一种基于LMDO的注塑机械手模具异常检测方法

摘要

一种基于LMDO的注塑机械手模具异常检测方法，所述异常检测方法包括以下过程：1)采集注塑机开模到位时的标准模板图像，并进行预处理，作为之后的差分背景图像；2)等待注塑机工作状态信息，当检测到注塑机运行至开模到位时，通过摄像机对模具型腔面连续取像，提取几幅图像的平均图像，并对平均图像做预处理，为后续图像处理做准备，作为之后的差分前景图像；3)对差分前景图像和差分背景图像执行基于LMDO的异常检测算法，得到排除光照干扰部分的异常区域。本发明提供一种具有实时性良好、对光照变化鲁棒性强等特点的基于局部多层次差分算子(LMDO)的异常检测方法，其能够通过注塑机开模图像信息监控模具是否有异常状态。

主权项

一种基于LMDO的注塑机械手模具异常检测方法，其特征在于：所述异常检测方法包括以下过程：1)采集注塑机开模到位时的标准模板图像，并进行预处理，作为之后的差分背景图像；2)等待注塑机工作状态信息，当检测到注塑机运行至开模到位时，通过摄像机对模具型腔面连续取像，提取几幅图像的平均图像，并对平均图像做预处理,，为后续图像处理做准备，作为之后的差分前景图像；3)对差分前景图像和差分背景图像执行基于LMDO的异常检测算法，得到排除光照干扰部分的异常区域；过程如下：3.1)局部多层次差分算子在半径为R，邻居点为P的图像局部区域，每个邻居点像素值所对应的对比度层次t_p由下式计算所得：g_s＝g_p‑g_c           (1)式中，g_p为P个邻居点的灰度值，g_c为局部区域中心像素点的灰度值，maxC,minC分别代表邻居点和中心点之间的对比度最大值和最小值，T代表对比度分层数量；针对每一个对比度层次i，观察中心点周围有多少个邻居点的对比度值落入了该层，以获取每层次的LMDO：${\mathrm{LMOD}}_{P.R}^i=\underset{p=0}{\overset{P-1}{\Sigma }}{2}^p·C_p,C_p=\left\{\begin{array}{c}1,t_p=i\\ 0,t_p\ne i\end{array}\right.,i=1...T---\left(3\right)$将每个层次的级联在一起构成了LMDO_P.R:${\mathrm{LMDO}}_{P.R}={\mathrm{LMDO}}_{P.R}^1/{\mathrm{LMDO}}_{P.R}^2/.../{\mathrm{LMDO}}_{P.R}^T$3.2)利用LMDO值对背景与前景图像进行差分根据T个层次的值来判定像素之间的相识度，记背景图像某一点的第i层次的8bit二进制值为Blmdo(j)，j＝0...7,前景图像该点的第i层的8bit二进制值为Flmdo(j)，两者差分，得到第i层次的相似度：$S_i=\underset{j=0}{\overset{P-1}{\Sigma }}(\mathrm{Blmdo}\left(j\right)\otimes \mathrm{Flmdo}\left(j\right))---\left(4\right)$其中，为同或；求像素之间的相似度就得求出每个层次的权重，再将每个层次的相似度S_i与各自的权重相乘，得到整体的相似度：$S=\underset{i=1}{\overset{T}{\Sigma }}(a_i\times S_i)---\left(5\right)$其中，a_i代表第i个层次的权重，经过大量试验数据表明，当a₁＝a₂＝…a_T时，比较两幅图像的相似度效果最佳；若相似度S小于一个设定阈值T时，则该点像素即被认定为前景，则值为灰度级0，否则为背景，其值为灰度级255，从而实现异常区域的分割；4)对异常区域图像进行连续的开和闭运算；5)通过区域生长法对异常区域进行标记和面积测量；6)最后通过形态边缘提取得到异常区域轮廓并报警，注塑机停止压模进入连锁保护措施。