一种陶瓷砂轮头轮廓尺寸视觉检测方法与流程

【技术领域】

本发明属于工业加工零件质量自动化检测技术领域，涉及一种陶瓷砂轮头轮廓尺寸视觉检测方法。

背景技术：

在工业加工零件质量检测中，检测精准度、检测效率以及检测成本是对检测方法的优劣的基本评价，由于物联网的快速发展，个性化定制产品的增多，对检测方法及设备又有了新的要求，如何提高检测方法及设备的实时性及适用性成为了新的评价目标。

自动化的视觉检测系统则可以在表面质量检测中很好的解决适应以上所述的评价目标，通过对获取图像的局部目标检测区域的提取，并通过图像灰度化、滤波、腐蚀、膨胀轮廓寻找等图像增强处理方法，精准的获取目标区域的视觉信息，通过相机标定及匹配的计算方法则可以完成加工零件的质量检测。

加至目前机器人的快速发展，配合视觉检测实现对工业零件的多姿态检测已不是难事，而且机器人根据需要可以设置不同的工作节拍，有着稳定的工作状态，这方面可以取代人工，提高检测精准度及工作效率，降低检测成本。质量检测作为生产业的最后一道防线，自动化视觉检测会成为将来的发展目标。

技术实现要素：

本发明的目的在于解决加工零件外表面质量检测的实际问题，提供一种陶瓷砂轮头轮廓尺寸视觉检测方法。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种陶瓷砂轮头轮廓尺寸视觉检测方法，包括以下步骤：

步骤1，图像获取：

将待检测目标砂轮放置于检测v型块上并固定，使砂轮头在视场中心，并且使砂轮杆竖直放置于视场中，在砂轮头下放置面光源，使用工业相机获取的图像；

步骤2，图像处理：

过滤图像中多余信息，检测砂轮头的外轮廓尺寸，突出表现目标区域的特征；图像处理包括图像灰度化，滤波，二值化，寻找轮廓，霍夫直线检测，以及旋转图像的步骤；

步骤3，目标区域提取：

在经过处理过的图像中绘制矩形框，区分目标区域和非目标区域，对目标区域进行轮廓尺寸计算；

步骤4，轮廓尺寸计算及结果评价：

对相机进行标定之后，对目标区域的轮廓进行尺寸计算，并将计算结果与标准设计尺寸进行比对，得出尺寸误差，对砂轮头做出评价。

本发明进一步的改进在于：

所述步骤2的具体方法如下：

步骤2-1，图像灰度化：

对图像进行灰度化处理，将三通道的rgb图像处理为单通道的灰度图像；

步骤2-2，高斯滤波：

设置滤波器窗口的宽度核大小进行图像高斯滤波处理；

步骤2-3，图像二值化：

将图像上的所有像素点的灰度值设置为0或255，设置阈值对图像进行二值化处理；

步骤2-4，寻找轮廓：

检测外轮廓，将轮廓编码中的所有点转换为点，得出外轮廓的像素值位置，并新建一份空白图像绘制在上面；

步骤2-5，霍夫直线检测：

对获得外轮廓图像进行霍夫直线检测，设置极径分辨率、极角分辨率、直线交点阈值、组成直线最少点阈值以及直线两点最大距离，得到砂轮杆轮廓的直线作为旋转图像的基础；

步骤2-6，旋转图像：

选取一条竖直直线与霍夫直线检测得到的直线，利用向量点乘计算得出夹角，将图像旋转至砂轮杆处于竖直位置。

若相机设置获取灰度图像，则步骤2从步骤2-2开始执行。

所述步骤3中，在获取的图像中设定或选取有效的检测视场，避免检测到无效区域。

所述步骤4中，首先进行相机标定，在步骤2-6中得到的图像以一侧轮廓为开始，以另一侧轮廓为结束获取轮廓直径线，逐层计算得到检测目标的轮廓直径尺寸，再与标准设计图进行比较，获取关键位置的尺寸误差，判断检测工件是否合格。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明提供的检测方法是视觉检测，即非接触式测量，可以避免对待检测工件的表面的损伤，并且降低了检测设备升级换代的成本；视觉检测算法可以根据待检测工件进行修改，提高了适用性及实时性；配合机器人可以对待检测工件进行多姿态下的质量检测；自动化的机器人配合摄像头的视觉相比于人工，有着稳定的工作状态，可以有效的提高检测精准度，提高检测效率，降低检测成本。

