一种锻造加工智能生产线的管理系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种锻造加工智能生产线的管理系统，该系统包括：金属工件锻造图像采集模块、尺度变化程度获取模块、异常置信程度获取模块、异常区域信息获取模块、锻造异常处理模块，采集金属工件锻造图像，进行离散小波变换分解，对每个层级的近似系数进行扩展得到扩展近似系数，结合每个层级的对比近似系数获取尺度变化程度，进而根据每个层级的近似系数、细节系数获取金属工件锻造图像中每个像素点的异常置信程度，根据异常置信程度进行区域划分，获得异常区域信息，进行锻造异常处理。本发明专利技术排除了金属工件上渐变区域的干扰，异常识别更加准确。异常识别更加准确。异常识别更加准确。

【技术实现步骤摘要】
一种锻造加工智能生产线的管理系统


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种锻造加工智能生产线的管理系统。

技术介绍

[0002]锻造加工智能生产线的管理系统是用于监控、控制和优化整个生产线运作的系统，其核心是利用机器视觉技术对锻造过程中的零件进行检测和质量控制，通过使用相机和图像处理算法实时监测并检测锻造零件的尺寸、形状、表面缺陷等，表面缺陷包括裂纹、气孔等缺陷，通过对锻造零件表面缺陷的检测，及早发现锻造问题并及时采取控制措施，提高产品质量。
[0003]金属工件在锻造过程中，当受到高温和力的作用时，表面可能会形成一层黑色的氧化皮，通常称为锻造黑皮或锻皮，其与工件可能的裂纹气孔等缺陷类型在图像上的表现相类似，往往在图像上表现为灰度值较低区域，当金属锻造工件由于热量的散失出现边缘向内的灰度渐变时，会影响金属锻造工件的异常检测准确性。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供一种锻造加工智能生产线的管理系统，所述系统包括：金属工件锻造图像采集模块，用于拍摄金属工件的图像，对拍摄的图像进行去噪以及灰度化，得到金属工件锻造图像；尺度变化程度获取模块，用于对金属工件锻造图像进行离散小波变换分解，得到每个层级的近似系统以及细节系数；将每个层级的上一个层级的近似系数作为每个层级的对比近似系数，对每个层级的近似系数进行扩展，得到每个层级的扩展近似系数；根据每个层级的对比近似系数以及扩展近似系数，获取扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度；异常置信程度获取模块，用于根据每个层级的近似系数、细节系数以及扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度获取金属工件锻造图像中每个像素点的变化异常程度序列；根据金属工件锻造图像中每个像素点的变化异常程度序列获取每个像素点的异常置信程度；异常区域信息获取模块，用于根据异常置信程度对金属工件锻造图像进行区域划分，获得异常区域信息；锻造异常处理模块，用于根据异常区域信息进行锻造异常处理。
[0005]优选的，所述根据每个层级的对比近似系数以及扩展近似系数，获取扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度，包括的步骤为：获取每个层级的对比近似系数以及扩展近似系数中每个元素的特征描述子，根据特征描述子获取每个层级的扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度：；
式中，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素的尺度变化程度，，表示的是层级数，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素与对比近似系数中第个元素的特征描述子中对应方向角度的差值的均值，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素的窗口内所有元素的均值与对比近似系数中第个元素的窗口内所有元素的均值的差值，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素与对比近似系数中第个元素的差值绝对值，为绝对值符号，表示的是最大最小值归一化。
[0006]优选的，所述特征描述子的获取方法为：获取每个层级的扩展近似系数中每个元素与其八邻域中每个元素的差值绝对值，作为扩展近似系数中每个元素的八个方向差值；获取每个层级的对比近似系数中每个元素的八个方向差值；对每个层级的扩展近似系数以及对比近似系数中所有元素的每个方向差值进行最大最小值归一化，对每个层级的扩展近似系数中每个元素最大最小值归一化后的方向差值进行反正切变换，得到每个层级的扩展近似系数中每个元素的方向角度；将每个层级的扩展近似系数中每个元素的八个方向角度构成每个元素的特征描述子；获取每个层级的对比近似系数中每个元素的特征描述子。
[0007]优选的，所述获取金属工件锻造图像中每个像素点的变化异常程度序列，包括的步骤为：根据每个层级的近似系数与细节系数的自相关程度以及每个层级的扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度，获取每个层级的扩展近似系数中每个元素的变化异常程度；将金属工件锻造图像中每个像素点在除第一个层级外所有层级的扩展近似系数中对应的元素的变化异常程度，构成金属工件锻造图像中每个像素点的变化异常程度序列。
[0008]优选的，所述根据每个层级的近似系数与细节系数的自相关程度以及每个层级的扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度，获取每个层级的扩展近似系数中每个元素的变化异常程度，包括的步骤为：；式中，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素的变化异常程度，，表示的是层级数，表示的是第个层级的近似系数，表示的是第个层级的细节系数，表示的是第个层级的近似系数与细节系数的自相关程度，为协方差函数，为以自然常数为底的指数函数，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素的尺度变化程度，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素的窗口内所有元素的尺度变化程度的均值，为绝对值符号，表示的是最
