汽车刹车盘内部缺陷的检测方法
【技术领域】
[0001 ]本发明公开的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法属X射线无损探伤技术领域，具体 涉及的是一种汽车刹车盘内部缺陷，如气孔、缩孔、缩松等缺陷的检测方法。
【背景技术】
[0002] 汽车刹车盘主要通过铸造的方式生产，生产过程中容易出现气孔、缩孔、缩松等常 见铸造缺陷，影响产品的质量，需要使用X射线无损探伤的方式来检测。
[0003] 刹车盘的X射线检测方法当前主要为人工手动检测，检测人员操控X射线实时成像 系统，在计算机上获取刹车盘的X射线图像后，凭经验来判断当前部位缺陷是否存在及其类 型、大小。这种检测方法的优点是方便灵活，经验丰富的检测员工可以很快判定待检产品的 质量合格与否，缺点是工作强度大，检测时稍不留神就有可能漏掉缺陷，同时检测结果受工 作人员主观状态影响较大，检测数据无法直接量化，实际应用中仅能给出有无缺陷、缺陷大 致是哪个等级等定性结论，无法适应现代工业检测发展的需求。
[0004] 本发明以此为背景，提出一种基于数字图像处理技术中数学形态学重建运算的缺 陷检测方法，在获取到刹车盘的X射线图像后，判别当前部位有无缺陷、缺陷的大小，用来代 替现有的人工检测方法。本发明的汽车刹车盘内部缺陷检测方法在设定好检测参数后，可 以自动识别当前检测部位是否存在缺陷，存在缺陷的个数，每个缺陷的面积、周长、等效直 径等参数，直接给出量化的检测数据，整个过程稳定可靠，不受人主观状态的影响。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是：向社会公开一种汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，用来取代和 代替目前的人工手动检测方法。
[0006] 本发明的技术方案是这样的:这种汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，是利用X射线 无损伤探测汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，以探测通过铸造生产的汽车刹车盘内部出现 气孔、缩孔、缩松等常见铸造缺陷，技术特点在于:所述的检测方法具体包括以下步骤:步骤 1:对汽车刹车盘的原始X射线图像进行数学形态学頂帽变换运算，得到所谓模板图像。步骤 2:对汽车刹车盘的原始X射线图像进行数学形态学頂帽变换重建运算，得到所谓标记图像。 步骤3:以步骤2得到的标记图像为标记，步骤1得到的模板图像为模板，进行数学形态学重 建运算，得到刹车盘的所谓重建图像。步骤4:对步骤3得到的重建图像进行二值化处理，得 到刹车盘的所谓缺陷分割图像。步骤5:分析步骤4得到的刹车盘缺陷分割图像，得出最终检 测结果，完成本次检测。
[0007] 根据以上所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，技术特点还有:a.所述的步骤 中采用符号f(x，y)来表征原始X射线图像，字母f表示图像的亮度值，根据具体实际情况取 值为〇到255之间的任意整数。b.所述的步骤中不同的英文字母用来表征不同的数学形态学 运算图像，涉及到的结构元素采用英文字母B来表征，涉及到的重建运算用英文字母R来表 征，R的下标为重建运算中的模板图像，R后面的英文字母为重建运算中的标记图像。关于数 学形态学基于集合理论、积分几何和网格代数等数学原理，通过结构元素去分析图像中的 目标形状。结构元素一般以二值矩阵的形式出现，通过指定某个元素为其原点，不断移动原 点来遍历图像中的每一个像素，每次遍历时在结构元素限定的范围内对与原点对应的图像 像素进行处理，最终实现整个图像分析处理的目的。结构元素的大小和形状可以自定义，原 点一般默认为矩阵的几何中心；自定义大小时一般取奇数，如3X3,7X7的矩阵，这样可以 获得唯一的默认原点，自定义形状时通过控制二值矩阵的〇、1取值来实现，取〇表示遍历时 该位置的像素不参与运算，取1表示该位置的像素参与运算，常见形状有方形、圆形、菱形、 十字交叉等形状。本发明优先采用方形的结构元素，即取值全为1的矩阵。假设待处理图像 为f(x，y)，结构元素为B，技术方案中涉及到的数学形态学运算的情况如下：关于数学形态 学的腐蚀运算定义如下：fP_(x，y)=f(x, y)0B，其中，符号Θ表示腐蚀运算，f_de(x，y) 为腐蚀运算后的结果。腐蚀运算的过程是结构元素 B在图像中遍历时，每次选择取值为1的 位置上所有像素的灰度最小值赋给原点对应的像素，去掉了比B小的亮细节，收缩了比B大 的亮区域，使图像亮度整体变暗，相当于一个局部最小值算子。关于数学形态学的膨胀运算 定义如下：fVilate (X，y) =f (X，y) ?.B，其中，符号?表示膨胀运算，fdllate(x，y)为膨胀运算 后的结果。膨胀运算的过程是结构元素 B在图像中遍历时，每次选择取值为1的位置上所有 像素的灰度最大值赋给原点对应的像素，去掉了比B小的暗细节，扩展了比B大的亮区域，使 图像亮度整体变亮，相当于一个局部最大值算子。关于数学形态学的开运算定义如下： f_n (X，y) =f (X，y) 〇B= [f (X，y) Θ B]十B，
