[发明专利]基于机器视觉的挡圈质量检测方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的挡圈质量检测方法，所述方法包括：S1，采集挡圈图像并转为二值化图像；S2，对挡圈二值化图像进行边缘检测；S3，沿着边缘出发，计算边缘点的曲率。本发明方案通过一系列的图像获取、图像处理和识别的操作过程，实现了对挡圈的自动检测和识别，其过程无需人工参与，同时通过曲线拟合，寻找出挡圈图像的边缘曲线，根据边缘曲线计算出挡圈边缘所有点的曲率，实现全方位的挡圈曲率检测，保证了挡圈在所有方向上的曲率均满足质量检测要求。

技术领域

本发明属于机器视觉识别领域，涉及一种基于机器视觉的挡圈质量检测方法。

背景技术

挡圈分为孔用挡圈和轴用挡圈，限位作用，可以防止其他零件轴向窜动，是一种开口为圆环的机械零件。由于挡圈是由一种螺旋状结构剪切压制而成，使得挡圈虽然厚度误差较小，但其表面存在一定曲率，导致不同方向的外径不一，当直径超出一定误差时，该产品为不合格产品，因此需要对挡圈的曲率进行检测，保证挡圈在使用中与零件轴的贴合度。

常用的挡圈质量检测方法为人工测量方法，采用精密量尺对挡圈进行多方位的测量，然而人工测量存在误差，且无法保证各个方向上的直径均得到测量。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于机器视觉的挡圈质量检测方法，通过一系列的图像获取、图像处理和识别的操作过程，实现了对挡圈的自动检测和识别，有效地弥补了人工测量检测精度低的缺点，实现全方位的挡圈曲率检测，保证挡圈质量。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：一种基于机器视觉的挡圈质量检测方法，该方法包括：

S1，采集挡圈图像并转为二值化图像；

S2，对挡圈二值化图像进行边缘检测；

S3，沿着边缘出发，计算边缘点的曲率。

本发明与现有技术相比具有以下的有益效果：

本发明方案通过一系列的图像获取、图像处理和识别的操作过程，实现了对挡圈的自动检测和识别，其过程无需人工参与，同时通过曲线拟合，寻找出挡圈图像的边缘曲线，根据边缘曲线计算出挡圈边缘所有点的曲率，实现全方位的挡圈曲率检测，保证了挡圈在所有方向上的曲率均满足质量检测要求。

附图说明

图1是本发明实施例的基于机器视觉的挡圈质量检测方法的流程图。

图2是本发明实施例的曲率计算八邻域搜索示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

参照图1，本发明的一种基于机器视觉的挡圈质量检测方法，该方法包括：

S1，采集挡圈图像并转为二值化图像；

S2，对挡圈二值化图像进行边缘检测；

S3，沿着边缘出发，计算边缘点的曲率。

对各个步骤具体描述如下：

S1：采集挡圈图像并转为二值化图像。过程包括：S11图像采集、S12图像灰度化、S13图像二值化。

S11：图像采集由工业相机、光源组成，用于采集待检目标图像。

为了达到比较好的检测效果，选用大恒工业相机，型号为DH-HV3151UC，由于所选CMOS相机为USB接口，可以直接与计算机相连接，无需购买图像采集卡，减少了成本；光源选用双LED灯照明，LED灯的能耗非常小，安全稳定，同时满足了本系统的照明要求。