[发明专利]一种基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法及系统有效
申请号: | 201810090720.X | 申请日: | 2018-01-30 |
公开(公告)号: | CN108426537B | 公开(公告)日: | 2020-10-09 |
发明(设计)人: | 崔长彩;王克贤;黄国钦;黄辉;徐西鹏 | 申请(专利权)人: | 华侨大学 |
主分类号: | G01B11/24 | 分类号: | G01B11/24;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06T7/80;G06T7/292;G06T5/00 |
代理公司: | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人: | 张松亭;杨锴 |
地址: | 362000 福建省*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 相机 在位 砂轮 快速 全场 检测 方法 系统 | ||
1.一种基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法,其特征在于,通过三轴平移机构控制线阵相机对准砂轮的待检测位置,且线阵相机的感光元件方向与砂轮的中心轴方向平行,光源照射于砂轮的待检测位置,并完成自动对焦;控制线阵相机的拍照速度与砂轮的转速耦合,获得序列图像;将序列图像的磨粒与背景进行分割,获取磨粒的二维信息,并判断磨粒是否脱落,及脱落磨粒的坐标;
磨粒的二维信息包括单颗磨粒的面积、粒径、磨粒之间的间距、砂轮磨粒的密度分布、全场的单颗磨粒的坐标,通过如下方法获得:
1)先使用灰度的非线性变换对序列图像进行细节增强,再通过线性锐化滤波进行锐化,得到灰度图像;
2)先使用FCM算法对灰度图像进行处理,然后使用otsu算法,将图像二值化;
3)对二值化后的图像,进行图像形态学处理、去除最小面积、像素灰度的反转,将分离二值化后的图像中的黏连的磨粒,去掉二值化后的图像中的小孔,使二值化后的图像只剩下磨粒和背景,完成序列图像的磨粒与背景的分割;
4)使用opencv中的特征提取函数提取磨粒与背景分割后的图像中,磨粒的最大外接圆的面积、最大外接圆的半径、圆心坐标,对应得到单颗磨粒的面积、粒径、全场的单颗磨粒的坐标,进而获得磨粒之间的间距、砂轮磨粒的密度分布;
二值化后的图像上得到白色的类圆的闭合连通域,如果在白色的类圆的闭合连通域外,存在一圈黑色的类圆环闭合连通域,则表示磨粒未脱落;然后通过全场的磨粒坐标除去未脱落的磨粒坐标,得到脱落的磨粒坐标。
2.根据权利要求1所述的基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法,其特征在于,线阵相机通过三轴平移机构带动,相对于砂轮进行上下左右前后运动;自动对焦的方法为:控制线阵相机从初始位置朝向砂轮运动,在每个位置获取一张清晰度图像;然后采用图像清晰度算法,找出所有清晰度图像中最清晰的清晰度图像,则获取最清晰的清晰度图像的位置即为焦点位,控制线阵相机运动至焦点位,完成对焦。
3.根据权利要求2所述的基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法,其特征在于,线阵相机朝向砂轮运动的步距为s,获取最清晰的清晰度图像为第m个步距,则焦点位与线阵相机初始位置的距离为s×m。
4.根据权利要求2所述的基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法,其特征在于,确定最清晰的清晰度图像的方法为:
求出所有清晰度图像的能量梯度值,具体如下:
其中,F(I,n)为第n幅清晰度图像的能量梯度值,I(x,y,n)为第n幅清晰度图像I在(x,y)处的像素值;
则能量梯度值最高的清晰度图像确定为最清晰的清晰度图像。
5.根据权利要求1所述的基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法,其特征在于,如果线阵相机的感光元件方向与砂轮的中心轴方向存在夹角,则求出夹角,并进行矫正;
夹角的获取方法为:
设置标定板,标定板与砂轮的中心轴平行,且与砂轮最高点的切面平行;
调整线阵相机,使唤标定板位于感光元件的中间,获得感光元件在标定板上的投影与砂轮的中心轴方向的夹角,所述夹角等效于线阵相机的感光元件方向与砂轮的中心轴方向之间的夹角。
6.根据权利要求1所述的基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法,其特征在于,所述的光源采用双光源,与线阵相机同侧设置,且分别设置在线阵相机的光轴两侧,以不同的角度与亮度朝向砂轮的待检测位置进行照射。
7.根据权利要求6所述的基于线阵相机的在位砂轮快速全场检测方法,其特征在于,双光源中,主光源的亮度高于补光光源,主光源与补光光源的入射光与线阵相机的光轴之间的夹角均为10°~30°之间,且补光光源的入射角比主光源的入射角小。
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