基于齿心距离曲线分析的微型双联齿轮断齿缺陷检测方法.pdf

(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CN107796826A(43)申请公布日2018.03.13(21)申请号201710892105.6G06T7/136(2017.01)(22)申请日2017.09.27G06T7/41(2017.01)(71)申请人浙江大学地址310058浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人赵昕玥王宏远何再兴张树有(74)专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司33200代理人林超(51)Int.Cl.G01N21/95(2006.01)G01N21/88(2006.01)G06T5/00(2006.01)G06T7/00(2017.01)G06T7/13(2017.01)权利要求书3页说明书6页附图5页(54)发明名称基于齿心距离曲线分析的微型双联齿轮断齿缺陷检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于齿心距离曲线分析的微型双联齿轮断齿缺陷检测方法。采用快速邻域波谷分析方式对齿轮图像进行大小齿轮阈值分割，并通过径向边缘扫描方式对齿廓进行边缘检测，并计算齿轮图像边缘点到齿轮质心距离，得到齿廓各点到质心距离曲线，将齿轮图像的断齿检测转换并量化为经高斯平滑后的齿心距离曲线分析。本发明可检测微型双联注塑齿轮是否存在断齿和破损缺陷，并在有缺陷的情况下标记出缺陷位置，可快速精确检测断齿和破损缺陷。CN107796826ACN107796826A权利要求书1/3页1.一种基于齿心距离曲线分析的微型双联齿轮断齿缺陷检测方法，其特征在于：步骤1)：采集双联齿轮的齿轮端面图像，图像中同时存在大小齿轮；步骤2)：将图像进行灰度处理，再采用快速邻域波谷分析方式得到双联齿轮的大、小齿轮的二值图像，两个二值图像中均分为目标图像区域和背景图像区域，通过质心法得到目标图像区域的质心位置；步骤3)：针对步骤2)的大、小齿轮的二值图像分别进行边缘检测处理：基于质心位置采集径向边缘扫描方式标记各齿轮边缘点，得到各齿轮边缘点与质心位置的距离曲线，并对距离曲线进行高斯平滑；步骤4)：对距离曲线进行分析，标记出距离曲线中非周期性出现的极大值位置，作为断齿缺陷位置，最后反解出齿轮图像中的断齿位置。2.根据权利要求1所述的一种基于齿心距离曲线分析的微型双联齿轮断齿缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤2)具体为：2.1)先对图像进行灰度变换；2.2)采用以下公式找到各个波谷灰度值t和波峰灰度值crest：{t,h(t-1)≤h(t)≤h(t+1)}{crest,h(t)≥h(crest-1)∩h(t)≥h(crest+1)}其中，h(t)代表灰度值为t的像素点在图像中出现的频率，h(crest-1)表示灰度值为crest-1的像素点在图像中出现的频率；2.3)在值域[0,255]内，利用以下公式计算出分割大齿轮的第一阈值t0；其中，表示当取最大时t的取值，表示最大类间方差(OTSU)的目标公式；v(t)表示波谷灰度值t在直方图中相对其左右相邻波峰的均值的比值；h(crestL(t))和h(crestR(t))分别为灰度值t在直方图中左、右相邻的波峰灰度值对应的出现频率；代表频率h(t)和图像直方图中灰度值t的大小为9的邻域内所有灰度值的出现频率之和；S1(t)表示波谷灰度值t分割的左半部分频率，S2(t)表示波谷灰度值t分割的右半部分频率；其中，i表示灰度级的编号，h(l)代表灰度值为l的像素点在图像中出现的频率；上述两部分频率的均值由下式求得：2CN107796826A权利要求书2/3页其中，u1表示波谷灰度值t分割的左半部分频率的均值，u2表示波谷灰度值t分割的右半部分频率的均值；2.4)图像中将灰度值大于150的像素作为参考背景，在所有波峰灰度值crest中找到除去参考背景以外的最大值和第二大值L1、L2，然后采用以下公式计算出分割小齿轮的第二阈值t1；2.5)用第一阈值t0对图像进行分割获得大齿轮的二值图像，用第二阈值t1对图像进行分割获得小齿轮的二值图像，并由二值图像的两块区域分别作为目标图像区域和背景图像区域；2.6)针对大、小齿轮的二值图像，均采用以下公式计算出质心位置，令二值图像中目标图像区域为C，设M1，M2，M3，…，Mn为C上的n个点，其中第i个点Mi的坐标为(xi，yi)，则C的质心位置为：其中，Xc、Yc分别表示质心位置的图像横纵坐标，i表示目标图像区域C中点的序号，n表示目标图像区域C中点的总数。3.根据权利要求1所述的一种基于齿心距离曲线分析的微型双联齿轮断齿缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤3)具体为：3.1)从质心位置作出一条径向扫描线，并从质心位置开始向外遍历径向扫描线上的每个像素点Pi，检测像素点Pi处的灰度：若当前像素点Pi处的灰度为0，则判断下一像素点Pi+1处的灰