺陷超像素块计算汽车散热翅片的质量指标的方法，包括：根据相关性指标得到每个缺陷超像素块的非相关性指标，将所有的缺陷超像素块的非相关性指标进行累加，以除于灰度图像中最终超像素块的总数量所得到的结果即为所述质量指标。
[0012]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种汽车散热翅片生产质量检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述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上述任意一项所述方法的步骤。
[0013]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：通过对每个散热管区域进行超像素分割的自适应迭代，能够得到更加准确地分割结果，同时基于分割结果能够自适应获取汽车散热翅片的最优模板，以根据最优模板对汽车散热翅片进行质量评估检测，提高了检测效率和精度。
附图说明
[0014]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。
[0015]图1为本专利技术一个实施例提供的一种汽车散热翅片生产质量检测方法的步骤流程图；图2为本专利技术实施例所提供的一种汽车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽车散热翅片生产质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集汽车散热翅片的表面图像，对所述表面图像进行语义分割得到散热区域图像，获取散热区域图像的灰度图像，以得到灰度图像中的所有散热管区域；基于超像素分割算法中初始选取的聚类中心点，对当前散热管区域进行超像素分割，得到预设数量的初始超像素块；分别获取每个初始超像素块内距离对应所述聚类中心点最近的像素点为新聚类中心点，基于所述新聚类中心点对当前散热管区域进行再次超像素分割，计算两次超像素分割下每个同一超像素块的分割效果指标；根据分割效果指标对当前散热管区域的超像素分割进行多次迭代，以得到当前散热管区域的最优分割结果；将所述最优分割结果中不连续的超像素块和尺寸过小的超像素块重新分配给邻近的超像素块，得到当前散热管区域的最终超像素分割结果，所述最终超像素分割结果包括多个最终超像素块；获取每个散热管区域的最终超像素分割结果，从所有的最终超像素分割结果中获取标准超像素块；将每个最终超像素块与标准超像素块进行模板匹配，得到多个缺陷超像素块，根据缺陷超像素块计算汽车散热翅片的质量指标。2.如权利要求1所述的一种汽车散热翅片生产质量检测方法，其特征在于，所述散热管区域的获取方法，包括：对灰度图像进行canny算子检测，得到边缘像素点，根据霍夫直线检测方法，对边缘像素点进行霍夫空间转化完成直线检测，得到灰度图像中的所有直线；计算每条直线的斜率，分别计算相同斜率下当前直线与其他直线之间的距离，将最小距离对应的两条直线所构成的区域作为目标区域，进而得到灰度图像中的所有目标区域；分别计算每个目标区域内的灰度熵值，灰度熵值大于灰度熵值阈值的目标区域即为散热管区域。3.如权利要求1所述的一种汽车散热翅片生产质量检测方法，其特征在于，所述计算两次超像素分割下每个同一超像素块的分割效果指标的方法，包括：通过形状上下文匹配算法计算两次超像素分割下同一超像素块的轮廓相似值；统计前一次超像素分割中每个初始超像素块内的像素点总数量，基于再次超像素分割的结果，统计前一次超像素分割中每个初始超像素块内出现变化的像素点个数，将像素点总数量与像素点个数之间的比值作为同一超像素块的像素点变化值；计算前一次超像素分割中每个初始超像素块内各个像素点与所述聚类中心点之间的第一平均距离，计算再次超像素分割中每个超像素块内各个像素点与所述新聚类中心点之间的第二平均距离；根据两次超像素分割中同一超像素块对应的第一平均距离和第二平均距离，得到最小平均距离和平均距离差值绝对值；结合两次超像素分割中同一超像素块的所述轮廓相似值、所述像素点变化值、所述最小平均距离和所述平均距离差值绝对值计算对应同一超像素块的分割效果指标。4.如权利要求3所述的一种汽车散热翅片生产质量检测方法，其特征在于，所述分割效果指标的计算公式为：
其中，为第个同一超像素块的分割效果指标；为第一平均距离；为第二平均距离；为第个同一超像素块的所述平均距离差值绝对值；为第个同一超像素块的所述最小平均距离；为第个同一超像素块的所述轮廓相似值；为第个...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏敏，王登岭，陈达，
申请(专利权)人：山东嘉翔汽车散热器有限公司，
类型：发明
国别省市：