CN106778779A - 一种电动注塑机模具检测方法 - Google Patents

Abstract

一种电动注塑机模具检测方法，获取一幅无残留物的矩形标准模具图像作为标准模板图像，去除该标准模板图像的背景区域得到模具区域，将标准模板图像尺寸归一化为L×L大小，将标准模板图像分割为m个大小均为W×W的子模块图像，提取各个子模块图像的特征值；采集开模后的待检测模具图像，提取待检测模具图像的边缘图像，并将其模具区域分割出来；将待检测模具图像尺寸归一化为L×L大小，并且分割为m个大小均为W×W的子图像，提取各个子图像的特征值；将标准模板图像的子模块图像特征值与待检测模具图像的子图像的特征值比较，从而得出待检测模具图像的残留物的情况。本发明快速、准确的检测到模具中的残留物情况，提高检测效率，提高模具加工行业的自动化程度。

Description

一种电动注塑机模具检测方法

技术领域

本发明涉及一种电动注塑机模具检测方法，具体地说是一种对电动注塑模具表面残留物进行检测的方法。

背景技术

近年来，随着科技的快速进步，国内经济呈现良好发展，其中塑料行业的发展也有很大进步。注塑机作为主要的塑料制品生产机械，其性能和自动化水平在不断提高。机械手用于配合注塑机进行生产，在注塑机生产加工过程中，在注塑机产品成型后，模具开模，机械手找抓取产品后时常会有塑料残留、脱模不完整等异常脱模现象，如不及时处理在注塑机巨大的冲击力作用下残留物会对模具造成极大破坏，严重影响生产效率，增加生产成本。目前主要的模具保护方法有全电式和油压式，全电式在注塑机中电流输出滞后时间过久时不能快速检测到残留物的存在；而油压式则在动模位置定位过程中存在较大偏差，导致实际位置与测量位置差距大，检测不准确。另外，人工检测方法是目前应用最广的检测手段，但工作时间过长导致的视觉疲劳容易引发误检和漏判，造成不必要的停工，甚至破坏模具。

目前国内图像处理与识别技术发展迅猛，逐渐向数字化、智能化方向发展，在交通、勘探、医学、工业等多个领域都有应用，但应用在注塑机模具保护中的应用还比较少，故此。本发明结合图像处理计算速度快、检测精度高、智能化等优点，提出一种电动注塑机模具检测方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种电动注塑机模具检测方法，能够快速、准确的检测到模具中的残留物情况。

为了解决上述技术问题，本发明采取以下技术方案：

一种电动注塑机模具检测方法，包括以下步骤：

S1,获取一幅无残留物的矩形标准模具图像作为标准模板图像，提取该标准模版图像的边缘图像，去除该标准模板图像的背景区域得到模具区域，将标准化模板图像尺寸归一化为L×L大小，将标准模板图像分割为m个大小均为W×W的子模块图像，提取各个子模块图像的特征值，设标准模板图像中的残留物阈值为T；

S2,采集开模后的待检测模具图像，对该待检测模具图像进行亮度补偿，使待检测模具图像与标准模板图像具有相同的亮度和对比度；

S3,提取待检测模具图像的边缘图像，将待检测模具图像中的模具区域分割出来；

S4,将待检测模具图像尺寸归一化为L×L大小，将待检测模具图像分割为m个大小均为W×W的子图像，提取各个子图像的特征值；

S5,将待检测模具图像中的第i个子图像的特征值与标准模板图像中的第i个子模块图像的特征值进行模板匹配，记录相似度S_i，并且计算待检测模具图像中的前i个子图像与标准模板图像中的前i个子模块图像的相似度的和即总相似度S，其中i的取值范围为[1,m]，

S6,比较总相似度S与残留物阈值T的大小关系，若S>T，则当前待检测模具图像含有残留物，结束检测过程；若S<T，判断i与m的大小关系，若i＝m，则当前待检测模具图像没有残留物，结束检测过程；若i<m，则i+1并返回步骤S5，直到i＝m，结束检测过程。

