CN114240942B - 一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及金属零件质量控制技术领域,具体涉及一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法及系统,该方法包括以下步骤:获得金属零件表面的灰度图,根据灰度图进行边缘检测,将梯度幅值大于梯度阈值的梯度点标记为缺陷梯度点;根据缺陷梯度点的主成分方向的特征值之间的交并比得到位置分布偏离度;获取缺陷梯度点在缺陷延伸方向上由梯度方向构成的延伸序列,延伸序列中相邻梯度方向的方向差值为邻近方向波动;根据位置分布偏离度和邻近方向波动的均值得到分类指示系数,根据分类指示系数判断裂纹缺陷类型,以用于提示执行相应的质量控制操作,通过该方法能够得到准确的裂纹缺陷类型,消除了分类误差。
Description
技术领域
本发明涉及金属零件质量控制技术领域,具体涉及一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法及系统。
背景技术
在金属零件加工制造行业中,由于其复杂的加工工艺,其在各种加工环节中可能产生多种缺陷,其中裂纹是零件加工过程中对零件质量影响最大的破坏性缺陷,其会使零件的机械强度大大下降,致使零件报废。而在金属零件的加工过程中,必然会经历热处理、机械加工等等一系列工艺过程,由于这两道工序为连续的工艺步骤,其产生的各类裂纹往往在加工完成后才得以发现,因此需要在加工后对零件表面进行裂纹缺陷的分析与鉴定,来寻找其产生原因,进一步根据裂纹的产生原因进行质量控制。起到提高产品质量的作用。
在热处理过程中产生的裂纹为淬火裂纹,其是由于零件在淬火过程中的加热或冷却速度过快导致零件各部分温度差异大造成的淬裂现象。而在热处理后的磨削加工中产生的磨削裂纹是由于磨削加工工艺控制不当导致零件的磨削过程由大量的磨削热残留和表面应力所致。对于零件表面的淬火裂纹,其宏观分布特征为断续成串,有时会出现龟裂网格状分布;而对于零件表面的磨削裂纹,其宏观分布则正为平行于磨削方向,当程度严重时也会出现龟裂网格状分布。淬火裂纹的微观形态为裂痕延伸曲折但有时也会呈现平直裂痕;磨削裂纹的微观形态为裂痕较为平滑有时也会趋近于平直裂痕,因此单单根据宏观分布或微观形态来分类会存在分类误差。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明的目的在于提供一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法及系统,所采用的技术方案具体如下:
第一方面,本发明一个实施例提供了一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法,该控制方法包括以下步骤:获得金属零件表面的灰度图,根据所述灰度图进行边缘检测,将梯度幅值大于梯度阈值的梯度点标记为缺陷梯度点;根据缺陷梯度点的梯度方向分别计算灰度图中梯度方向的熵;获取缺陷梯度点的坐标位置的主成分方向的特征值,根据主成分方向的特征值之间的交并比得到位置分布偏离度;获取缺陷梯度点在缺陷延伸方向上由梯度方向构成的延伸序列,计算延伸序列的排列熵,得到所有缺陷梯度点所对应的排列熵的均值;其中所述延伸序列中相邻梯度方向的方向差值为邻近方向波动;根据所述梯度方向的熵以及延伸方向的排列熵均值计算置信比;根据置信比分别为所述位置分布偏离度和邻近方向波动的均值分配权重,所述位置分布偏离度和邻近方向波动的均值加权求和得到分类指示系数,根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型,以用于提示执行相应的质量控制操作。
进一步,所述根据缺陷梯度点的梯度方向分别计算灰度图中梯度方向的熵的步骤包括:获取灰度图上每个像素所对应的梯度方向,统计每个梯度方向所出现的概率,根据所述概率计算所述梯度方向的熵。
进一步,所述计算延伸序列的排列熵的步骤包括以下优化步骤:获取每个缺陷延伸方向上的延伸子序列,计算每个延伸子序列的排列熵;以每个延伸子序列的数据量的占比分配权重,对每个延伸子序列的排列熵进行加权求和得到所述延伸序列的排列熵。
