一种基于机器视觉的火花塞端面缺陷检测方法

摘要

本发明一种基于机器视觉的火花塞端面缺陷检测方法，该方法首先采集火花塞端面图像，对采集的图像首先获取其中表示火花塞端面的圆环图像，然后寻找出圆环的外圆与内圆，及圆环的圆心等信息，最后对圆环图像经过极坐标变换，转换为矩形，最后对矩形进行滤波、去噪等处理找出火花塞的缺陷部位。本发明具有成本低廉、检测效率高的优点。

主权项

一种基于机器视觉的火花塞端面检测方法，该方法包括：步骤1：采集火花塞端面的清晰图像；步骤2：对采集到的图像进行二值化，并标记连通区域，再根据外接面积最大的矩形提取表示火花塞端面圆环；步骤3：确定圆环外圆的每一行像素的左右边界，并求出其中点；步骤4：对步骤3获得的所有中点求均值，获得外圆心的纵向坐标；步骤5：采用与步骤3、步骤4相同的方法获得外圆心的横向坐标；步骤6：确定圆环内圆的每一行像素的左右边界，采用与上述步骤3、4、5相同的方法获得内圆的圆心坐标；步骤7：根据外圆圆心与内圆圆心的距离，判断火花塞是否合格，若合格则取两圆心的均值为圆环圆心；步骤8：提取圆环边缘，首先统计外圆边缘点到圆心的距离，认定距离数目多的为外圆的半径；步骤9：采用与步骤8相同的方法获得内圆的半径；步骤10：根据以上步骤获得圆环信息，将步骤1采集的图像中的圆环通过极坐标变换，转换为矩形；$\left\{\begin{array}{c}{x}^{\prime }-\cos \left(\frac{2\mathrm{\pi x}}{2\mathrm{\pi R}}\right)(y+r)+\mathrm{cx}\\ y^{\prime }=\sin \left(\frac{2\mathrm{\pi x}}{2\mathrm{\pi R}}\right)(y+r)+\mathrm{cy}\end{array}\right.---\left(1\right)$步骤10：对获得矩形进行形态学运算滤波、去噪，用于过滤掉不属于凹坑和划痕的杂质背景；步骤11：标记连通区域，寻找出缺陷部位。