基于维氏硬度的压痕图像识别方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明实施例提供了一种基于维氏硬度的压痕图像识别方法及系统，所述的方法包括：通过维氏硬度计在布氏硬度试块上压出压痕；通过相机获取与所述的压痕对应的压痕图像；对所述的压痕图像进行聚类粗定位，得到定位范围；在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取，得到提取的边缘；根据所述的边缘对所述的压痕图像进行四边拟合定位，得到所述压痕图像的最佳拟合直线；根据所述的最佳拟合直线进行角点定位，得到最终角点。解决现有技术中识别得到的硬度值具有较大的误差，准确性较低的技术问题，实现了对压痕图像的准确测量。
【专利说明】基于维氏硬度的压痕图像识别方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明关于硬度的测量技术，特别是关于维氏硬度的测量技术，具体的讲是一种 基于维氏硬度的压痕图像识别方法及系统。
【背景技术】
[0002] 硬度测量广泛应用于工业生产、科学实验和国家建设领域。硬度是材料机械性能 和产品质量的重要指标之一，是固体材料抵抗形变、破坏的能力。物质的硬度值的大小不仅 取决于材料本身，而且更取决于测量方法和测量条件。常规的硬度测量方法按照施加负荷 的情况可分为静负荷试验方法和动负荷试验方法二大类，其中静负荷试验方法是在静负荷 作用下使压头压入材料来测定硬度，如布氏、维氏、洛氏、肖氏等硬度试验方法；动负荷试验 方法是在动负荷作用下使压头冲击材料来测定硬度，如冲击布氏、冲击肖氏试验。
[0003] 维氏硬度试验是由1925年英国人R. L. Smith和G. E. Standland发明，由Vickers 公司首先制造。该种试验方法是利用夹角136°的正四棱锥金刚石压头在一定负荷作用下 压入试件，通过测量菱形压痕对角线长度来表示硬度值。关于压痕的测量方式可W分为人 工和半人工测量两种方式。人工测量采用目测与手动调节位移相结合的方法，借助显微目 镜分划板移动试件，确定压痕上下、左右边缘的切线位置，分别读取移动的位移大小作为压 痕宽度计算硬度。半人工测量则是明确压痕大致区域后利用图像处理对压痕进行垂直、水 平轴向范围内的自动识别和测量。
[0004] 上述传统的测量方式中造成误差的直接原因是由于人工视觉极易疲劳且受限于 感观认识差异。随着工作时间的推移，工作效率渐低，误差也会逐步增大。因此，测量得到 的硬度值具有较大的误差，准确性较低。
【发明内容】
[0005] 为了解决现有技术中测量得到的硬度值具有较大的误差，准确性较低的技术问 题，本发明实施例提供了一种基于维氏硬度的压痕图像识别方法及系统，通过维氏硬度计 的光路系统W及相机分别对布氏硬度试块开展自动识别，通过粗定位将压痕从不同复杂背 景中剥离出来，再进行边缘抑制提取，无效干扰的边缘信息得到抑制，从而将压痕轮廓边界 的主干边缘保留下来，其后通过精细定位得到四边拟合直线，将当前测量的边界范围加上 角点从新定位后即可实现对压痕图像的准确测量。
[0006] 本发明的目的之一是，提供一种基于维氏硬度的压痕图像识别方法，所述的方法 包括；通过维氏硬度计在布氏硬度试块上压出压痕；通过相机获取与所述的压痕对应的压 痕图像；对所述的压痕图像进行聚类粗定位，得到定位范围；在所述的定位范围内对所述 的压痕图像进行边缘抑制提取，得到提取的边缘；根据所述的边缘对所述的压痕图像进行 四边拟合定位，得到所述压痕图像的最佳拟合直线；根据所述的最佳拟合直线进行角点定 位，得到最终角点。
[0007] 本发明的目的之一是，提供一种基于维氏硬度的压痕图像识别系统，所述的系统 包括；维式硬度计，用于在布氏硬度试块上压出压痕；相机，用于获取与所述的压痕对应的 压痕图像；聚类粗定位装置，用于对所述的压痕图像进行聚类粗定位，得到定位范围；抑制 提取装置，用于在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取，得到提取的边 缘；四边拟合定位装置，用于根据所述的边缘对所述的压痕图像进行四边拟合定位，得到所 述压痕图像的最佳拟合直线；角点定位装置，用于根据所述的最佳拟合直线进行角点定位， 得到最终角点。
