本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，涉及陶瓷馬達(dá)軸檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：搭建視覺采集環(huán)境，對馬達(dá)軸進(jìn)行圖像采集；將采集到的馬達(dá)軸圖像進(jìn)行二值化處理，使得馬達(dá)軸圖像邊緣信息清晰展示出來；通過選定ROI區(qū)域并進(jìn)行亞像素提取來鎖定輪廓邊緣，通過擬合算法將其擬合成直線，得到產(chǎn)品的尺寸信息；本發(fā)明專利技術(shù)根據(jù)陶瓷馬達(dá)軸尺寸形狀的特點，將OTSU閾值法、Tukey擬合算法以及Huber擬合算法相結(jié)合，能夠快速準(zhǔn)確的測量出陶瓷馬達(dá)軸的尺寸及倒角信息，且根據(jù)陶瓷馬達(dá)軸的缺陷特點，通過高斯濾波、差值運算以及Blob分析圖像檢測算法來鎖定馬達(dá)軸上缺陷所在的位置、大小和形狀信息，從而實現(xiàn)對陶瓷馬達(dá)軸質(zhì)量的精準(zhǔn)高效檢測。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及陶瓷馬達(dá)軸檢測，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法。
技術(shù)介紹
1、由于馬達(dá)軸尺寸較小，基準(zhǔn)為長度2.3mm，寬度1mm，其公差范圍為長度±0.03mm，寬度±0.002mm，且馬達(dá)軸上下均有倒角，其倒角公差為±0.0015mm，尺寸精度要求極高，且部分馬達(dá)軸表面會帶有黃斑、瑕點、裂紋的缺陷，肉眼難以進(jìn)行辨別，缺陷檢測難度也較大。目前對于馬達(dá)軸的尺寸測量及外觀檢測是否合格的檢測，主要是依靠員工手動拿千分尺測量和放到高精度相機(jī)下人工檢測表面缺陷來完成的，這種檢測方式存在著以下不足之處：
2、（1）生產(chǎn)效率慢，難以滿足產(chǎn)量要求。
3、（2）尺寸精度要求高，檢測采用人工操作，容易影響檢測的精度。
4、（3）員工長時間對著屏幕工作，容易疲勞和走神，進(jìn)而會導(dǎo)致漏檢和誤檢。
5、因此，需要一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，以解決上述問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，以解決上述
技術(shù)介紹
中提出的現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，包括以下步驟：
4、s1：搭建視覺采集環(huán)境，對馬達(dá)軸進(jìn)行圖像采集；
5、s2：將采集到的馬達(dá)軸圖像進(jìn)行二值化處理，使得馬達(dá)軸圖像邊緣信息清晰展示出來；
>6、s3：通過選定roi區(qū)域并進(jìn)行亞像素提取來鎖定輪廓邊緣，通過擬合算法將其擬合成直線，得到產(chǎn)品的尺寸信息；7、s4：選取倒角所在的roi區(qū)域，通過huber算法擬合圓來定位倒角弧度信息，得到產(chǎn)品的倒角弧度信息；
8、s5：通過高斯濾波、差值運算以及blob分析圖像檢測算法來鎖定馬達(dá)軸上缺陷所在的位置、大小和形狀信息，實現(xiàn)馬達(dá)軸的缺陷檢測；
9、s6：結(jié)合尺寸測量信息和缺陷檢測結(jié)果判斷產(chǎn)品檢測是否合格。
10、優(yōu)選的，所述s1中，選用兩千萬像素ccd相機(jī)搭配遠(yuǎn)心鏡頭，并輔以側(cè)面面光和底部面光的打光方案進(jìn)行視覺環(huán)境搭建。
11、優(yōu)選的，所述s2中，馬達(dá)軸圖像二值化處理的具體步驟為：
12、采用otsu閾值法對馬達(dá)軸圖像進(jìn)行二值化處理，按照灰度值大小對圖像中每個灰度像素進(jìn)行分類，得到n0,?n1,?n2...ni...n255，其中設(shè)ni為圖像中灰度為i的像素的數(shù)量，則圖像中像素灰度值為i的概率的公式如式1-1所示：
13、?????????????????????(1-1)
14、其中，概率滿足且pi>0，假設(shè)閾值為k時，像素被分配到背景區(qū)域的概率為pm(k)，背景區(qū)域的平均灰度為gm(k)，分配到目標(biāo)區(qū)域的概率為pn(k)，目標(biāo)區(qū)域的平均灰度為gn(k)，整個圖像的灰度值為g，類間方差的表達(dá)式如式1-2所示：
15、???(1-2)
16、其中，為最大類間平方差，t為最佳閾值。
17、優(yōu)選的，所述s3中，采用tukey加權(quán)擬合函數(shù)，如式1-3所示：
18、???????????????????(1-3)
19、上式中，為點到直線的距離，為設(shè)置的閾值，當(dāng)小于等于?時，對這些點賦予權(quán)重，這樣越小，權(quán)重越大；當(dāng)大于時，賦予權(quán)重。
20、優(yōu)選的，所述s4中，huber損失函數(shù)結(jié)合了線性回歸損失函數(shù)和絕對值損失函數(shù)，是為了增強(qiáng)最小二乘法對噪聲異常值的魯棒性提出的，函數(shù)公式如式1-4所示：
