[发明专利]工件表面瑕疵检测方法及装置

说明书

本发明提供一种工件表面瑕疵检测方法及装置，该方法包括：采集待检测工件的表面的点云数据和平面图像；选取点云数据中的当前检测的位置点周围的m个邻近点构成一点集，并根据点集的坐标值拟合形成平面方程，计算当前检测的位置点的坐标值和平面方程之间的距离；在距离小于等于预设阈值时，确定当前检测的位置点对应点集构成的区域为光滑区域；在距离大于预设阈值时，截取平面图像中以当前检测的位置点的坐标值为中心，且对应点集构成的区域作为瑕疵潜在区域；对瑕疵潜在区域的表面瑕疵情况进行定位和识别。本发明提供的工件表面瑕疵检测方法及装置，可以解决现有技术中单独使用图像数据检测精度不高，单独使用点云数据计算量较高的问题。

技术领域

本发明涉及工件表面瑕疵检测技术领域，具体地，涉及一种工件表面瑕疵检测方法及装置。

背景技术

钢板的表面质量是钢材质量的主要指标之一。钢板在生产过程中，由于受到原材料、轧制工艺、系统控制等诸多技术因素的影响，表面出现裂纹、结疤、孔洞、表皮分层、色斑、麻点等缺陷的情况时有发生，这些缺陷对钢板的耐磨性、抗疲劳性、抗腐蚀性和电磁特性等主要特性都有不同程度的影响。

生产制造过程中，很长时间以来，钢板表面的缺陷识别完全依靠人工目测的方式完成生产。这种方法劳动强度大、易漏检和误检。随着生产速度的提高，目测已很难实现检测的目的，逐渐演变成了抽检的形式。企业智能制造转型过程中，基于机器视觉的检测方法日渐涌现。

现有的机器视觉检测技术中，针对钢板的表面瑕疵检测，可以分为2D机器视觉和3D机器视觉两种技术途径。其中，2D机器视觉采集图像，以钢板表面的颜色信息为特征进行瑕疵检测，但是，由于钢板表面颜色变化小，瑕疵检测的精度较低。现有的3D机器视觉检测技术采集的坐标信息涉及计算量较大，导致无论是数据处理，还是检测推理，都需要很高的硬件资源投入，才能满足实际生产过程中的实时性。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种工件表面瑕疵检测方法及装置，其可以解决现有技术中单独使用图像数据检测精度不高，单独使用点云数据计算量较高的问题。

为实现上述目的，本公开实施例提供一种工件表面瑕疵检测方法，包括：

采集待检测工件的表面的点云数据和平面图像；

选取所述点云数据中的当前检测的位置点周围的m个邻近点构成一点集，并根据所述点集的坐标值拟合形成平面方程，m为大于3的整数；

计算当前检测的所述位置点的坐标值和所述平面方程之间的距离；

在所述距离小于等于预设阈值时，确定当前检测的所述位置点对应所述点集构成的区域为光滑区域；

在所述距离大于所述预设阈值时，截取所述平面图像中以当前检测的所述位置点的坐标值为中心，且对应所述点集构成的区域作为瑕疵潜在区域；

对所述瑕疵潜在区域的表面瑕疵情况进行定位和识别，以获得所述瑕疵潜在区域的瑕疵分布。

可选的，所述选取所述点云数据中的当前检测的位置点周围的m个邻近点构成一点集，并根据所述点集的坐标值拟合形成平面方程，包括：

从所述m个邻近点中选取3个邻近点作为初始点，并将所述3个邻近点的坐标值代入所述平面方程，计算获得第一平面函数；

将所述m个邻近点中除所述3个初始点之外的其余邻近点的坐标值代入所述第一平面函数，计算获得所述m个邻近点中落入所述第一平面函数的邻近点个数，及未落入所述第一平面函数的邻近点的坐标值与所述第一平面函数之间的距离之和；