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申请/专利权人：宝鸡中海机械设备有限公司

摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种砂型3D打印机的表面质量视觉检测方法；根据目标表面图像中像素点的梯度方向的差异特征获得梯度方向差异特征值，根据像素点的LBP值的分布特征获得纹理分布特征值；根据梯度方向差异特征值和纹理分布特征值获得第一纹理表征值。根据漫反射光斑图像中漫反射光斑区域的面积特征和形状特征获得光斑特征值，根据边缘像素点的梯度特征获得边缘梯度特征值；根据光斑特征值和边缘梯度特征值获得第二纹理表征值。本发明根据第一纹理表征值和第二纹理表征值获得目标表面粗糙特征值并对表面质量进行检测，提高了表面质量检测的准确性和效率。

主权项：1.一种砂型3D打印机的表面质量视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取砂型3D打印机的打印产品的目标表面图像和光照下的漫反射光斑图像；根据所述目标表面图像中像素点的梯度方向的差异特征获得梯度方向差异特征值；获取目标表面图像中像素点的LBP值；根据目标表面图像中像素点的LBP值的分布特征获得纹理分布特征值；根据所述梯度方向差异特征值和所述纹理分布特征值获得目标表面图像的第一纹理表征值；获取漫反射光斑图像的漫反射光斑区域；根据所述漫反射光斑图像中漫反射光斑区域的面积特征和形状特征获得光斑特征值；根据所述漫反射光斑图像中漫反射光斑区域的边缘像素点的梯度大小特征获得边缘梯度特征值；根据所述光斑特征值和所述边缘梯度特征值获得漫反射光斑图像的第二纹理表征值；根据所述第一纹理表征值和所述第二纹理表征值获得目标表面粗糙特征值；根据所述目标表面粗糙特征值对打印产品的表面质量进行检测；所述根据所述目标表面图像中像素点的梯度方向的差异特征获得梯度方向差异特征值的步骤包括：计算所述目标表面图像中所有像素点的梯度方向的信息熵并归一化，获得梯度方向混乱值；计算所述目标表面图像中像素点的梯度方向的最大值与最小值的差值并归一化，获得梯度方向极差值；计算所述梯度方向混乱值与预设第一权重因子的乘积，获得梯度方向混乱加权值；计算所述梯度方向极差值与预设第二权重因子的乘积，获得梯度方向极差加权值；计算所述梯度方向混乱加权值和所述梯度方向极差加权值的和值，获得目标表面图像的梯度方向差异特征值；所述根据目标表面图像中像素点的LBP值的分布特征获得纹理分布特征值的步骤包括：根据所述目标表面图像中像素点的LBP值构建LBP分布直方图；计算LBP分布直方图中波峰的数量值并归一化，获得表面变化特征值；计算LBP分布直方图中LBP值的最大值和最小值的差值，获得表面复杂特征值；计算所述表面变化特征值和预设第三权重因子的乘积，获得表面变化特征加权值；计算所述表面复杂特征值和预设第四权重因子的乘积，获得表面复杂特征加权值；计算所述表面变化特征加权值和所述表面复杂特征加权值的和值，获得目标表面图像的纹理分布特征值；所述根据所述梯度方向差异特征值和所述纹理分布特征值获得目标表面图像的第一纹理表征值的步骤包括：计算所述梯度方向差异特征值和预设第一权重系数的乘积，获得梯度方向差异特征系数；计算所述纹理分布特征值和预设第二权重系数的乘积，获得纹理分布特征系数；计算所述梯度方向差异特征系数和所述纹理分布特征系数的和值，获得目标表面图像的第一纹理表征值；所述根据所述漫反射光斑图像中漫反射光斑区域的面积特征和形状特征获得光斑特征值的步骤包括：计算所述漫反射光斑图像中漫反射光斑区域的最小外接椭圆，获得漫反射光斑区域的最小外接区域；计算所述漫反射光斑区域与所述最小外接区域的面积比值并负相关映射，获得漫反射光斑的面积差异特征值；计算所述漫反射光斑区域与所述最小外接区域之间的中心像素点的欧氏距离并归一化，获得中心距离特征值；计算所述面积差异特征值与预设第五权重因子的乘积，获得面积差异权重；计算所述中心距离特征值与预设第六权重因子的乘积，获得中心距离权重；计算所述面积差异权重和所述中心距离权重的和值，获得漫反射光斑图像的光斑特征值；所述根据所述漫反射光斑图像中漫反射光斑区域的边缘像素点的梯度大小特征获得边缘梯度特征值的步骤包括：计算漫反射光斑图像中漫反射光斑区域的边缘像素点的梯度大小的平均值并负相关映射，获得漫反射光斑图像的边缘梯度特征值；所述根据所述光斑特征值和所述边缘梯度特征值获得漫反射光斑图像的第二纹理表征值的步骤包括：计算所述光斑特征值与所述边缘梯度特征值的平均值，获得漫反射光斑图像的第二纹理表征值；所述根据所述第一纹理表征值和所述第二纹理表征值获得目标表面粗糙特征值的步骤包括：计算所述第一纹理表征值和所述第二纹理表征值的平均值，获得打印产品的目标表面粗糙特征值。

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