CN112734689A - 垫片质量检测方法、系统、装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种垫片质量检测方法、系统、计算机装置和存储介质，垫片质量检测方法包括：提取包含垫片的图像中的垫片区域，根据对垫片区域的形状变换的结果与垫片区域之差，确定孔洞区域和卡口区域，以及根据孔洞区域与卡口区域之间的位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定垫片的质量检测结果等步骤。本发明可以减小垫片材料的光学特性对孔洞区域和卡口区域位置检测检测带来的影响，强化孔洞区域、卡口区域与垫片其他部分的图像特征区别，使得孔洞区域和卡口区域的位置容易检测出来，具有较高的准确率，而且容易编写成计算机程序控制计算机执行，具有较高的执行速度，能够达到较高的检测效率。本发明广泛应用于图像处理技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种垫片质量检测方法、系统、计算机装置和存储介质。
背景技术
垫片可以起到对构件的密封、缓冲、隔热、绝缘等作用，垫片的这些性能的发挥依赖于垫片的安装良好。在垫片的生产、仓储和运输等过程中，容易因为磨损等因素造成垫片上的孔洞和卡口的位置不匹配，造成垫片无法正确安装，从而影响垫片的性能发挥。因此，对垫片的质量检测，尤其是检测垫片上的孔洞和卡口的位置是否匹配，是一项重要工序。现有技术主要依赖人工检测，这种技术通过肉眼观察实现，其检测误差较大。而且垫片普遍使用色彩较暗淡的橡胶或者硅胶等材料制成，难以将孔洞、卡口以及垫片的其他部分区分开来，因此无论是人工检测还是现有的自动检测技术的效率都比较低。
发明内容
针对上述至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种垫片质量检测方法、系统、计算机装置和存储介质。
一方面，本发明实施例包括一种垫片质量检测方法，包括：
获取包含垫片的图像；
提取所述包含垫片的图像中的垫片区域；
对所述垫片区域进行形状变换；
根据所述形状变换的结果与所述垫片区域之差，确定所述垫片区域中的孔洞区域和卡口区域；
确定所述孔洞区域与所述卡口区域之间的位置差；
根据所述位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定所述垫片的质量检测结果。
进一步地，所述提取所述包含垫片的图像中的垫片区域，包括：
对所述包含垫片的图像进行灰度化，获得灰度图像；
对所述灰度图像进行全局阈值分割，获得所述垫片区域。
进一步地，所述对所述灰度图像进行全局阈值分割，获得所述垫片区域，包括：
使用直方图双峰法，提取所述灰度图像中灰度值在预设灰度范围内的像素点组成所述垫片区域。
进一步地，所述形状变换为凸包性变换。
进一步地，在所述根据所述形状变换的结果与所述垫片区域之差，确定所述垫片区域中的孔洞区域和卡口区域之前，还包括：
对所述垫片区域进行区域开运算。
进一步地，所述区域开运算包括依次进行的腐蚀运算和膨胀运算；
所述腐蚀运算所使用的公式为：
所述膨胀运算所使用的公式为：
其中，(x,y)为所述垫片区域。
进一步地，所述根据所述位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定所述垫片的质量检测结果，包括：
当所述位置差大于所述参考值，确定所述垫片的质量检测结果为不合格，反之确定所述垫片的质量检测结果为合格。
另一方面，本发明实施例还包括一种垫片质量检测系统，包括：
第一模块，用于获取包含垫片的图像；
第二模块，用于提取所述包含垫片的图像中的垫片区域；
第三模块，用于对所述垫片区域进行形状变换；
第四模块，用于根据所述形状变换的结果与所述垫片区域之差，确定所述垫片区域中的孔洞区域和卡口区域；
第五模块，用于确定所述孔洞区域与所述卡口区域之间的位置差；
第六模块，用于根据所述位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定所述垫片的质量检测结果。
另一方面，本发明实施例还包括一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行实施例所述方法。
另一方面，本发明实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行实施例所述方法。
本发明的有益效果是：实施例中的垫片质量检测方法，通过对包含垫片的图像进行垫片区域提取、形状变换、根据形状变换的结果与垫片区域之差确定孔洞区域和卡口区域，可以减小垫片材料的光学特性对孔洞区域和卡口区域位置检测检测带来的影响，强化孔洞区域、卡口区域与垫片其他部分的图像特征区别，使得孔洞区域和卡口区域的位置容易检测出来，而孔洞区域和卡口区域之间的相对位置关系可以决定垫片的质量，因此根据位置差与参考值之间的比较结果确定垫片的质量检测结果，具有较高的准确率，而且容易编写成计算机程序控制计算机执行，具有较高的执行速度，能够达到较高的检测效率。
附图说明
图1为实施例中垫片质量检测方法的流程图；
图2为实施例中灰度图像的示意图；
图3为实施例中从质量为合格的垫片所获得的垫片区域、卡口区域和孔洞区域的示意图；
图4为实施例中从质量为不合格的垫片所获得的垫片区域、卡口区域和孔洞区域的示意图。