[0008] 本发明的有益效果在于，提供了一种基于维氏硬度的压痕图像识别方法及系统， 通过维氏硬度计的光路系统W及相机分别对布氏硬度试块开展自动识别，通过粗定位将压 痕从不同复杂背景中剥离出来，再进行边缘抑制提取，无效干扰的边缘信息得到抑制，从而 将压痕轮廓边界的主干边缘保留下来，其后通过精细定位得到四边拟合直线，将当前识别 的边界范围加上角点从新定位后即可实现对压痕图像的准确测量，具有比较好的自适应能 力和鲁棒性，解决了现有技术中测量得到的硬度值具有较大的误差，准确性较低的技术问 题。
[0009] 为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例， 并配合所附图式，作详细说明如下。
【专利附图】
【附图说明】
[0010] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W 根据该些附图获得其他的附图。
[0011] 图1为本发明实施例提供的一种基于维氏硬度的压痕图像识别方法的流程图；
[0012] 图2为图1中的步骤S103的具体流程图；
[0013] 图3为图2中的步骤S201的具体流程图；
[0014] 图4为图2中的步骤S205的具体流程图；
[0015] 图5为图1中的步骤S104的具体流程图；
[0016] 图6为图5中的步骤S502的具体流程图；
[0017] 图7为图1中的步骤S105的具体流程图；
[0018] 图8为图1中的步骤S106的具体流程图；
[0019] 图9为本发明实施例提供的一种基于维氏硬度的压痕图像识别系统的结构框图； 图10为图9中的聚类粗定位装置300的结构框图；
[0020] 图11为图10中的融合模块301的结构框图；
[0021] 图12为图10中的邻近分析模块305的结构框图；
[0022] 图13为图9中的抑制提取装置400的结构框图；
[0023] 图14为图13中的直方统计模块402的结构框图；
[0024] 图15为图9中的四边拟合定位装置500的结构框图；
[00巧]图16为图9中的角点定位装置600的结构框图；
[0026] 图17为TH700维氏硬度计的基本测量光路示意图；
[0027] 图18为5 =2. 5时的高斯核系数的曲线示意图；
[002引图19为原始维氏压痕1的示意图；
[0029] 图20为原始维氏压痕1抑制后的边缘示意图；
[0030] 图21为原始维氏压痕2的示意图；
[0031] 图22为原始维氏压痕2抑制后的边缘示意图；
[0032] 图23为原始维氏压痕3的示意图；
[0033] 图24为原始维氏压痕3抑制后的边缘示意图；
[0034] 图25为直线截矩的几何示意图；
[00巧]图26为压痕轮廓的4个角点的示意图；
[0036] 图27为压痕轮廓的角点提取时的示意图；
[0037] 图28为原始维氏压痕4的示意图；
[0038] 图29为原始维氏压痕4识别后的示意图；
[0039] 图30为原始维氏压痕5的示意图；
[0040] 图31为原始维氏压痕5识别后的示意图；
[0041] 图32为原始维氏压痕6的示意图；
[0042] 图33为原始维氏压痕6识别后的示意图；
[0043] 图34为原始维氏压痕7的示意图；
[0044] 图35为原始维氏压痕7识别后的示意图；
[0045] 图36为原始维氏压痕8的示意图；
[0046] 图37为原始维氏压痕8识别后的示意图；
[0047] 图38为a > 90。时直线截矩的几何示意图。
【具体实施方式】
[0048] 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实施例，而不是全部的实施例。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，都属于本发明保护的范围。
[0049] -般来说，不同试件表面由于粗趟度、磨损程度的不同，压痕背景具有较大的不确 定度。结合被测试件的压痕成像效果，本文提出了粗定位、边缘提取分析、四边拟合定位、角 点精细定位的方法。
