[发明专利]一种基于计算机视觉的空调用钣金件缺陷识别方法

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的空调用钣金件缺陷识别方法，该方法包括：获取钣金件表面焊接处的灰度图像；将灰度图像划分为至少两个窗口区域，通过窗口区域中每个像素点与其邻域像素点的灰度信息筛选像素点得到保留点；根据每个像素点与其邻近像素点之间的色调值差异得到色相变化幅值，基于每个像素点的色相变化幅值以及像素点与保留点之间的位置差异得到不同阶的不变矩；获取每个保留点对应的纹理特征值，根据每个保留点的纹理特征值以及不同阶的不变距构建特征矩阵；基于每个窗口区域的特征矩阵得到灰度图像的缺陷概率，由缺陷概率判断钣金件是否存在缺陷。本发明能够提高钣金件缺陷识别的准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的空调用钣金件缺陷识别方法。

背景技术

随着社会发展和国民经济水平的迅速提高，居民的生活水平和质量也在不断提高；空调作为一种常见的温度调节家用电器，能够极大的改善居民的生活水平和质量，因此空调的需求量越来越大，同时，空调产品的质量也备受广大消费者和生产厂商的关注。

由于空调的结构复杂，通常会使用钣金件焊接耦合构成空调外机的机箱，在钣金件焊接耦合过程中，由于焊接设备和相关操作技术人员操作不当会导致空调钣金件焊接耦合时出现焊点发黑击穿的现象，其对空调外机整体的美观存在较大的影响，同时也会极大的影响空调外机内部结构的稳定性，严重时甚至会产生人员事故伤亡，给生产厂商和相关消费者带来不必要的经济财产损失。

现有对钣金件表面发黑击穿缺陷最常用的检测方法是机器视觉检测，通过钣金件对应的灰度图像中的灰度信息进行缺陷的识别，但仅通过单一的灰度信息识别的准确性不高，且图像容易受到拍摄环境等因素的干扰，得到的缺陷判断结果误差较大，准确度较低。

发明内容

为了解决现有对钣金件缺陷识别准确度较低的问题，本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的空调用钣金件缺陷识别方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例提供了一种基于计算机视觉的空调用钣金件缺陷识别方法，该方法包括以下步骤：

获取钣金件表面焊接处的灰度图像；

将所述灰度图像划分为至少两个窗口区域，通过所述窗口区域中每个像素点与其邻域像素点的灰度信息筛选像素点得到保留点；

根据每个像素点与其邻近像素点之间的色调值差异得到色相变化幅值，基于每个像素点的色相变化幅值以及像素点与所述保留点之间的位置差异得到所述保留点的不同阶的不变矩；

获取每个所述保留点对应的纹理特征值，根据所述窗口区域内每个所述保留点的纹理特征值以及不同阶的不变距构建特征矩阵；

基于每个所述窗口区域的特征矩阵得到所述灰度图像的缺陷概率，由所述缺陷概率判断钣金件是否存在缺陷。

优选的，所述根据每个像素点与其邻近像素点之间的色调值差异得到色相变化幅值的步骤，包括：

获取每个像素点在水平方向上的邻近像素点以及像素点在垂直方向上的邻近像素点；

获取水平方向上所有邻近像素点的色调值与像素点的色调值之间的差值绝对值的平均值，记为水平方向色相变化幅度；获取垂直方向上所有邻近像素点的色调值与像素点的色调值之间的差值绝对值的平均值，记为垂直方向色相变化幅度；

所述水平方向色相变化幅度与所述垂直方向色相变化幅度的平方和再开平方为像素点的色相变化幅值。

优选的，所述基于每个像素点的色相变化幅值以及像素点与所述保留点之间的位置差异得到不同阶的不变矩的步骤，包括：

基于所述窗口区域中每个像素点的色相变化幅值以及像素点与所述保留点之间的位置差异得到所述保留点的中心距，所述中心距的计算公式为：