[发明专利]基于机器视觉的小模数塑料齿轮的检测方法

说明书

本发明提出了一种实时的基于机器视觉的小模数塑料齿轮的检测方法和实现这种方法的图像处理系统，包括图像采集模块、图像预处理模块以及检测、测量和分类模块。从而实现小模数塑料齿轮的实时、非接触性检测和分类。

技术领域

本发明属于图像处理与机器视觉领域，涉及halcon软件，具体涉及一种小模数塑料齿轮的实时在线检测系统的方法。

背景技术

小模数塑料齿轮因为具有成本低、质量轻、生产批量大等特点，被广泛用于仪表、家电、玩具等领域。在模塑法加工塑料齿轮过程中，不可避免会有残次品出现，若不剔除，成品的质量将难以保证。

在中国，很多齿轮生产商出于各方面的考虑，依然使用传统的接触式测量方法对齿轮进检测与测量。但由于小模数塑料齿轮的齿槽间隙小，测量仪器难以进入，且接触式方式测量存在检测速度慢、测量精度不高、数据不能实时存储等缺点，不适合生产过程中的实时在线检测，因此研究小模数塑料齿轮的非接触式快速检测方法意义重大。

发明内容

针对传统测量技术的不足，本发明提出了一种实时的基于机器视觉的小模数塑料齿轮的检测方法和实现这种方法的图像处理系统，从而实现小模数塑料齿轮的实时、非接触性检测。

本发明提供的基于机器视觉的小模数塑料齿轮的检测系统，包括图像采集模块、图像预处理模块以及检测、测量和分类模块。所述的图像采集模块为：在低角度LED环形光的垂直照射下，小模数齿轮在传送带上运动到指定位置时，光电传感器会触发CCD相机、摄像头工作，摄像头将被测场景中的目标成像到CCD靶面上，将其变成电信号。图像预处理模块为：图像采集卡先将采集的电信号转化为数字图像信息，在计算机内实现存储、处理。图像处理软件采用德国MVtec公司开发的具有标准的机器视觉算法包、拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境的halcon软件，其应用范围几乎没有限制，并且程序的移植性好、抗干扰能力强。检测、测量和分类模块为：通过检测剔除不合格产品，然后测量得到齿轮的一些参数，最后进行齿轮的分类。

本发明提供的基于机器视觉的小模数塑料齿轮的检测方法，包括以下步骤：

A、图像采集；

B、图像预处理；

C、检测、测量和分类。

D、剔除不合格产品。

前面所述的小模数塑料齿轮的检测方法，优选的方案在于，所述步骤B具体步骤如下：

步骤一、先把采集的彩色图像转化为3幅R、G、B单通道图像；

步骤二、使用基于Weickert的各向异性扩散滤波算子进行图像平滑，达到去除噪声的同时保留并锐化边缘的目的；

前面所述的小模数塑料齿轮的检测方法，优选的方案在于，所述步骤C具体步骤如下：

步骤一、对平滑处理后的图像进行自动全局阈值分割，原理为计算图像的相对直方图，从直方图中提取相关的最小值用作阈值分割；

步骤二、对分割后的图像形态学处理。设置形态学结构元素，对结构元素进行腐蚀处理，然后将源图像区域和经过腐蚀处理后的区域做差运算，得到齿轮的个数和单个齿的面积，最后根据齿轮个数和单个齿的面积与标准值进行对比，剔除不合格产品；

步骤三、用基于canny的亚像素边缘检测算子提取亚像素边缘，提高检测的精确度；

步骤四、用基于atukey权重函数的最小二乘圆形曲线拟合获得一些参数；

步骤五、用圆弧测量法获得另外的参数，经过系统标定后将图像坐标系转化为世界坐标系；