基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法，利用图像数据处理技术，对所获取喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像进行处理分析，具体为：确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像的分布向量及其每个像素点对应的多元组，进而确定每个像素点对应的变化特征因子；确定变化特征因子和遮挡因子之间的相关函数，进而确定每个像素点对应的遮挡因子，从而确定涂料分布灰度图像；根据待检测发电机端盖的涂料分布灰度图像和标准涂料分布灰度图像内每个像素点的涂料分布值，确定待检测发电机端盖的端盖喷涂指标，进而确定待检测发电机端盖的喷涂效果。本发明专利技术有效提高了发电机端盖视觉检测的准确性。发明专利技术有效提高了发电机端盖视觉检测的准确性。发明专利技术有效提高了发电机端盖视觉检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法。

技术介绍

[0002]发电机由定子、转子轴承以及端盖等部件构成，其生产过程中包括多个工艺流程，发电机端盖是用来保护定子端部绕组的，也是发电机密封的重要组成部分。在发电机生产过程中，发电机端盖的制作完成之后需要对其表面进行保护涂料的喷涂处理，以降低后期端盖表面的修复频次，保护端盖表面，同时可提高端盖的密封效果。当发电机端盖表面保护涂料喷涂不均或喷涂不全时，将会对端盖的使用寿命造成影响，增加后期端盖检修的时间、人力成本。
[0003]随着计算机视觉和数据处理技术的发展，现有提出了一种喷涂缺陷的检测方法、装置、设备及存储介质，该检测方法是基于待检测产品喷涂图像和目标产品喷涂图像的图像特征，确定待检测产品的喷涂效果，由于产品原有的纹理会对喷涂后处理的表面图像产生影响，其说明两个产品的表面图像的图像特征本身就会存在一定的差异，再根据此时的待检测产品与目标产品之间匹配结果来确定待检测产品的喷涂效果，待检测产品的喷涂效果的检测准确性会降低。