大最小值归一化。
[0009]优选的，所述根据金属工件锻造图像中每个像素点的变化异常程度序列获取每个像素点的异常置信程度，包括的步骤为：；式中，表示的是金属工件锻造图像中第个像素点的异常置信程度，表示的是金属工件锻造图像中第个像素点在第个层级的扩展近似系数中对应的元素的变化异常程度，表示的是第个层级，表示金属工件锻造图像中第个像素点的变化异常程度序列中所有变化异常程度的均值，表示的是层级数。
[0010]优选的，所述根据异常置信程度对金属工件锻造图像进行区域划分，获得异常区域信息，包括的步骤为：当金属工件锻造图像中像素点的异常置信程度大于或等于预设的置信阈值时，像素点属于异常区域；对所有属于异常区域的像素点进行聚类，得到多个聚类簇，对每个聚类簇内包含的所有像素点作为一个整体进行凸包检测，对每个凸包内部进行区域填充，填充之后得到多个连通域，将每个连通域作为一个异常区域；获取每个异常区域的面积以及位置坐标，作为异常区域信息。
[0011]优选的，所述对每个层级的近似系数进行扩展，得到每个层级的扩展近似系数，包括的步骤为：在每个层级的近似系数中所有相邻行之间以及相邻列之间插入空白行以及空白列，使近似系数的尺寸与每个层级的对比近似系数相同，对于每个空白行或空白列中的元素，利用该元素8邻域内存在的所有元素的均值对该元素进行填充，将填充之后每个层级的近似系数作为每个层级的扩展近似系数。
[0012]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：由于金属工件锻造过程中的缺陷形态多样化，包括各种几何形状和尺寸的缺陷，某些特定形态的缺陷可能与金属工件周围热量散失造成的渐变区域相似，仅利用小波变换对于图像的多尺度分解，结构信息特征会包含在各层级的小波系数中，难以从小波系数中分离出需要提取的异常区域信息。本专利技术从异常区域与渐变区域的灰度突变与渐变特点分析，通过灰度渐变的多尺度变化自相似性量化灰度渐变区域的尺度不变性，并结合近似系数与细节系数的自相似性，获得异常置信程度，进而进行区域类型的划分，完成金属工件锻造过程中的异常智能检测。本专利技术排除了金属工件周围热量散失造成的渐变区域对异常检测的干扰，获得的异常区域信息更加准确，可及早发现锻造加工问题并及时采取控制措施，确保了锻造金属工件产品的质量。
附图说明
[0013]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和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锻造加工智能生产线的管理系统，其特征在于，所述系统包括：金属工件锻造图像采集模块，用于拍摄金属工件的图像，对拍摄的图像进行去噪以及灰度化，得到金属工件锻造图像；尺度变化程度获取模块，用于对金属工件锻造图像进行离散小波变换分解，得到每个层级的近似系统以及细节系数；将每个层级的上一个层级的近似系数作为每个层级的对比近似系数，对每个层级的近似系数进行扩展，得到每个层级的扩展近似系数；根据每个层级的对比近似系数以及扩展近似系数，获取扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度；异常置信程度获取模块，用于根据每个层级的近似系数、细节系数以及扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度获取金属工件锻造图像中每个像素点的变化异常程度序列；根据金属工件锻造图像中每个像素点的变化异常程度序列获取每个像素点的异常置信程度；异常区域信息获取模块，用于根据异常置信程度对金属工件锻造图像进行区域划分，获得异常区域信息；锻造异常处理模块，用于根据异常区域信息进行锻造异常处理。2.根据权利要求1所述的一种锻造加工智能生产线的管理系统，其特征在于，所述根据每个层级的对比近似系数以及扩展近似系数，获取扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度，包括的步骤为：获取每个层级的对比近似系数以及扩展近似系数中每个元素的特征描述子，根据特征描述子获取每个层级的扩展近似系数中每个元素的尺度变化程度：；式中，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素的尺度变化程度，，表示的是层级数，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素与对比近似系数中第个元素的特征描述子中对应方向角度的差值的均值，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素的窗口内所有元素的均值与对比近似系数中第个元素的窗口内所有元素的均值的差值，表示的是第个层级的扩展近似系数中第个元素与对比近似系数中第个元素的差值绝对值，为绝对值符号，表示的是最大最小值归一化。3.根据权利要求2所述的一种锻造加工智能生产线的管理系统，其特征在于，所述特征描述子的获取方法为：获取每个层级的扩展近似系数中每个元素与其八邻域中每个元素的差值绝对值，作为扩展近似系数中每个元素的八个方向差值；获取每个层级的对比近似系数中每个元素的八个方向差值；对每个层级的扩展近似系数以及对比近似系数中所有元素的每个方向差值进行最大最小值归一化，对每个层级的扩展近似系数中每个元素最大最小值归一化后的方向差值进行反正切变换，得到每个层级的扩展近似系数中每个元素的方向角度；将每个层级的扩展近似系数中每个元素的八个方向角度构成每个元素的特征描述子；获取每个层级的对比近似系数中每个元素的特征描述子。
4.根据权利要求1所述的一种锻造加工智能生产线的管理系统，其特征在于，所述获取金属工件锻造图像中每个像素点的变化异常程度序列，包括的步骤为：根据每个层...

【专利技术属性】
技术研发人员：张扬，袭英超，刘宁，颜廷丽，李浩，
申请(专利权)人：山东顺发重工有限公司，
类型：发明
国别省市：