一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法及其系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法，涉及圖像處理領(lǐng)域，包括如下步驟：首先，采集包含目標(biāo)物體表面的圖像，將所述圖像灰度化，并劃分為若干區(qū)域，取各個(gè)所述區(qū)域的灰度平均值作為該區(qū)域像素點(diǎn)灰度值；然后，根據(jù)所述閾值區(qū)間Φi，替換原圖像像素點(diǎn)的灰度為最后，采集圖像灰度變化信息，獲取像素灰度波動(dòng)值，若波動(dòng)值大于設(shè)定閾值，則標(biāo)記所述工件拋光為不合格。此外，本發(fā)明專利技術(shù)還公開一種基于圖像處理的拋光表面檢測系統(tǒng)。本發(fā)明專利技術(shù)無需人工操作，與工業(yè)產(chǎn)線易于集成，節(jié)約人力成本，表面檢測判定速度快，易于實(shí)現(xiàn)工業(yè)化。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及表面檢測領(lǐng)域，特別是涉及一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法及其系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
材料技術(shù)是21世紀(jì)重點(diǎn)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一，現(xiàn)代機(jī)器制造業(yè)及其他許多行業(yè)的發(fā)展對(duì)金屬材料提出了更高的要求。金屬材料科學(xué)技術(shù)的發(fā)展比較迅速。其中汽車行業(yè)表面光潔度要求非常嚴(yán)格，目前對(duì)于拋光工序的表面檢測，多為人工操作，且工序相對(duì)獨(dú)立，人力成本很高。工件表面拋光有利于提高工件加工精度、提高工件表面美感等，是工件生產(chǎn)的重要步驟。然而，即便提高拋光工序的精度，工件表面仍會(huì)存在凹坑和凸起。故而，在拋光精度檢測中，只需工件表面的凹凸不平的程度在工藝管控之內(nèi)即可判定工件合格?，F(xiàn)有圖像處理表面檢測，主要是對(duì)工件表面特征進(jìn)行識(shí)別，其檢測花費(fèi)時(shí)間較長；而在工業(yè)產(chǎn)線上，各個(gè)道工序時(shí)間緊湊，不可能在每件工件上花費(fèi)較長時(shí)間；總之，現(xiàn)有技術(shù)在拋光表面領(lǐng)域并不能及時(shí)評(píng)定拋光表面是否合格。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法及其系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)采用人工操作，工序相對(duì)獨(dú)立，人力成本高的等問題。同時(shí)，本專利技術(shù)還解決現(xiàn)有采用圖像處理獲得表面檢測速度慢的問題，提供一種基于圖像處理的快速檢測工件拋光表面的方法和系統(tǒng)。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法，包括如下步驟：步驟S1、采集包含目標(biāo)物體表面的原始圖像；步驟S2、將所述原始圖像灰度化，并將所述原始圖像劃分為若干區(qū)域；取各個(gè)所述區(qū)域的灰度平均值作為該區(qū)域像素點(diǎn)灰度值；步驟S3、設(shè)定I個(gè)灰度閾值區(qū)間Φi，將經(jīng)步驟S2處理后圖像的各像素點(diǎn)灰度分別替換為各個(gè)灰度閾值區(qū)間Φi對(duì)應(yīng)的灰度設(shè)定值其中，所述I為正整數(shù)，所述i滿足1≤i≤I；步驟S4、采集經(jīng)步驟S3處理后圖像的橫向像素灰度上升個(gè)數(shù)Hup、橫向像素灰度下降個(gè)數(shù)Hdown；采集經(jīng)步驟S3處理后圖像的縱向像素灰度上升個(gè)數(shù)Zup、縱向像素灰度下降個(gè)數(shù)Zdown以及經(jīng)步驟S3處理后圖像像素總個(gè)數(shù)Sum；所述Sum為正整數(shù)；所述Hup、Hdown、Zup、Zdown為自然數(shù)；步驟S5、獲取灰度平均波動(dòng)幅值F，所述所述Grayj為經(jīng)步驟S3處理后圖像的各像素點(diǎn)灰度值；所述為經(jīng)步驟S3處理后圖像的平均灰度值；所述j滿足1≤j≤Sum；步驟S6、獲取像素灰度波動(dòng)值E，若E>ETH，則發(fā)出聲光報(bào)警；所述所述ETH取值范圍為0.01≤ETH≤10；所述ETH為像素灰度波動(dòng)閾值。