[发明专利]一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法

说明书

本发明涉及工件表面缺陷检测技术领域，尤其涉及一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法。本方法包括以下步骤：(1)获取靶材工件表面图像；(2)统计靶材工件表面图像的像素亮度平均值；(3)根据步骤(2)的像素亮度平均值，获得亮度平均值变化曲线；(4)提取亮度平均值变化曲线上的特征数据；(5)设置阈值，对特征数据进行统计分析，进行刀纹缺陷判断。本发明提供的一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法，其能够更有效、更准确的检测出靶材工件表面的不均匀刀纹缺陷。

技术领域

本发明涉及工件表面缺陷检测技术领域，尤其涉及一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法。

背景技术

在传统的工件生产过程中，一般情况下对于工件表面的缺陷检测是采用人工检测的方法。随着科学技术不断的发展，出现了机器视觉检测技术。利用这种新技术设计出的检测系统及方法不受外界环境和主观因素的干扰，能有效地对工件进行检测。

但对于高纯度靶材来说，由于靶材工件极软，表面存在很多加工造成均匀细刀纹。虽然这些刀纹是合格的，但容易造成轮廓提取等方法误检。而生产过程中，不均匀刀纹缺陷出现数量少，且无重复规律，这导致缺陷特征无法很好的分类，频域特性不明显。现有的模板匹配等方法，不仅检测速度慢，针对不同情况还缺乏鲁棒性，漏检误检率高，对于不均匀刀纹缺陷不能有效地检测出。

发明内容

针对现有技术的缺陷或技术需求，本发明的目的在于提供一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法，其能够更有效、更准确的检测出靶材工件表面的不均匀刀纹缺陷。

为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法，包括以下步骤：

(1)获取靶材工件表面图像；

(2)统计靶材工件表面图像的像素亮度平均值；

(3)根据步骤(2)的像素亮度平均值，获得亮度平均值变化曲线；

(4)提取亮度平均值变化曲线上的特征数据；

(5)设置阈值，对特征数据进行统计分析，进行刀纹缺陷判断。

进一步地，在步骤(1)和步骤(2)间，还包括以下步骤：对靶材工件表面图像进行预处理。

进一步地，预处理具体为滤波、去噪。

进一步地，步骤(2)中统计靶材工件表面图像的像素亮度平均值的方法为：

(1)以靶材工件表面的中心为原点，建立极坐标系；

(2)以靶材工件表面的中心为圆心、1个像素为半径，均匀采集对应半径所在圆周上的所有像素亮度，并计算出平均值；

(3)以1个像素为步长增加半径，继续统计圆周上的像素亮度平均值，直至半径达至靶材工件表面半径大小。

进一步地，步骤(3)中，亮度平均值变化曲线为像素亮度平均值随半径变化的曲线。

进一步地，步骤(4)中，特征数据具体为：亮度平均值变化曲线上的峰值与周围数据的相对变化量、峰宽度。

进一步地，步骤(5)中，阈值具体为：相对变化量最低值为0.05，峰宽度的最高值为3。

本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明提供的一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法，可有效检测出高纯度靶材工件表面不均匀刀纹缺陷，并且可以量化不均匀刀纹缺陷信息，如个数、位置等，有效避免检测过程中出现漏检、误检等情况。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种靶材工件表面刀纹缺陷检测方法的流程图。

具体实施方式