具体实施方式
本实施例中，参照图1，垫片质量检测方法包括以下步骤：
S1.获取包含垫片的图像；
S2.提取包含垫片的图像中的垫片区域；
S3.对垫片区域进行形状变换；
S4.根据形状变换的结果与垫片区域之差，确定垫片区域中的孔洞区域和卡口区域；
S5.确定孔洞区域与卡口区域之间的位置差；
S6.根据位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定垫片的质量。
步骤S1中，可以使用彩色CCD工业相机拍摄获得包含垫片的图像。
步骤S2，也就是提取所述包含垫片的图像中的垫片区域这一步骤，具体包括以下步骤：
S201.对包含垫片的图像进行灰度化，获得灰度图像；
S202.对灰度图像进行全局阈值分割，获得垫片区域。
步骤S201中，所获得灰度图像如图2所示，其灰度范围为0-255。步骤S202中，参照图2，灰度图像中的垫片区域与背景部分的灰度不同，其中垫片区域中的像素在一个灰度范围内，背景部分中的像素在另一个灰度范围内。可以预设灰度范围，使用直方图双峰法进行全局阈值分割，将预设灰度范围内的像素点提取出来组成垫片区域，灰度图像中的其余像素点组成背景部分。
步骤S3中，对垫片区域进行凸包性变换。凸包性变换的原理是对垫片区域进行膨胀，膨胀的结果是一个区域，这个区域可以将垫片区域内的任意两点之间的连线都包含在内，并且这个区域是满足上述条件的最小区域。
本实施例中，在执行步骤S4之前，先对垫片区域进行区域开运算。所执行的区域开运算使用半径为1的圆作为结构元素，可以通过公式
来实现区域开运算，在执行区域开运算时，首先使用公式
执行腐蚀运算，然后使用公式
膨胀运算。
通过对垫片区域进行区域开运算，可以使得垫片区域的边界更清楚，有利于执行步骤S4时更准确地提取出垫片区域中的孔洞区域和卡口区域。
步骤S4中，将形状变换的结果也就是凸包性变换的结果与垫片区域相减，具体地，是将凸包性变换的结果中的各像素值分别与垫片区域中的对应像素值相减，所得结果如图3所示，图3中，垫片区域上的部分位置出现“缺口”，可以根据这些“缺口”的面积大小确定为卡口区域或孔洞区域。
步骤S5中，孔洞区域与卡口区域之间的位置差，是指孔洞区域的重心与卡口区域的重心之间的距离。本实施例中，图3所示是从质量为合格的垫片所获得的垫片区域、卡口区域和孔洞区域的示意图，其垫片区域、卡口区域和孔洞区域的分布在合格范围内，具体地，其孔洞区域与卡口区域之间的距离等于一个预设的参考值，或者对参考值的偏差较小。本实施例中，图4所示是从质量为不合格的垫片所获得的垫片区域、卡口区域和孔洞区域的示意图，其垫片区域、卡口区域和孔洞区域的分布不在合格范围内，具体地，其左侧的孔洞区域与卡口区域之间的距离与参考值之间存在较大的偏差。基于上述原理，可以确定以下判断垫片的质量是否为合格的标准：
当孔洞区域与卡口区域之间的位置差，即孔洞区域的重心与卡口区域的重心之间的距离大于参考值，确定垫片的质量为不合格；
当孔洞区域与卡口区域之间的位置差小于或等于参考值，确定垫片的质量为合格。
本实施例中，通过对包含垫片的图像进行垫片区域提取、形状变换、根据形状变换的结果与垫片区域之差确定孔洞区域和卡口区域，可以减小垫片材料的光学特性对孔洞区域和卡口区域位置检测检测带来的影响，强化孔洞区域、卡口区域与垫片其他部分的图像特征区别，使得孔洞区域和卡口区域的位置容易检测出来，而孔洞区域和卡口区域之间的相对位置关系可以决定垫片的质量，因此根据位置差与参考值之间的比较结果确定垫片的质量检测结果，具有较高的准确率，而且容易编写成计算机程序控制计算机执行，具有较高的执行速度，能够达到较高的检测效率。
本实施例中，垫片质量检测系统包括：
第一模块，用于获取包含垫片的图像；
第二模块，用于提取包含垫片的图像中的垫片区域；
第三模块，用于对垫片区域进行形状变换；
第四模块，用于根据形状变换的结果与垫片区域之差，确定垫片区域中的孔洞区域和卡口区域；
第五模块，用于确定孔洞区域与卡口区域之间的位置差；
第六模块，用于根据位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定垫片的质量。
其中，第一模块、第二模块、第三模块、第四模块、第五模块和第六模块可以是具有相应功能的硬件、软件或者硬件和软件的结合。通过运行第一模块、第二模块、第三模块、第四模块、第五模块和第六模块，垫片质量检测系统能够执行垫片质量检测方法，实现与实施例所述的相同的技术效果。
本实施例中，一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行实施例中的垫片质量检测方法，实现与实施例所述的相同的技术效果。
本实施例中，一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行实施例中的垫片质量检测方法，实现与实施例所述的相同的技术效果。