所述步骤S2中，对亮度的补偿具体包括：

S2.1，设待检测模具图像的原图像灰度级为i∈[0,a]，经过灰度级映射后的灰度级为j∈[0,b]；

S2.2,归一化：灰度级i的概率密度函数为其中H(i)为待检测模具图像的灰度直方图中灰度级为i的像素点数量，N为待检测模具图像总的像素点数；

S2.3,灰度直方图的概率分布函数为

S2.4,采取四舍五入的方法计算灰度级映射后的灰度值j＝255INT[p_i]；

S2.5,通过以上过程实现了从原图像灰度级i→j映射后灰度级的映射关系，原始图像的灰度值从f(m,n)＝i→g(m,n)＝j变换。

所述步骤S3中提到边缘图像时具体包括以下步骤：

S3.1，采用Canny算子对待检测模具图像进行检测得到边缘图像，然后对所获取的边缘图像中的连通域做面积统计，将小于设定面积阈值A的连通域去除；

S3.2,在对矩形标准模具进行边缘提取时记录该矩形标准模具的四个边缘长度L₁、L₂、L₃和L₄，其中L₁＝L₃,L₂＝L₄，且L₂>L₁；

S3.3,在对待检测模具外边框进行动态检测时，取l₁＝L₁/4为Hough变换的直线低阈值，取l₂＝L₁/2为Hough变换的直线高阈值，Hough变换过程中记录长度l>l₁的直线，并将长度l≥l₂的直线画出来。

所述步骤S3中将待检测模具图像中的模具区域分割出来具体包括以下步骤：

S3.4,遍历待检测模具图像中的直线，标记直线中点距离待检测模具图像四个边缘最近的4条直线分别为L_up、L_down、L_left、L_right，其中L_up与L_down为上下对称，L_left和L_right为左右对称；

S3.5，满足L_up＝L_down、L_left＝L_right；

S3.6，所述步骤S3中将待检测模具图像中的模具区域分割出来具体包括以下步骤：

S3.4,遍历待检测模具图像中的直线，标记直线中点距离待检测模具图像四个边缘最近的4条直线分别为L_up、L_down、L_left、L_right，其中L_up与L_down为上下对称，L_left和L_right为左右对称；

S3.5，满足L_up＝L_down、L_left＝L_right；

S3.6，L_up和L_down上的所有点的纵坐标之差的绝对值小于设定值P_h，L_left和L_right上所有点的横坐标之差的绝对值小于设定值P_w；

S3.7，该四条直线斜率满足k_up＝k_down、k_left＝k_right，从而L_up为距离待检测图像上边缘最近的待检测模具的上边框，L_down为距离待检测图像下边缘最近的待检测模具的下边框，L_left为距离待检测图像左边缘最近的待检测模具的左边框，L_right为距离待检测图像右边缘最近的待检测模具的右边框，该四条直线构成的区域为待检测模具图像中的模具区域；

S3.7，该四条直线斜率满足k_up＝k_down、k_left＝k_right，从而L_up为距离待检测图像上边缘最近的待检测模具的上边框，L_down为距离待检测图像下边缘最近的待检测模具的下边框，L_left为距离待检测图像左边缘最近的待检测模具的左边框，L_right为距离待检测图像右边缘最近的待检测模具的右边框，该四条直线构成的区域为待检测模具图像中的模具区域。

所述将待检测模具图像中的模具区域分割出来时，还具体包括步骤：

S3.8，计算每条直线段的中点坐标，组成中点坐标集合，n为直线段总数

n＝{(x_m1,y_m1),(x_m2,y_m2)...(x_mn,y_mn)}；

S3.9,将中点坐标集合的x、y分别按从小到大排列，组成两个集合

S3.10，选取y_i所在的直线为L_up，y_n所在的直线为L_down，x_j所在的直线为L_left，x_n所在的直线为L_right，i和j的取值范围为[1,n]且从1开始取值，若存在中点坐标相同的点则排序标记；

S3.11，计算步骤S3.10中直线L_up、直线L_down、直线L_left和直线为L_right该四条直线的斜率k_up、k_down、k_left、k_right，若满足判断式一k_up＝k_down、k_left＝k_right，则转至步骤S3.13；若不满足判断式一k_up＝k_down、k_left＝k_right，则通过判断式二：L_up和L_down上的所有点的纵坐标之差的绝对值小于设定值P_h，L_left和L_right上所有点的横坐标之差的绝对值小于设定值P_w，获取不满足该判断式二的直线段；

S3.12，对于不满足步骤S3.11中的判断式二的直线段，进一步查看是否有相同中点坐标的直线段，若有则取下一个点所在的直线段返回步骤S3.11，直到找到满足判断式一的直线段；若没有则返回步骤S9的中点坐标集合，重新选择边界直线；选取方法具体如下：

