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申请/专利权人：洛阳理工学院

摘要：基于机器视觉的钢球检测方法，包括钢球识别检测算法和在线机器视觉系统图像处理，对盐浴电阻炉对钢球进行淬火的过程进行监测，对钢球进行拍摄，利用图像识别技术对拍摄图像中的钢球计数，可以智能控制钢球的淬火流程按规定进行；完成了实时在线检测系统，并对钢球数目不符合规定的情况提出报警。检测系统包括照明装置、摄像头、沥篮、框架、第一支架、第二支架、霍尔传感器，照明装置由相连的LED光源、板型灯组成，LED光源设在板型灯上；沥篮通过拉杆设在框架上并进行上下运动，框架上部设有与开关相连的霍尔传感器，框架上通过第一支架连接设有板型灯，框架上通过第二支架连接设有摄像头，板型灯、摄像头依次位于沥篮上前方且均朝向沥篮设置。

主权项：1.基于机器视觉的钢球检测方法，其特征在于：该检测方法用到的检测系统包括照明装置、摄像头1、沥篮2、框架3、第一支架4、第二支架5、霍尔传感器6，所述照明装置由相连的LED光源7、板型灯8组成，LED光源7设在板型灯8上；所述沥篮2通过拉杆9设在框架3上并进行上下运动，所述框架3上部设有与开关相连的霍尔传感器6，框架3上通过第一支架4连接设有板型灯8，框架3上通过第二支架5连接设有摄像头1，板型灯8、摄像头1依次位于沥篮2上前方且均朝向沥篮2设置；该检测方法包括以下步骤：S1：采用前光照的照射方案，板型灯8、摄像头1均利用旋转机构设置在装有钢球的沥篮2上前方，板型灯8从侧面进行照明，摄像头1从正前方进行拍照；根据拍摄时的光源不仅需要保证足够的整体亮度照亮物体，还需考虑最大化突出物体在图像中的特征量，增加对比度的要求；S2：当沥篮2通过框架3上的拉杆9从熔盐中提升至最高点，沥篮2上方的篮盖打开至最大角度，触发霍尔传感器6，接触开关后摄像头1和板型灯8开始工作，在设置拍摄间隔和拍摄时长里，沥篮2开盖将钢球倒出，从拍摄中选择钢球完整展现的图像并进行后续图像处理和识别；S3：图像处理：S31：图像预处理：S311：对原始图像利用抠图算子，裁剪出需要的目标区域，可以有效避免篮盖或边缘的大量反光点造成的干扰；S312：利用点计算对数字图像进行基本的线性变换，对图像进行增强，伸缩目标区域的像素值，提高目标和背景的对比度；图像增强主要利用灰度变换法，这里利用一种满足识别钢球实际需求的变换函数，直接在空间域中进行，表达式如下：gx,y＝k×fx,y+a1其中，fx,y表示原图像坐标为x,y的像素值，gx,y表示变换后的像素值，k代表变换函数的斜率，k＝255GMax-GMin，a＝-k*GMin，GMax为图像最大像素值，GMin为图像最小像素值；S313：采用空域滤波方法去除图像中的多种随机噪声，使用中值滤波器，在尽量保留钢球边缘细节的情况下，对噪声进行抑制和去除；S32：识别计数：S321：利用阈值对目标和背景进行分割，阈值的选择通过对实际图像的分析和计算，公式如下：THx,y＝gx,y+k×fx,y+n2其中，THx,y为原图像坐标为x,y的阈值，gx,y表示局部均值，fx,y表示局部标准差，k为权重系数，n为设定的常数；公式2即通过位置x,y在其邻域中的局部统计信息，均值和标准差的加权和来确定该位置像素的阈值；S322：由于阈值分割后的图像存在孤立点、毛刺等噪声，对图像进行数学形态学的操作来消除噪声，利用开运算对图像进行腐蚀和膨胀；使用腐蚀函数向内缩减目标中白色区域，填充目标物体中的白色空隙；使用膨胀函数向外扩张白色区域，消除目标连接边界处噪声；腐蚀：AΘB＝{z|Bz⌒Ac＝Ф}3膨胀：A⊕B＝{{z|Bz⌒A≠Ф}4同时，利用开操作在腐蚀过程中，保持图像中较大物体的形状基本保持不变；利用闭操作在膨胀过程中，平滑图像轮廓；开操作：AoB＝AΘB⊕B5闭操作：A˙B＝A⊕BΘB6；S323：对处理后的图像进行连接后，利用图像匹配函数对图像中的反光点，认为是一定面积的矩形或者圆斑进行识别，此处需要对半径和面积进行设置参数，也需要在对实际的图像进行分析和计算中获取；根据形状、半径、面积、灰度等特征值的范围，来提取相应特征值的独立目标。

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