[发明专利]一种基于机器视觉的模具保护方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的模具保护方法,其特征是，包括：

S11从监测图像提取感兴趣区域，各感兴趣区域分别单独设定灵敏度、传感度和报警阈值；

S12将感兴趣区域划分为若干小监区或不划分，若划分为若干小监区，各小监区单独设定灵敏度、传感度和报警阈值；

S13将各感兴趣区域或各小监区与标准图像的对应区域进行对比，以识别异常；所述的标准图像包括产品和/或模腔的无异常标准图像和/或异常标准图像。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的模具保护方法,其特征是：

所述的从监测图像提取感兴趣区域，具体为：

基于监测图像的显著度图和相对位置指示图，以像素点的显著度、相对位置、颜色信息及纹理信息作为生长条件，采用区域生长法自动提取感兴趣区域。

3.如权利要求1所述的基于机器视觉的模具保护方法,其特征是，还包括：

从监测图像提取感兴趣区域后，计算感兴趣区域的面积，判断面积是否在预设面积范围内，若不是，调整图像摄取装置的焦距，以使感兴趣区域面积在预设面积范围内；所述的图像摄取装置用来采集监测图像。

4.如权利要求1所述的基于机器视觉的模具保护方法,其特征是，还包括：

获取图像对比法和应用场景的映射关系，具体为：

分别在同一应用场景下，采用不同图像对比法对监测图像和标准图像进行对比，误报率最低的图像对比法即和该应用场景存在映射关系的图像对比法；所述的应用场景根据光照条件和模具特征划分；

将各感兴趣区域或各小监区与标准图像的对应区域进行对比时，从图像对比法和应用场景的映射关系中获取当前应用场景对应的图像对比法进行对比。

5.如权利要求1所述的基于机器视觉的模具保护方法,其特征是，还包括：

控制顶针对同一产品多次顶出，直至产品落料或顶出次数达到预设的顶出最大值时，控制顶针复位。

6.一种基于机器视觉的模具保护系统,其特征是，包括：

感兴趣区域提取模块，用来从监测图像提取感兴趣区域，各感兴趣区域分别单独设定灵敏度、传感度和报警阈值；

感兴趣区域划分模块，用来将感兴趣区域划分为若干小监区或不划分，若划分为若干小监区，各小监区单独设定灵敏度、传感度和报警阈值；

图像对比模块，用来将各感兴趣区域或各小监区与标准图像的对应区域进行对比，以识别异常；所述的标准图像包括产品和/或模腔的无异常标准图像和/或异常标准图像。

7.如权利要求6所述的基于机器视觉的模具保护系统,其特征是：

所述的感兴趣区域提取模块为基于区域生长法的感兴趣区域提取模块，其用来基于监测图像的显著度图和相对位置指示图，以像素点的显著度、相对位置、颜色信息及纹理信息作为生长条件，采用区域生长法自动提取感兴趣区域。

8.如权利要求6所述的基于机器视觉的模具保护系统,其特征是，还包括：

感兴趣区域面积调整模块，其用来从监测图像提取感兴趣区域后，计算感兴趣区域的面积，判断面积是否在预设面积范围内，若不是，调整图像摄取装置的焦距，以使感兴趣区域面积在预设面积范围内；所述的图像摄取装置是用来采集监测图像。

9.如权利要求6所述的基于机器视觉的模具保护系统,其特征是，还包括：

映射关系获取模块，其用来分别在同一应用场景下，采用不同图像对比法对监测图像和标准图像进行对比，误报率最低的图像对比法即和该应用场景存在映射关系的图像对比法；所述的应用场景根据光照条件和模具特征划分。

10.如权利要求6所述的基于机器视觉的模具保护系统,其特征是，还包括：

顶针控制模块，用来控制顶针对同一产品多次顶出，直至产品落料或顶出次数达到预设的顶出最大值时，控制顶针复位。