若通过判断式一确认是y_i所在直线不满足，则i加1；若通过判断式一确认是y_n所在直线不满足，则n减去1；若通过判断式一确认是x_j所在直线不满足，则j加1；若通过判断式一确认是x_n所在直线不满足，则n减去1，返回步骤S3.10；

S3.13确认了边界所在直线后，联立4条直线建立方程组求出相邻两条直线段的交点坐标(X₁,Y₁)、(X₂,Y₂)、(X₃,Y₃)、(X₄,Y₄)。

上式中，b₁、b₂、b₃、b₄为直线与坐标系Y轴的交点纵坐标。

S3.14，根据待检测模具边框和角点坐标将模具区域从全局图像中分割出来。

所述步骤S1中提取标准模板图像中子模块图像的特征值后，组成以子模块图像为标记的特征值集合：

子模块图像的特征值包括能量矩、对比度和信息熵，其中W_Asm为能量矩，W_Con为对比度，W_Ent为信息熵。

本发明方法能够快速、准确地检测出模具中残留物的残留情况，具有检测快速性、运行稳定性、检测精度高的特点。

1)检测快速性可使生产节拍加快，提高生产量；运行稳定性能够满足工业生产过程中所用设备必须稳定的要求；检测精度高即降低了漏判和误判的可能性，降低漏判率可减少对模具的损害，降低误判率节约生产时间。

2)智能化水平高

本发明在操作过程中可以保存本次使用过程中的标准模版参数，下次使用如无需更换模具，可快速开机进入加工阶段，利用同一个标准模板即可。

3)适应性强

本发明具有完善的光线补偿功能，可有效抵制生产过程中由于光线变化导致的拍摄效果不良的问题，保证图像拍摄的精确程度。

4)进一步提高注塑加工的自动化水平，可替代目前常用的全电式和油压式保护模具方法，加快生产速度，加强了企业生产力和行业竞争力。

5)利用本方案进行自动化检测，可实现无接触式检测，降低应用软件的操作难度、节约本低，节约人力资源。

附图说明

附图1为本发明流程示意图；

附图2为本发明模板匹配流程示意图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合附图对本发明作进一步的描述。

如附图1和2所示，本发明一种电动注塑机模具检测方法，包括以下步骤：

S1,获取一幅无残留物的矩形标准模具图像作为标准模板图像，提取该标准模版图像的边缘图像，去除该标准模板图像的背景区域得到模具区域，将标准化模板图像尺寸归一化为L×L大小，将标准模板图像分割为m个大小均为W×W的子模块图像，提取各个子模块图像的特征值，组成以子模块图像为标记的特征值集合：

设标准模板图像中的残留物阈值为T。子模块图像的特征值包括能量矩、对比度和信息熵，上式中W_Asm为能量矩，W_Con为对比度，W_Ent为信息熵。通常是划分成m＝16个子模块图像。

S2,采集开模后的待检测模具图像，对该待检测模具图像进行亮度补偿，使待检测模具图像与标准模板图像具有相同的亮度和对比度。保持与矩形标准模具相同的光照环境等工作环境，最大程度保证拍照效果一致，有利于后续检测的精确度。

S3,提取待检测模具图像的边缘图像，将待检测模具图像中的模具区域分割出来。利用Canny算子与Hough变换相结合的方法定位待检测模具外边框，从而准确地将模具区域分割出来。

S4,将待检测模具图像尺寸归一化为L×L大小，将待检测模具图像分割为m个大小均为W×W的子图像，提取各个子图像的特征值。与标准模版图像一致，该待检测模具图像也划分成16个子图像。

S5,将待检测模具图像中的第i个子图像的特征值与标准模板图像中的第i个子模块图像的特征值进行模板匹配，记录相似度S_i，并且计算待检测模具图像中的前i个子图像与标准模板图像中的第i个子模块图像的相似度的和即总相似度S，其中i的取值范围为[1,m]，即是将待检测模具图像中的第1个子图像与标准模版图像中的第1个子模块图像的相似度S₁，待检测模具图像中的第2个子图像与标准模版图像中的第2个子模块图像的相似度S₂，待检测模具图像中的第i-1个子图像与标准模版图像中的第i-1个子模块图像的相似度S_i-1，全部相加得到前前i个子图像的相似度S。

S6,比较总相似度S与残留物阈值T的大小关系，若S>T，则当前待检测模具图像含有残留物，结束检测过程；若S<T，判断i与m的大小关系，若i＝m，则当前待检测模具图像没有残留物，结束检测过程；若i<m，则i+1并返回步骤S5，直到i＝m，由于共划分成16个子图像，因此直到i＝16结束检测过程，从而完成每一个子图像的对比检测，将整个图像的检测划分成多个子图像的检测，更加精确。

