一种用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法技术

本发明专利技术涉及一种用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法，具体步骤为：S1：对开口卡簧图像进行二值化处理，获得轮廓清晰的二值化图像；S2：对二值化图像提取轮廓集合，获得轮廓点集；S3：对轮廓点集进行凸包提取，对凸包点集进行最小包围圆计算得到圆心和外径；S4：利用轮廓点集和凸包点集提取内圆弧特征点，计算圆心和内圆弧特征点的距离，得到内径；S5：轮廓点集自适应分割，计算开口距离；S6：根据开口特征点搜索并确定卡口直线，搜索边缘点，计算卡口宽度；S7：将S2至S6获得的外径、内径、开口距离、卡口宽度分别与标准开口卡簧的相应数据进行对比，判断是否合格。可实现开口卡簧的内径、外径、开口距离、卡口宽度的自动测量。量。量。

【技术实现步骤摘要】
一种用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法


[0001]本专利技术属于图像处理方法领域，具体是一种用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法。

技术介绍

[0002]开口卡簧属于紧固件的一种，安装在机器、设备的轴槽或孔槽中，起着阻止轴上或孔上的零件轴向运动的作用。作为一种基础机械零件，应用行业十分广泛，其使用环境、场合、功能各异，使得卡簧的形状和大小差别悬殊、品种繁杂。如图1所示，开口卡簧的内径、外径、开口距离、卡口宽度等关键尺寸，对轴承等轴上零件的紧固效果有着重要的影响。
[0003]目前，开口卡簧关键尺寸仍以人工检测为主。对于开口距离的检测，基于“通、止规”检测法，分别以开口尺寸公差带上下限做为两段轴直径，形成一根直径不等，首尾相连的阶梯形测棒，如果卡簧可以从轴的径向套入下限直径端而不能套入上限直径端即为合格。内外径的检测工具为游标卡尺，人工选择几处进行测量，以几处中最大值作为直径值。卡口宽度的的检测工具为游标卡尺，人工选择对应位置进行测量。由于规尺检测费时费力，且人工检测存在着精度差、效率低等问题，目前基本只对卡簧进行抽检，与卡簧的快速加工生产不匹配。此外，卡簧型号繁多，并且不同厂商对于同型号卡簧的公差带需求也不同，必须为每种型号单独配备设备，成本高、不具有兼容性。
[0004]为解决人工检出存在的问题，采用机器视觉检测的方法对卡簧的几何尺寸进行自动检测是必然趋势。通过获取被测卡簧的图像信息，加以处理分析，提取与关键尺寸对应的图像几何特征，与已知的标准进行比较，从而对卡簧的形态特征、尺寸等做出判断。其中最为关键的是尺寸所对应的图像几何特征的提取，需要设计专用的图像处理算法。算法的准确性决定了检测的精度，算法的自动化程度决定了检测的效率。综上所述，专利技术一种面向开口卡簧尺寸图像几何特征提取方法，对于开口卡簧尺寸自动化视觉检测有着决定性作用。
[0005]经过检索，发现以下已公开的现有专利技术：
[0006]一种基于图像几何特征的周转箱自动定位方法，包括S1：根据原始图像得到垂直边缘和水平边缘，获得感兴趣区域(Roi图像)；S2：进行二值化处理；S3：噪声点去除；S4：对所述二值图采用Hough变换策略进行直线检测得到若干条近似直线，然后采用直线融合方法将若干条近似直线融合为一条融合直线；S5：获取待选边缘，若待选边缘的数量为零，则返回步骤S2，减小偏移量C，继续迭代直到获得至少一条待选边缘；S6：确定局部图像的颜色滤除假边缘；S7：整合边缘，计算中心点及旋转角用以实现定位。本专利技术能够在可见光图像中对周转箱进行定位，耗时短，无需人工参与。
[0007]经过对比，本专利申请所解决技术问题与对比文件相差较大，因此采用具体提取方法以及计算方法明显不同，对比文件不影响本专利申请方案的新创性。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于为基于机器视觉的开口卡簧尺寸自动检测，提供一种稳定的图
像几何特征提取方法，用于实现开口卡簧的内径、外径、开口距离、卡口宽度的自动测量。
[0009]本专利技术解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
[0010]一种用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法，其特征在于：具体步骤为：
[0011]S1：对开口卡簧图像进行二值化处理，获得轮廓清晰的二值化图像；
[0012]S2：对二值化图像提取轮廓集合，提取最大面积轮廓，获得轮廓点集P
i
；
[0013]S3：对轮廓点集P
i
进行凸包提取，获得凸包点集H
i
，对凸包点集H
i
进行最小包围圆计算得到圆心P
c
和外径R
outer
；
[0014]S4：利用轮廓点集P
i
和凸包点集H
i
提取内圆弧特征点P
far
，计算圆心P
c
和内圆弧特征点P
far
的距离，得到内径R
inner
；
[0015]S5：轮廓点集P
i
自适应分割，提取开口特征点P
gap1
和P
gap2
，计算开口距离D
gap
；
[0016]S6：根据开口特征点P
gap1
和P
gap2
搜索并确定卡口直线，搜索边缘点，计算卡口宽度W
bay
；
[0017]S7：将S2至S6获得的外径R
