一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统


[0001]本专利技术属于划痕监测
，具体为一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统
。

技术介绍

[0002]Fakra
连接器属于同轴信号传输连接器，起初主要应用于射频信号的传输，市场出现同轴和
LVDS
信号转换
C
后，应用范围扩大到视频信号传输领域，被广泛地应用于车载导航，车载电子仪表，
360
全景系统，车载自动驾驶系统等领域，属于车载多媒体设备之间信号传输的重要部件
。Fakra
连接器具有良好信号稳定性，传输速率快，性价比高，体积小等优点
。
在实际应用过程中，
Fakra
连接器被安装于机构壳体内，此时就需要用到板端锌合金外壳
。
[0003]但是常见的板端锌合金外壳生产过程中表面可能会发生划伤，此时如果不对其进行检测就会影响后续的产品质量
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统
。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统，包括启动模块
、
图像采集模块
、
无线传输模块
、
图像处理模块
、
主控制模块
、
划痕分析模块
、
空间锐化滤波模块
、/>图像分割模块
、
形态学图像处理模块
、
缺陷检测模块
、
缺陷特征提取模块和缺陷分类模块，所述启动模块的输出端连接有所述图像采集模块的输入端，所述图像采集模块的输出端连接有所述无线传输模块的输入端，所述无线传输模块的输出端连接有所述图像处理模块的输入端，所述图像处理模块的输出端连接有所述主控制模块的输入端，所述主控制模块的输出端连接有所述划痕分析模块的输入端
。
[0006]在一优选的实施方式中，所述图像处理模块的内部设置有空间锐化滤波模块
、
图像分割模块和形态学图像处理模块，所述空间锐化滤波模块
、
图像分割模块
、
形态学图像处理模块的整体输出端连接有所述图像处理模块的输入端；
[0007]所述划痕分析模块的内部设置有缺陷检测模块
、
缺陷特征提取模块和缺陷分类模块，所述缺陷检测模块
、
缺陷特征提取模块和缺陷分类模块的整体输出端连接有所述划痕分析模块的输入端
。
[0008]在一优选的实施方式中，所述图像采集模块用到两种图像采集设备，分别是
CCD
摄像机和
CMOS
摄像机，其中，
CCD
摄像机属于一种典型的电耦合器件，所产生的信号源主要以电荷为主，该信号源主要集中分布于半导体单晶材料上，
CMOS
摄像机属于一种典型的光电转换器件，主要集中分布于金属氧化物半导体材料上，所述图像采集模块在充分结合检测尺寸范围芯片的基础上，将镜头的视野尺寸设置在
15mm
以上，最终将
ZML1010
镜头规格作为最终选用的镜头
。
[0009]在一优选的实施方式中，所述无线传输模块通用分组无线业务因其覆盖范围广，能够满足
VRLA
蓄电池在各种工况下的应用场景，而真正实现“永远在线”；选定的
GPRS
模块
USR
‑
GM3
使用超文本传输协议守护进程客户端模式与
Web
服务器进行通信；该模块将数据打包整合后传输到
GPRS
无线网络，然后通过
Internet
传输到云监测平台
。
[0010]在一优选的实施方式中，所述空间锐化滤波模块根据图像积分运算结果，采用逆运算的方式，完成以下两种运算类型，分别是微分运算和梯度运算，只有这样，才能提高图像的清晰度
。
另外，锐化滤波处理主要是为了确保边缘模糊或者轮廓模糊的图像变得更加清晰化，便于相关人员对图像细节一目了然
。
[0011]在一优选的实施方式中，所述图像分割模块将图像划分成人们感兴趣的若干个部分，并对各个部分的特性进行分析
。
阈值分割法在具体的运用中，需要事先选取一个或多个阈值，将图像灰度划分为若干个部分，在此基础上，提取出相应的目标区域
。
当出现光照不均匀现象时，单一阈值法，难以快速分割产品外壳污损缺陷，为了解决这一问题，需要采用局部阈值法，对这些图像进行分割处理
。
局部阈值处理法主要是指将一幅图像划分成独立互斥的若干个矩形，同时，还要保证所选用的矩形面积要足够小，确保所有矩形的光照均处于均匀状态，在此基础上，完成对多个窗口的自动化阈值处理，最后，对每个图像进行捆绑处理，并将最终的处理结果形象
、
直观地呈现在用户面前
。
