一种塑胶产品生产质量视觉检测方法与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种塑胶产品生产质量视觉检测方法。

背景技术：

1、由于在塑胶产品生产的过程中，为了去除塑胶产品上的毛刺同时解决塑胶产品中的应力集中的问题，通常会在塑胶产品面与面交界处添加倒角设计；但在光照的影响下，塑胶产品倒角处的像素点的灰度值与塑胶产品其他位置的像素点的灰度值存在的差异大，而在对塑胶产品进行质量检测时，传统的阈值分割算法无法区分塑胶产品中的划痕与倒角之间的差异，因此传统的阈值分割算法并不能得到良好的检测效果。

技术实现思路

1、本发明提供一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，以解决现有的问题：传统的阈值分割算法并不能得到良好的检测效果。

2、本发明的一种塑胶产品生产质量视觉检测方法采用如下技术方案：

3、包括以下步骤：

4、采集塑胶产品图像，并对塑胶产品图像进行预处理得到灰度图；

5、获取灰度图中像素点的局部范围，根据像素点的局部范围中像素点的灰度值，计算像素点的划痕程度；根据像素点的划痕程度获取疑似划痕像素点；

6、获取疑似划痕像素点的梯度方向；根据疑似划痕像素点的梯度方向，获取疑似划痕像素点的像素链；根据疑似划痕像素点的像素链中像素点的划痕程度以及灰度值，获取疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性；

7、根据疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性，构建筛选坐标系；对筛选坐标系进行聚类，得到若干类簇；根据类簇中像素点为划痕像素点的第一可能性以及像素点的灰度值，计算像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性；根据像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性，获取划痕像素点。

8、优选的，所述采集塑胶产品图像，并对塑胶产品图像进行预处理得到灰度图，包括的具体方法为：

9、利用工业相机采集塑胶产品图像，然后对塑胶产品图像进行灰度化处理，最后利用双边滤波算法对经过灰度化处理的塑胶产品图像进行去噪，得到去噪后的塑胶产品灰度图像，记为灰度图。

10、优选的，所述获取灰度图中像素点的局部范围，根据像素点的局部范围中像素点的灰度值，计算像素点的划痕程度，包括的具体方法为：

11、对于第个像素点，将第个像素点八邻域内所有的像素点记为第个像素点的局部范围，根据第个像素点的局部范围内所有像素点的灰度值，计算于第个像素点的划痕程度，其具体的计算公式为：

12、

13、式中，表示第个像素点的划痕程度；表示第个像素点的灰度值；表示第个像素点的局部范围内所有像素点的灰度均值；表示第个像素点的局部范围内第个像素点的灰度值；表示第个像素点的局部范围内所有像素点的数量；表示线性归一化函数；表示绝对值运算。

14、优选的，所述根据像素点的划痕程度获取疑似划痕像素点，包括的具体方法为：

15、预设一个划痕程度阈值，将灰度图中所有划痕程度大于的像素点记为疑似划痕像素点。

16、优选的，所述获取疑似划痕像素点的梯度方向，包括的具体方法为：

17、利用sobel算子获取所有疑似划痕像素点水平方向的梯度值以及竖直方向上的梯度值，分别记为与；在通过与获取所有疑似划痕像素点的梯度方向，其具体的计算公式为：

18、

19、式中，表示第个疑似划痕像素点的梯度方向；表示第个疑似划痕像素点竖直方向上的梯度值；表示第个疑似划痕像素点水平方向上的梯度值；为反正切函数。

20、优选的，所述根据疑似划痕像素点的梯度方向，获取疑似划痕像素点的像素链，包括的具体方法为：

21、对于获取第个疑似划痕像素点的像素链，首先预设一个像素链长度，以第个疑似划痕像素点为中心，做一条垂直于第个疑似划痕像素点的梯度方向的直线，记为第个疑似划痕像素点的特征线，将第个疑似划痕像素点的特征线中欧氏距离第个疑似划痕像素点最近的个像素点，作为第个疑似划痕像素点的像素链。

22、优选的，所述根据疑似划痕像素点的像素链中像素点的划痕程度以及灰度值，获取疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性，包括的具体方法为：

23、统计与第个疑似划痕像素点的灰度值相同的疑似划痕像素点数量，同时获取第个疑似划痕像素点的像素链中每个像素点的划痕程度以及灰度值；根据第个疑似划痕像素点的灰度值相同像素点数量、第个疑似划痕像素点的像素链中每个像素点的划痕程度以及灰度值，获取每个疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性，其具体的计算公式为：

