[发明专利]一种碳纤维零件表面缺陷检测装置及方法

说明书

本发明公开了一种碳纤维零件表面缺陷检测装置及方法，方法包括获取碳纤维零件的原始图像；对所述原始图像进行灰度处理；进行开运算及膨胀操作；进行阈值处理；进行连通域筛选处理；进行边缘检测，以显现碳纤维零件表面的缺陷特征。本发明提供的碳纤维零件表面缺陷检测方法首先对碳纤维零件的图像进行灰度处理，再对灰度处理后的图像进行开运算及膨胀操作去除图像噪点及修补图像缺陷，接着通过阈值处理去除残余高反光影响及复杂底色干扰，然后通过连通域筛选处理去除干扰性连通域，最后对所述第四处理图像进行边缘检测，以显现碳纤维零件表面的缺陷特征，从而通过本方法可对碳纤维零件表面缺陷进行自动识别。

技术领域

本发明涉及复合材料汽车零部件划痕缺陷自动化检测技术领域，尤其是涉及一种碳纤维零件表面缺陷检测装置及方法。

背景技术

在碳纤维预浸料的生产和成型零部件的吹膜过程中，由于工艺参数、工艺操作等因素的影响，导致成型的零部件极其容易出现划痕缺陷，降低了产品品质。针对成型的碳纤维汽车零部件划痕缺陷的检测，目前生产企业普遍通过流水线上人工目视的方法，但是由于检测工人的精神状态和质检现场环境等因素，人工检测成型碳纤维零件存在检测效率低、漏检等问题。现有检测成型碳纤维零部件表面缺陷的技术较为落后，尚未达到自动化、智能化的要求。

划痕是常见的碳纤维复材汽车零部件的制造缺陷，在使用基于机器视觉的检测方法过程中，由于零件表面高反光以及白色树脂底色干扰，导致检测精度较低，存在误检或漏检。申请号为CN201810258749.4的中国发明专利申请公开了一种基于图像处理及神经网络分类的高反光表面缺陷检测方法，该方法在背景减除方面通过利用多张固定工件标准件的图片作为标准图组制作背景减除的样本，并根据被测件形貌特征作掩膜，在后续过程中，通过以样本图像减除掩膜的方式去除大部分由光照和背景引起的图像干扰。但是由于碳纤维预浸料在生产过程中由于工艺要求的影响，加入有白色树脂，使得碳纤维汽车零部件表面呈现出细密且黑白相间的不规则分布花纹，从而导致在该种非单一底色情况下制作模板和掩膜的难度急剧增大，因此这种方法对于碳纤维复杂底色零部件的检测能力尚存在一定限制。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种碳纤维零件表面缺陷检测装置及方法，用以解决现有的基于机器视觉的检测方法对于碳纤维复杂底色零部件的检测能力较弱的技术问题。

为了实现上述目的，本发明提供了一种碳纤维零件表面缺陷检测装置，包括打光机构、摄像件及检测主机，所述打光机构包括罩光源及条形光源，所述罩光源设置于碳纤维零件的上方、并用于向所述碳纤维零件上打光，所述条形光源设置于所述碳纤维零件的侧方、并用于向所述碳纤维零件上打光，所述摄像件设置于所述罩光源的中心、并用于获取所述碳纤维零件的原始图像，所述检测主机与所述摄像件电连接、并用于根据所述碳纤维零件的原始图像，进行所述碳纤维零件表面上的缺陷的检测。

优选地，所述打光机构还包括第一升降件及第二升降件，所述第一升降件与所述罩光源连接、并用于驱动所述罩光源上下移动，所述第二升降件与所述条形光源连接、并用于驱动所述条形光源上下移动。

优选地，所述碳纤维零件表面缺陷检测装置还包括输送带，所述输送带设置于所述罩光源的下方，所述输送带上用于放置碳纤维零件，以使所述碳纤维零件到达所述罩光源的下方。

本发明还提供了一种碳纤维零件表面缺陷检测方法，适用于如所述的碳纤维零件表面缺陷检测装置，所述方法包括：

获取碳纤维零件的原始图像；

对所述原始图像进行灰度处理，以得到第一处理图像；

对所述第一处理图像进行开运算及膨胀操作，以得到去除图像噪点、并修补图像缺陷后的第二处理图像；

对所述第二处理图像进行阈值处理，以得到去除残余高反光影响及复杂底色干扰的第三处理图像；

对所述第三处理图像进行连通域筛选处理，以得到去除干扰性连通域的第四处理图像；