需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本实施例所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本实施例说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本实施例所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本实施例所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本实施例描述的过程的操作，除非本实施例另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本实施例描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本实施例所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本实施例所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。
Claims (10)
1.一种垫片质量检测方法，其特征在于，包括：
获取包含垫片的图像；
提取所述包含垫片的图像中的垫片区域；
对所述垫片区域进行形状变换；
根据所述形状变换的结果与所述垫片区域之差，确定所述垫片区域中的孔洞区域和卡口区域；
确定所述孔洞区域与所述卡口区域之间的位置差；
根据所述位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定所述垫片的质量检测结果。
2.根据权利要求1所述的垫片质量检测方法，其特征在于，所述提取所述包含垫片的图像中的垫片区域，包括：
对所述包含垫片的图像进行灰度化，获得灰度图像；
对所述灰度图像进行全局阈值分割，获得所述垫片区域。
3.根据权利要求2所述的垫片质量检测方法，其特征在于，所述对所述灰度图像进行全局阈值分割，获得所述垫片区域，包括：
使用直方图双峰法，提取所述灰度图像中灰度值在预设灰度范围内的像素点组成所述垫片区域。
4.根据权利要求1所述的垫片质量检测方法，其特征在于，所述形状变换为凸包性变换。
5.根据权利要求1所述的垫片质量检测方法，其特征在于，在所述根据所述形状变换的结果与所述垫片区域之差，确定所述垫片区域中的孔洞区域和卡口区域之前，还包括：
对所述垫片区域进行区域开运算。
6.根据权利要求5所述的垫片质量检测方法，其特征在于，所述区域开运算包括依次进行的腐蚀运算和膨胀运算；
所述腐蚀运算所使用的公式为：
所述膨胀运算所使用的公式为：
其中，(x,y)为所述垫片区域。
7.根据权利要求1所述的垫片质量检测方法，其特征在于，所述根据所述位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定所述垫片的质量检测结果，包括：
当所述位置差大于所述参考值，确定所述垫片的质量检测结果为不合格，反之确定所述垫片的质量检测结果为合格。
8.一种垫片质量检测系统，其特征在于，包括：
第一模块，用于获取包含垫片的图像；
第二模块，用于提取所述包含垫片的图像中的垫片区域；
第三模块，用于对所述垫片区域进行形状变换；
第四模块，用于根据所述形状变换的结果与所述垫片区域之差，确定所述垫片区域中的孔洞区域和卡口区域；
第五模块，用于确定所述孔洞区域与所述卡口区域之间的位置差；
第六模块，用于根据所述位置差与设定的参考值之间的比较结果，确定所述垫片的质量检测结果。
9.一种计算机装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行权利要求1-7任一项所述方法。
10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述方法。
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|---|---|
| CN (1) | CN112734689A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113610773A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-11-05 | 广州大学 | 一种垫片孔洞质量检测方法、系统、装置及存储介质 |
| CN115825090A (zh) * | 2023-02-24 | 2023-03-21 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 电池片检测方法、电池片检测装置和计算机可读存储介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104881652A (zh) * | 2015-06-01 | 2015-09-02 | 安阳工学院 | 一种基于玉米穗凸性特征的行数自动检测算法 |
| CN105447851A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-30 | 刘新辉 | 一种玻璃面板的音孔缺陷检测方法及系统 |
| CN106097308A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 长沙理工大学 | 一种基于机器视觉的新能源电动车辆充电孔检测与定位方法 |
| CN107341490A (zh) * | 2017-07-17 | 2017-11-10 | 华中科技大学 | 一种基于凸包分析的遮挡车辆检测方法和系统 |