outer
、内径R
inner
、开口距离D
gap
、卡口宽度W
bay
分别与标准开口卡簧的相应数据进行对比，判断是否合格。
[0018]而且，所述S1的具体步骤为：
[0019]采用最大类间方差法得到最优的二值化阈值，对开口卡簧图像进行二值化处理。
[0020]而且，所述S2的具体步骤为：
[0021]采用Canny算法对二值化后的图像提取轮廓集合P
i
，对集合进行面积排序，提取最大面积轮廓上所有点的像素坐标P
i
(u
i
,v
i
)。
[0022]而且，所述S3的具体步骤为：
[0023]1)对轮廓集合P
i
进行凸包提取，获得凸包上所有点的像素坐标H
i
(u
hi
,v
hi
)；
[0024]2)对凸包点集H
i
进行最小包围圆计算，得到圆心P
c
(u
c
,v
c
)和外径R
outer
。
[0025]而且，所述S4的具体步骤为：
[0026]1)利用轮廓点集P
i
和凸包点集H
i
进行凸缺陷检测，寻找凸缺陷最深点，该最深点为内圆弧特征点P
far
(u
far
,v
far
)，与该最深点相接的凸缺陷起点P
start
(u
start
,v
start
)和终点P
end
(u
end
,v
end
)为开口处两侧的初始特征点；
[0027]2)计算圆心P
c
和内圆弧特征点P
far
的距离，得到内径R
inner
。
[0028]而且，所述S5的具体步骤为：
[0029]1)根据凸缺陷检测原理，圆心P
c
和内圆弧特征点P
far
的连线会穿过开口区域，将该直线记为L
through
；
[0030]2)利用凸缺陷起点P
start
和终点P
end
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法，其特征在于：具体步骤为：S1：对开口卡簧图像进行二值化处理，获得轮廓清晰的二值化图像；S2：对二值化图像提取轮廓集合，提取最大面积轮廓，获得轮廓点集P
i
；S3：对轮廓点集P
i
进行凸包提取，获得凸包点集H
i
，对凸包点集H
i
进行最小包围圆计算得到圆心P
c
和外径R
outer
；S4：利用轮廓点集P
i
和凸包点集H
i
提取内圆弧特征点P
far
，计算圆心P
c
和内圆弧特征点P
far
的距离，得到内径R
inner
；S5：轮廓点集P
i
自适应分割，提取开口特征点P
gap1
和P
gap2
，计算开口距离D
gap
；S6：根据开口特征点P
gap1
和P
gap2
搜索并确定卡口直线，搜索边缘点，计算卡口宽度W
bay
；S7：将S2至S6获得的外径R
outer
、内径R
inner
、开口距离D
gap
、卡口宽度W
bay
分别与标准开口卡簧的相应数据进行对比，判断是否合格。2.根据权利要求1所述的用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法，其特征在于：所述S1的具体步骤为：采用最大类间方差法得到最优的二值化阈值，对开口卡簧图像进行二值化处理。3.根据权利要求1所述的用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法，其特征在于：所述S2的具体步骤为：采用Canny算法对二值化后的图像提取轮廓集合P
i
，对集合进行面积排序，提取最大面积轮廓上所有点的像素坐标P
i
(u
i
,v
i
)。4.根据权利要求1所述的用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法，其特征在于：所述S3的具体步骤为：1)对轮廓集合P
i
进行凸包提取，获得凸包上所有点的像素坐标H
i
(u
hi
,v
hi
)；2)对凸包点集H
i
进行最小包围圆计算，得到圆心P
c
(u
c
,v
c
)和外径R
outer
。5.根据权利要求1所述的用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法，其特征在于：所述S4的具体步骤为：1)利用轮廓点集P
i
和凸包点集H
i
进行凸缺陷检测，寻找凸缺陷最深点，该最深点为内圆弧特征点P
far
(u
far
,v
far
)，与该最深点相接的凸缺陷起点P
start
(u
start
,v
start
)和终点P
end
(u
end
,v
end
)为开口处两侧的初始特征点；2)计算圆心P
c
和内圆弧特征点P
far
的距离，得到内径R
inner
。6.根据权利要求1所述的用于开口卡簧尺寸视觉检测的图像几何特征提取方法，其特征在于：所述S5的具体步骤为：1)根据凸缺陷检测原理，圆心P
c
和内圆弧特征点P
far
的连线会穿过开口区域，将该直线记为L
through
；2)利用凸缺陷起点P
start
和终点P
end
构建直线，记为L
Segment
；3)计算每个P
i
到L
Segment
的绝对值距离，筛选出绝对值距离小于R
inner
的所有点，这些点是靠近开口一侧的轮廓点，记为S
i
(u
i
,v
i
)；4)计算每个S
i
到L
through
的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斌，王春柳，苏钰坤，黄艺萱，王森，韩芳芳，张宝峰，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：