[发明专利]汽车密封条轮廓缺陷的视觉检测方法

权利要求书

1.一种汽车密封条轮廓缺陷的视觉检测方法，其特征在于：

a）载入CCD相机拍摄后的待检测密封条的数字图像；

b）对载入的图像进行阈值分割，得到二值图像；

c）对二值图像进行滤波去除噪声；

d）对去噪后的图像进行边缘检测；

e）边缘提取，得到每个边缘像素点的坐标；

f）计算目标区域的凸包；

g）计算密封条截面的最小包围面积矩形，得到矩形的长轴和短轴的长度、矩形的中心坐标以及长轴相对与x轴正方向的角度；根据相关密封条的公差分别设置长轴短轴的长度阈值；只有同时满足长轴和短轴长度条件的才需要执行步骤h)，不满足的就直接判断为缺陷；

h）将测试图像的最小包围面积矩形的各项数值检测后，与阈值进行比较，若合格，进行仿设变换；

i）计算待测图像的轮廓点到最小面积包围矩形中心的线段相对于X轴正方向的角度，然后统计每个角度的数量，制造角度直方图；

j）根据角度直方图得到的位移和角度差值为参数进行仿设变换；

k)

遍历两幅标准公差带图像与测试图像；通过检测配准后的测试图像的目标边缘是否落在标准公差带图像的公差带内来判断测试密封条截面是否存在缺陷；对于超出公差带的缺陷用圆圈标识出来；检测结束。

2.根据权利要求1所述的汽车密封条轮廓缺陷的视觉检测方法，其特征在于：在步骤b）中采用Otsu阈值分割法作为汽车密封条截面轮廓缺陷检测系统的阈值分割算法；设图像像素总数为N，灰度区间为[0,L-1]，对应灰度级i的像素数为n_i(i=0,1,2，···，L-1)，则总像素为：各个灰度出现的概率为：

其中对于p_i，有：把图像中的像素按灰度值用阈值T分成两类C₀和C₁，C₀有灰度值在[0，T]之间的像素组成，C₁由灰度值在[T+1，L-1]之间的像素组成，则C₀和C₁的概率分别为：

P0=Σi=0Tpi]]>

P1=Σi=T+1L|1Pi=1|P0]]>

区域C₀和C₁的平均灰度分别为：

μ0=1P0Σi=0Tipi]]>

μ1=1P0Σi=T+1L|1ipi]]>

其中，μ是整幅图像的平均灰度：

μ=Σi=0L-1ipi=Σi=0Tipi+Σi=T+1L-1ipi=P0μ0+P1μ1]]>

两个区域的总方差为：

σB2=P0(μ0-μ)2+P1(μ1-μ)2=P0P1(μ0-μ1)2]]>

让T在[0，L-1]范围内依次取值，使类间方差取最大值使得T值便是最佳分割阈值。