一种基于云计算的汽车线束质检系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云计算的汽车线束质检系统，包括摄像模块、区域确定模块、特征提取模块和云计算模块；摄像模块用于对汽车线束的表面拍摄，获得拍摄图像；区域确定用于使用预先设置的模板图像与拍摄图像进行匹配，获取拍摄图像中的汽车线束区域；特征提取模块用于对汽车线束区域的图像进行特征提取，获得特征信息；云计算模块用于基于特征信息对汽车线束进行质检，获得质检结果。本发明专利技术在对汽车线束进行质检的过程中，从梯度值、像素值、梯度值的分布情况、像素值之间的像素差异这几个方面进行全面考虑，能够有效地降低光线对图像匹配结果的影响，从而提高了匹配区域的准确性，进而提高对汽车线束进行质检的结果的准确性。提高对汽车线束进行质检的结果的准确性。提高对汽车线束进行质检的结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的汽车线束质检系统


[0001]本专利技术涉及质检领域，尤其涉及一种基于云计算的汽车线束质检系统。

技术介绍

[0002]汽车线束是汽车电路的网络主体，没有线束就没有汽车电路。线束是指由铜材冲压而成的接触端子(连接器)与电线电缆压接后，再将外层塑料耐压绝缘体或外金属壳等与线束捆绑在一起形成一个部件连接电路。车身线束连接整个车身，一般形状为H型。
[0003]在线束生产完成后，需要对线束进行质检，现有技术中，一般是通过机器视觉的方式对汽车线束进行质检。在质检时需要先确定线束所处的区域，现有的确定方式是通过模板匹配，从灰度值进行考虑进行图像匹配，但是，这种方式容易受到光线的影响，导致匹配区域不够准确，从而影响对汽车线束进行质检的结果的准确性。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于公开一种基于云计算的汽车线束质检系统，解决现有技术中，采用机器视觉的方式对汽车线束进行质检时，由于仅从灰度值的方式进行模板匹配导致的匹配区域不够准确，从而影响对汽车线束进行质检的结果的准确性的问题。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种基于云计算的汽车线束质检系统，包括摄像模块、区域确定模块、特征提取模块和云计算模块；
[0007]摄像模块用于对汽车线束的表面拍摄，获得拍摄图像；
[0008]区域确定用于使用预先设置的模板图像与拍摄图像进行匹配，获取拍摄图像中的汽车线束区域；
[0009]特征提取模块用于对汽车线束区域的图像进行特征提取，获得特征信息；
[0010]云计算模块用于基于特征信息对汽车线束进行质检，获得质检结果；
[0011]其中，使用预先设置的模板图像与拍摄图像进行匹配，包括：
[0012]采用如下公式计算模板图像与拍摄图像中的待匹配区域之间的相似度：
[0013]simry(s,t)＝α
×
hxc(s,t)+β
×
rltv(s,t)
[0014]其中，simry(s,t)表示模板图像s和拍摄图像中的待匹配区域t之间的相似度，α、β表示设定的权重参数，hxc(s,t)表示第一匹配参数，rltv(s,t)表示第二匹配参数，
[0015][0016][0017]其中，sU表示模板图像s中的像素点的集合，sL表示模板图像s在Lab颜色空间中的亮度分量的图像，sL
i
表示sU中的像素点i在sL中对应的像素点的梯度值，avesL表示sL中的
像素点的梯度值的均值，stadev
s
表示sL中的像素点的梯度值的标准差，tL表示待匹配区域t中的像素点组成的图像在Lab颜色空间中的亮度分量的图像，i'表示sU中的像素点i在待匹配区域t中对应的像素点，tL
i'
表示i'在tL中对应的像素点的梯度值，avetL表示tL中的像素点的梯度值的均值，stadev
t
表示tL中的像素点的梯度值的标准差；numtmlt表示模板图像s中的像素点的数量，retv(i,i')表示像素点i和像素点i'之间的差异系数，masL和matL分别表示sL和tL中的像素值最大值；
[0018]将相似度最高的待匹配区域作为拍摄图像中的汽车线束区域。
[0019]作为优选，所述拍摄模块包括传感器单元和拍摄单元；
[0020]传感器单元用于检测拍摄单元前方是否存在汽车线束；
[0021]拍摄单元用于在传感器单元检测到拍摄单元前方存在汽车线束时，对汽车线束的表面进行拍摄，获得拍摄图像。
[0022]作为优选，所述传感器单元包括距离传感器或超声波传感器。
[0023]作为优选，所述特征提取模块包括灰度化单元、光照处理单元、降噪单元和特征提取单元；
[0024]灰度化单元用于对汽车线束区域的图像进行灰度化处理，获得灰度图像；
[0025]光照处理单元用于对灰度图像进行光照优化处理，获得优化图像；
[0026]降噪单元用于对优化图像进行降噪处理，获得降噪图像；
[0027]特征提取单元用于获取降噪图像中的特征信息。
[0028]作为优选，所述汽车线束区域的图像进行灰度化处理，获得灰度图像，包括：
[0029]使用以下公式对汽车线束区域的图像进行灰度化处理：
