【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理视觉检测，具体涉及基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统。
技术介绍
1、在进行塑胶壳体的注塑过程中，由于注塑材料注射速度太快或注塑装置温度较低导致在塑胶壳体成品上出现类似蛇纹的纹路或条纹状缺陷。导致制造产品质量差，所以需要对制造产品进行检测，随着新兴的制造检测平台的发展，越来越多的企业通过检测平台进行产品缺陷检测，进而实现制造企业发展。对于缺陷的检测常常利用阈值分割进行缺陷分割，而由于图像中存在大量对计算最终阈值无关的像素点，这些像素点对缺陷的表现程度差，并且会影响对阈值的判断，导致使用传统的阈值分割算法获取的阈值分割效果较差，因此利用自适应阈值分割算法对图像进行分割，对图像中像素点的表现程度进行分析，从而得到最终阈值。
技术实现思路
1、为了解决传统阈值分割精度较差的技术问题，本专利技术提供了基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术提出了基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，该系统包括以下模块：
3、图像采集模块，用于采集壳体灰度图；
4、分割期望获取模块，用于在壳体灰度图中预设窗口，对壳体灰度图进行边缘检测获取边缘点，根据边缘点获取每个像素点的边缘距离和匹配边缘点，根据像素点的灰度值、像素点的边缘距离，像素点的匹配边缘点的梯度值以及像素点所在窗口的最大最小灰度值获取像素点对缺陷的表现程度；对于像素点对应的每个窗口灰度值排序，根据像素点灰度值与排序后的中值以及像素点对缺陷的表现
5、最终分割期望获取模块，用于对于任意一个像素点记为目标像素点，将目标像素点对应的所有窗口进行分类，并根据分类结果赋予窗口不同的权重，根据窗口权重和目标像素点在对应窗口下的分割期望获取像素点的最终分割期望；
6、图像分割阈值获取模块，用于根据每个像素点与其邻域像素点的差异获取像素点的表现程度可信度；根据一个窗口内所有像素点的表现程度可信度、最终分割期望以及对缺陷的表现程度获取窗口的分割阈值；根据壳体灰度图中所有窗口的分割阈值、窗口内所有像素点的表现程度可信度以及像素点对缺陷的表现程度获取壳体灰度图的分割阈值；
7、视觉检测模块，用于根据壳体灰度图的分割阈值获取缺陷区域的面积，并根据缺陷区域的面积完成视觉检测。
8、优选的，所述根据边缘点获取每个像素点的边缘距离和匹配边缘点的方法为：
9、计算每个像素点与所有边缘点的欧氏距离，将最小欧氏距离的边缘点作为像素点的匹配边缘点，将像素点和匹配边缘点的欧氏距离作为像素点的边缘距离。
10、优选的，所述根据像素点的灰度值、像素点的边缘距离，像素点的匹配边缘点的梯度值以及像素点所在窗口的最大最小灰度值获取像素点对缺陷的表现程度的方法为：
11、
12、式中，hi表示第i个像素点的灰度值，hi,j,max表示第i个像素点对应的第j个窗口的最大灰度值，hi,j,min表示第i个像素点对应的第j个窗口的最小灰度值，si表示第i个像素点的边缘距离，ti表示第i个像素点的匹配边缘点的梯度值，ni表示第i个像素点对应的窗口的数量，bi表示第i个像素点对缺陷的表现程度。
13、优选的，所述对于像素点对应的每个窗口灰度值排序，根据像素点灰度值与排序后的中值以及像素点对缺陷的表现程度获取像素点在对应窗口下的分割期望的方法为：
14、将像素点记为第一像素点，在第一像素点对应的窗口内，所有像素点的灰度值排序，获取此时的灰度值中值，令第一像素点的灰度值与灰度值中值作差后取绝对值，将绝对值与第一像素点对缺陷的表现程度的乘积记为第一乘积；
15、若第一像素点的灰度值小于灰度值中值，则令灰度值中值与第一乘积的差作为窗口的分割期望；
16、若第一像素点的灰度值大于灰度值中值，则令灰度值中值与第一乘积的和作为窗口的分割期望；
17、若第一像素点的灰度值等于灰度值中值，则令灰度值中值作为窗口的分割期望。
18、优选的，所述将目标像素点对应的所有窗口进行分类，并根据分类结果赋予窗口不同的权重的方法为：
19、以目标像素点为中心的窗口记为目标窗口，除了目标窗口外包含目标像素点的窗口记为保留窗口，计算目标窗口的中心点和保留窗口的中心点的欧氏距离作为目标窗口和保留窗口的距离；
20、将目标窗口和保留窗口的距离相同保留窗口分为一类，目标窗口单独作为一类，与自身的距离为0，将所有类别的窗口距离目标窗口的距离按照从小到大排序，窗口的权重与所述距离成负相关关系。
21、优选的，所述根据窗口权重和目标像素点在对应窗口下的分割期望获取像素点的最终分割期望的方法为：
22、
23、式中，li,j表示第i个像素点对应的第j个窗口的权重，yi,j表示第i个像素点对应的第j个窗口的分割期望，ni表示第i个像素点对应的窗口的数量，yi表示第i个像素点的最终分割期望。
24、优选的，所述根据每个像素点与其邻域像素点的差异获取像素点的表现程度可信度的方法为：
