一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法.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CN107192716A(43)申请公布日2017.09.22(21)申请号201710282038.6(22)申请日2017.04.26(71)申请人广东工业大学地址510006广东省广州市番禺区广州大学城外环西路100号申请人惠州市广工大物联网协同创新研究院有限公司(72)发明人李海艳黄景维魏登明黄运保张沙清(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人温旭(51)Int.Cl.G01N21/88(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图2页(54)发明名称一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法(57)摘要本发明涉及五金工件领域，公开了一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法，包括：1)预存模板工件图像的信息，在所述模板工件图像中选取两个轮廓；2)用cvFindContours函数求被检测工件图像的各个轮廓的位置信息；3)读取所述被检测工件图像的信息，选取两个与所述模板工件图像中相同的轮廓，找出被选取的两个轮廓对应的中心点，求出被选取的两个轮廓中心点连线的斜率；4)以所述斜率作为所述被检测工件图像的旋转基准，使所述被检测工件图像与所述模板工件图像对齐；5)利用图像差法，对所述被检测工件图像与所述模板工件图像进行匹配，检测出工件是否有缺陷。采用该方案可以快速找到被检测工件上的缺陷，有效提高检测速度。CN107192716ACN107192716A权利要求书1/1页1.一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法，其特征在于，包括：1)预存模板工件图像的信息，根据所述模板工件的特征，在所述模板工件图像中选取两个轮廓；2)用cvFindContours函数求被检测工件图像的各个轮廓的位置信息，对所有轮廓信息进行分类，并将所述被检测工件每个轮廓的位置信息以链表形式保存；3)读取经过处理的所述被检测工件图像的信息，选取两个与所述模板工件图像中相同的轮廓，找出所述被检测工件图像中被选取的两个轮廓对应的中心点，求出所述被检测工件图像中被选取的两个轮廓中心点连线的斜率；4)以所述斜率作为所述被检测工件图像的旋转基准，旋转所述被检测工件图像，通过所述被检测工件图像旋转和位置矫正后使所述被检测工件图像与所述模板工件图像位置对齐；5)利用图像差法，对所述被检测工件图像与所述模板工件图像进行匹配，检测出工件是否有缺陷、缺陷位置及缺陷大小。2.如权利要求1所述的一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法，其特征在于，步骤4具体为：把求出的所述斜率转换成角度，利用双线性插值法将所述被检测工件图像旋转所述角度，并把旋转后的所述被检测工件图像放新图中，与所述模板工件图像旋转后放在新图的位置相一致。3.如权利要求2所述的一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法，其特征在于，步骤5具体为：读入已经进行过位置旋转矫正处理的所述模板工件图像，与处理完的所述被检测工件图像进行差值计算，预设一个阈值和允许误差范围，如果所述被检测工件图像与所述模板工件图像某些部分的图像差值大于阈值的面积，判断该面积是否大于允许误差范围，若大于允许误差范围则认定该处为缺陷，若小于等于允许误差范围则认定不是缺陷。4.如权利要求3所述的一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法，其特征在于，使用cvMinAreaRect2函数求得所述被检测工件图像中两个轮廓中心点位置。5.如权利要求4所述的一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法，其特征在于，在步骤2之前还包括，对所述被检测工件图像的以下处理：1)对所述被检测工件图像进行灰度化；2)使用滤波算法对所述被检测工件图像进行噪声消除；3)对所述被检测工件图像进行二值化处理；4)使用高斯-拉普拉斯算子对所述被检测工件图像进行边缘检测。6.如权利要求1至5中任一所述的一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法，其特征在于，在步骤1之前还包括，对所述模板工件图像的以下处理：通过软件触发控制工业照相机对一个完好的工件表面进行拍照作为模板工件图像，并保存到电脑磁盘里以便后面程序调用，根据所述模板工件的特征，在所述模板工件图像中选取两个易识别的轮廓。2CN107192716A说明书1/5页一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法技术领域[0001]本发明涉及五金工件领域，特别涉及一种基于轮廓特征的工件缺陷快速检测方法。背景技术[0002]在工业生产中，由于传送带在运动过程中，难免会出现被检测工件与模板工件之间位置误差。为了提高检测的准确性，必须对被检测工件进行位置调整，让被检测工件与模板工件位置对齐，然后再利用图像差法进行图像匹配，识别出及格工件和不及格工件。[0003]图像对齐的一种方法是找到工件中两个轮廓中心的连线，以这条连线的斜率为标准，将被检测工件与模板工件进行旋转，让被检测工件