[发明专利]一种基于相似度匹配的汽车零配件缺陷识别方法

摘要

本发明涉及一种基于相似度匹配的汽车零配件缺陷识别方法，具有检测汽车零配件上漏焊点、漏小零件、漏螺母、漏冲孔的功能，检测对象为焊点、小零件、螺母、冲孔。实现步骤为：首先，采集汽车零配件图像，判断是否需要创建模板库；其次，对采集到的图像截取检测区域，针对此区域做图像预处理；再次，遍历检测对象模板库中模板图像与预处理后的图像进行扫描比对相似度，将比对结果保存在线索图中，则线索图中包含检测对象的所有信息；最终，对线索图做轮廓检测处理，利用轮廓周长、圆度和面积信息筛选出检测对象，获得轮廓数量和位置信息，从而检测被采集图像的汽车零配件上是否存在漏焊点、漏小零件、漏螺母或漏冲孔的缺陷。

主权项

一种基于相似度匹配的汽车零配件缺陷识别方法，其特征在于：能够实现检测汽车零配件上漏焊点、漏小零件、漏螺母或漏冲孔的缺陷，检测对象为焊点、小零件、螺母、冲孔，实现步骤如下：步骤1、采集汽车零配件图像，判断是否需要创建模板库，若是则进行步骤2，若已经有模板库则转到步骤3；步骤2、创建检测对象模板库，截取检测对象图像，并对检测对象图像进行图像预处理，将预处理后的检测对象图像封装为检测对象的模板库；步骤3、截取汽车零配件图像中需要检测的区域，标记为R图像，设置标准汽车零配件的检测对象数量；步骤4、针对步骤3中R图像做图像预处理，记作R'图像，并新建与R图像大小一致的线索图，线索图每个像素点的灰度值均置为0；步骤5、循环遍历检测对象模板库，分别与步骤4中经过图像预处理后的R'图像进行相似度匹配，获取与模板图像匹配相似度高的区域图像的位置信息，并在线索图上与R'图像中相似度高的区域的相应位置存为255，相反，匹配所得相似度低的点，不做任何标记；步骤6、经过步骤5，线索图中包括不规则斑点的图像，找到斑点轮廓的最小包围圆，并获得最小包围圆的半径和圆心，筛去半径过大、过小以及圆心相距较近的轮廓，则汽车零配件的检测对象的位置出现相应的轮廓；步骤7、保存留下的轮廓的圆心点位置，查询留下的轮廓数量，则保存下来的圆心位置被认为汽车零配件检测对象位置，轮廓数量为汽车零配件检测对象数量；步骤8、将步骤7的汽车零配件检测对象数量与步骤3的标准汽车零配件的检测对象数量相比较，当检测的汽车零配件检测对象数量大于等于标准汽车零配件的检测对象数量，则判断为合格品，当检测的汽车零配件检测对象数量小于标准汽车零配件的检测对象数量，则判断为不合格品，即漏焊点、漏小零件、漏螺母或漏冲孔。