[发明专利]基于机器视觉的钢球表面缺陷智能环形循检的新型算法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的钢球表面缺陷智能环形循检的新方法，相比传统的人工检测、机械检测及射线检测具有更高的检测精度及可靠性。智能环形循检算法是以所拍摄图像中钢球的圆心为中心，在五十毫秒内循环向外间隔若干像素点依次画圆检测，统计并计算各个像素点的灰度值，取灰度值的最大值与最小值之差与阀值相比较，从而判断钢球的质量好坏。利用opencv将计算机的高效性及可重复性与数字图像处理技术相结合，融合智能环形循检算法进行视觉检测，对视觉图像中所呈现的六个钢球进行依次处理，经试验验证，可极大提高检测效率及精度，在工业生产中具有广泛的应用前景。

主权项

一种基于机器视觉的钢球表面缺陷智能环形循检的新型算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：在VS2010软件中创建灰度图像的直方图，根据直方图创建直方图图像，并对图像进行直方图均衡化处理；步骤二：利用改进的中值滤波消除噪声；步骤三：对图像进行二值化处理，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255；步骤四：调用计算机视觉库，对钢球的圆形边缘进行检测；步骤五，找到钢球的圆心，计算钢球圆心距离钢球边缘的像素点个数；步骤六：通过CCD1图像传感器第一次采集得到钢球图像，利用智能环形循检算法进行检测；步骤七：通过CCD2图像传感器再次采集得到的图像做步骤6相同处理，若步骤6中被记为不合格钢球在第二次检测中仍被标为不合格钢球，则将此钢球标记为最终不合格钢球；步骤八：对于最终不合格的钢球用电机驱动相关执行机构对其进行另操作，与无质量问题的钢球分开处理，从而达到了对钢球进行质检并分类的目的。