[发明专利]一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法、系统及可读存储介质

权利要求书

1.一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤，

获取工件的三维图像，对三维图像进行预处理，

对预处理后的三维图像进行提取三维点云数据，并对三维点云数据进行标准化处理，并提取点云数据特征；

将点云数据特征输入缺陷检测模型，生成缺陷参数信息；

将缺陷参数信息与预设信息进行比较，得到偏差率；

判断所述偏差率是否大于预设阈值；

若大于，则生成补偿信息，通过补偿信息对喷涂参数进行优化处理；

若小于，则将缺陷参数信息按照预定方式进行显示。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法，其特征在于，获取工件的三维图像，对三维图像进行预处理，具体包括：

获取工件的原始左图像与原始右图像；

根据双目相机校准原理计算原始左图像与原始右图像的视差，并对双目相机进行校准；

通过校准后的双目相机获取工件的新左图像与新右图像；

根据新左图像与新右图像形成双目立体视觉图像。

3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法，其特征在于，还包括：

建立三维空间坐标系，根据通过空间几何关系计算出工件位于该三维空间内的三维坐标；

根据三维坐标对图像进行分割成若干个相同大小的区域，分割后的图像进行滤波处理。

4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法，其特征在于，图像滤波处理方法如下：

对图像进行小波变换多尺度分解；

利用尺度系数去除图像中的噪声；

通过小波逆变换对图像进行重构。

5.如权利要求4所述的一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法，其特征在于，小波逆变换公式如下：

式中表示小波逆变换函数，表示小波函数，s表示尺度因子，k表示平移因子，表示修正系数。

6.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法，其特征在于，计算空间中Q点的三维坐标方法如下：左图像与右图像分别通过两个摄像机进行拍摄，两个摄像机的投影中心连线的距离记为p，坐标修正系数记为，假设左图像与右图像在同一水平面上，因此空间中Q点的Y坐标相同，由此可知：

式中，左图像坐标为，右图像坐标为，左图像与右图像的视差，

由此计算出空间中Q点三维坐标为

。

7.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法，其特征在于，三维点云数据处理方法如下：

通过统计滤波的方式对每个点进行分析，计算该点到邻近点的距离；

通过计算均值m与标准差n，得到阈值范围w；

去除阈值范围之外的点云数据；

其中阈值范围w为（m-a*n，m+a*n），式中a表示常数。

8.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法，其特征在于，提取点云数据特征方法如下：

根据点云几何特征计算法向量；

将法向量进行排序，利用计算的法向量判断法向量的偏移角度；

判断偏移角度是否大于预设角度；

若大于，则调整法向量参数，并提取点云边缘特征，并对点云数据进行边界划分。

9.一种基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，执行根据权利要求1至8任一项所述的基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法的指令。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，执行如权利要求1至7任一项所述的基于机器视觉的工件喷涂缺陷检测方法的指令。