【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及信息，尤其涉及一種工業(yè)零件缺陷檢測方法。
技術(shù)介紹
1、在工業(yè)零件毛刺缺陷檢測領(lǐng)域，存在一個亟待解決的技術(shù)難題。當前，毛刺缺陷圖像具有高度復雜性和多樣性，這給準確識別帶來了巨大挑戰(zhàn)。為提高檢測的準確性和可靠性，研究人員提出了一種基于驗證碼識別的新方法。然而，如何將復雜多變的毛刺缺陷圖像有效轉(zhuǎn)化為驗證碼形式，同時又能保留關(guān)鍵特征信息，成為了一個棘手的問題。這些缺陷的大小、形狀和分布都存在顯著差異。在這種情況下，如何能夠?qū)⑦@些復雜的圖像特征提取出來，并轉(zhuǎn)化為簡潔明了的驗證碼形式，是一個巨大的挑戰(zhàn)。同時，在轉(zhuǎn)化過程中還需要確保不丟失關(guān)鍵的缺陷信息。這就要求算法在簡化圖像的同時，還能保留足夠的細節(jié)信息，以支持后續(xù)的精確識別和分類。另一個難點在于如何保證轉(zhuǎn)化后的驗證碼具有足夠的辨識度和抗干擾能力。需要在驗證碼生成過程中，如何增強關(guān)鍵特征的突出度，同時抑制無關(guān)信息的干擾?？傊?，如何在保留關(guān)鍵特征的前提下，將復雜多變的毛刺缺陷圖像高效轉(zhuǎn)化為簡潔明了的驗證碼形式，同時確保轉(zhuǎn)化后的驗證碼具有良好的辨識度和抗干擾能力，是該技術(shù)面臨的核心挑戰(zhàn)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供了一種工業(yè)零件缺陷檢測方法，主要包括：
2、獲取輸入的工業(yè)零件毛刺缺陷圖像，提取圖像中毛刺的形狀、大小、分布位置特征，得到毛刺特征圖，根據(jù)毛刺特征圖中的邊緣粗糙度和顏色差異，分割出毛刺缺陷區(qū)域，生成二值化毛刺缺陷掩模；
3、對二值化毛刺缺陷掩模進行形態(tài)學操作，通過膨脹和腐蝕消除孤立的噪點，并連
4、對每個獨立的毛刺缺陷區(qū)域，計算其幾何特征，構(gòu)建毛刺缺陷特征向量，提取毛刺缺陷特征向量的語義特征，得到毛刺缺陷的特征表示，基于毛刺缺陷的特征相似度對不同類型的毛刺缺陷進行分組，選取各組毛刺缺陷中特征最具代表性樣本的形狀、大小特征作為該組毛刺缺陷的代表特征；
5、建立各組毛刺缺陷代表與驗證碼字符的映射關(guān)系，包括根據(jù)毛刺的形狀、大小屬性，將其映射為字符的形狀、大小特征，將原始毛刺缺陷圖像劃分為若干網(wǎng)格，根據(jù)網(wǎng)格位置和驗證碼字符映射結(jié)果，生成初步的驗證碼字符矩陣；
6、對初步的驗證碼字符矩陣進行圖像增強處理，調(diào)整字符的顏色對比度以突出字符筆畫粗細，生成驗證碼圖像；
7、對生成的驗證碼圖像進行壓縮和格式轉(zhuǎn)換，得到最終的工業(yè)零件毛刺缺陷驗證碼，用于工件零件的缺陷檢測。
8、本專利技術(shù)實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：
9、本專利技術(shù)公開了一種工業(yè)零件缺陷檢測方法。該方法通過提取毛刺的形狀、大小、分布位置等特征，分割出毛刺缺陷區(qū)域并生成二值化掩模。經(jīng)過形態(tài)學處理和分割后，提取獨立毛刺缺陷區(qū)域的幾何特征和語義特征，構(gòu)建特征向量?；谔卣飨嗨贫葘γ倘毕葸M行分組，選取代表性樣本建立與驗證碼字符的映射關(guān)系。將原始圖像劃分為網(wǎng)格，根據(jù)映射結(jié)果生成初步字符矩陣，經(jīng)圖像增強處理后得到最終驗證碼。本專利技術(shù)實現(xiàn)了將工業(yè)零件毛刺缺陷特征轉(zhuǎn)化為驗證碼，既可用于缺陷檢測，又提高了驗證碼的安全性，具有重要的實用價值。