在該技術(shù)方案中，通過圖像處理對(duì)工件表面進(jìn)行檢測，節(jié)約人力成本，提高工件檢測效率，提高工件檢測速度。同時(shí)，在步驟S2中，對(duì)原圖像進(jìn)行灰度化，劃分區(qū)域，并以各個(gè)區(qū)域的灰度平均值作為該區(qū)域灰度值，一方面減少圖像處理數(shù)據(jù)進(jìn)一步提高檢測速度，另一方面，將多個(gè)像素組成一個(gè)區(qū)域，平均該區(qū)域，可以將微小瑕疵隱藏，不對(duì)微小瑕疵或者在工藝管控之內(nèi)的缺陷進(jìn)行評(píng)判，可以提高檢測的準(zhǔn)確性和速度。在步驟S3中，設(shè)定灰度閾值區(qū)間，將255個(gè)灰階降低至8個(gè)、32個(gè)或者其它個(gè)數(shù)，可以提高圖像處理速度并且消除工件表面可以忽略的小瑕疵。值得一提的是，步驟S2著重考慮的是工件在空間維度或尺寸上的微小瑕疵，當(dāng)凹坑的寬度尺寸并不大，則忽略凹坑；而步驟S3著重考慮的工件在瑕疵程度，當(dāng)凹坑的深度尺寸不滿足工件灰階差異，則忽略該凹坑。此外，在該技術(shù)方案中，提取灰度變化信息，直接進(jìn)行數(shù)值運(yùn)算，獲得像素灰度波動(dòng)，快速獲得工件是否合格的信息，提高工件表面檢測速度和精度。通過獲得像素點(diǎn)相對(duì)于灰度平均值的平均波動(dòng)幅值F，再通過獲得像素灰度波動(dòng)值，該公式的物理意義在于，像素灰度波動(dòng)值E與灰度平均波動(dòng)幅值F成正比，與橫縱波動(dòng)個(gè)數(shù)的幾何平均值成正比，與像素總個(gè)數(shù)Sum成反比?？傊?，采用步驟S4、S5、S6的有益之處在于，快速且精確獲得工件表面檢測結(jié)果。進(jìn)一步而言，所述采集橫向像素灰度上升個(gè)數(shù)Hup的步驟包括：步驟S411：采集第m行中，后一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n)大于前一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n-1)的單行橫向像素上升個(gè)數(shù)Hup_m；步驟S412：對(duì)各行的所述單行橫向像素上升個(gè)數(shù)Hup_m求和，獲取橫向像素灰度上升個(gè)數(shù)Hup；所述所述采集橫向像素灰度下降個(gè)數(shù)Hdown的步驟包括：步驟S421：采集第m行中，后一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n)小于前一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n-1)的單行橫向像素下降個(gè)數(shù)Hdown_m；步驟S422：對(duì)各行的所述單行橫向像素下降個(gè)數(shù)Hdown_m求和，獲取橫向像素灰度下降個(gè)數(shù)Hdown；所述其中，所述1≤m≤M，2≤n≤N；所述M為圖像總行數(shù)，所述N為圖像總列數(shù)。在該技術(shù)方案中，通過獲取像素與周邊像素的上升或下降關(guān)系，統(tǒng)計(jì)灰度上升和下降數(shù)據(jù)，有助于后續(xù)步驟的數(shù)值運(yùn)算，提高檢測精度。進(jìn)一步而言，所述采集縱向像素灰度上升個(gè)數(shù)Zup的步驟包括：步驟S431：采集第n列中，后一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n)大于前一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m-1,n)的單列縱向像素上升個(gè)數(shù)Zup_n；步驟S432：對(duì)各列的所述單列縱向像素上升個(gè)數(shù)Zup_n求和，獲取縱向像素灰度上升個(gè)數(shù)Zup；所述所述采集縱向像素灰度下降個(gè)數(shù)Zdown的步驟包括：步驟S441：采集第n列中，后一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n)小于前一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m-1,n)的單列縱向像素下降個(gè)數(shù)Zdown_n；步驟S442：對(duì)各列的所述單行縱向像素下降個(gè)數(shù)Zdown_n求和，獲取縱向像素灰度下降個(gè)數(shù)Zdown；所述其中，所述2≤m≤M，1≤n≤N；所述M為圖像總行數(shù)，所述N為圖像總列數(shù)。