[发明专利]一种金属零件表面颜色视觉检测方法

说明书

一种金属零件表面颜色视觉检测方法，至少包括颜色检测算法和软件。本发明提出了一种基于欧氏色距法的颜色检测算法。一幅图像中每个像素点由(R,G,B)三色构成，RGB模型的图像可以看成是以R，G，B为三个坐标的三维空间。在这个空间内，设像素点A的坐标为A(R_a,G_a,B_a)，像素点B的坐标为B(R_b,G_b,B_b)，定义2个像素点之间的直线颜色欧式距离即为欧氏色距，用K表示，根据设定的阈值D进行判断，若欧氏色距K超出阈值D，则判定颜色异常；若欧氏色距K不超出阈值D，则判定颜色正常。SVCD代替传统靠人眼进行颜色检测模式，提高了颜色检测效率，同时软件界面友好，操作便捷，高精准的算法实现了人眼不可能完成的事情。

技术领域

本发明涉及机器视觉领域，具体的说是公开了一种金属零件表面颜色检测方法。

背景技术

机器视觉检测技术具有非接触、在线实时、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等优点，因此在现代自动化生产过程中，机器视觉系统被广泛地用于各种质量控制、工况监视和成品检验等领域。在全球加工行业中，中国可谓制造业大国，被称为“世界工厂”。随着全球化竞争的加剧，中国制造业取得了长足的发展。精美的设计、复杂的工艺、严格的质量要求，给中国制造业带来巨大的挑战。所以减少废品的生成，提高质量控制能力，成为中国制造业面临的一个重要课题。

颜色检测是机器视觉中一个主要的应用，它是基于物体表面颜色特性差异，通过一定的算法来识别出不同的颜色，从而实现各种检测及控制。目前，针对生产线上零件颜色的实时检测的研究基本上处于空白，本发明根据企业客户需求，提出了一种基于机器视觉的金属零件表面颜色检测方法，对不同颜色的零件进行检测识别。企业对金属零件表面颜色检测技术要求如下：

1)实时监控产品颜色RGB分量的变化；

2)输出产品颜色分量变化的最大值；

3)当最大颜色分量变化超过设定值，应自动将当前分量值重置为设定值；

4)自动保存NG结果图片，且保存的图片与保存的结果数据应能对应起来。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是为用户提供一种简洁高效的基于机器视觉的金属零件表面颜色检测的方法(以下简称SVCD)，该方法能够准确检测出金属零件表面颜色。

为了实现上述目的，本发明通过以下技术和方法实现。

一种金属零件表面颜色视觉检测方法，至少包括颜色检测算法和软件。本发明提出了一种基于欧氏色距法的颜色检测算法。一幅图像中每个像素点由(R,G,B)三色构成，RGB模型的图像可以看成是以R，G，B为三个坐标的三维空间。在这个空间内，设像素点A的坐标为A(R_a,G_a,B_a)，像素点B的坐标为B(R_b,G_b,B_b)，定义2个像素点之间的直线颜色欧式距离即为欧氏色距，用K表示，即

在进行颜色检测前，事先建立一个标准金属零件颜色样本训练库。颜色检测就是把采集到的金属零件图像像素点的颜色信息与事先训练好的标准颜色信息值进行对比计算，求出欧氏色距K。设定一阈值，如果二者的欧氏色距在阈值范围内，则说明两种颜色相近或匹配，这种颜色检测算法我们称之为欧氏色距法。其原理是假设机器训练得到标准值的坐标为(R，G，B)，设定阈值为D，用三维空间表示，以(R，G，B)为点圆心，以D为半径的球面以内的范围(包括球面)的所有点集都被识别为与标准值匹配。