[发明专利]一种基于AOI的子弹表观缺陷检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及产品检验领域，特别是涉及一种基于AOI的子弹表观缺陷检测方法。

背景技术

子弹作为近现代最基本的武器，是战争中最重要的物品之一，其消耗量是非常巨大的。所以对于安全生产子弹的环节和保证其质量是衡量一个国家的军工事业水平的一个重要标准之一。然而在子弹生产过程中由于种种原因，都不可避免地造成很多损伤、划痕、油污等等一系列情况，所以如何保证子弹生产的良品率是对保证战士在战场安全的一个重要环节。由于以上原因，对于子弹表观缺陷的检测有着极其重要的意义。

目前，国内对于子弹表观缺陷的检测方式，基本上都是使用人工检测的方法。很明显，由于人自身的一些原因，通过肉眼鉴别子弹表观的缺陷不仅工作效率低下，而且工作强度很大。随着时间的增长，人疲劳的产生，导致人工的检测结果很不稳定，极大的提高了误检率。对于子弹这种高危险的产品来说，高误检率意味着对使用军人生命的威胁。随着科技的发展和对于生产过程的要求，通过一种自动化、高速、高精度检测的检测子弹表观缺陷有很重要的实际意义。

根据子弹的一些性质特点，可以考虑使用无损检测的方式。所谓无损检测，就是指不直接接触，而是采用一些其他的手段，如形状，性质特性等，在既不接触更不破坏物体的基础上，达到测试和检验物体的目的。当前，在生产中经常用到的无损检测技术有渗透、X射线、微磁检测、超声探伤、红外热成像等等，其中一些已经在许多行业投入使用并且已经获得了很好的经济效益。但是对于子弹表观缺陷检测来说，这些方法都或多或少的存在自动化程度低、操作复杂、花费成本过大等问题，导致这些技术无法在子弹检测上顺利使用。

近些年兴起的AOI技术是一种新型测试技术，其发展迅速，这些都给子弹缺陷检测带来了新的契机。AOI(Automatic Optic Inspection)，又称为自动光学检测，是以运动机器视觉作为基础技术，作为改良传统上以人力使用光学仪器进行检测的缺点，提高光学影像检测系统精度和速度而诞生的一门技术。其基本原理就是利用机器模仿人获取、识别图像。

一副图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为优先的离散数值时，称该图像为数字图像。

发明内容

为了解决上述现有技术中的问题，本发明提供一种设计合理、能够自动检测降低人工检测强度、提高检测效率且安全可靠的基于AOI的子弹表观缺陷检测方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于AOI的子弹表观缺陷检测方法，包括如下步骤：

(1)采用CCD线阵相机对子弹表面进行拍摄，获得子弹表面的初始灰度图像；

(2)对初始灰度图像依次进行去噪、增强、分割的预处理，获得二值化的图像；

(3)对二值化图像进行连通域标记处理，获得子弹表面的所有缺陷的像素点集合；

(4)对各缺陷区域分别进行特征提取；

(5)将提取出的各特征值与预设的缺陷标准特征对比，确定各缺陷的类型。

其中，所述步骤(1)中对子弹表面进行拍摄时子弹沿其轴线匀速旋转，并至少对CCD线阵相机旋转一圈。

进一步地，所述步骤(1)中对子弹表面进行拍摄时采用两个条形LED光源对子弹进行照明处理，其中两个条形LED光源在CCD线阵相机两侧对称设置，且条形方向沿子弹轴线方向。

具体地讲，所述步骤(2)中图像预处理的具体方法如下：

(2a)在图像中确定一个以某个像素点为中心的邻域，再比较该邻域内各个像素点的灰度值的大小，并取其中间值作为选中像素点的新灰度值，然后将该邻域范围设为窗口，并依次移动该窗口，对整幅图像进行去噪处理；

(2b)采用线性灰度变换对图像进行增强处理；

(2c)在图像f(x,y)中按区分要求取一个点的灰度值T作为阀值，并将所有像素点的灰度值与阀值T比较，将大于或等于阀值T的像素点的灰度值重新设为1，将小于阀值T的像素点的灰度值重新设为0，获得二值化后的图像

进一步地，所述步骤(2c)中确定灰度值T的具体方法如下：

(2c1)设N为整幅图像中像素总个数，整个图像的灰度值范围从0到L，当整个图像中灰度级为i的像素个数为ni时，则相应的几率为p_i＝n_i/NL,i＝0,1,2,…,L-1且