[发明专利]一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取磁棒端面图像，并提取磁棒端面轮廓；

基于磁棒端面轮廓的最大连通曲线拟合端面圆；

轮询计算轮廓点与端面圆间的距离差，获得边缘缺陷信息图；

基于边缘缺陷信息图判断磁棒端面是否存在缺陷。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，其特征在于，所述提取磁棒轮廓为，对磁棒端面图像进行图像分割，对分割图像进行边缘检测，得到磁棒端面轮廓。

3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，其特征在于，所述磁棒端面图像通过阈值分割算法进行图像分割。

4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，其特征在于，所述阈值分割算法包括以下步骤：

计算磁棒端面图像的灰度直方图，将灰度直方图中波峰位置和波谷位置的灰度值分别作为灰度值上限Gray_max和灰度值下限Gray_min；

基于阈值分割表达式进行图像分割，所述阈值分割表达式为Q＝{(x，y)∈D|Gray_min≤f_(x，y)≤Gray_max}，Q旨在磁棒端面图像中灰度值处于Gray_min和Gray_max之间的像素点，D表示为图像域范围，f(x，y)表示磁棒端面图像中横坐标x、纵坐标y上的灰度值，Gray_min为灰度值下限，Gray_max为灰度值上限。

5.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，

其特征在于，所述分割图像通过Canny算法进行边缘检测，得到磁棒轮廓。

6.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，其特征在于，所述的对磁棒端面图像进行图像分割后，对分割图像去噪，对去噪后的分割图像进行边缘检测。

7.如权利要求6所述的一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，其特征在于，去噪方法为对分割图像进行开运算。

8.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，其特征在于，所述基于磁棒端面轮廓的最大连通曲线拟合端面圆为：

对磁棒端面轮廓二次开运算，获取修正后的磁棒端面轮廓，并进行圆拟合，得到拟合的端面圆。

9.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁棒端面缺陷检测方法，其特征在于，所述轮询计算轮廓点与端面圆间的距离差为：

计算各轮廓点与端面圆间的最小距离，基于所有最小距离获取边缘缺陷信息图。