[0050] 由于受不同金属反射率的不同，自动识别过程会面临如下几种情况：
[0051] (1)、根据应用场合不同，外部光强度有较大差异，压痕中也区域会出现反光的亮 斑，且亮斑位置范围不确定。压痕与试件表面的对比度也或强或弱，该都给自动识别定位带 来了困难。
[0052] (2)、不同材质物体表面的粗趟度、光洁度、反射率不同，因此成像效果本身就带有 极大不确定性。受各种条件影响，金属表面甚至还会出现镑斑和不规则的纹理，基于简单的 分割剥离、边缘提取是远远不能满足精细处理的要求。
[0053] 综合上面的分析，本发明在测量方式上提出如下假设：
[0054] ( 1 )、测量压痕的中也应大致靠近于图像的正中位置。
[005引（2)、压痕应是当前视场内图像的主体，压痕占全图的面积大致比例为；20%-85%。
[0056] (3)、通过同轴光源的照射后，压痕的成像效果应当与周围不仅有所区别，而且也 具有一定的聚合度和刚性。
[0057] (4)、出于功能的考虑，压痕的大致中也位置预先由人工设定。
[0058] 本发明实施例通过维氏硬度计的光路系统W及相机分别对布氏硬度试块开展自 动识别，通过粗定位将压痕从不同复杂背景中剥离出来，再进行边缘抑制提取，无效干扰的 边缘信息得到抑制，从而将压痕轮廓边界的主干边缘保留下来，其后通过精细定位得到四 边拟合直线，将当前测量的边界范围加上角点从新定位后即可实现对压痕图像的准确测 量。图1为本发明实施例提供的一种基于维氏硬度的压痕图像识别方法的流程图，由图1 可知，该方法具体包括：
[0059] S101 ;通过维氏硬度计在布氏硬度试块上压出压痕。在具体的实施方式中，维氏硬 度计诸如为TH700,图17为其对应的基本测量光路示意图，由图17可知，TH700维氏硬度计 的基本成像光路采用同轴光源，由光源101、直角棱镜102、放大物镜103组成。光源通过棱 镜均匀投射到布氏硬度试块104的表面。
[0060] S102;通过相机获取与所述的压痕对应的压痕图像，在具体的实施方式中，相机可 通过CMOS相机来实现，如图17中的工业CMOS相机。
[0061] S103 ;对所述的压痕图像进行聚类粗定位，得到定位范围。图2为步骤S103的具 体流程图，本发明通过梯度融合与聚类相结合对压痕轮廓进行粗定位。
[0062] S104;在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取，得到提取的边 缘。图5为步骤S104的具体流程图。
[0063] S105;根据所述的边缘对所述的压痕图像进行四边拟合定位，得到所述压痕图像 的最佳拟合直线。图7为步骤S105的具体流程图。
[0064] S106 ;根据所述的最佳拟合直线进行角点定位，得到最终角点。图8为步骤S106 的具体流程图。下面逐一对各个步骤进行详细介绍。
[0065] 图2为图1中的步骤S103的具体流程图，由图2可知，步骤S103具体包括：
[0066] S201 ;对所述的压痕图像进行融合，得到融合图像矩阵。图3为步骤S201的具体 流程图，由图3可知，该步骤具体包括：
[0067] S301 ;确定所述压痕图像的水平方向梯度分量；
[0068] S302 ;确定所述压痕图像的垂直方向梯度分量；
[0069] 设压痕图像为f (X，y)，则水平方向梯度分量为fx、垂直方向梯度分量为fy。
[0070] S303;根据所述的水平方向梯度分量W及所述垂直方向梯度分量确定与所述的压 痕图像对应的梯度模矩阵f' (x，y)。
[0071] 由水平方向梯度分量和垂直方向梯度分量可W计算当前梯度模矩阵，表达式如 下：
[007引 f'ix，y) = 4WTW (])
[0073] 其中，梯度= I；二者可W直接通过公式（2)的索贝尔Sobel算子卷积得 到；
[0074]
【权利要求】
