[发明专利]悬架弹簧和气门弹簧的缺陷检测方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种悬架弹簧和气门弹簧的缺陷检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取待检测弹簧的图像；对待检测弹簧的图像进行边缘检测；进行边缘连接，根据预设缺陷边缘长度范围筛选出缺陷边缘，分割出弹簧缺陷图像；提取弹簧缺陷图像的几何特征、灰度特征、纹理特征；对所有特征进行数据归一化处理；对每个特征进行主成分分析，得到相应相关系数矩阵的特征值及其对应的贡献率；每个特征值依据贡献率大小排序，并选取前N个特征值；将前N个特征值输入预先训练好的弹簧缺陷分类器，得到待检测弹簧的缺陷类型。该方案极大的提高弹簧缺陷检测的效率和准确率，将工作人员从繁重重复的工作中解放出来，显著降低时间成本和人力成本。

技术领域

本发明涉及弹簧检测技术领域，尤其涉及一种悬架弹簧和气门弹簧的缺陷检测方法、装置及存储介质。

背景技术

产品质量检测是产品生产最重要的一环，尺寸和缺陷检测是弹簧质量检测中的主要部分。对产品的尺寸进行测量以及对缺陷进行检测是重要手段。而传统的尺寸及质量检测方法主要靠各种机械式测量仪和人眼检测。在检测中所存在的问题如下：

1)质量检测是劳动密集型工作，需要人力多，且随着人力成本上升公司成本花费大。

2)对于员工而言，质量检测多数为流水作业，需要重复的体力劳动，长期下来不利于员工身心健康。

3)人的主观影响因素大，不同人测量标准不同，而不同的测量量具也存在误差。

4)如果使用高级的测量仪器，如气动测量仪，三坐标，二次元等，设备费用高，测量工件花费时间长，只适用于小批量或者抽样测量。

发明内容

本发明提供了一种悬架弹簧和气门弹簧的缺陷检测方法、系统、装置及存储介质，以解决现有弹簧检测主要依靠人工检测导致成本高、效率低的问题。

第一方面，提供了一种悬架弹簧和气门弹簧的缺陷检测方法，包括：

获取待检测弹簧的图像；

采用sobel算子对待检测弹簧的图像进行边缘检测；

基于边缘直线进行边缘连接，根据预设缺陷边缘长度范围筛选出缺陷边缘，分割出弹簧缺陷图像；若无弹簧缺陷图像，则表示该待检测弹簧的图像中无缺陷；若有，则，

提取弹簧缺陷图像的几何特征、灰度特征、纹理特征；

对提取的所有特征采用均值归一化进行数据归一化处理；

对归一化处理后的每个特征采用PCA主成分分析方法进行主成分分析，得到相应相关系数矩阵的特征值及该特征值对应的贡献率；其中相关系数矩阵为通过对特征进行数据归一化处理后的协方差矩阵；

每个特征值依据贡献率大小排序，并选取前N个特征值；其中，前N个特征值的累积贡献率大于90％，N为预设值；

将选取的前N个特征值输入预先训练好的弹簧缺陷分类器，得到待检测弹簧的缺陷类型；其中，所述弹簧缺陷分类器为通过若干训练样本对支持向量机进行训练得到，每个训练样本包括采用前述方法得到的前N个特征值及对应的缺陷类型。

上述方案中，考虑到非模式背景的特点及不同物体间的不连续性，采用sobel算子对待检测弹簧的图像进行边缘检测，便于实现只使用一种算法检测出多种缺陷；根据预设缺陷边缘长度范围筛选分割出弹簧缺陷图像，若无无弹簧缺陷图像，则表示该待检测弹簧的图像中无缺陷；若有，则进一步判断缺陷类型。判断缺陷类型的过程中，采用PCA主成分分析方法对提取的特征进行主成分分析，然后提取前N个特征值取代几何特征、灰度特征、纹理特征，可保证准确率的同时降低计算量，提高识别效率。该方案可极大的提高缺陷检测的效率和准确率，并将工作人员从繁重重复的工作中解放出来，显著降低时间成本和人力成本。