在該技術(shù)方案中，通過獲取像素與周邊像素的上升或下降關(guān)系，統(tǒng)計(jì)灰度上升和下降數(shù)據(jù)，有助于后續(xù)步驟的數(shù)值運(yùn)算，提高檢測精度。進(jìn)一步而言，在所述步驟S1中，所述包含目標(biāo)物體表面的原始圖像為顯微鏡圖像；在所述步驟S6中，根據(jù)顯微鏡的放大倍數(shù)β設(shè)定像素灰度波動(dòng)閾值ETH；所述ETH＝0.01β；所述0.01≤β≤12000。在該技術(shù)方案中，充分考慮到顯微鏡放大倍數(shù)對(duì)工件表面圖像的影響，設(shè)定不同的波動(dòng)閾值ETH，提高表面檢測的精確度。值得一提的是，顯微鏡放大倍數(shù)越大，圖像細(xì)節(jié)顯示約明顯，表現(xiàn)為圖像的灰度平均波動(dòng)幅值和像素灰度波動(dòng)值也越大，故而需要設(shè)定更高的波動(dòng)閾值，來校正工件合格與否的檢測。有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本專利技術(shù)還提供一種基于圖像處理的拋光表面檢測系統(tǒng)，包括：圖像采集模塊，用于采集包含目標(biāo)物體表面的原始圖像；圖像分區(qū)模塊，用于將所述原始圖像灰度化，并將所述原始圖像劃分為若干區(qū)域；取各個(gè)所述區(qū)域的灰度平均值作為該區(qū)域像素點(diǎn)灰度值；灰度變換模塊，用于設(shè)定I個(gè)灰度閾值區(qū)間Φi，將經(jīng)所述圖像分區(qū)模塊處理后圖像的各像素點(diǎn)灰度分別替換為各個(gè)灰度閾值區(qū)間Φi對(duì)應(yīng)的灰度設(shè)定值其中，所述I為正整數(shù)，所述i滿足1≤i≤I；圖像灰度變化采集模塊，用于采集經(jīng)所述灰度變換模塊處理后圖像的橫向像素灰度上升個(gè)數(shù)Hup、橫向像素灰度下降個(gè)數(shù)Hdown；采集經(jīng)所述灰度變換模塊處理后圖像的縱向像素灰度上升個(gè)數(shù)Zup、縱向像素灰度下降個(gè)數(shù)Zdown以及經(jīng)所述灰度變換模塊處理后圖像像素總個(gè)數(shù)Sum；所述Sum為正整數(shù)；所述Hup、Hdown、Zup、Zdown為自然數(shù)；圖像灰度波動(dòng)求解模塊，用于獲取灰度平均波動(dòng)幅本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1、采集包含目標(biāo)物體表面的原始圖像；步驟S2、將所述原始圖像灰度化，并將所述原始圖像劃分為若干區(qū)域；取各個(gè)所述區(qū)域的灰度平均值作為該區(qū)域像素點(diǎn)灰度值；步驟S3、設(shè)定I個(gè)灰度閾值區(qū)間Φi，將經(jīng)步驟S2處理后圖像的各像素點(diǎn)灰度分別替換為各個(gè)灰度閾值區(qū)間Φi對(duì)應(yīng)的灰度設(shè)定值其中，所述I為正整數(shù)，所述i滿足1≤i≤I；步驟S4、采集經(jīng)步驟S3處理后圖像的橫向像素灰度上升個(gè)數(shù)Hup、橫向像素灰度下降個(gè)數(shù)Hdown；采集經(jīng)步驟S3處理后圖像的縱向像素灰度上升個(gè)數(shù)Zup、縱向像素灰度下降個(gè)數(shù)Zdown以及經(jīng)步驟S3處理后圖像像素總個(gè)數(shù)Sum；所述Sum為正整數(shù)；所述Hup、Hdown、Zup、Zdown為自然數(shù)；步驟S5、獲取灰度平均波動(dòng)幅值F，所述所述Grayj為經(jīng)步驟S3處理后圖像的各像素點(diǎn)灰度值；所述為經(jīng)步驟S3處理后圖像的平均灰度值；所述j滿足1≤j≤Sum；步驟S6、獲取像素灰度波動(dòng)值E，若E>ETH，則發(fā)出聲光報(bào)警；所述所述ETH取值范圍為0.01≤ETH≤10；所述ETH為像素灰度波動(dòng)閾值。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1、采集包含目標(biāo)物體表面的原始圖像；步驟S2、將所述原始圖像灰度化，并將所述原始圖像劃分為若干區(qū)域；取各個(gè)所述區(qū)域的灰度平均值作為該區(qū)域像素點(diǎn)灰度值；步驟S3、設(shè)定I個(gè)灰度閾值區(qū)間Φi，將經(jīng)步驟S2處理后圖像的各像素點(diǎn)灰度分別替換為各個(gè)灰度閾值區(qū)間Φi對(duì)應(yīng)的灰度設(shè)定值其中，所述I為正整數(shù)，所述i滿足1≤i≤I；步驟S4、采集經(jīng)步驟S3處理后圖像的橫向像素灰度上升個(gè)數(