| CN207816341U (zh) * | 2018-01-16 | 2018-09-04 | 潍坊海德智能科技有限公司 | 一种发动机缸盖垫片胶圈检测装置 |
| CN108844471A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-11-20 | 成都天衡智造科技有限公司 | 一种对圆形工件边缘凹陷区域向圆心延伸长度的测量方法及装置 |
| CN109741314A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 广州博通信息技术有限公司 | 一种零件的视觉检测方法及系统 |
| CN110490847A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-22 | 浙江大学山东工业技术研究院 | 基于视觉的led芯片质量检测方法 |
| CN111537517A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-14 | 江汉大学 | 一种无人智能化冲压缺陷识别方法 |
| CN112067625A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-11 | 湖北爱默思智能检测装备有限公司 | 一种橡胶圈分模线表面缺陷检测的装置和方法 |
-
2020
- 2020-12-16 CN CN202011482815.XA patent/CN112734689A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104881652A (zh) * | 2015-06-01 | 2015-09-02 | 安阳工学院 | 一种基于玉米穗凸性特征的行数自动检测算法 |
| CN105447851A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-30 | 刘新辉 | 一种玻璃面板的音孔缺陷检测方法及系统 |
| CN106097308A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-11-09 | 长沙理工大学 | 一种基于机器视觉的新能源电动车辆充电孔检测与定位方法 |
| CN107341490A (zh) * | 2017-07-17 | 2017-11-10 | 华中科技大学 | 一种基于凸包分析的遮挡车辆检测方法和系统 |
| CN207816341U (zh) * | 2018-01-16 | 2018-09-04 | 潍坊海德智能科技有限公司 | 一种发动机缸盖垫片胶圈检测装置 |
| CN108844471A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-11-20 | 成都天衡智造科技有限公司 | 一种对圆形工件边缘凹陷区域向圆心延伸长度的测量方法及装置 |
| CN109741314A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-10 | 广州博通信息技术有限公司 | 一种零件的视觉检测方法及系统 |
| CN110490847A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-22 | 浙江大学山东工业技术研究院 | 基于视觉的led芯片质量检测方法 |
| CN111537517A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-14 | 江汉大学 | 一种无人智能化冲压缺陷识别方法 |
| CN112067625A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-11 | 湖北爱默思智能检测装备有限公司 | 一种橡胶圈分模线表面缺陷检测的装置和方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 陈祥: "磁性材料表观缺陷自动光学检测算法的研究与实现", 《中国知网学位论文》, pages 3 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113610773A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-11-05 | 广州大学 | 一种垫片孔洞质量检测方法、系统、装置及存储介质 |
| CN113610773B (zh) * | 2021-07-16 | 2023-08-08 | 广州大学 | 一种垫片孔洞质量检测方法、系统、装置及存储介质 |
| CN115825090A (zh) * | 2023-02-24 | 2023-03-21 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 电池片检测方法、电池片检测装置和计算机可读存储介质 |
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