[发明专利]一种铁氧体圆片表面裂痕识别方法

摘要

一种铁氧体圆片表面裂痕识别方法，通过视觉设备获取流水线上铁氧体圆片的实时影像；通过帧间差分法，获取单个铁氧体圆片图像；对图像进行均值滤波预处理、进行自适应阈值二值化，得到二值图像；对图像使用Sobel梯度算子；计算各轮廓面积，得到外轮廓和内轮廓；判断外轮廓是否为圆；提取内轮廓，进而判断圆片是否缺口、断口、裂纹或是正品。本发明利用铁氧体圆片的实时影像，通过计算机视觉处理实现自动检测。本发明可以作为独立的算法模块嵌入到铁氧体圆片自动化生产的实时控制系统中，达到铁氧体快速、自动化识别检测的目的，计算速度快、智能化程度高、识别准确。

主权项

一种铁氧体圆片表面裂痕识别方法，包括如下步骤：步骤一，通过视觉设备获取流水线上铁氧体圆片的实时影像；步骤二，通过帧间差分法，获取单个铁氧体圆片图像，具体过程如下：2.1计算连续两帧图像的差分图像，计算公式为G1＝Pk‑Pk‑1其中Pk‑1为前一时刻的图像，Pk为当前时刻的图像，G1为当前时刻差分图像；2.2对差分图像进行高斯滤波计算，消除噪声，计算公式为其中x为差分图像的像素值，σ为高斯函数的宽度，值取3、5或7；2.3计算滤波后差分图像的纵向一阶导数的积分投影，计算公式为其中Sj(x)为图像在纵向坐标j点下的积分投影值，N为图像的高度，i为横坐标，M为图像的宽度；2.4计算纵向积分投影的拐点，计算公式为H(j)＝Max(Sj(x))其中，H(j)为拐点j位置处的积分投影值，Max(Sj(x))为求取序列Sj(x)的峰值点；2.5设立阈值T，和H(j)相比较，若大于设定的阈值T，则判断有铁氧体圆片到来，并把前一时刻图像作为背景图像存储；若小于设定的阈值，则返回步骤一；步骤三，对图像Pk进行均值滤波预处理，消除噪点，设均值滤波的掩模大小为3*3，计算公式为其中g(x,y)是当前像素点，f(x,y)是以g(x,y)为中心的9个像素点；步骤四，使用大津法进行自适应阈值二值化，得到二值图像；步骤五，对得到的二值图像使用Sobel梯度算子，计算公式为其中A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值，寻找图像轮廓；然后对图像轮廓使用3*3结构元素进行闭运算(先腐蚀再膨胀)；腐蚀：膨胀：其中B(x)代表结构元素，E为工作空间，X，Y为E工作空间中的每一点；步骤六，计算各轮廓面积，得到面积最大的轮廓L1，轮廓序列号n1，面积第二大的轮廓L2，轮廓序列号n2，这两轮廓即铁氧体圆片外圈黑色轮廓的外轮廓和内轮廓；步骤七，提取外轮廓，判断外轮廓是否为圆，具体过程如下：7.1提取序列号为n1的外轮廓L1，得到外轮廓的周长C1和外轮廓的面积S1；7.2矩形框框定轮廓图像，获得拟定圆的半径和圆心坐标(a,b)，计算公式为r＝(rect.width+rect.height)/4.0a＝rect.x+rect.width/2.0，b＝rect.y+rect.height/2.0其中，rect.width为矩形框的长，rect.height为矩形框的宽；(rect.x,rect.y)为矩形左上角的坐标；7.3得到实际轮廓周长与拟定圆的周长误差率perimeterDiffRatio，计算公式为再统计样本中最大周长误差率，设定阈值T1；实际轮廓面积与拟定圆的面积误差率areaDiffRatio，计算公式为再统计样本中的最大面积误差率，设定阈值T2；矩形框为正方形框的误差率sideDiffRatio，计算公式为再统计样本中正方形框的最大误差率，设定阈值T3；再统计样本中三个差异比值的加权平均avgDiffThresh，设定阈值T4；7.4当外轮廓的三个差异比值以及它们的加权平均都小于阈值时，则可判断外轮廓为圆，继续步骤八；否则，外轮廓不为圆，分为“断口”缺陷；步骤八，提取内轮廓，判断内轮廓是否为圆，具体步骤如步骤七所述，当内轮廓的三个差异比值以及它们的加权平均都小于阈值时，则可判断内轮廓为圆，继续步骤九；否则，内轮廓不为圆，分为“缺口”缺陷；步骤九，取出内轮廓，提取内轮廓内区域为感兴趣区域ROI，剔除黑色轮廓，去除了黑色轮廓对下一步“裂纹”检测自适应二值化时的背景干扰；步骤十，对感兴趣区域ROI进行自适应二值化，得到二值图像；再对感兴趣区域ROI进行边缘检测，得到梯度图像；将得到的两幅图像进行“与”操作，得到最终“裂纹”图像；遍历最终图像各像素，当所占黑色像素大于阈值时，则判断为“裂纹”缺陷；否则，判断为“正品”。