25、将每个像素点的八邻域像素点记为邻域像素点，计算像素点与其邻域像素点的灰度值差值，将灰度值差值取绝对值，将像素点与其所有邻域像素点的灰度值差值绝对值累加求倒数作为像素点的表现程度可信度。
26、优选的，所述根据一个窗口内所有像素点的表现程度可信度、最终分割期望以及对缺陷的表现程度获取窗口的分割阈值的方法为：
27、将窗口内每个像素点的表现程度可信度、最终分割期望和对缺陷的表现程度的乘积记为目标乘积，将窗口内所有像素点的目标乘积取均值作为窗口的分割阈值。
28、优选的，所述根据壳体灰度图中所有窗口的分割阈值、窗口内所有像素点的表现程度可信度以及像素点对缺陷的表现程度获取壳体灰度图的分割阈值的方法为：
29、
30、
31、式中，ki(c)表示第c个窗口内第i个像素点的表现程度可信度，bi(c)表示第c个窗口内第i个像素点对缺陷的表现程度，n表示窗口内像素点的数量，qc表示第c个窗口对缺陷的表现程度，fc表示第c个窗口的分割阈值，qu表示第u个窗口对缺陷的表现程度，m表示壳体灰度图中窗口的数量，g表示壳体灰度图的分割阈值。
32、优选的，所述根据壳体灰度图的分割阈值获取缺陷区域的面积，并根据缺陷区域的面积完成视觉检测的方法为：
33、根据分割阈值对壳体灰度图进行阈值分割，将灰度值大的区域记为缺陷区域，将令缺陷区域的面积与壳体灰度图的面积的比值作为缺陷指标，令1与缺陷指标作差得到质量指标；
34、若质量指标大于等于预设值，则通过质量检测；
35、若质量指标小于预设值，则未通过质量检测，需要回收。
36、本专利技术具有如下有益效果：本专利技术根据每个像素点对不同窗口中缺陷的表现程度的不同，获取像素点对每个窗口的分割期望本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据边缘点获取每个像素点的边缘距离和匹配边缘点的方法为：
3.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据像素点的灰度值、像素点的边缘距离，像素点的匹配边缘点的梯度值以及像素点所在窗口的最大最小灰度值获取像素点对缺陷的表现程度的方法为：
4.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述对于像素点对应的每个窗口灰度值排序，根据像素点灰度值与排序后的中值以及像素点对缺陷的表现程度获取像素点在对应窗口下的分割期望的方法为：
5.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述将目标像素点对应的所有窗口进行分类，并根据分类结果赋予窗口不同的权重的方法为：
6.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据窗口权重和目标像素点在对应窗口下的分割期望获取像素点
7.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据每个像素点与其邻域像素点的差异获取像素点的表现程度可信度的方法为：
8.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据一个窗口内所有像素点的表现程度可信度、最终分割期望以及对缺陷的表现程度获取窗口的分割阈值的方法为：
9.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据壳体灰度图中所有窗口的分割阈值、窗口内所有像素点的表现程度可信度以及像素点对缺陷的表现程度获取壳体灰度图的分割阈值的方法为：
10.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据壳体灰度图的分割阈值获取缺陷区域的面积，并根据缺陷区域的面积完成视觉检测的方法为：
...【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据边缘点获取每个像素点的边缘距离和匹配边缘点的方法为：
3.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述根据像素点的灰度值、像素点的边缘距离，像素点的匹配边缘点的梯度值以及像素点所在窗口的最大最小灰度值获取像素点对缺陷的表现程度的方法为：
4.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述对于像素点对应的每个窗口灰度值排序，根据像素点灰度值与排序后的中值以及像素点对缺陷的表现程度获取像素点在对应窗口下的分割期望的方法为：
5.如权利要求1所述的基于机器视觉的塑胶壳体注塑成型检测系统，其特征在于，所述将目标像素点对应的所有窗口进行分类，并根据分类结果赋予窗口不同的权重的方法为：
6.如权利要求1所述的基于机...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐祥，
申请(专利权)人：东莞景维精密塑胶模具有限公司，
类型：发明
国别省市：
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