[发明专利]基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法

说明书

本发明涉及一种基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：利用视觉传感器获取完整的工件图像信息；获取合格工件的灰度图，统计其灰度值；获取数模坐标系上工件位置在图像上的对应情况；设计对应图像位置框；进行边缘检测；检测获取图像边缘；确定工件移动的偏差范围；得到尺寸相同的正常特征图像和缺陷特征图像；确认工件是否满足数模形态信息，确定是否为模板的待检测工件；判断是否存在工件和工件大小、形态是否满足预先的设计需求；统计选区内所有像素点的灰度值，计算选区的灰度均值和标准偏差值；判断工件是否为合格工件，将对比得到的结果进行输出。本发明实现了辅助对实际工件图像进行检测。

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法。

背景技术

随着计算机科学的进步和工业制造的升级发展，计算机视觉被广泛得应用在工业领域，工业设计软件也在逐步精进功能。在工业制造前一般都会利用工业设计软件如AutoCAD，CATIA等对工件形状进行设计，并对其上一些特征点进行标注。工业设计是对工业产品的造型设计，是为了更好地体现产品特性。设计人员可以根据实际需求，利用设计软件完成产品的设计工作。数模信息主要是用于工件的设计和制造。这有利于在工件制造后，对其相关检测上提供帮助。但目前很少有研究将数模信息和后续图像的处理相结合，提供更多的额外信息。利用数模信息辅助检测是坐标测量技术的新的发展方向。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

基于数模信息的工件检测及缺陷判断方法，该方法包括以下步骤：

S1：利用视觉传感器获取完整的工件图像信息；

S2：将所需求的数模信息提取出来，将工件个数、坐标和形态信息保存在对应文件里，并获取合格工件的灰度图，统计其灰度值；

S3：针对图像建立对应坐标系，数模坐标信息和图像坐标信息对齐，获取数模坐标系上工件位置在图像上的对应情况；

S4：根据对齐后图像坐标信息，选择设计对应图像位置框；

S5：将搜索位置对应到图像目标位置框上，在其上对工件进行边缘检测；

S6：利用边缘检测获取目标工件，通过利用工件物体边缘位置和其他位置存在灰度阶跃变化，检测获取图像边缘；

S7：根据实际制造可能产生的误差，确定工件移动的偏差范围；

S8：对正常形态的待测物图像和存在缺陷的待测物图像分别进行感兴趣区域提取，得到尺寸相同的正常特征图像和缺陷特征图像；

S9：将得到的工件与模板进行匹配对比，确认工件是否满足数模形态信息，确定是否为模板的待检测工件；

S10：将得到的工件的边缘情况和数模信息对比，判断是否存在工件和工件大小、形态是否满足预先的设计需求；

S11：得到工件图像的灰度图，根据预设尺寸在灰度图中建立选区，统计选区内所有像素点的灰度值，计算选区的灰度均值和标准偏差值；

S12：判断工件图像灰度值是否符合标准图像，从而判断工件是否为合格工件，综合模板匹配的结果，将对比得到的结果进行输出；

若部分判断包含灰度值的像素点范围超出标准工件包含灰度值的像素点范围，则认为工件形态过大；

若部分判断包含灰度值的像素点少于标准工件包含灰度值的像素点范围，则认为工件形态缺损；

若判断整个工件表面像素点的灰度值不均衡，则认为工件表面不平滑，若判断部分像素点的灰度值小于标准灰度值，则认为工件存在凹陷情况；