所述步骤S2中，对亮度的补偿具体包括：

S2.1，设待检测模具图像的原图像灰度级为i∈[0,a]，经过灰度级映射后的灰度级为j∈[0,b]。

S2.2,归一化：灰度级i的概率密度函数为其中H(i)为待检测模具图像的灰度直方图中灰度级为i的像素点数量，N为待检测模具图像总的像素点数。

S2.3,灰度直方图的概率分布函数为

S2.4,采取四舍五入的方法计算灰度级映射后的灰度值j＝255INT[p_i]。

S2.5,通过以上过程实现了从原图像灰度级i→j映射后灰度级的映射关系，原始图像的灰度值从f(m,n)＝i→g(m,n)＝j变换。

所述步骤S3中提到边缘图像时具体包括以下步骤：

S3.1，采用Canny算子对待检测模具图像进行检测得到边缘图像，然后对所获取的边缘图像中的连通域做面积统计，将小于设定面积阈值A的连通域去除，可有效去除小面积边缘图像，例如孤立斑点。在对矩形标准模具进行标准模版图像提取时同样采用Canny算子进行边缘检测时的最佳阈值为T₁和T₂，在对待检测模具图像进行边缘检测时采用上述最佳阈值，从而以标准模版图像为参考参数，快速获取待检测模具图像的边缘图像。

S3.2,在对矩形标准模具进行边缘提取时记录该矩形标准模具的四个边缘长度L₁、L₂、L₃和L₄，其中L₁＝L₃,L₂＝L₄，且L₂>L₁。

S3.3,在对待检测模具外边框进行动态检测时，取l₁＝L₁/4为Hough变换的直线低阈值，取l₂＝L₁/2为Hough变换的直线高阈值，Hough变换过程中记录长度l>l₁的直线，并将长度l≥l₂的直线画出来。

并且进一步，将待检测模具图像中的模具区域分割出来具体包括以下步骤：

S3.4,遍历待检测模具图像中的直线，标记直线中点距离待检测模具图像四个边缘最近的4条直线分别为L_up、L_down、L_left、L_right，其中L_up与L_down为上下对称，L_left和L_right为左右对称。

S3.5，满足L_up＝L_down、L_left＝L_right，确保对称的两边的长度相等。

S3.6，所述步骤S3中将待检测模具图像中的模具区域分割出来具体包括以下步骤：

S3.4,遍历待检测模具图像中的直线，标记直线中点距离待检测模具图像四个边缘最近的4条直线分别为L_up、L_down、L_left、L_right，其中L_up与L_down为上下对称，L_left和L_right为左右对称；

S3.5，满足L_up＝L_down、L_left＝L_right；

S3.6，L_up和L_down上的所有点的纵坐标之差的绝对值小于设定值P_h，L_left和L_right上所有点的横坐标之差的绝对值小于设定值P_w；

S3.7，该四条直线斜率满足k_up＝k_down、k_left＝k_right，从而L_up为距离待检测图像上边缘最近的待检测模具的上边框，L_down为距离待检测图像下边缘最近的待检测模具的下边框，L_left为距离待检测图像左边缘最近的待检测模具的左边框，L_right为距离待检测图像右边缘最近的待检测模具的右边框，该四条直线构成的区域为待检测模具图像中的模具区域。

根据上述分割方式，具体可采用下述步骤进行实现。

S3.8，计算每条直线段的中点坐标，组成中点坐标集合，n为直线段总数

n＝{(x_m1,y_m1),(x_m2,y_m2)...(x_mn,y_mn)}。

S3.9,将中点坐标集合的x、y分别按从小到大排列，组成两个集合

S3.10，选取y_i所在的直线为L_up，y_n所在的直线为L_down，x_j所在的直线为L_left，x_n所在的直线为L_right，i和j的取值范围为[1,n]且从1开始取值，若存在中点坐标相同的点则排序标记。

S3.11，计算步骤S3.10中直线L_up、直线L_down、直线L_left和直线为L_right该四条直线的斜率k_up、k_down、k_left、k_right，若满足判断式一：k_up＝k_down、k_left＝k_right，则转至步骤S3.13；若不满足判断式一：k_up＝k_down、k_left＝k_right，则通过判断式二：L_up和L_down上的所有点的纵坐标之差的绝对值小于设定值P_h，L_left和L_right上所有点的横坐标之差的绝对值小于设定值P_w，获取不满足该判断式二的直线段。

