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申请/专利权人：同济大学
申请日：2023-12-21
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052766A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G01N21/88;G06T7/13;G06T7/11;G06T7/187
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明提供了一种基于机器视觉的半圆头铆钉的缺陷检测与测量方法，包括：步骤S1、使用图像采集硬件系统得到原始图像；步骤S2、对原始图像进行灰度化处理得到灰度图像；步骤S3、对灰度图像进行伽马变换等得到增强图像；步骤S4、通过增强图像得到二值图像；步骤S5、提取最大连通域；步骤S6、计算并记录最大连通域包括的像素数目；步骤S7、进行形态学梯度边缘检测；步骤S8、进行最小外接矩形的轮廓检测；步骤S9、计算并记录最小外接矩形的宽对应的像素数；步骤S10、像素当量标定，计算实际缺陷面积与实际最大缺陷宽度的物理距离。本发明能够适用于半圆头铆钉的切口缺陷量的测量，具有更高的检测准确性，并且可以满足工业现场使用的实时性要求。
主权项：1.一种基于机器视觉的半圆头铆钉的缺陷检测与测量方法，用于对半圆头铆钉的切口缺陷进行实时检测与高精度测量，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、使用图像采集硬件系统采集半圆头铆钉的图像，得到原始图像；步骤S2、对所述原始图像进行灰度化处理，得到灰度图像；步骤S3、对所述灰度图像进行伽马变换、亮度调节，得到增强图像；步骤S4、对所述增强图像进行二进制阈值处理，得到二值图像；步骤S5、对所述二值图像进行基础形态学处理，并提取最大连通域，所述最大连通域为所述半圆头铆钉的缺陷区域；步骤S6、计算并记录所述最大连通域包括的像素数目；步骤S7、对所述最大连通域进行形态学梯度边缘检测；步骤S8、对所述形态学梯度边缘检测的结果，进行最小外接矩形的轮廓检测；步骤S9、计算并记录所述最小外接矩形的宽对应的像素数；步骤S10、像素当量标定，并结合所述最大连通域的像素数目、所述最小外接矩形的宽的像素数，分别计算实际缺陷面积与实际最大缺陷宽度的物理距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于机器视觉的半圆头铆钉的缺陷检测与测量方法
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