【附图说明】

图1为本发明所述检测方法流程图；

图2为本发明所述待检测砂轮头目标零件的局部结构示意图；

图3为本发明所述目标零件待检测区域示意图；

图4为本发明的具体检测结果图。

【具体实施方式】

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

本发明公开的上下文中，当将一层/元件称作位于另一层/元件“上”时，该层/元件可以直接位于该另一层/元件上，或者它们之间可以存在居中层/元件。另外，如果在一种朝向中一层/元件位于另一层/元件“上”，那么当调转朝向时，该层/元件可以位于该另一层/元件“下”。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

参见图1，本发明陶瓷砂轮头轮廓尺寸视觉检测方法，包括以下步骤：

步骤1，图像获取，将待检测目标砂轮放置于检测v型块上并固定，尽量使砂轮头在视场中心，并且使砂轮杆竖直放置于视场中，在砂轮头下放置面光源，使用工业相机获取清晰的图像，如图2所示；

步骤2，图像处理：初步获取图像之后并不能直接检测出砂轮头轮廓尺寸，必须进行图像处理，过滤图像中多余信息，针对砂轮头的轮廓尺寸检测只需要外轮廓即可，并不需要颜色信息，突出表现目标区域的特征，图像处理包括图像灰度化，滤波，二值化，寻找轮廓，霍夫直线检测，旋转图像等步骤，具体步骤如下所示：

步骤2-1，图像灰度化：针对砂轮头的轮廓尺寸检测并不需要零件的颜色信息，则对图像进行灰度化处理，将三通道的rgb图像处理为单通道的灰度图像，若相机设置获取灰度图像则不进行灰度化；

步骤2-2，高斯滤波：此步骤目的是图像平滑处理，为了减少噪声和伪影对图像的影响，设置滤波器窗口的宽度核大小进行图像高斯滤波处理；

步骤2-3，图像二值化：将图像上的所有像素点的灰度值设置为0或255，此步骤是为了将图像突出表现为黑白分明两种显示状态，为寻找轮廓奠定基础，设置阈值对图像进行二值化处理；

步骤2-4，寻找轮廓：此步骤是寻找出图像中砂轮的外轮廓，设置为只检测外轮廓，将轮廓编码中的所有点转换为点，得出外轮廓的像素值位置，并新建一份空白图像绘制在上面；

步骤2-5，霍夫直线检测：对获得外轮廓图像进行霍夫直线检测，设置极径分辨率，极角分辨率，直线交点阈值，组成直线最少点阈值，直线两点最大距离等参数，得到砂轮杆轮廓的直线作为旋转图像的基础；

步骤2-6，旋转图像：选取一条竖直直线与霍夫直线检测得到的直线利用向量点乘计算得出夹角，将图像旋转至正确位置，即砂轮杆处于竖直位置。

步骤3，目标区域提取，如图3所示：在图像处理之后，视场中的对象并都是目标检测区域，在经过处理过的图像中绘制矩形框，区分目标区域和非目标区域，只对目标区域进行轮廓尺寸计算，避免进行多余的计算造成计算机资源浪费，提高检测效率，并提高检测准确率；

步骤4，轮廓尺寸计算及结果评价，如图4所示：对相机进行标定之后就可对目标区域的轮廓进行尺寸计算，并将计算结果与标准设计尺寸进行比对，得出尺寸误差，对砂轮头是否合格做出评价。具体是在步骤2-6中得到的图像以左侧轮廓为开始，以右侧轮廓为结束获取轮廓直径线，逐层计算得到检测目标的轮廓直径尺寸，再与标准设计图进行比较，获取关键位置的尺寸误差，判断检测工件是否合格。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。