S3.12，对于不满足步骤S3.11中的判断式二的直线段，进一步查看是否有相同中点坐标的直线段，若有则取下一个点所在的直线段并返回步骤S3.11，直到找到满足判断式一的直线段；若没有则返回步骤S9的中点坐标集合，重新选择边界直线；选取方法具体如下：

若通过判断式一确认是y_i所在直线不满足，则i加1；若通过判断式一确认是y_n所在直线不满足，则n减去1；若通过判断式一确认是x_j所在直线不满足，则j加1；若通过判断式一确认是x_n所在直线不满足，则n减去1，返回步骤S3.10。

S3.13确认了边界所在直线后，联立4条直线建立方程组求出相邻两条直线段的交点坐标(X₁,Y₁)、(X₂,Y₂)、(X₃,Y₃)、(X₄,Y₄)。

上式中，b₁、b₂、b₃、b₄为直线与坐标系Y轴的交点纵坐标。

S3.14，根据待检测模具边框和角点坐标将模具区域从全局图像中分割出来，从而得到准确的模具区域。

通过以上的操作，从而可以准确、快速地检测到模具中的残留物情况，提高检测效率，提高模具加工行业的自动化程度，对模具能够起到有效的保护作用。

需要说明的是，以上所述并非是对本发明的限定，在不脱离本发明的创造构思的前提下，任何显而易见的替换均在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种电动注塑机模具检测方法，包括以下步骤：

S1,获取一幅无残留物的矩形标准模具图像作为标准模板图像，提取该标准模版图像的边缘图像，去除该标准模板图像的背景区域得到模具区域，将标准化模板图像尺寸归一化为L×L大小，将标准模板图像分割为m个大小均为W×W的子模块图像，提取各个子模块图像的特征值，设标准模板图像中的残留物阈值为T；

S2,采集开模后的待检测模具图像，对该待检测模具图像进行亮度补偿，使待检测模具图像与标准模板图像具有相同的亮度和对比度；

S3,提取待检测模具图像的边缘图像，将待检测模具图像中的模具区域分割出来；

S4,将待检测模具图像尺寸归一化为L×L大小，将待检测模具图像分割为m个大小均为W×W的子图像，提取各个子图像的特征值；

S5,将待检测模具图像中的第i个子图像的特征值与标准模板图像中的第i个子模块图像的特征值进行模板匹配，记录相似度S_i，并且计算待检测模具图像中的前i个子图像与标准模板图像中的前i个子模块图像的相似度的和即总相似度S，其中i的取值范围为[1,m]，

S6,比较总相似度S与残留物阈值T的大小关系，若S>T，则当前待检测模具图像含有残留物，结束检测过程；若S<T，判断i与m的大小关系，若i＝m，则当前待检测模具图像没有残留物，结束检测过程；若i<m，则i+1并返回步骤S5，直到i＝m，结束检测过程。

2.根据权利要求1所述的电动注塑机模具检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，对亮度的补偿具体包括：

S2.1，设待检测模具图像的原图像灰度级为i∈[0,a]，经过灰度级映射后的灰度级为j∈[0,b]；

S2.2,归一化：灰度级i的概率密度函数为其中H(i)为待检测模具图像的灰度直方图中灰度级为i的像素点数量，N为待检测模具图像总的像素点数；

S2.3,灰度直方图的概率分布函数为

S2.4,采取四舍五入的方法计算灰度级映射后的灰度值j＝255INT[p_i]；

S2.5,通过以上过程实现了从原图像灰度级i→j映射后灰度级的映射关系，原始图像的灰度值从f(m,n)＝i→g(m,n)＝j变换。

3.根据权利要求2所述的电动注塑机模具检测方法，其特征在于，所述步骤S3中提到边缘图像时具体包括以下步骤：

S3.1，采用Canny算子对待检测模具图像进行检测得到边缘图像，然后对所获取的边缘图像中的连通域做面积统计，将小于设定面积阈值A的连通域去除；

S3.2,在对矩形标准模具进行边缘提取时记录该矩形标准模具的四个边缘长度L₁、L₂、L₃和L₄，其中L₁＝L₃,L₂＝L₄，且L₂>L₁；

S3.3,在对待检测模具外边框进行动态检测时，取l₁＝L_1/4为Hough变换的直线低阈值，取l₂＝L_1/2为Hough变换的直线高阈值，Hough变换过程中记录长度l>l₁的直线，并将长度l≥l₂的直线画出来。