[0008]其中，符号?表示开运算，f〇Pen(X，y)为开运算后的结果。开运算当结构元素 B在图 像中遍历时，先进行腐蚀运算收缩亮区域，后进行膨胀运算恢复亮区域，结果是比B小的亮 细节被完全去除，比B大的亮区域得到恢复，仅丢掉了自身中不能容纳B的部分，图像中的其 它灰度不受影响。关于数学形态学的頂帽变换运算定义为:f?(x，y)=f (x，y)-f〇P?(x，y)， 其中，fwTH(X，y)为頂帽变换运算后的结果。頂帽变换运算为原始图像减去其开运算，得到的 差图像是被开运算去除掉的部分，也即不能容纳结构元素 B的亮点部分。关于数学形态学的 重建运算定义为:fR(x，y) = RfU,y)[m(x，y)]，其中，符号R表示重建运算，m(x，y)为标记图 像，f(x，y)为模板图像，fR(x，y)为重建运算的结果。标记图像m(x，y)与模板图像f(x，y)大 小相同，每一点灰度值小于等于对应f (X，y)的灰度值，f (X，y)起着限制标记图像膨胀的作 用。重建的最终结果是标记图像m(x，y)上完全消失的亮区域重建后在fR(x，y)中也完全消 失，m(x，y)上存在的亮区域在fR(x，y)中得到全部恢复，f (x，y)中的暗区域和其它灰度不受 重建影响。根据标记图像m(x，y)不同的得到方式，重建运算衍生出不同定义，比如开重建运 算的定义如下：γ R(X，y) =RK·^ [m(x，y) ]=RiK,5l [f (X，y) ΘΒ]，其中 γ R(x，y)为开重建 运算结果，f(x，y)为模板图像，标记图像m(x，y)由f(x，y)经过结构元素 B腐蚀运算后得到。 开重建运算保持了没有被腐蚀去掉的亮区域，也即仅去除了完全被腐蚀掉的亮点细节，被 腐蚀影响的其它亮区域在运算重建中得到恢复。开重建运算得到的结果总是大于等于开运 算得到的结果。頂帽变换重建运算的定义为:€_(1，7)=：^，7)-丫1^，7)，其中：?_(1，7) 为頂帽变换重建运算的结果。关于頂帽变换重建由原图像减去其开重建图像得到，fRW TH(X， y)中是被开重建运算去除掉的图像区域，由以上分析可知頂帽变换重建的结果总是小于等 于頂帽变换的结果。C.所述的步骤中采用符号(x，y)表示图像的像素点，X和y取值分别为大 于等于0的整数，X和y的最大值取决于刹车盘X射线检测时的成像设备以及成像图幅面积和 成像像素点大小，如成像像素点为4096x4096。
[0009] 根据以上所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，技术特点还有:所述的步骤1中 的原始X射线图像记为f(x，y)，模板图像记为1(^ 7)4(1，7)经过数学形态学頂帽变换得到 M(X，y)，用数学公式表示为：Μ (X，y) =f (X，y) - [f (X, y) ΘΒ] 其中：Θ表示数学形 态学运算中的腐蚀运算，Φ表示数学形态学运算中的膨胀运算，B为数学形态学运算中的结 构元素。
[0010] 根据以上所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，技术特点还有:所述的步骤2中 的原始X射线图像记为f(x，y)，标记图像记为111(^ 7)4(^7)经过数学形态学頂帽变换重建 运算得到m (X，y)，用数学公式表示为：_nr(x，_y). =_f_ (X，y)_於[f (X，y) _ΘB]，.其中R表示 数学形态学运算中的重建运算，重建运算涉及模板图像和标记图像，R的下标f(X，y)为本次 重建运算中的模板图像，f(x, y) ΘΒ得到的结果为本次重建运算中的标记图像，Θ表示数 学形态学运算中的腐蚀运算。
[0011] 根据以上所述的汽车刹车盘内部缺陷的检测方法，技术特点还有:所述的步骤3中 的标记图像为步骤2得到的m(x，y)，模板图像为步骤1得到的M(x，y)，刹车盘的重建图像记 为？(^ 7)^(^7)由!11(^7)和姒^7)经数学形态学重建运算得到，用数学公式表示为？(^ y)=RM(x，y)[m(x，y)]〇
[0012] 根据以上所述的