[发明专利]一种基于人工智能的缺陷分析诊断系统、方法、装置

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的缺陷分析诊断系统、方法、装置，属于人工智能检测领域；本发明通过工业相机对入料输送带传输到识别诊断输送带上的工业工件进行图像采集，并将采集图像信息传送至控制端，控制端进行图像处理，通过图像边缘特征图像进行形状、边缘轮廓矩特征、边缘轮廓局部特征来进行确认目标工件类型，并对识别结果通过对完成类型匹配的目标工件图像进行与目标类型特征图像进行核对确认，进而保证识别的准确性，同时通过缺陷识别单元对目标工件进行缺陷检测和输出检测结果；从而本发明能够不受待检测物的限制，任何工件通过判断其类型并进行确认，从而不同类型的工件都可以进行缺陷分析诊断。

技术领域

本发明公开了一种基于人工智能的缺陷分析诊断系统、方法、装置，属于人工智能检测领域。

背景技术

在生产过程中,由于工件受到生产材质和加工设备等多方面因素影响,致使其表面出现不同程度不同类型的缺陷,影响工件的质量安全和使用性能。传统的人工检测方法己无法赶上生产线的速度,并且受个人主观因素和精神状态影响,不能确保检测质量。近年来,工件缺陷检测系统逐渐广泛地被制造商投入使用,促进工业自动化、智能化的发展,但是设计一个鲁棒性好的缺陷检测系统仍然是一个挑战性的问题,因此对工件缺陷检测的研究具有理论和应用的双重意义。

现有技术中，由于生成中工件种类大小、种类不同，在进行质检时，都是采用多条缺陷分析诊断流程线，根据不同类型的工件进行分开缺陷分析诊断，从而无法实现多类型同时检测；同时在进行工件类型识别时，无法确保每个检测工件都属于此类型工件，从而造成工件检测识别错误。

发明内容

发明目的：提供本发明公开了一种基于人工智能的缺陷分析诊断系统、方法、装置，以解决上述问题。

技术方案：一种基于人工智能的缺陷分析诊断方法，包括：

获取目标工件的图像信息，并将目标工件的图像信息传送至控制端；

通过图像处理单元进行图像处理；

通过工件识别单元进行工件类型识别；

确认目标工件类型并核对；

通过缺陷识别单元进行工件缺陷检测和输出检测结果。

优选的，通过控制端进行接收目标工件的图像信息，并通过图像处理单元进行图像处理是进行通过对采集图像的灰度处理、滤波以及特征提取进行得到目标工件特征纹理图像。

优选的，图像处理的具体方法包括：

获取当前目标工件图像；

进行目标工件图像灰度转换处理；

进行目标工件图像滤波处理；

进行目标工件二值化处理；

建立目标工件特征纹理图像。

优选的，通过工件识别单元进行工件类型识别是对获取的目标工件特征纹理图像进行图像增强，从而突出工件边缘特征，进而对增强后的工件边缘图像进行形状识别，并进行类型匹配从而完成识别确认。

优选的，对增强后的工件边缘图像进行形状识别，并进行类型匹配从而完成识别确认是通过对增强后的目标工件特征纹理图像进行形状、边缘轮廓矩特征、边缘轮廓局部特征进行目标识别，并进行类型匹配从而完成识别确认。

优选的，进行目标工件图像灰度转换处理时对目标工件图像进行灰度转换；将彩色的三通道图像转化为单通道的灰度级图像；

其次进行检测目标工件图像是否存在噪声，并根据噪声进行采用高斯滤波的方法对灰度化后的图像进行平滑处理来去除可能存在的噪点，然后显示高斯滤波处理过的目标工件图像；