1. 一种基于维氏硬度的压痕图像识别方法，其特征是，所述的方法包括： 通过维氏硬度计在布氏硬度试块上压出压痕； 通过相机获取与所述的压痕对应的压痕图像； 对所述的压痕图像进行聚类粗定位，得到定位范围； 在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取，得到提取的边缘； 根据所述的边缘对所述的压痕图像进行四边拟合定位，得到所述压痕图像的最佳拟合 直线； 根据所述的最佳拟合直线进行角点定位，得到最终角点。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征是，对所述的压痕图像进行聚类粗定位，得到定 位范围包括： 对所述的压痕图像进行融合，得到融合图像矩阵； 对所述的融合图像矩阵进行分割，得到二值化图像； 对所述的二值化图像进行腐蚀剥离形态运算，得到待聚类样本图像矩阵； 根据试探聚类算法将所述的待聚类样本图像矩阵分为压痕以及无效点； 对所述的压痕进行邻近分析，得到分析结果； 根据所述的分析结果采用聚类补偿法对填充后的压痕进行聚类粗定位，得到定位范 围。
3. 根据权利要求2所述的方法，其特征是，对所述的压痕图像进行融合，得到融合图像 矩阵包括： 确定所述压痕图像的水平方向梯度分量； 确定所述压痕图像的垂直方向梯度分量； 根据所述的水平方向梯度分量以及所述垂直方向梯度分量确定与所述的压痕图像对 应的梯度模矩阵； 获取预先设定的权值系数； 根据所述的权值系数将所述的梯度模矩阵与所述的压痕图像进行融合，得到融合图像 矩阵。
4. 根据权利要求3所述的方法，其特征是，对所述的压痕进行邻近分析包括： 获取预先设定的所述压痕的起始位置； 采用自适应法确定待聚类样本图像矩阵的起始距离； 采用自适应法确定待聚类样本图像矩阵的步长值； 确定所述待聚类样本图像矩阵中各个样本到所述压痕中心的欧氏距离。
5. 根据权利要求1或4所述的方法，其特征是，在所述的定位范围内对所述的压痕图像 进行边缘抑制提取包括： 构造高斯一阶导核函数； 根据所述的高斯一阶导函数进行直方统计； 获取预先设定的抑制阈值； 根据所述的抑制阈值进行梯度抑制遍历，得到初次抑制矩阵； 对所述的初次抑制矩阵进行扫描标记； 对扫描标记后的初次抑制矩阵进行提取，得到提取的边缘。
6. 根据权利要求5所述的方法，其特征是，根据所述的高斯一阶导函数进行直方统计 具体包括： 根据所述的高斯一阶导函数确定高斯核系数； 根据所述的高斯核系数在所述的定位范围内对所述的压痕图像做卷积，得到二维高斯 梯度矩阵； 确定所述二维高斯梯度矩阵的梯度模矩阵； 确定所述二维高斯梯度矩阵的梯度角度矩阵； 对所述的梯度角度矩阵进行方向标志划分； 根据方向标志划分后的梯度角度矩阵对所述的二维高斯梯度矩阵进行直方统计。
7. 根据权利要求1或6所述的方法，其特征是，根据所述的边缘对所述的压痕图像进行 四边拟合定位，得到所述压痕图像的最佳拟合直线具体包括： 根据所述的边缘构造所述压痕图像的四边对应的直线方程； 对所述的直线方程对应的斜率角度进行分类，得到斜率角度类别； 对所述的直线方程对应的截距进行分类，得到截距类别； 根据所述的斜率角度类别、所述的截距类别确定所述压痕图像内的直线轨迹； 逐一搜索所述的直线轨迹所覆盖的有效边缘点的数量； 根据所述的有效边缘点的数量确定拟合直线。
8. 根据权利要求7所述的方法，其特征是，根据所述的最佳拟合直线进行角点定位具 体包括： 根据所述的最佳拟合直线确定所述压痕图像的初步角点； 以所述的初步角点的坐标为中心扩展范围，得到所述初步角点的局部图像； 对所述的局部图像进行均值统计，得到均值统计阈值； 根据所述的均值统计阈值分割所述的局部图像，得到二值图； 对所述的二值图进行滤除，得到滤除图像； 统计所述的滤除图像的投影值； 根据所述的投影值确定出最终角点。
9. 一种基于维氏硬度的压痕图像识别系统，其特征是，所述的系统包括： 维式硬度计，用于在布氏硬度试块上压出压痕； 相机，用于获取与所述的压痕对应的压痕图像； 聚类粗定位装置，用于对所述的压痕图像进行聚类粗定位，得到定位范围； 抑制提取装置，用于在所述的定位范围内对所述的压痕图像进行边缘抑制提取，得到 提取的边缘； 四边拟合定位装置，用于根据所述的边缘对所述的压痕图像进行四边拟合定位，得到 所述压痕图像的最佳拟合直线； 角点定位装置，用于根据所述的最佳拟合直线进行角点定位，得到最终角点。