shù)Hup、橫向像素灰度下降個(gè)數(shù)Hdown；采集經(jīng)步驟S3處理后圖像的縱向像素灰度上升個(gè)數(shù)Zup、縱向像素灰度下降個(gè)數(shù)Zdown以及經(jīng)步驟S3處理后圖像像素總個(gè)數(shù)Sum；所述Sum為正整數(shù)；所述Hup、Hdown、Zup、Zdown為自然數(shù)；步驟S5、獲取灰度平均波動(dòng)幅值F，所述所述Grayj為經(jīng)步驟S3處理后圖像的各像素點(diǎn)灰度值；所述為經(jīng)步驟S3處理后圖像的平均灰度值；所述j滿足1≤j≤Sum；步驟S6、獲取像素灰度波動(dòng)值E，若E>ETH，則發(fā)出聲光報(bào)警；所述所述ETH取值范圍為0.01≤ETH≤10；所述ETH為像素灰度波動(dòng)閾值。2.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法，其特征在于，所述采集橫向像素灰度上升個(gè)數(shù)Hup的步驟包括：步驟S411：采集第m行中，后一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n)大于前一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n-1)的單行橫向像素上升個(gè)數(shù)Hup_m；步驟S412：對(duì)各行的所述單行橫向像素上升個(gè)數(shù)Hup_m求和，獲取橫向像素灰度上升個(gè)數(shù)Hup；所述所述采集橫向像素灰度下降個(gè)數(shù)Hdown的步驟包括：步驟S421：采集第m行中，后一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n)小于前一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n-1)的單行橫向像素下降個(gè)數(shù)Hdown_m；步驟S422：對(duì)各行的所述單行橫向像素下降個(gè)數(shù)Hdown_m求和，獲取橫向像素灰度下降個(gè)數(shù)Hdown；所述其中，所述1≤m≤M，2≤n≤N；所述M為圖像總行數(shù)，所述N為圖像總列數(shù)。3.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法，其特征在于，所述采集縱向像素灰度上升個(gè)數(shù)Zup的步驟包括：步驟S431：采集第n列中，后一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n)大于前一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m-1,n)的單列縱向像素上升個(gè)數(shù)Zup_n；步驟S432：對(duì)各列的所述單列縱向像素上升個(gè)數(shù)Zup_n求和，獲取縱向像素灰度上升個(gè)數(shù)Zup；所述所述采集縱向像素灰度下降個(gè)數(shù)Zdown的步驟包括：步驟S441：采集第n列中，后一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m,n)小于前一個(gè)像素點(diǎn)灰度值Gray(m-1,n)的單列縱向像素下降個(gè)數(shù)Zdown_n；步驟S442：對(duì)各列的所述單行縱向像素下降個(gè)數(shù)Zdown_n求和，獲取縱向像素灰度下降個(gè)數(shù)Zdown；所述其中，所述2≤m≤M，1≤n≤N；所述M為圖像總行數(shù)，所述N為圖像總列數(shù)。4.如權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的拋光表面檢測方法，其特征在于：在所述步驟S1中，所述包含目標(biāo)物體表面的原始圖像為顯微鏡圖像；在所述步驟S6中，根據(jù)顯微鏡的放大倍數(shù)β設(shè)定像素灰度波動(dòng)閾值ETH；所述ETH＝0.01β；所述0.01≤β≤12000。5.一種基于圖像處理的拋光表面檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：圖像采集模塊，用于采集包含目標(biāo)物體表面的原始圖像；圖...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：廖妍，朱中華，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：重慶工商職業(yè)學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：重慶;50