基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法技术

本发明专利技术涉及基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，属于计算机视觉技术领域，该方法步骤包括：获取含有裂纹缺陷的机械铸件灰度图像；选取异常灰度图像中从任一条裂纹区域端口处到交叉口处之间的部分为待计算段裂纹，利用滑窗遍历待计算段裂纹区域；利用根据各滑窗间裂纹直径平均值的差异计算出的裂纹粗细均匀度、利用根据各滑窗间各上边缘像素点对应的夹角平均值的差异计算出的裂纹曲折度以及裂纹断口光泽度计算出裂纹趋向于冷裂纹的置信度和裂纹趋向于热裂纹的置信度，并根据置信度辨别出裂纹类型。本发明专利技术利用计算机视觉技术对机械铸件图像中的冷裂纹和热裂纹进行辨别，从而更加准确的得出产生裂纹缺陷的原因。原因。原因。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法


[0001]本专利技术属于计算机视觉
，具体涉及基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法。

技术介绍

[0002]铸件是利用各种铸造方法获得的金属成型物件，铸件历史悠久，近代铸件主要用作机器零部件的毛坯，有些精密铸件也可以直接用作机器的零部件。机械铸件在生产加工过程中往往会出现很多的外观缺陷，例如金属刺、裂纹、凹陷、凸起等等。其中较为常见的缺陷为裂纹，而铸件裂纹又分为热裂纹和冷裂纹。铸件热裂纹是在高温下形成的，因而裂纹的表面与空气接触并被氧化而呈暗褐色甚至黑色，同时热裂纹呈弯曲状而且不规则。铸件冷裂纹是由于材料在室温附近温度下脆化而形成的裂纹。
[0003]铸件的裂纹又分为热裂纹和冷裂纹，二者在外观形貌和产生缺陷的原因均不相同，因此我们需要对裂纹进行深入的检测分析，明确裂纹的类型和产生原因，从而更加准确地解决产生裂纹缺陷的问题。但是目前对于铸件冷热裂纹的辨别，主要还是依靠人工进行辨别，效率低下且准确度不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于计算机视觉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，该方法包括：获取机械铸件灰度图像；对机械铸件灰度图像进行边缘检测，当检测到任一机械铸件灰度图像中存在裂纹后将该图像记作异常灰度图像，同时获取异常灰度图像中多条裂纹区域；从异常灰度图像中选取任一条裂纹区域从端口处到交叉口处之间的部分为待计算段裂纹区域，利用滑窗在保证相邻两个滑窗之间不重叠的情况下自适应遍历待计算段裂纹区域，并统计出滑窗的数量；获取待计算段裂纹区域的上边缘曲线，过滑窗内裂纹区域每个上边缘像素点做上边缘曲线的切线，过每个上边缘像素点做该上边缘像素点对应切线的垂线获取该垂线与裂纹下边缘的交点，根据获得的每个交点与对应的上边缘像素点之间的距离计算出每个上边缘像素点对应的裂纹直径；根据各滑窗间裂纹直径平均值的差异计算出裂纹粗细均匀度；计算出待计算段裂纹区域中裂纹的每个上边缘像素点与对应的正下方的下边缘像素点之间的竖直距离，同时计算出每个上边缘像素点对应的竖直距离与裂纹直径之间的夹角；根据各滑窗间各上边缘像素点对应的夹角平均值的差异计算出裂纹曲折度；利用异常灰度图像中裂纹区域全部像素点的平均灰度值与异常灰度图像中非裂纹区域全部像素点的平均灰度值的比值，计算出裂纹断口光泽度；利用裂纹断口光泽度、裂纹粗细均匀度以及裂纹曲折度计算出裂纹趋向于冷裂纹的置信度和裂纹趋向于热裂纹的置信度，并根据置信度辨别出裂纹类型。2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述滑窗的尺寸按照以下步骤确定：计算出待计算段裂纹区域中裂纹的每个上边缘像素点与对应的下边缘像素点之间的竖直距离；从待计算段裂纹区域的端口处按照预设滑窗宽度选取位于滑窗内各上边缘像素点对应的竖直距离；根据滑窗内各上边缘像素点对应的竖直距离最大值和竖直距离最小值，确定滑窗在当前位置的高度；按照待计算段裂纹区域的端口处的滑窗高度确定方法确定每个滑窗高度，同时滑窗的步长与预设滑窗宽度相同。3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的机械铸件冷热裂纹自适应辨别方法，其特征在于，所述根据各滑窗间裂纹直径平均值的差异计算出裂纹粗细均匀度，包括：计算出在利用滑窗遍历待计算段裂纹区域时每个滑窗内各...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丽娜，王华强，
申请(专利权)人：启东市嘉信精密机械有限公司，
类型：发明
国别省市：