21、???????????????????(1-4)
22、上式中，α為殘差，在直線擬合中即為生成直線與離散點之間的距離；δ為殘差閾值，用于判斷是否為誤差點。
23、優(yōu)選的，所述s5中，采用高斯濾波進(jìn)行降噪處理，將一個滑動卷積塊移動到圖像的每個像素點上，卷積核內(nèi)的每個像素點都會根據(jù)其與中心點的距離，按照高斯函數(shù)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，得到新的像素點值，具體如式1-5、1-6所示：
24、?????????????????????????(1-5)
25、????????????????????????(1-6)
26、式中代表圖像在第i行第j列的像素值，代表濾波后的圖像在第i行第j列的像素值，代表高斯核，*為卷積操作，為高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差，（x,y）為二維平面的像素點坐標(biāo)；
27、將原灰度圖像與背景圖像進(jìn)行差值運算，得到差分圖像：
28、??????????????????(1-7)
29、式中為去噪后的圖像，為背景圖像，圖像經(jīng)過差分后，最大程度的分割出缺陷區(qū)域；得到只包含缺陷區(qū)域的差分圖像后，再通過blob分析來確定缺陷的位置、大小和形狀等信息，再結(jié)合之前測得的尺寸及倒角信息，將結(jié)果在圖像上進(jìn)行可視化展示。
30、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果是：
31、本專利技術(shù)針對陶瓷馬達(dá)軸尺寸小精度高的特點和檢測需求，設(shè)計出尺寸測量與缺陷檢測的全流程檢測方法，根據(jù)陶瓷馬達(dá)軸尺寸形狀的特點，將otsu閾值法、tukey擬合算法以及huber擬合算法相結(jié)合，能夠快速準(zhǔn)確的測量出陶瓷馬達(dá)軸的尺寸及倒角信息，且根據(jù)陶瓷馬達(dá)軸的缺陷特點，通過高斯濾波、差值運算以及blob分析圖像檢測算法來鎖定馬達(dá)軸上缺陷所在的位置、大小和形狀信息，實現(xiàn)馬達(dá)軸的缺陷檢測，從而實現(xiàn)對陶瓷馬達(dá)軸質(zhì)量的精準(zhǔn)高效檢測。
本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
1.一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于：所述S1中，選用兩千萬像素CCD相機(jī)搭配遠(yuǎn)心鏡頭，并輔以側(cè)面面光和底部面光的打光方案進(jìn)行視覺環(huán)境搭建。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述S2中，馬達(dá)軸圖像二值化處理的具體步驟為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述S3中，采用Tukey加權(quán)擬合函數(shù)，如式1-3所示：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述S4中，Huber損失函數(shù)結(jié)合了線性回歸損失函數(shù)和絕對值損失函數(shù)，是為了增強(qiáng)最小二乘法對噪聲異常值的魯棒性提出的，函數(shù)公式如式1-4所示：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述S5中，采用高斯濾波進(jìn)行降噪處理，將一個滑動卷積塊移動到圖像的每個像素點上，卷積核內(nèi)的每個像素點都會根據(jù)其與中心點的距離，按照高斯函數(shù)的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，得到新的像素點值，具體如式1-5、1-6所示：
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【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于：所述s1中，選用兩千萬像素ccd相機(jī)搭配遠(yuǎn)心鏡頭，并輔以側(cè)面面光和底部面光的打光方案進(jìn)行視覺環(huán)境搭建。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述s2中，馬達(dá)軸圖像二值化處理的具體步驟為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的馬達(dá)軸尺寸測量及表面缺陷檢測方法，其特征在于，所述s3中，采用tukey加權(quán)擬合函...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：譚毅成，劉德發(fā)，朱佐祥，付苒，蔡群，
申請(專利權(quán))人：合肥商德應(yīng)用材料有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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