基于机器视觉的E型磁材背面几何形状缺陷检测方法

摘要

基于机器视觉的E型磁材背面几何形状缺陷检测方法，属于图像处理领域。为了解决现有对E型磁材检测方法的计算量大，检测效率低的问题。本发明是应用相机获取E型磁材背面的图像；以所得图像左侧边缘和右侧边缘所在的两个区域作为二值化子图像，将该图像进行连通区域标记和膨胀操作后作为滤波模板；并用其对Canny边缘检测的带有干扰点的边缘图像进行滤波；对子图像的上下部分的分别进行Hough变换，获得两条拟合直线；若其夹角大于N°，N为正整数，则认为待测E型磁材背面畸变过大；否则，计算磁材的长度和畸变率。本发明适用于测量E型磁材的长度和畸变率。

主权项

基于机器视觉的E型磁材背面几何形状缺陷检测方法，其特征在于：它是由以下步骤实现的：步骤一、调整相机，获取待测E型磁材背面的图像；所述图像的像素为1024×1028；步骤二、在步骤一获得图像中确定待测E型磁材的位置，以磁材边缘所在的两个区域作为检测图像，同时对步骤一获得的图像进行阈值变换得到二值化图像；步骤三、根据获得的二值化图像，以所得图像中待测E型磁材的左侧边缘和右侧边缘所在的两个区域作为二值化子图像，然后，同时执行步骤四和步骤六；步骤四、对步骤三所获得的二值化子图像进行连通区域标记，保留子图像中最大的连通区域，删去其他区域，然后执行步骤五；步骤五、对步骤四得到的二值化子图像进行膨胀操作，将其作为滤波模板，然后执行步骤七；步骤六、对步骤三所获得的二值化子图像进行Canny边缘检测，获得待测E型磁材的带有干扰点的边缘图像，然后执行步骤七；步骤七、用步骤五中得到的滤波模板对步骤六中得到的带有干扰点的边缘图像进行滤波；根据灰度值梯度的方向，滤去与灰度值变化方向相背离的点；步骤八、对步骤七得到的边缘图像分别对其上半部分和下半部分进行Hough变换，获得边缘上半部分的拟合直线和边缘下半部分的拟合直线；若该两条拟合直线之间的夹角大于预设的最大夹角N°，N为正整数，则认为待测E型磁材背面畸变过大，为不合格品；否则，删去边缘图像中与变换所获得的直线距离大于预设最大距离的点，继续下面的步骤；步骤九、在水平方向上遍历步骤八获得边缘图像，确定待测E型磁材边缘点的像素级坐标；使用抛物线拟合算法计算磁材边缘点的亚像素级坐标；步骤十、对步骤九得到的待测E型磁材边缘点亚像素级坐标进行最小二乘法直线拟合，得到磁材边缘所在的直线；步骤十一、搜索步骤九得到的待测E型磁材边缘点，得到磁材边缘端点的坐标；步骤十二、根据步骤十所获得的磁材边缘所在的直线和步骤十一所获得的磁材边缘端点的坐标，计算待测E型磁材的长度和畸变率；步骤十二中计算待测E型磁材的畸变率的方法为：利用下述公式计算E型磁材的畸变率：$(\frac{|A1-A2|}{\mathrm{Max}(A1,A2)}+\frac{|A3-A4|}{\mathrm{Max}(A3,A4)})/2---\left(1\right)$式中，A1为左边缘上端点到右边缘拟合直线的距离，A2为左边缘下端点到右边缘拟合直线的距离，A3为右边缘上端点到左边缘拟合直线的距离，A4为右边缘下端点到左边缘拟合直线的距离。