[发明专利]一种刹车片表面缺陷的自动检测方法及装置

权利要求书

1.一种刹车片表面缺陷的自动检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对预处理后的刹车片图像进行感兴趣区域的提取，得到提取图像，所述感兴趣区域为刹车片摩擦材料部分，所述提取图像中刹车片的钢背及背景的灰度值均被置为0；

获取提取图像中摩擦材料部分的最小外接矩形的中心点，宽度，高度及旋转角度，并根据最小外接矩形对提取图像进行裁剪；

将裁剪后的图像分割为若干小窗口，为每个小窗口构建灰度共生矩阵并计算特征参数值；

对所有小窗口的特征参数值进行PCA降维处理；

对降维处理后的特征参数值进行聚类分析，根据聚类分析结果判断刹车片是否存在缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对降维处理后的特征参数值进行聚类分析，根据聚类分析结果判断刹车片是否存在缺陷，包括：

对降维处理后的特征参数值进行聚类分析，统计离散的噪声点分布情况；

若噪声点中有相邻的点即判为刹车片存在缺陷；若没有出现相邻的点，则判为刹车片不存在缺陷；其中相邻的点包括四种情况：水平方向相邻、垂直方向相邻、45°方向相邻和135°方向相邻。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的刹车片图像进行感兴趣区域的提取，包括：

利用Otsu最大类间差方法进行图像的二值化；然后利用OpenCV的函数getStructuringElement()创建结构元，再利用erode()函数进行迭代腐蚀操作，再使用dilate()函数进行迭代膨胀操作，将图像尺寸恢复到腐蚀操作之前的尺寸；利用函数findContours()，在膨胀后的图像上寻找轮廓，利用函数drawContours()在原图上将轮廓画出，同时用黑色填充，将得到的图像与原图做减法运算，得到摩擦材料部分的图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取提取图像中摩擦材料部分的最小外接矩形的中心点，宽度，高度及旋转角度，包括：

利用OpenCV函数minAreaRect()得到最小外接矩形的中心点，宽度，高度及旋转角度，再利用函数boxPoints()得到最小外接矩形的4个顶点，这4个顶点构成最小外接矩。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将裁剪后的图像分割为若干小窗口，为每个小窗口构建灰度共生矩阵并计算特征参数值，包括：

将裁剪后的图像分割成像素尺寸为12×12的若干小窗口，从左上角第一块窗口编号为1开始，按向右的方向，依次为每一块窗口进行编号；

为每一个小窗口构建灰度共生矩阵并计算特征参数，其中构建灰度共生矩阵的构造因子的选择为：步长为1，方向为水平方向，灰度级为16；

特征参数的选择为：角二阶矩，熵，逆差矩，差方差，和熵，差熵；

计算每一个小窗口的特征参数值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所有小窗口的特征参数值进行PCA降维处理，包括：

去掉数据为零的点，同时要保持每行数据的编号不变，再进行PCA降维，将六维数据降维成二维数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对预处理后的刹车片图像进行感兴趣区域的提取之前，还包括：

利用双边滤波算法对采集到的刹车片的初始图像进行平滑滤波处理，去除噪声，同时平滑掉一定的纹理信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用Otsu最大类间差方法进行图像的二值化，包括：

先计算图像的灰度直方图，然后对其进行归一化，计算零阶累积矩和一阶累积矩，再计算类间方差，找到使类间方差最大的值，即为选取的阈值，大于阈值的部分灰度值置为255，小于阈值的灰度值置为0。

9.一种刹车片表面缺陷的自动检测装置，其特征在于，所述刹车片表面缺陷的自动检测装置采用权利要求1-8任一所述的方法进行刹车片表面缺陷的自动检测，所述装置包括刹车片图像采集装置和检测装置，其中刹车片图像采集装置包括工业相机，镜头，光源和支架。

10.权利要求1-8任一所述的刹车片表面缺陷的自动检测方法和/或权利要求9所述的刹车片表面缺陷的自动检测装置在刹车片生产中的应用。