4.根据权利要求3所述的电动注塑机的模具检测方法，其特征在于，所述步骤S3中将待检测模具图像中的模具区域分割出来具体包括以下步骤：

S3.4,遍历待检测模具图像中的直线，标记直线中点距离待检测模具图像四个边缘最近的4条直线分别为L_up、L_down、L_left、L_right，其中L_up与L_down为上下对称，L_left和L_right为左右对称；

S3.5，满足L_up＝L_down、L_left＝L_right；

S3.6，L_up和L_down上的所有点的纵坐标之差的绝对值小于设定值P_h，L_left和L_right上所有点的横坐标之差的绝对值小于设定值P_w；

S3.7，该四条直线斜率满足k_up＝k_down、k_left＝k_right，从而L_up为距离待检测图像上边缘最近的待检测模具的上边框，L_down为距离待检测图像下边缘最近的待检测模具的下边框，L_left为距离待检测图像左边缘最近的待检测模具的左边框，L_right为距离待检测图像右边缘最近的待检测模具的右边框，该四条直线构成的区域为待检测模具图像中的模具区域。

5.根据权利要求4所述的电动注塑机的模具检测方法，其特征在于，所述将待检测模具图像中的模具区域分割出来时，还具体包括步骤：

S3.8，计算每条直线段的中点坐标，组成中点坐标集合，n为直线段总数

n＝{(x_m1,y_m1),(x_m2,y_m2)...(x_mn,y_mn)}；

S3.9,将中点坐标集合的x、y分别按从小到大排列，组成两个集合

$\left\{\begin{array}{c}\{x_1,x_2...x_n\}\\ \{y_1,y_2...y_n\}\end{array}\right.;$

S3.10，选取y_i所在的直线为L_up，y_n所在的直线为L_down，x_j所在的直线为L_left，x_n所在的直线为L_right，i和j的取值范围为[1,n]且从1开始取值，若存在中点坐标相同的点则排序标记；

S3.11，计算步骤S3.10中直线L_up、直线L_down、直线L_left和直线为L_right该四条直线的斜率k_up、k_down、k_left、k_right，若满足判断式一k_up＝k_down、k_left＝k_right，则转至步骤S3.13；若不满足判断式一k_up＝k_down、k_left＝k_right，则通过判断式二：L_up和L_down上的所有点的纵坐标之差的绝对值小于设定值P_h，L_left和L_right上所有点的横坐标之差的绝对值小于设定值P_w，获取不满足该判断式二的直线段；

S3.12，对于不满足步骤S3.11中的判断式二的直线段，进一步查看是否有相同中点坐标的直线段，若有则取下一个点所在的直线段返回步骤S3.11，直到找到满足判断式一的直线段；若没有则返回步骤S9的中点坐标集合，重新选择边界直线；选取方法具体如下：

若通过判断式一确认是y_i所在直线不满足，则i加1；若通过判断式一确认是y_n所在直线不满足，则n减去1；若通过判断式一确认是x_j所在直线不满足，则j加1；若通过判断式一确认是x_n所在直线不满足，则n减去1，返回步骤S3.10；

S3.13确认了边界所在直线后，联立4条直线建立方程组求出相邻两条直线段的交点坐标(X₁,Y₁)、(X₂,Y₂)、(X₃,Y₃)、(X₄,Y₄)。

$\left\{\begin{array}{c}{y}_1=k_{up}{x}_1+b_1\\ y_2=k_{down}{x}_2+b_2\\ y_3=k_{left}{x}_3+b_3\\ y_4=k_{right}{x}_4+b_4\end{array}\right.;$

上式中，b₁、b₂、b₃、b₄为直线与坐标系Y轴的交点纵坐标。

S3.14，根据待检测模具边框和角点坐标将模具区域从全局图像中分割出来。

6.根据权利要求5所述的电动注塑机的模具检测方法，其特征在于，所述步骤S1中提取标准模板图像中子模块图像的特征值后，组成以子模块图像为标记的特征值集合：

$\left\{\begin{array}{c}\{V_1,V_2,...,V_{16}\}\\ V_i=\{W_{Asm},W_{Con},W_{Ent}\}\end{array}\right.,$

子模块图像的特征值包括能量矩、对比度和信息熵，其中W_Asm为能量矩，W_Con为对比度，W_Ent为信息熵。