[发明专利]一种在线高温零件红外图像光谱抽样检测方法

摘要

本发明提供一种在线高温零件的红外图像光谱抽样检测方法，是将红外图像识别和选择式红外图像光谱技术融合到在线高温零件的抽样检测中。利用红外图像识别技术，可对生产线上多个高温零件进行识别并自动随机选取；然后利用选择式红外光谱技术，探测所选高温零件或所选位置的发射光谱，并提取每个光谱样品的特征峰波长，对由光谱特征峰波长组成的样品集主成分建模运算，结合光谱分析技术进行高温零件夹杂分析。该方法无须等到高温零件冷却后才检测，而且在生产线上可以对多个红外图像进行识别并自动随机检测，同时利用红外光谱对零件进行夹杂分析，为高温零件的在线抽样检测提供了一种无损、高效、非接触的安全方法。

主权项

1.一种在线高温零件的红外图像光谱抽样检测方法，其特征在于，包括：S201.规划生产线零件识别区域，并平分识别区域为若干个搜索窗口；S202.零件未进入识别区域之前，采集背景光图像数据；S203.第一个零件进入识别区域R，采集第一个零件的图像数据；S204.多个零件进入识别区域，获得识别区域内所有零件的图像信息；积分计算各搜索窗口的灰度直方图，并积分计算第一个零件的图像信息和背景光的图像数据作为标准，再求差，得出所有零件滤去背景光的图像数据和第一个零件滤去背景光的图像数据，根据巴氏系数方法在每个搜索窗口中的滤去背景光的图像中匹配出和第一个零件滤去背景光后的图像数据相似度最高的区域作为零件轮廓，并对全部零件轮廓依次进行编号；S205.随机选中一个零件编号，生成该零件轮廓ROI的掩模图，由记录该零件特征发射光谱；S206.判断该零件是否超出该搜索窗口或零件的样品数是否超出采集上限；若都否，则进行下一步S207；若其中一个是，则进行步骤S208；S207.在该搜索窗口内根据该零件的图像数据再次进行匹配，找出该零件的轮廓并继续对此零件进行光谱探测，并形成该零件的特征发射光谱集，再进入S206；S208.去除该零件的编号并且放弃对该零件的采集工作；S209.提取光谱特征峰波长作为主成分样品集；S210.将特征峰波长值与波长数量进行建模分析，判断零件是否夹杂。