技术实现思路

[0004]为了解决上述现有方法检测喷涂效果准确性较低的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法。
[0005]本专利技术提供了一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法，包括以下步骤：获取待检测发电机端盖的喷涂前表面图像和喷涂后表面图像，对喷涂前表面图像和喷涂后表面图像进行灰度化处理，得到喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像；根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点的灰度值，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像的分布向量，并确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的多元组，进而确定喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子；获取发电机端盖的预设数目个标准喷涂前灰度图像、标准喷涂后灰度图像和标准涂料分布灰度图像，根据预设数目个标准喷涂前灰度图像、标准喷涂后灰度图像、标准涂料分布灰度图像以及预先构建的喷涂模型，确定预设数目个标准喷涂后灰度图像内每个像素点对应的遮挡因子；获取预设数目个标准喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子，根据预设数目个标准喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子和遮挡因子，确定变化特征因子和遮挡因子之间的相关函数；根据待检测发电机端盖的喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子以及变化特征因子和遮挡因子之间的相关函数，确定喷涂后灰度图像内每个像素点对应的遮
挡因子，进而根据待检测发电机端盖的喷涂前灰度图像、喷涂后灰度图像、喷涂后灰度图像内每个像素点对应的遮挡因子以及预先构建的喷涂模型，确定待检测发电机端盖的涂料分布灰度图像；根据待检测发电机端盖的涂料分布灰度图像和标准涂料分布灰度图像内每个像素点的涂料分布值，确定待检测发电机端盖的端盖喷涂指标，进而确定待检测发电机端盖的喷涂效果。
[0006]进一步的，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像的分布向量的步骤包括：根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点的灰度值，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像对应的高斯模型；根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像对应的高斯模型，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像对应的高斯模型的均值和方差；根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像对应的高斯模型的均值和方差，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像的分布向量。
[0007]进一步的，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的多元组的步骤包括：根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点的灰度值，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的灰度变化矩阵；根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的灰度变化矩阵，确定每个像素点对应的灰度变化矩阵的第一特征值、第二特征值、第一特征向量和第二特征向量；根据每个像素点对应的灰度变化矩阵的第一特征值、第二特征值、第一特征向量和第二特征向量，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的多元组。
[0008]进一步的，喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的灰度变化矩阵为：其中，为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点对应的灰度变化矩阵，为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，
为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，为喷涂前灰度图像或喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值。
[0009]进一步的，确定喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子的计算公式为：其中，为喷涂后灰度图像内坐标为的像素点对应的变化特征因子，为喷涂后灰度图像的分布向量，为喷涂前灰度图像的分布向量，为喷涂后灰度图像内坐标为的像素点对应的多元组，为喷涂前灰度图像内坐标为的像素点对应的多元组，为取2范数函数。
[0010]进一步的，所述预先构建的喷涂模型的计算公式为：其中，为喷涂后灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，为喷涂后灰度图像内坐标为的像素点对应的遮挡因子，为涂料分布灰度图像内坐标为的像素点的灰度值，为喷涂前灰度图像内坐标为的像素点的灰度值。
[0011]进一步的，确定变化特征因子和遮挡因子之间的相关函数的步骤包括：根据预设数目个标准喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子和遮挡因子，对预设数目个标准喷涂后灰度图像内的像素点进行拟合处理，从而得到变化特征因子和遮挡因子之间的相关函数。
[0012]进一步的，确定待检测发电机端盖的端盖喷涂指标的步骤包括：根据待检测发电机端盖的涂料分布灰度图像和标准涂料分布灰度图像内每个像素点的涂料分布值，计算涂料分布灰度图像和标准涂料分布灰度图像内对应位置的像素点的涂料分布差异值；根据涂料分布灰度图像和标准涂料分布灰度图像内对应位置的像素点的涂料分布差异值，确定涂料分布灰度图像的所有像素点对应的涂料分布差异值的均值；根据涂料分布灰度图像的所有像素点对应的涂料分布差异值的均值，确定待检测发电机端盖的端盖喷涂指标。
[0013]进一步的，确定待检测发电机端盖的端盖喷涂指标的计算公式为：
其中，为待检测发电机端盖的端盖喷涂指标，为涂料分布灰度图像的所有像素点对应的涂料分布差异值的均值。
[0014]进一步的，进而确定待检测发电机端盖的喷涂效果的步骤包括：若待检测发电机端盖的端盖喷涂指标大于预设的门限值，则判定待检测发电机端盖的喷涂效果差，否则，则判定待检测发电机端盖的喷涂效果好。
[0015]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提供了一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法，利用图像数据处理技术，对所获取的待检测发电机端盖的喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像进行分析和处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测发电机端盖的喷涂前表面图像和喷涂后表面图像，对喷涂前表面图像和喷涂后表面图像进行灰度化处理，得到喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像；根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点的灰度值，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像的分布向量，并确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的多元组，进而确定喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子；获取发电机端盖的预设数目个标准喷涂前灰度图像、标准喷涂后灰度图像和标准涂料分布灰度图像，根据预设数目个标准喷涂前灰度图像、标准喷涂后灰度图像、标准涂料分布灰度图像以及预先构建的喷涂模型，确定预设数目个标准喷涂后灰度图像内每个像素点对应的遮挡因子；获取预设数目个标准喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子，根据预设数目个标准喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子和遮挡因子，确定变化特征因子和遮挡因子之间的相关函数；根据待检测发电机端盖的喷涂后灰度图像内每个像素点对应的变化特征因子以及变化特征因子和遮挡因子之间的相关函数，确定喷涂后灰度图像内每个像素点对应的遮挡因子，进而根据待检测发电机端盖的喷涂前灰度图像、喷涂后灰度图像、喷涂后灰度图像内每个像素点对应的遮挡因子以及预先构建的喷涂模型，确定待检测发电机端盖的涂料分布灰度图像；根据待检测发电机端盖的涂料分布灰度图像和标准涂料分布灰度图像内每个像素点的涂料分布值，确定待检测发电机端盖的端盖喷涂指标，进而确定待检测发电机端盖的喷涂效果。2.根据权利要求1所述的一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法，其特征在于，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像的分布向量的步骤包括：根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点的灰度值，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像对应的高斯模型；根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像对应的高斯模型，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像对应的高斯模型的均值和方差；根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像对应的高斯模型的均值和方差，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像的分布向量。3.根据权利要求1所述的一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法，其特征在于，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的多元组的步骤包括：根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点的灰度值，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的灰度变化矩阵；根据喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的灰度变化矩阵，确定每个像素点对应的灰度变化矩阵的第一特征值、第二特征值、第一特征向量和第二特征向量；根据每个像素点对应的灰度变化矩阵的第一特征值、第二特征值、第一特征向量和第二特征向量，确定喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的多元组。4.根据权利要求3所述的一种基于图像数据的发电机端盖视觉检测方法，其特征在于，喷涂前灰度图像和喷涂后灰度图像内每个像素点对应的灰度变化矩阵为：
其中，为...

【专利技术属性】
技术研发人员：于长伟，刘相荣，
申请(专利权)人：聊城市宁泰电机有限公司，
类型：发明
国别省市：