[0012]在一优选的实施方式中，所述形态学图像处理模块对图像进行形态学处理，可以降低图像孤立特征
。
在形态学变换期间，需要借助结构元素，开展相关运算工作
。
同时，还要在所有像素位置上放置与之相对应的区域，为后期逻辑运算工作的有效开展
。
另外，还要将最终运算结果设置为相应的图像元素，以实现对多样化形态学处理运算的构造
。
[0013]在一优选的实施方式中，所述主控制模块使用
ATmegal28
单片机作为
GCPU
，串行芯片为
24AA1048
，实时时钟芯片为
AMI8563。
主控制模块的功能在于对电池组进行采样，控制蓄电池放电过程，完成串行通信以及其他的扩展功能
。Atmegal28
为8位单片机，采用先进的
RISC
构架，内部具有
154
条指令系统
。
采用全静态的工作模式，提高了对外围的开发能力
。
对主控制模块提供
IEC61850
标准接口，以适配通讯设备
。
[0014]在一优选的实施方式中，所述缺陷检测模块对锌合金外壳表面存在的缺陷部分进行图像分割，所述缺陷检测模块通过设定不同的特征阈值，把图像中的像素点分为若干类
。
在分割时，先确定一个灰度阈值，将图像中灰度大于该阈值的像素点分为一类，同时将灰度值小于该阈值的像素点分为另一类
。
基于区域分割的方法适用于要分割的物体与图像的背景有较强对比度的图像
。
基于区域的分割方法主要有区域生长
、
区域分离聚合
、
分水岭法，经过阈值分割后灰度图像被转换为二值图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统，包括启动模块
(1)、
图像采集模块
(2)、
无线传输模块
(3)、
图像处理模块
(4)、
主控制模块
(5)、
划痕分析模块
(6)、
空间锐化滤波模块
(7)、
图像分割模块
(8)、
形态学图像处理模块
(9)、
缺陷检测模块
(10)、
缺陷特征提取模块
(11)
和缺陷分类模块
(12)
，其特征在于：所述启动模块
(1)
的输出端连接有所述图像采集模块
(2)
的输入端，所述图像采集模块
(2)
的输出端连接有所述无线传输模块
(3)
的输入端，所述无线传输模块
(3)
的输出端连接有所述图像处理模块
(4)
的输入端，所述图像处理模块
(4)
的输出端连接有所述主控制模块
(5)
的输入端，所述主控制模块
(5)
的输出端连接有所述划痕分析模块
(6)
的输入端
。2.
如权利要求1所述的一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统，其特征在于：所述图像处理模块
(4)
的内部设置有空间锐化滤波模块
(7)、
图像分割模块
(8)
和形态学图像处理模块
(9)
，所述空间锐化滤波模块
(7)、
图像分割模块
(8)、
形态学图像处理模块
(9)
的整体输出端连接有所述图像处理模块
(4)
的输入端；所述划痕分析模块
(6)
的内部设置有缺陷检测模块
(10)、
缺陷特征提取模块
(11)
和缺陷分类模块
(12)
，所述缺陷检测模块
(10)、
缺陷特征提取模块
(11)
和缺陷分类模块
(12)
的整体输出端连接有所述划痕分析模块
(6)
的输入端
。3.
如权利要求1所述的一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统，其特征在于：所述图像采集模块
(2)
用到两种图像采集设备，分别是
CCD
摄像机和
CMOS
摄像机，其中，
CCD
摄像机属于一种典型的电耦合器件，所产生的信号源主要以电荷为主，该信号源主要集中分布于半导体单晶材料上，
CMOS
摄像机属于一种典型的光电转换器件，主要集中分布于金属氧化物半导体材料上，所述图像采集模块
(2)
在充分结合检测尺寸范围芯片的基础上，将镜头的视野尺寸设置在
15mm
以上，最终将
ZML1010
镜头规格作为最终选用的镜头
。4.
如权利要求1所述的一种基于机器视觉的合金外壳表面划痕检测系统，其特征在于：所述无线传输模块
(3)
通用分组无线业务因其覆盖范围广，能够满足
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雅舒，蒋涛，韩茂阳，李壮，
申请(专利权)人：江苏贝塔数字技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：