24、

25、式中，表示第个疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性；表示与第个疑似划痕像素点的灰度值相同的疑似划痕像素点数量；表示第个疑似划痕像素点的划痕程度；表示第个疑似划痕像素点的像素链中第个像素点的划痕程度；表示第个疑似划痕像素点的灰度值；表示第个疑似划痕像素点的像素链中第个像素点的灰度值；表示预设的像素链长度；表示以自然常数为底数的指数函数；表示绝对值运算。

26、优选的，所述根据疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性，构建筛选坐标系；对筛选坐标系进行聚类，得到若干类簇，包括的具体方法为：

27、根据以疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性为纵轴，以疑似划痕像素点的灰度值为横轴，建立一个直角坐标系，记为筛选坐标系；将所有疑似划痕像素点置入筛选坐标系中，然后利用dbscan聚类算法对筛选坐标系中的疑似划痕像素点进行聚类，得到若干像素点类簇。

28、优选的，所述根据类簇中像素点为划痕像素点的第一可能性以及像素点的灰度值，计算像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性，包括的具体方法为：

29、根据像素点类簇中像素点之间的欧氏距离以及像素点为划痕像素点的第一可能性，计算像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性，其具体的计算公式为：

30、

31、式中，表示第个像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性；表示第个像素点类簇中像素点的数量；表示第个像素点类簇中第个像素点为划痕像素点的第一可能性；表示第个像素点类簇中第个像素点与第个像素点之间的欧氏距离；表示线性归一化函数。

32、优选的，所述根据像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性，获取划痕像素点，包括的具体方法为：

33、预设一个可能性阈值，对于第个像素点类簇，若第个像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性大于等于，第个像素点类簇中像素点为划痕像素点。

34、本发明的技术方案的有益效果是：本申请通过获取灰度图中像素点的局部范围，分析灰度图中划痕像素点与倒角边缘像素点之间的差异，计算像素点的划痕程度，得到疑似划痕像素点，通过构建疑似划痕像素点的像素链，分析构建疑似划痕像素点的形状特征，得到疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性，根据疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性，结合疑似划痕像素点灰度值的分布程度，即可准确地检测出划痕像素点。

技术特征：

1.一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述采集塑胶产品图像，并对塑胶产品图像进行预处理得到灰度图，包括的具体方法为：

3.根据权利要求1所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述获取灰度图中像素点的局部范围，根据像素点的局部范围中像素点的灰度值，计算像素点的划痕程度，包括的具体方法为：

4.根据权利要求1所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述根据像素点的划痕程度获取疑似划痕像素点，包括的具体方法为：

5.根据权利要求1所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述获取疑似划痕像素点的梯度方向，包括的具体方法为：

6.根据权利要求1所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述根据疑似划痕像素点的梯度方向，获取疑似划痕像素点的像素链，包括的具体方法为：

7.根据权利要求6所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述根据疑似划痕像素点的像素链中像素点的划痕程度以及灰度值，获取疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性，包括的具体方法为：

8.根据权利要求1所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述根据疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性，构建筛选坐标系；对筛选坐标系进行聚类，得到若干类簇，包括的具体方法为：

9.根据权利要求1所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述根据类簇中像素点为划痕像素点的第一可能性以及像素点的灰度值，计算像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性，包括的具体方法为：

10.根据权利要求1所述一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，其特征在于，所述根据像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性，获取划痕像素点，包括的具体方法为：

技术总结
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种塑胶产品生产质量视觉检测方法，包括：采集灰度图；获取灰度图中像素点的局部范围，根据像素点的局部范围中像素点的灰度值，获取疑似划痕像素点；获取疑似划痕像素点的梯度方向；根据疑似划痕像素点的梯度方向，获取疑似划痕像素点为划痕像素点的第一可能性；并构建筛选坐标系；对筛选坐标系进行聚类，得到若干类簇；根据类簇中像素点为划痕像素点的第一可能性以及像素点的灰度值，计算像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性；根据像素点类簇中像素点为划痕像素点的可能性，获取划痕像素点。本发明通过对采集的塑胶产品的特征进行，并结合聚类算法准确的得到划痕像素点。

技术研发人员：赵建湘
受保护的技术使用者：深圳市智宇精密五金塑胶有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4