一种基于计算机视觉的冲切模具检测方法技术

本申请涉及图像处理领域，提供一种基于计算机视觉的冲切模具检测方法，包括：获取冲切模具的灰度图像；基于灰度图像增大粘模区域的区分度，弱化留白区域与粘模区域的边缘，以得到粘模图像；基于粘模图像对冲切模具的粘模程度进行检测。该方法对冲切模具粘模程度的检测更全面，检测结果更准确。检测结果更准确。检测结果更准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的冲切模具检测方法


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种基于计算机视觉的冲切模具检测方法。

技术介绍

[0002]模具是现代工业发展的重要技术工艺设备，它的出现极大地改变了国家的机械制造水平，大大缩短了产品周期，提高了企业效益，模具已经广泛应用到各行各业中，各个工业部门越来越依赖模具的生产，模具在国内占据非常重要的地位，是提高我国工业发展的重要项目。
[0003]随着汽车轻量化理念的普及与发展，高强钢材料的应用越来越广泛，其冲压工艺以独特的优势逐渐成为一项关键技术，复杂截面高强钢零件如汽车前后防撞梁及门槛加强件在完成型面加工后常采用冲切的方式得到满足要求的零件尺寸及形状，实现批量化生产。由于材料强度的提高，在零件批量化切断的过程中，粘模属于非常常见的缺陷，严重影响了模具的使用寿命以及零件的使用性能。对冲切模具进行检测，可以预测其使用寿命，及时对模具进行更换、改进，提高生产效率。相较于模拟软件，计算机视觉检测具有准确性强、效率高以及能够实现实时检测的特点，因此，基于计算机视觉的冲切模具检测具有非常重要的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的冲切模具检测方法，其特征在于，包括：获取冲切模具的灰度图像；基于所述灰度图像增大粘模区域的区分度，弱化留白区域与粘模区域的边缘，以得到粘模图像；基于所述粘模图像和所述灰度图像对所述冲切模具的粘模程度进行检测；基于所述灰度图像增大粘模区域的区分度，弱化留白区域与粘模区域的边缘，以得到粘模图像，包括：计算所述灰度图像对应的粘模显著图像；基于所述粘模显著图像计算每一像素点邻域窗口内的邻域粗糙度；基于所述粘模显著图像中每一像素点的粘模显著度和像素点的所述邻域粗糙度计算像素点邻域粘结指数，从而增大粘模区域的区分度，弱化留白区域与粘模区域的边缘，以得到所述粘模图像；基于所述粘模图像和所述灰度图像对所述冲切模具的粘模程度进行检测，包括：对所述灰度图像进行边缘检测，得到多个粘模区域；计算每一粘模区域的边缘形状规则度和留白区域影响度；基于每一粘模区域的所述边缘形状规则度、所述留白区域影响度以及每一像素点邻域窗口内的邻域粗糙度确定冲切模具表面图像的粘模区域规则度、留白区域影响度以及模具粗糙度；基于冲切模具表面图像的粘模区域规则度、留白区域影响度以及模具粗糙度对所述冲切模具的粘模程度进行检测。2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的冲切模具检测方法，其特征在于，计算所述灰度图像对应的粘模显著图像，包括：利用灰度图像中每一像素点的灰度值计算每一像素点对应的粘模显著度；其中，像素点的灰度值越大，粘模显著度越小；基于每一像素点对应的粘模显著度得到粘模显著图像。3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的冲切模具检测方法，其特征在于，基于所述粘模显著图像计算每一像素点邻域窗口内的邻域粗糙度，包括：基于粘模显著图像中每一像素点的粘模显著度构建每个像素点的邻域窗口对应的共生矩阵；基于所述共生矩阵确定每一像素点邻域窗口内的邻域粗糙度。4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的冲切模具检测方法，其特征在于，计算每一粘模区域的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘中生，王劲军，
申请(专利权)人：东莞市京品精密模具有限公司，
类型：发明
国别省市：