[发明专利]一种基于结构特征的轮毂类型自动识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及属于机器视觉领域中的图像分割、特征提取和模式识别技术，特别涉及一种基于结构特征的轮毂类型自动识别方法。

背景技术

机器视觉通过光学成像和传感器技术获取外界图像，对图像信息进行分析和处理，用机器代替人眼和大脑实现对客观世界物体的描述和认识。机器视觉技术是一门综合性很强的高新技术，涉及到图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等领域，具有速度快、稳定性强、功能多等特点，广泛应用于现代工业的自动化生产中。

轮毂也叫轮圈，是汽车、火车等机动车辆的重要行驶和受力部件，目前主要通过铸造的方式生产。轮毂生产时首先是原材料的熔化和精炼，然后在设计好的模具中通过低压铸造得到毛坯产品，经X射线无损检测设备检测质量合格后再进行热处理、高精度机械加工和气密性检验，最后是涂装工序。在轮毂的自动化生产流水线上，多品种轮毂要混流生产，首先要解决的问题就是轮毂类型的识别，因为前期毛坯轮毂的X射线无损检测、中期半成品轮毂的机械加工和最后的涂装处理，不同型号的轮毂需要不同的操作过程。过去解决这个问题一直依靠人工，用笔在轮毂上写好型号，到自动化生产线上再由工作人员根据所写的型号选择对应的加工路线，效率低下且成本高昂，远不能满足现代化生产的需求。可见，基于机器视觉的轮毂型号自动识别技术对轮毂的自动化生产具有重要意义。

国内关于轮毂自动识别技术的研究近几年才展开。申请公开日为2007年11月28日公开号为CN 101079107的发明专利《轮毂型号自动识别方法》公开了一种用于无损探伤检测设备自动检测的轮毂型号识别技术方案，仅描述了轮毂识别的大致思路，没有涉及具体的识别步骤和方法，同业入也有对轮毂型号的自动识别进行了研究，提出了轮毂识别的构成系统，给出了识别用到的图像处理算法和识别结果，没有考虑轮毂在实际流水线上的生产过程，采用的识别参数不稳定，用到的识别方法计算量大、运算复杂、鲁棒性差，不具备实时性和通用性。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于结构特征的轮毂类型自动识别方法，该方法算法计算量小、鲁棒性强、执行速度快，而且能够对同一种型号的轮毂从初始的毛坯产品到中间的半成品、最后的成品都能准确识别，广泛应用于轮毂自动化生产线上的各个环节，满足系统实时性的要求的同进有助于实现轮毂生产和管理的智能化。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于结构特征的轮毂类型自动识别方法，实现步骤是：

(1)、轮毂对应的结构特征参数的数据库建立；

步骤1、将轮毂的直径、轮辐的条数、螺栓孔的个数、螺栓孔所在区域的外观形状和中心孔的面积这些特征参数存入数据库作为该类型轮毂的识别依据；

(2)、识别生产线上的轮毂，得到该轮毂的型号或数据库中不存在此种轮型的结论：

步骤2、采集待识别轮毂的可见光图像，分离轮毂的外观图像；

步骤3、找到分离出轮毂的外接圆及其圆心，得到轮毂的直经尺寸数据，与数据库中所存的全部轮毂直经尺寸数据相比较，若有相同的轮型则继续识别，若没有则结束识别过程，得出数据库中不存在此种轮型的结论；

步骤4、以轮毂外接圆的圆心为圆心，轮毂尺寸的一半为直径画小圆，将轮毂区域分为内圆和圆环两部分，在外接圆和小圆之间的圆环区域上计算轮辐的条数，在步骤3中限定的数据库范围内寻找轮辐条数与当前轮辐条数相同的轮型，若有则继续识别，没有则结束识别过程，得出数据库中不存在此种轮型的结论；

步骤5、分割小圆内的轮毂图像，得到轮毂螺栓孔的个数，在步骤4中限定的数据库范围内寻找螺栓孔个数与此相同的轮型，若有则继续识别，没有则结束识别过程，得出数据库中不存在此种轮型的结论；

步骤6、分割小圆内的轮毂图像，得到轮毂螺栓孔所在区域的外观形状数据，在步骤5中限定的数据库范围内寻找螺栓孔外观形状与此相同的轮型，若有则继续识别，没有则结束识别过程，得出数据库中不存在此种轮型的结论；

步骤7、分割小圆内的轮毂图像，得到轮毂中心孔区域的面积，在步骤6中限定的数据库范围内寻找中心孔区域面积与此相同的轮型，若有则得出该轮毂的最终型号，若没有则得出数据库中不存在此种轮型的结论，结束识别过程。

进一步，所述的轮毂对应的结构特征参数的数据库建立通过学习待识别的轮毂，得到对应的结构特征参数并存入数据库：

步骤1、采集轮毂的可见光图像，从中准确分离出轮毂的外观图像；

步骤2、对分离出的轮毂图像进行处理，找出轮毂的外接圆及其圆心，得到轮毂的直径尺寸数据；