[发明专利]基于布氏硬度的压痕图像识别方法及系统在审
申请号: | 201310395302.9 | 申请日: | 2013-09-03 |
公开(公告)号: | CN104422629A | 公开(公告)日: | 2015-03-18 |
发明(设计)人: | 刘阁;吴速;杨长江;武剑;曹永超 | 申请(专利权)人: | 北京时代之峰科技有限公司 |
主分类号: | G01N3/42 | 分类号: | G01N3/42;G06K9/00 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 任默闻 |
地址: | 100085 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 硬度 压痕 图像 识别 方法 系统 | ||
技术领域
本发明关于硬度的测量技术,特别是关于布氏硬度的测量技术,具体的讲是基于布氏硬度的压痕图像识别方法及系统。
背景技术
硬度测量广泛应用于工业生产、科学实验和国家建设领域。硬度是材料机械性能和产品质量的重要指标之一,是固体材料抵抗形变、破坏的能力。物质的硬度值的大小不仅取决于材料本身,而且更取决于测量方法和测量条件。常规的硬度测量方法按照施加负荷的情况可分为静负荷试验方法和动负荷试验方法二大类,其中静负荷试验方法是在静负荷作用下使压头压入材料来测定硬度,如布氏、维氏、洛氏、肖氏等硬度试验方法;动负荷试验方法是在动负荷作用下使压头冲击材料来测定硬度,如冲击布氏、冲击肖氏试验。
布氏硬度试验是1900年由瑞典工程师J.A.Brinell发明的。该试验方法是用一定直径的淬火钢球借助一定负荷压入试件表面,通过测量表面压痕的大小来表示布氏硬度值。关于压痕的测量方式可以分为人工和半人工测量两种方式。人工测量采用目测与手动调节位移相结合的方法,借助显微目镜分划板移动试件,确定压痕上下、左右边缘的切线位置,分别读取移动的位移大小作为压痕宽度计算硬度。半人工测量则是明确压痕大致区域后利用图像处理对压痕进行垂直、水平轴向范围内的自动识别和测量。
上述传统的测量方式中造成误差的直接原因是由于人工视觉极易疲劳且受限于感观认识差异。随着工作时间的推移,工作效率渐低,误差也会逐步增大。因此,测量得到的硬度值具有较大的误差,准确性较低。
发明内容
为了解决现有技术中测量得到的硬度值具有较大的误差,准确性较低的技术问题,本发明实施例提供了一种基于布氏硬度的压痕图像识别方法及系统,通过维氏硬度计的光路系统以及相机分别对布氏硬度试块开展自动识别测量,通过粗定位将压痕从不同复杂背景中剥离出来,再进行边缘抑制提取,无效干扰的边缘信息得到抑制,从而将压痕轮廓边界的主干边缘保留下来,实现了对压痕图像的准确识别。
本发明的目的之一是,提供一种基于布氏硬度的压痕图像识别方法,所述的方法包括:通过维氏硬度计在布氏硬度试块上压出压痕;通过相机获取与所述的压痕对应的压痕图像;对所述的压痕图像进行聚类粗定位,得到定位范围;在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取,得到提取的边缘;根据所述的边缘对所述的压痕图像进行轮廓拟合。
本发明的目的之一是,提供一种基于布氏硬度的压痕图像识别系统,所述的系统包括:维式硬度计,用于在布氏硬度试块上压出压痕;相机,用于获取与所述的压痕对应的压痕图像;聚类粗定位装置,用于对所述的压痕图像进行聚类粗定位,得到定位范围;抑制提取装置,用于在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取,得到提取的边缘;轮廓拟合装置,用于根据所述的边缘对所述的压痕图像进行轮廓拟合。
本发明的有益效果在于,提供了一种基于布氏硬度的压痕图像识别方法及系统,通过维氏硬度计的光路系统以及相机分别对布氏硬度试块开展自动识别测量,通过粗定位将压痕从不同复杂背景中剥离出来,再进行边缘抑制提取,无效干扰的边缘信息得到抑制,从而将压痕轮廓边界的主干边缘保留下来,实现了对压痕图像的准确识别,具有比较好的自适应能力和鲁棒性,解决了现有技术中测量得到的硬度值具有较大的误差,准确性较低的技术问题。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附图式,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于布氏硬度的压痕图像识别方法的流程图;
图2为图1中的步骤S103的具体流程图;
图3为图2中的步骤S201的具体流程图;
图4为图2中的步骤S205的具体流程图;
图5为图1中的步骤S104的具体流程图;
图6为图5中的步骤S502的具体流程图;
图7为本发明实施例提供的一种基于布氏硬度的压痕图像识别系统的结构框图;
图8为图7中的聚类粗定位装置300的结构框图;
图9为图8中的融合模块301的结构框图;
图10为图8中的邻近分析模块305的结构框图;
图11为图7中的抑制提取装置400的结构框图;
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