[0030]hrd(x,y)＝0.39
×
R(x,y)+0.49G(x,y)+0.12B(x,y)
[0031]其中，(x,y)表示像素点的坐标，hrd(x,y)表示灰度图像hrd中坐标为(x,y)的像素点的灰度值，R、G、B分别表示对汽车线束区域的图像在RGB颜色空间中的红色分量、绿色分量、蓝色分量的图像，R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别表示，R、G、B中坐标为(x,y)的像素点的像素值。
[0032]作为优选，所述对优化图像进行降噪处理，获得降噪图像，包括：
[0033]使用小波降噪算法对优化图像进行降噪处理，获得降噪图像。
[0034]作为优选，所述使用小波降噪算法对优化图像进行降噪处理，获得降噪图像，包括：
[0035]对优化图像进行小波分解，获得小波高频系数和小波低频系数；
[0036]使用软阈值对小波高频系数进行处理，获得处理后的小波高频系数；
[0037]对小波低频系数和处理后的小波高频系数进行小波重构，获得降噪图像。
[0038]作为优选，所述云计算模块包括存储单元和识别单元；
[0039]存储单元用于存储汽车线束的预设类型的缺陷的特征信息；
[0040]识别单元用于获取质检结果：
[0041]分别计算特征提取模块提取的特征信息与存储单元中存储的每种类型的缺陷的特征信息之间的相似度，将获得的相似度存入集合U；
[0042]若集合U中的元素的数量为0，则质检结果为质检合格，若集合U中的元素的数量不
为0，则质检结果为质检不合格。
[0043]本专利技术在对汽车线束进行质检的过程中，从梯度值、像素值、梯度值的分布情况、像素值之间的像素差异这几个方面进行全面考虑，能够有效地降低光线对图像匹配结果的影响，从而提高了匹配区域的准确性，进而提高对汽车线束进行质检的结果的准确性。具体的，第一匹配参数主要是从梯度值以及梯度值的分布情况这两个方面进行计算，第一匹配参数越大，则表示模板图像和待匹配区域之间的相似度越高。本专利技术将模板图像和待匹配区域组成的图像都转换到了Lab颜色空间中的亮度分量中，之后在亮度分量中计算梯度值以及梯度值分布情况之间的差异。进一步降低光照的差异对匹配结果的影响。而第二匹配参数则是本专利技术与现有技术之间的重要区别。第二匹配参数并不是直接计算像素值之间的差异，计算的是两个比值之间的差异。这样的设置方式，即使模板图像和拍摄图像的待匹配区域之间的光照差异比较大，但是本专利技术仍然能获得较为准确的匹配结果。对于待匹配区域而言，由于仅为拍摄图像中占比较小的一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的汽车线束质检系统，其特征在于，包括摄像模块、区域确定模块、特征提取模块和云计算模块；摄像模块用于对汽车线束的表面拍摄，获得拍摄图像；区域确定用于使用预先设置的模板图像与拍摄图像进行匹配，获取拍摄图像中的汽车线束区域；特征提取模块用于对汽车线束区域的图像进行特征提取，获得特征信息；云计算模块用于基于特征信息对汽车线束进行质检，获得质检结果；其中，使用预先设置的模板图像与拍摄图像进行匹配，包括：采用如下公式计算模板图像与拍摄图像中的待匹配区域之间的相似度：simry(s,t)＝α
×
hxc(s,t)+β
×
rltv(s,t)其中，simry(s,t)表示模板图像s和拍摄图像中的待匹配区域t之间的相似度，α、β表示设定的权重参数，hxc(s,t)表示第一匹配参数，rltv(s,t)表示第二匹配参数，设定的权重参数，hxc(s,t)表示第一匹配参数，rltv(s,t)表示第二匹配参数，其中，sU表示模板图像s中的像素点的集合，sL表示模板图像s在Lab颜色空间中的亮度分量的图像，sL
i
表示sU中的像素点i在sL中对应的像素点的梯度值，avesL表示sL中的像素点的梯度值的均值，stadev
s
表示sL中的像素点的梯度值的标准差，tL表示待匹配区域t中的像素点组成的图像在Lab颜色空间中的亮度分量的图像，i'表示sU中的像素点i在待匹配区域t中对应的像素点，tL
i'
表示i'在tL中对应的像素点的梯度值，avetL表示tL中的像素点的梯度值的均值，stadev
t
表示tL中的像素点的梯度值的标准差；numtmlt表示模板图像s中的像素点的数量，retv(i,i')表示像素点i和像素点i'之间的差异系数，masL和matL分别表示sL和tL中的像素值最大值；将相似度最高的待匹配区域作为拍摄图像中的汽车线束区域。2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的汽车线束质检系统，其特征在于，所述拍摄模块包括传感器单元和拍摄单元；传感器单元用于检测拍摄单元前方是否存在汽车线束；拍摄单元用于在传感器单元检测到拍摄单元前方存在汽车线束时，对汽车线束的表面进行拍摄，获得拍摄图像。3.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈鹏，陈业，项霄，邓永，刘琴，吴承飞，龚义凡，
申请(专利权)人：湖北安泰汽车电气系统有限公司，
类型：发明
国别省市：