[发明专利]工件过切与磕伤缺陷的自适应检测方法

说明书

本发明公开了一种工件过切与磕伤缺陷的自适应检测方法，包括：S1、获取工件的样本数据集；S2、获取标准数据集；S3、利用k次多项式对标准数据集进行动态拟合，得到检测函数；S4、将样本数据集代入检测函数中，得到预测参数；S5、计算样本数据与预测参数之间的决定系数R²，根据决定系数R²判断样本数据的缺陷类型，若R²≥0.9，则表明该样本数据为良品工件；若0.6≤R²0.9，则表明该样本数据为过切缺陷工件；若R²0.6，则表明该样本数据为磕伤缺陷工件。本发明可以在满足工业现场动态需求且不更改现有工业相机扫描方式的前提下，有效检测出工件的过切缺陷和磕伤缺陷，克服现有依赖于人工核查的桎梏，能够有效提高检测效率，降低对已有设备和集成算法的影响。

技术领域

本发明涉及工件检测技术领域，尤其涉及一种工件过切与磕伤缺陷的自适应检测方法。

背景技术

在现有的工业质检技术当中，工件的缺陷检测方法通常是将工件固定在检验机台上，由工业相机在不同尺寸视野下，按照特定轨迹进行扫描识别，并通过集成算法对扫描识别出的缺陷进行类型检测。这种方法可以正确识别出大部分缺陷并检测出其所属的缺陷类别。但是，由于工件制作工艺和履带传送角度的原因，工件边缘常常会产生过切和磕伤，过切是指机器在切割工件时，切割部分超出标准；而磕伤是指工件在履带上传送或夹具夹取造成的工件边缘缺陷。

由于过切和磕伤属于边缘缺陷，缺陷发生的位置千变万化，当过切或磕伤缺陷发生时，工业相机容易沿着缺陷的边缘识别，误将其归为良品工件的边缘，导致无法准确识别出来。再者，过切和磕伤都是内凹的缺陷形态，磕伤常常会有较明显的锐角，过切的缺陷形态会流畅很多，现有的集成算法没有设置明确的划分标准，无法将这两种缺陷准确区分开来。因此，现有的检测方法无法准确识别、区分出过切缺陷和磕伤缺陷，导致检测结果与实际工件质量之间存在偏差。并且，其他缺陷一般存在于工件表面，可以通过物理特征（例如长、宽、曲率等）和像素特征（例如亮度、对比度、灰度等）进行描述，容易被检测出来；而过切和磕伤缺陷一般存在于工件边缘，仅能通过物理特征进行描述，因此，更难被识别和区分出来。

目前，对于工件过切和磕伤缺陷只能采用人工核对的方法，将工业相机识别出的边缘缺陷逐个依照标准进行复查，将识别不准确以及没有识别出来的缺陷人为进行再次标注。这种方法不仅耗费大量人力、增加项目成本，还会降低检测效率。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为了解决现有技术中用人工识别工件过切和磕伤缺陷的方式，不仅耗时耗力，而且检测效率低的技术问题。本发明提供一种工件过切与磕伤缺陷的自适应检测方法，能够提高过切和磕伤缺陷识别的准确率，提高检测效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种工件过切与磕伤缺陷的自适应检测方法，包括以下步骤：S1、获取工件的样本数据集；S2、获取标准数据集；S3、利用k次多项式对所述标准数据集进行动态拟合，得到检测函数；S4、将所述样本数据集代入所述检测函数中，得到预测参数；S5、计算所述样本数据与预测参数之间的决定系数R²，根据所述决定系数R²判断样本数据的缺陷类型，若R²≥0.9，则表明该样本数据为良品工件；若0.6≤R²0.9，则表明该样本数据为过切缺陷工件；若R²0.6，则表明该样本数据为磕伤缺陷工件。

本发明可以在满足工业现场动态需求且不更改现有工业相机扫描方式的前提下，能够有效检测和区分出工件的过切缺陷和磕伤缺陷，克服现有依赖于人工核查的桎梏，能够有效提高检测效率，降低对已有设备和集成算法的影响。

进一步的，所述标准数据集为良品工件的边缘点集。

进一步的，步骤S3中，利用k次多项式对所述标准数据集进行动态拟合，得到检测函数，包括以下步骤：

S3.1利用k次多项式对所述标准数据集进行动态拟合，得到拟合函数；