CN107560567A - 一种基于图像分析的材料表面质量检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于材料检测技术领域,公开了一种基于图像分析的材料表面质量检测方法,包括:通过强度为K的检测光照射在待检测材料表面;获取自所述待检测材料表面反射的检测光信号,得到图像;计算所述图像的像素值I,并计算其与理论像素值IC的差值E;其中,理论像素值IC=KR,R为待检测材料表面反射率。本发明提供的检测方法,基于图像分析的方法实现表面质量分析判断,高效可靠。
Description
技术领域
本发明涉及材料检测技术领域,特别涉及一种基于图像分析的材料表面质量检测方法。
背景技术
材料的表面质量对于产品的质量有着重要的作用,对于表面质量的控制十分重要。
现有技术中,主要是通过各种接触式的仪器仪表进行材料表面的检测。这种接触式的测量方法大多需要操作人员亲自操作机器进行检测,效率较低;同时,操作人员等人为因素导致误差较大;同时也容易伤害材料表面导致检测结果可靠性低。
发明内容
本发明提供一种基于图像分析的材料表面质量检测方法,解决现有技术中材料表面质量检测粗放,效率低,可靠性差的技术问题。
为解决上述技术问题,本发明提供了一种基于图像分析的材料表面质量检测方法,包括:
通过强度为K的检测光照射在待检测材料表面;
获取自所述待检测材料表面反射的检测光信号,得到图像;
计算所述图像的像素值I,并计算其与理论像素值IC的差值E;
其中,理论像素值IC=KR,R为待检测材料表面反射率。
进一步地,所述有方法还包括:
比较差值E与判断阈值ε;
若E≤ε则表明待检测材料没有缺陷;
若E>ε则表明待检测材料有明显缺陷;
其中,ε为材料缺陷和粗糙度判断阈值。
进一步地,所述计算所述图像的像素值I包括:
将所述图像划分成多个图像块,并分别计算所述多个图像块的像素;
求取所述多个图像块的像素值的均值,作为所述图像的像素I。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请实施例中提供的基于图像分析的材料表面质量检测方法,通过检测光信号单向照射待检测的材料表面,并通过图像捕捉设备获取反射的检测光信号,得到图像;通过比较图像像素值与理论像素值,得到表面质量的评价。值得说明的是,通过单向检测光在材料表面的反射情况,反应材料表面的凸凹和粗糙度情况,从而直接反应在反射检测光信号上,直接体现在图像上。从而得到了基于高效可靠的图像分析的材料表面质量监测分析。
附图说明
图1为本发明实施例提供的检测方法原理示意图;
图2为本发明实施例提供的图像分块示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种基于图像分析的材料表面质量检测方法,解决现有技术中材料表面质量检测粗放,效率低,可靠性差的技术问题。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细说明,应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明,而不是对本申请技术方案的限定,在不冲突的情况下,本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
一种基于图像分析的材料表面质量检测方法,包括:
通过强度为K的检测光照射在待检测材料表面;
获取自所述待检测材料表面反射的检测光信号,得到图像;
计算所述图像的像素值I,并计算其与理论像素值IC的差值E;
其中,理论像素值IC=KR,R为待检测材料表面反射率。
具体来说,检测光信号一般是单向照射,当材料表面存在凸凹时,检测光信号的反射将不会是完整的,或者将在表面缺陷的情况下,反射的光线将会损失部分,导致单向捕捉时,图像的像素会相对于理论值变化较大。
为了提升检测可靠性,可以建立检测舱,防止干扰光线影响检测;如暗仓。
参见图1,图像的成像模型可以简化为,I=K×R;I为图像像素,K为光照强度,R为材料表面反射率。
正常情况下,假设被测材料是均匀无纹理的,那么反射率一致;在平行光下,K也一致;那么显然图像像素值I是不变的,为常数Ic。
当材料表面出现凸起时,就会使得一部分光照被遮挡,如1-2-2’以及3-4部分。
1-2-2’和3-4部分的光照被遮挡,局部光照K发生变化,使得像素值I发生较大变化。一旦像素值发生较大变化,即可判断该处存在缺陷。
为了使得缺陷的表征更为清楚可靠,设置判断阈值ε。所述有方法还包括:
比较差值E与判断阈值ε;
若E≤ε则表明待检测材料没有缺陷;
若E>ε则表明待检测材料有明显缺陷;
其中,ε为材料缺陷和粗糙度判断阈值。
参见图2,为了提升检测的可靠性和精度,所述计算所述图像的像素值I包括:
将所述图像划分成多个图像块,并分别计算所述多个图像块的像素;
求取所述多个图像块的像素值的均值,作为所述图像的像素I。
具体来说,考虑实际情况下,为了应对单个像素容易受到噪声干扰,不足以作为判断依据的情况。
选取以中心像素为邻域的一个块,将图像分成多个块。如图2所示的3×3的块,还可以根据需要取块的不同大小。
对块的各个像素值v,v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8求得平均值E,计算T=|E-Ic|。比较T与ε之间的大小关系。若T≤ε则表明被测材料没有缺陷,是合格的;T>ε则表明被测材料有明显缺陷,不合格。ε与材料要求有关,表示缺陷和粗糙度。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请实施例中提供的基于图像分析的材料表面质量检测方法,通过检测光信号单向照射待检测的材料表面,并通过图像捕捉设备获取反射的检测光信号,得到图像;通过比较图像像素值与理论像素值,得到表面质量的评价。值得说明的是,通过单向检测光在材料表面的反射情况,反应材料表面的凸凹和粗糙度情况,从而直接反应在反射检测光信号上,直接体现在图像上。从而得到了基于高效可靠的图像分析的材料表面质量监测分析。
最后所应说明的是,以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照实例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (3)
1.一种基于图像分析的材料表面质量检测方法,其特征在于,包括:
通过强度为K的检测光照射在待检测材料表面;
获取自所述待检测材料表面反射的检测光信号,得到图像;
计算所述图像的像素值I,并计算其与理论像素值IC的差值E;
其中,理论像素值IC=KR,R为待检测材料表面反射率。
2.如权利要求1所述的基于图像分析的材料表面质量检测方法,其特征在于,所述有方法还包括:
比较差值E与判断阈值ε;
若E≤ε则表明待检测材料没有缺陷;
若E>ε则表明待检测材料有明显缺陷;
其中,ε为材料缺陷和粗糙度判断阈值。
3.如权利要求3所述的基于图像分析的材料表面质量检测方法,其特征在于,所述计算所述图像的像素值I包括:
将所述图像划分成多个图像块,并分别计算所述多个图像块的像素;
求取所述多个图像块的像素值的均值,作为所述图像的像素I。
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CN201710604718.5A CN107560567A (zh) | 2017-07-24 | 2017-07-24 | 一种基于图像分析的材料表面质量检测方法 |
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