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1.一種工業(yè)零件缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述獲取輸入的工業(yè)零件毛刺缺陷圖像，提取圖像中毛刺的形狀、大小、分布位置特征，得到毛刺特征圖，根據(jù)毛刺特征圖中的邊緣粗糙度和顏色差異，分割出毛刺缺陷區(qū)域，生成二值化毛刺缺陷掩模，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對二值化毛刺缺陷掩模進行形態(tài)學操作，通過膨脹和腐蝕消除孤立的噪點，并連接相鄰的毛刺區(qū)域，對處理后的毛刺掩模進行分割，根據(jù)毛刺的三維輪廓和表面紋理特征，提取出獨立的毛刺缺陷區(qū)域，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對每個獨立的毛刺缺陷區(qū)域，計算其幾何特征，構(gòu)建毛刺缺陷特征向量，提取毛刺缺陷特征向量的語義特征，得到毛刺缺陷的特征表示，基于毛刺缺陷的特征相似度對不同類型的毛刺缺陷進行分組，選取各組毛刺缺陷中特征最具代表性樣本的形狀、大小特征作為該組毛刺缺陷的代表特征，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述建立各組毛刺缺陷代表與驗證碼字符的映射關(guān)系，包括根據(jù)毛刺的形狀、大小屬性，將其映射為字符的形狀、大小
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述根據(jù)網(wǎng)格內(nèi)毛刺缺陷的代表特征，在驗證碼字符集中找到對應的字符，將網(wǎng)格對應的字符按照網(wǎng)格位置排列，生成字符矩陣，分析字符矩陣的邊緣輪廓，識別并補全缺失的部分，得到補全后的字符矩陣，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述分析補全后的字符矩陣中字符間的間距和大小關(guān)系，對超過重疊度要求的重疊字符進行分割，得到優(yōu)化后的字符；將每個字符的特征圖像按照矩陣位置進行拼接，得到初步的驗證碼字符矩陣，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對初步的驗證碼字符矩陣進行圖像增強處理，調(diào)整字符的顏色對比度以突出字符筆畫粗細，生成驗證碼圖像，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對生成的驗證碼圖像進行壓縮和格式轉(zhuǎn)換，得到最終的工業(yè)零件毛刺缺陷驗證碼，用于工件零件的缺陷檢測，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種工業(yè)零件缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述獲取輸入的工業(yè)零件毛刺缺陷圖像，提取圖像中毛刺的形狀、大小、分布位置特征，得到毛刺特征圖，根據(jù)毛刺特征圖中的邊緣粗糙度和顏色差異，分割出毛刺缺陷區(qū)域，生成二值化毛刺缺陷掩模，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對二值化毛刺缺陷掩模進行形態(tài)學操作，通過膨脹和腐蝕消除孤立的噪點，并連接相鄰的毛刺區(qū)域，對處理后的毛刺掩模進行分割，根據(jù)毛刺的三維輪廓和表面紋理特征，提取出獨立的毛刺缺陷區(qū)域，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對每個獨立的毛刺缺陷區(qū)域，計算其幾何特征，構(gòu)建毛刺缺陷特征向量，提取毛刺缺陷特征向量的語義特征，得到毛刺缺陷的特征表示，基于毛刺缺陷的特征相似度對不同類型的毛刺缺陷進行分組，選取各組毛刺缺陷中特征最具代表性樣本的形狀、大小特征作為該組毛刺缺陷的代表特征，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述建立各組毛刺缺陷代表與驗證碼字符的映射關(guān)系，包...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：程大龍，周國華，杜軼鋒，曾文君，張俊豪，曾東超，
申請(專利權(quán))人：科大訊飛華南人工智能研究院廣州有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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