一种五金件加工质量检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种五金件加工质量检测方法，包括：获取五金件去噪图像，根据五金件去噪图像中像素点的梯度幅值和梯度方向获取像素点的梯度幅值显著性以及梯度方向显著性，根据梯度幅值显著性以及梯度方向显著性获取像素点非极大值抑制的可信度，根据可信度对像素点的梯度幅值进行修正，根据修正梯度幅值获取五金件去噪图像对应的边缘图像，根据边缘图像进行五金件加工质量检测。本发明专利技术对微小的边缘的响应程度更好，避免了边缘像素点的漏检，使得五金件加工质量检测更加准确。测更加准确。测更加准确。

【技术实现步骤摘要】
一种五金件加工质量检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种五金件加工质量检测方法。

技术介绍

[0002]五金件，是指用金、银、铜、铁、锡等金属通过加工，铸造得到的工具，用来固定东西、加工东西、装饰等，是现代工业生产必不可少的制造工具。在五金件的生产中，受介质腐蚀、冲刷、温度、压力、震动等因素的影响，会不可避免的出现变形问题，从而影响五金件的使用。因此对五金件加工质量的检测至关重要。
[0003]常用的边缘检测方法包括缺陷检测，而Canny算子边缘检测则是迄今为止理论上相对最完善的一种边缘检测算法。在使用Canny算子进行边缘检测时，需要对像素点梯度进行非极大值抑制，获取初始边缘像素点，这种方法相对简单，但无法达到最好的效果，只保留一定区域内梯度值最大即变化程度最大的像素点作为边缘，抑制了突变程度小的其他像素点，极有可能遗漏突变程度小但却是边缘像素点的像素点，造成边缘的缺失，从而影响缺陷提取。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种五金件加工质量检测方法，以解决现有的问题。
[0005]本专利技术的一种五金件加工质量检测方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了一种五金件加工质量检测方法，该方法包括以下步骤：采集五金件图像；对五金件图像进行滤波，得到五金件去噪图像；获取五金件去噪图像中每个像素点的梯度幅值和梯度方向；根据梯度幅值和梯度方向获取每个像素点的梯度幅值显著性以及梯度方向显著性；根据梯度幅值显著性以及梯度方向显著性获取每个像素点非极大值抑制的可信度；根据非极大值抑制的可信度对每个像素点的梯度幅值进行修正，获取每个像素点的修正梯度幅值；根据修正梯度幅值获取五金件去噪图像对应的边缘图像，根据边缘图像进行五金件加工质量检测。
[0006]优选的，所述根据梯度幅值和梯度方向获取每个像素点的梯度幅值显著性以及梯度方向显著性，包括的具体步骤如下：获取每个像素点的梯度幅值显著性：其中为第个像素点的梯度幅值显著性；为第个像素点的梯度幅值；为第个像素点的梯度方向上前后相邻的两个像素点的梯度幅值中的最大值；获取每个像素点的梯度方向显著性：
其中为第个像素点的梯度方向显著性；为第个像素点的梯度方向；为第个像素点的梯度方向上前后相邻的两个像素点中梯度幅值较大的像素点的梯度方向。
[0007]优选的，所述根据梯度幅值显著性以及梯度方向显著性获取每个像素点非极大值抑制的可信度，包括的具体步骤如下：当时，第个像素点非极大值抑制的可信度为：当时，若：第个像素点非极大值抑制的可信度为：若：第个像素点非极大值抑制的可信度为：其中，为第个像素点非极大值抑制的可信度，为第个像素点的梯度幅值显著性，为第个像素点的梯度幅值；为第个像素点的梯度方向上前后相邻的两个像素点的梯度幅值中的最小值；为双曲正切函数；为第个像素点的梯度方向显著性；为以自然常数为底的指数函数；为绝对值符号。
[0008]优选的，所述根据非极大值抑制的可信度对每个像素点的梯度幅值进行修正，获取每个像素点的修正梯度幅值，包括的具体步骤如下：根据每个像素点的非极大值抑制的可信度获取每个像素点的修正系数：其中，为第个像素点的修正系数；为第个像素点的非极大值抑制可信度；为自然常数；对所有像素点的修正系数进行线性归一化，得到每个像素点的归一化修正系数；获取每个像素点的修正梯度幅值：其中，为第个像素点的修正梯度幅值；为第个像素点的梯度幅值；为第个像素点的梯度方向上前后相邻的两个像素点的梯度幅值中的最大值；为第个像素点的归一化修正系数。
[0009]优选的，所述根据修正梯度幅值获取五金件去噪图像对应的边缘图像，包括的具体步骤如下：根据五金件去噪图像中每个像素点的修正梯度幅值对五金件去噪图像进行非极大值抑制，得到初始边缘像素点；对五金件去噪图像中所有的初始边缘像素点进行双阈值筛选，获取五金件去噪图像中的边缘，得到五金件去噪图像对应的边缘图像。
[0010]优选的，所述根据边缘图像进行五金件加工质量检测，包括的具体步骤如下：拍摄无缺陷的五金件的图像，作为模板图像；获取模板图像对应的边缘图像，作为模板边缘图像，根据模板边缘图像对五金件去噪图像对应的边缘图像进行模板匹配，将未匹配的边缘作为五金件上缺陷的边缘，根据缺陷的边缘获取五金件上的缺陷区域，实现五金件加工质量检测。