10. 根据权利要求9所述的系统，其特征是，所述的聚类粗定位装置具体包括： 融合模块，用于对所述的压痕图像进行融合，得到融合图像矩阵； 分割模块，用于对所述的融合图像矩阵进行分割，得到二值化图像； 腐蚀剥离模块，用于对所述的二值化图像进行腐蚀剥离形态运算，得到待聚类样本图 像矩阵； 分类模块，用于根据试探聚类算法将所述的待聚类样本图像矩阵分为压痕以及无效 占. 邻近分析模块，用于对所述的压痕进行邻近分析，得到分析结果； 中心填充模块，用于根据所述的分析结果采用聚类补偿法对所述压痕的中心进行填 充； 聚类粗定位模块，用于根据所述的分析结果采用聚类补偿法对填充后的压痕进行聚类 粗定位，得到定位范围。
11. 根据权利要求10所述的系统，其特征是，所述的融合模块具体包括： 水平方向梯度分量确定单元，用于确定所述压痕图像的水平方向梯度分量； 垂直方向梯度分量确定单元，用于确定所述压痕图像的垂直方向梯度分量； 梯度模矩阵确定单元，用于根据所述的水平方向梯度分量以及所述垂直方向梯度分量 确定与所述的压痕图像对应的梯度模矩阵； 权值系数获取单元，用于获取预先设定的权值系数； 融合单元，用于根据所述的权值系数将所述的梯度模矩阵与所述的压痕图像进行融 合，得到融合图像矩阵。
12. 根据权利要求11所述的系统，其特征是，所述的邻近分析模块具体包括： 起始位置获取单元，用于获取预先设定的所述压痕的起始位置； 起始距离确定单元，用于采用自适应法确定待聚类样本图像矩阵的起始距离； 步长值确定单元，用于采用自适应法确定待聚类样本图像矩阵的步长值； 欧氏距离确定单元，用于确定所述待聚类样本图像矩阵中各个样本到所述压痕中心的 欧氏距离。
13. 根据权利要求9或12所述的系统，其特征是，所述的抑制提取装置具体包括： 核函数构造模块，用于构造高斯一阶导核函数； 直方统计模块，用于根据所述的高斯一阶导函数进行直方统计； 抑制阈值获取模块，用于获取预先设定的抑制阈值； 梯度抑制遍历模块，用于根据所述的抑制阈值进行梯度抑制遍历，得到初次抑制矩 阵； 扫描标记模块，用于对所述的初次抑制矩阵进行扫描标记； 提取模块，用于对扫描标记后的初次抑制矩阵进行提取，得到提取的边缘。
14. 根据权利要求13所述的系统，其特征是，所述的直方统计模块具体包括： 高斯核系数确定单元，用于根据所述的高斯一阶导函数确定高斯核系数； 卷积单元，用于根据所述的高斯核系数在所述的定位范围内对所述的压痕图像做卷 积，得到二维高斯梯度矩阵； 梯度模矩阵确定单元，用于确定所述二维高斯梯度矩阵的梯度模矩阵； 梯度角度矩阵确定单元，用于确定所述二维高斯梯度矩阵的梯度角度矩阵； 方向标志划分单元，用于对所述的梯度角度矩阵进行方向标志划分； 直方统计单元，用于根据方向标志划分后的梯度角度矩阵对所述的二维高斯梯度矩阵 进行直方统计。
15. 根据权利要求9或14所述的系统，其特征是，所述的四边拟合定位装置具体包括： 直线方程构造模块，用于根据所述的边缘构造所述压痕图像的四边对应的直线方程； 斜率角度分类模块，用于对所述的直线方程对应的斜率角度进行分类，得到斜率角度 类别； 截距分类模块，用于对所述的直线方程对应的截距进行分类，得到截距类别； 直线轨迹确定模块，用于根据所述的斜率角度类别、所述的截距类别确定所述压痕图 像内的直线轨迹； 数量搜索模块，用于逐一搜索所述的直线轨迹所覆盖的有效边缘点的数量； 拟合直线确定模块，用于根据所述的有效边缘点的数量确定拟合直线。
16. 根据权利要求15所述的系统，其特征是，所述的角点定位装置具体包括： 初步角点确定模块，用于根据所述的最佳拟合直线确定所述压痕图像的初步角点； 局部图像确定模块，用于以所述的初步角点的坐标为中心扩展范围，得到所述初步角 点的局部图像； 均值统计模块，用于对所述的局部图像进行均值统计，得到均值统计阈值； 分割模块，用于根据所述的均值统计阈值分割所述的局部图像，得到二值图； 滤除模块，用于对所述的二值图进行滤除，得到滤除图像； 投影值统计模块，用于统计所述的滤除图像的投影值； 最终角点确定模块，用于根据所述的投影值确定出最终角点。
【文档编号】G01N3/42GK104422628SQ201310395075
【公开日】2015年3月18日 申请日期:2013年9月3日 优先权日:2013年9月3日
【发明者】刘阁, 吴速, 杨长江, 武剑, 曹永超 申请人:北京时代之峰科技有限公司