进一步,所述根据所述梯度方向的熵以及延伸方向的排列熵均值计算置信比的步骤包括以下优化步骤:对所述梯度方向的熵进行归一化,用1减去梯度方向的熵得到有序性指标,所述有序性指标与延伸方向的排列熵均值之间的交并比得到所述置信度。
进一步,所述根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型的步骤,包括:在所述分类指示系数小于等于预设的第一缺陷阈值时,所述裂纹缺陷类型为磨削缺陷。
进一步,所述根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型的步骤,包括:在所述分类指示系数大于预设的第一缺陷阈值且小于等于第二缺陷阈值时,所述裂纹缺陷类型为淬火缺陷;其中所述第一缺陷阈值小于第二缺陷阈值。
第二方面,本发明另一个实施例提供了一种基于图像处理的金属零件表面质量控制系统,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述方法的步骤。
本发明实施例具有如下有益效果:
获得金属零件表面的灰度图,根据灰度图进行边缘检测,将梯度幅值大于梯度阈值的梯度点标记为缺陷梯度点;根据缺陷梯度点的主成分方向的特征值之间的交并比得到位置分布偏离度;获取缺陷梯度点在缺陷延伸方向上由梯度方向构成的延伸序列,延伸序列中相邻梯度方向的方向差值为邻近方向波动;根据位置分布偏离度和邻近方向波动的均值得到分类指示系数,根据分类指示系数判断裂纹缺陷类型,以用于提示执行相应的质量控制操作,通过该方法能够得到准确的裂纹缺陷类型,消除了分类误差。
附图说明
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和优点,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的介绍,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,还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法及系统,其具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。在下述说明中,不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外,一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法及系统的具体方案。
请参阅图1,其示出了本发明一个实施例提供的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法流程图,该方法包括以下步骤:
步骤S001,获得金属零件表面的灰度图,根据灰度图进行边缘检测,将梯度幅值大于梯度阈值的梯度点标记为缺陷梯度点。
具体的,利用相机获得金属零件表面图像,对该金属零件表面图像灰度化得到灰度图,利用sobel算子求该灰度图上各点的梯度幅值以及梯度方向。对各点的梯度幅值进行阈值分割,该阈值分割的过程为:基于幅值直方图的阈值分割,先统计该图像上所有位置的梯度幅值直方图,利用大津法进行阈值分割,将所有梯度幅值大于梯度阈值的梯度点标记为缺陷梯度点。若缺陷梯度点的数量占所有梯度点数量的1%或以上时即判定存在裂纹缺陷,并同时标记所有的缺陷梯度点。其中1%为预先设定的参数,可以根据实际情况进行调整。
步骤S002,根据缺陷梯度点的梯度方向分别计算灰度图中梯度方向的熵;获取缺陷梯度点的坐标位置的主成分方向的特征值,根据主成分方向的特征值之间的交并比得到位置分布偏离度。
梯度方向熵的获取步骤包括:获取灰度图上每个像素所对应的梯度方向,统计每个梯度方向所出现的概率,根据概率计算梯度方向的熵。具体的,获取灰度图上每个像素所对应的梯度方向,其中梯度方向记为,将梯度方向的大小平均分为180个梯度方向等级,梯度方向等级分别为。将任意一个梯度方向等级记为,统计所有缺陷梯度点的梯度方向,则整张表面图像对应的梯度方向的熵的计算方式如下:
其中,为所有缺陷梯度点的总个数,表示梯度方向等级为的缺陷梯度点的数量,为梯度方向等级为的点出现的概率,为当前图像的梯度方向的熵。对进行归一化,得到一个取值范围在[0,1]之间的数,在后续的步骤中所采用的熵为归一化之后的梯度方向的熵。
