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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109886932A(43)申请公布日2019.06.14(21)申请号201910070978.8(22)申请日2019.01.25(71)申请人中国计量大学地址310018浙江省杭州市下沙高教园区学源街258号(72)发明人陈爱军齐淑雯刘磊赵彦龙(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06K9/62(2006.01)G06K9/32(2006.01)G01N21/88(2006.01)权利要求书4页说明书6页附图3页(54)发明名称基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法,具体实施内容为:本发明方法采用事先确定感兴趣区域图像的方法,在感兴趣图像中提取缺陷区域图像,从几何特征、灰度特征、纹理特征三个方面选取6个突出的特征参数:像素总数、灰度均值、灰度方差、熵值、惯性矩、逆差矩,构成特征向量;构造SVM的一对一多分类器,利用训练样本的特征向量通过粒子群算法对SVM模型中的惩罚因子C和核参数g进行优化,获取最佳预测模型,最后将待测齿圈展开图像样本的特征向量输入到SVM模型中,进行缺陷检测。该方法可用于机器替代人类对轮速传感器齿圈进行检测,解决了人工检测费时费力、误差大等问题。CN109886932ACN109886932A权利要求书1/4页1.基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:步骤1:获取轮速传感器齿圈的表面展开图像Src;步骤2:获取图像Src的感兴趣区域Roi;步骤3:对感兴趣区域图像Roi采用迭代法进行二值化处理,得到二值图像Sub;步骤4:对二值图像Sub进行滤波去噪得到结果图像Imp,然后进行取反得到图像Imn;步骤5:在取反图像Imn中先消除竖条,再去除毛刺,接着消去横条,最后进行缺陷区域提取得到缺陷区域图像Inn;如果存在缺陷区域,按照以下步骤继续判断缺陷的种类;如果没有检测到缺陷区域,则表明该齿圈没有缺陷;步骤6:提取缺陷区域图像的6个特征参数,即像素总数、灰度均值、灰度方差、熵值、惯性矩和逆差矩,构建特征向量;步骤7:构造SVM的一对一多分类器,将n维的矢量空间中的样本数据映射到高维的特征空间中,在高维的特征空间中实现线性分类,搭建SVM模型;步骤8:选取已知缺陷的轮速传感器齿圈表面图像训练样本,利用训练样本的特征向量通过粒子群算法(PSO)对SVM模型中关键参数(惩罚因子C和核参数g)进行优化,将获得的最佳参数组合(C,g)运用到SVM检测模型中;步骤9:将待测轮速传感器齿圈表面图像样本的特征向量输入到SVM模型中,进行表面缺陷识别;至此,实现了轮速传感器齿圈表面缺陷的检测,即成。2.根据权利要求1所述的基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤1中,具体按照以下过程实施:利用两个线阵光源斜向照射到待测的轮速传感器齿圈中心,采用旋转电缸带动齿圈匀速旋转的方法,由线阵CCD相机从侧面采集齿圈环形表面数据至上位机,得到齿圈表面展开原图像Src。3.根据权利要求1所述的基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤3中,具体按照以下过程实施:假设感兴趣区域图像Roi的像素为f(x,y),设定一个初始阈值Th,像素灰度值大于此阈值的像素归属像素集合A,像素灰度值小于等于此阈值的像素归属像素集合B,分别计算A、B集合的像素均值和,如式(1)和式(2)所示:(1)(2)其中,和分别表示集合A和集合B中的像素个数;更新阈值,然后判断当前计算阈值与上次计算阈值的差值是否满足约束条件,即两次阈值差值小于一个约束值T;若小于T,则当前阈值Th即为所求最佳阈2CN109886932A权利要求书2/4页值;否则,重新计算A,B集合的像素均值,直到满足给定的约束条件为止;将计算得到的阈值作为二值化处理分割的阈值,得到二值图像Sub。4.根据权利要求1所述的基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤4中,具体按照以下过程实施:对二值图像Sub进行5×5窗口中值滤波去除噪声,得到滤波后的图像Imp,然后对图像Imp直接取反得到图像Imn。5.根据权利要求1所述的基于SVM的轮速传感器齿圈表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤5中,具体按照以下过程实施:将图像Imn进行像素统计,把列方向上的像素点进行水平投影,对竖条的位置进行选取,选择利用归一化的方法设置阈值消除竖条,并设阈值为a;然后采用归一化方法对阈值进行选取消除毛刺,阈值设为b,得到图像Ima;在对采集到的所有合格图像中横条存在的位置进行统计,横条在竖直方向上投影的位置近似固定,采用这个经验数值来对图像进行