[0011]本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术通过计算各像素点梯度幅值显著性和梯度方向显著性，在像素点梯度方向上通过前后相邻像素点梯度幅值和梯度方向求取像素点非极大值抑制的可信度，对可信度小的像素点通过其梯度方向上相邻像素点的梯度幅值与该可信度小的像素点的关系，对该可信度小的像素点梯度幅值进行修正，既考虑了相邻像素点梯度幅值的影响，又兼顾了像素点本身的梯度幅值大小，避免了只关注像素点自身梯度幅值而忽视了在周围环境下其为边缘像素点的可能性。本专利技术根据像素点的修正梯度幅值进行非极大值抑制，确保了突变程度较小但边缘发生可能性较大的像素点的识别，本专利技术对微小的边缘的响应程度更好，避免了边缘像素点的漏检，使得五金件加工质量检测更加准确。
附图说明
[0012]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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为本专利技术的一种五金件加工质量检测方法的步骤流程图；图2为五金件图像；图3为五金件去噪图像。
具体实施方式
[0014]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种五金件加工质量检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0015]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0016]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种五金件加工质量检测方法的具体方案。
[0017]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种五金件加工质量检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：S001．采集五金件图像。
[0018]通过部署在五金件传送带上方的相机，俯视拍摄传送带上的五金件的RGB图像，为了便于五金件加工质量的检测，将RGB图像转换为灰度图像，记为五金件图像，本专利技术实施例的一个五金件图像如图2所示。
[0019]至此，获取了五金件图像。
[0020]S002．获取每个像素点非极大值抑制的可信度。
[0021]需要说明的是，在Canny算子边缘检测方法中，求取了各像素点梯度幅值和梯度方向后，需要在梯度方向上对像素点梯度幅值进行非极大值抑制，对每个像素点与其梯度方向上前后两个像素点梯本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种五金件加工质量检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集五金件图像；对五金件图像进行滤波，得到五金件去噪图像；获取五金件去噪图像中每个像素点的梯度幅值和梯度方向；根据梯度幅值和梯度方向获取每个像素点的梯度幅值显著性以及梯度方向显著性；根据梯度幅值显著性以及梯度方向显著性获取每个像素点非极大值抑制的可信度；根据非极大值抑制的可信度对每个像素点的梯度幅值进行修正，获取每个像素点的修正梯度幅值；根据修正梯度幅值获取五金件去噪图像对应的边缘图像，根据边缘图像进行五金件加工质量检测。2.根据权利要求1所述的一种五金件加工质量检测方法，其特征在于，所述根据梯度幅值和梯度方向获取每个像素点的梯度幅值显著性以及梯度方向显著性，包括的具体步骤如下：获取每个像素点的梯度幅值显著性：其中为第个像素点的梯度幅值显著性；为第个像素点的梯度幅值；为第个像素点的梯度方向上前后相邻的两个像素点的梯度幅值中的最大值；获取每个像素点的梯度方向显著性：其中为第个像素点的梯度方向显著性；为第个像素点的梯度方向；为第个像素点的梯度方向上前后相邻的两个像素点中梯度幅值较大的像素点的梯度方向。3.根据权利要求1所述的一种五金件加工质量检测方法，其特征在于，所述根据梯度幅值显著性以及梯度方向显著性获取每个像素点非极大值抑制的可信度，包括的具体步骤如下：当时，第个像素点非极大值抑制的可信度为：当时，若：第个像素点非极大值抑制的可信度为：若：第个像素点非极大值抑制的可信度为：
其中，为第个像素点非极大值抑制的可信度，为第个像素点的梯度幅值显著性，为第个像素点的梯度幅值；为第个像素点的梯度方向上前后相邻的两个像素点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小军，
申请(专利权)人：东莞市新通电子设备有限公司，
类型：发明
国别省市：