位置分布偏离度的获取步骤包括:对于所有缺陷梯度点,对其分布位置进行PCA主成分分析,具体为:获取所有缺陷梯度点的坐标。由于一个缺陷梯度点的坐标可以视为一个二维向量,因此可以获得2个主成分方向,每个主成分方向均为一个2维的单位向量且对应着一个特征值。获取特征值最大与特征值最小的主成分方向。特征值最大的主成分方向表示这些缺陷梯度点位置分布最离散的方向,特征值最小的主成分方向表示分布最集中的方向。则根据其特征值计算缺陷梯度点位置分布偏离度,则有:
步骤S003,获取缺陷梯度点在缺陷延伸方向上由梯度方向构成的延伸序列,计算延伸序列的排列熵,得到所有缺陷梯度点所对应的排列熵的均值;其中延伸序列中相邻梯度方向的方向差值为邻近方向波动;根据梯度方向的熵以及延伸方向的排列熵均值计算置信比。
排列熵能体现排列的复杂性,方差为统计特征,丢失了排列的信息,因此两者能够互补。
缺陷梯度点邻域延伸方向排列熵均值的获取方法包括:获取每个缺陷延伸方向上的延伸子序列,计算每个延伸子序列的排列熵;以每个延伸子序列的数据量的占比分配权重,对每个延伸子序列的排列熵进行加权求和得到延伸序列的排列熵。具体的,对于一个梯度缺陷点,其会存在两个缺陷点与其相邻,根据相邻向两个方向进行延伸,设定延伸的缺陷点总数量为,该总数量为自预设参数,优选值为20。即以当前缺陷点为起始点,其对应的延伸序列有两个,假设其中一个方向设定为A、另一个方向设定为B,则延伸子序列分别为:,其中;以及其中,并且,以保证其延伸的点总数为,但两个序列的长短可能不同,因为不同的缺陷点位置不同,若其属于裂纹的端点附近,其两子序列的长短差异就会不同,若其为端点那两个序列就会退化为一个序列,子序列的元素值即为延伸点的梯度方向。即:
其中,表示梯度缺陷点的梯度方向,表示与梯度缺陷点相邻的第一个像素点在A延伸方向上的梯度,表示与梯度缺陷点相邻的第2个像素点在A延伸方向上的梯度,以此类推,表示与梯度缺陷点相邻的第K个像素点在A延伸方向上的梯度,与梯度缺陷点相邻的第J个像素点在B延伸方向上的梯度。
计算方向差序列内各元素的邻近权值,方式如下:
步骤S004,根据置信比分别为位置分布偏离度和邻近方向波动的均值分配权重,位置分布偏离度和邻近方向波动的均值加权求和得到分类指示系数,根据分类指示系数判断裂纹缺陷类型,以用于提示执行相应的质量控制操作。
优选的,在分类指示系数小于等于预设的第一缺陷阈值时,裂纹缺陷类型为磨削缺陷。在分类指示系数大于预设的第一缺陷阈值且小于等于第二缺陷阈值时,裂纹缺陷类型为淬火缺陷;其中第一缺陷阈值小于第二缺陷阈值。
具体的,判断阈值设定如下:当时,说明表面图像中的缺陷为磨削缺陷,需要在磨削工序中进行降低砂轮粗糙度以及磨削速度等调控措施。当时,说明表面图像中的缺陷为淬火缺陷,需要在淬火工序中进行降低淬火加热温度等调控操作。
综上所述,本发明实施例通过获得金属零件表面的灰度图,根据灰度图进行边缘检测,将梯度幅值大于梯度阈值的梯度点标记为缺陷梯度点;根据缺陷梯度点的主成分方向的特征值之间的交并比得到位置分布偏离度;获取缺陷梯度点在缺陷延伸方向上由梯度方向构成的延伸序列,延伸序列中相邻梯度方向的方向差值为邻近方向波动;根据位置分布偏离度和邻近方向波动的均值得到分类指示系数,根据分类指示系数判断裂纹缺陷类型,以用于提示执行相应的质量控制操作,通过该方法能够得到准确的裂纹缺陷类型,消除了分类误差。
基于与上述方法实施例相同的发明构思,本发明另一个实施例提供了一种基于图像处理的金属零件表面质量控制系统,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法的步骤。其中,一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法在上述实施例中已经给出了详细说明,不再赘述。
需要说明的是:上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法,其特征在于,该控制方法包括以下步骤:
获得金属零件表面的灰度图,根据所述灰度图进行边缘检测,将梯度幅值大于梯度阈值的梯度点标记为缺陷梯度点;
根据缺陷梯度点的梯度方向分别计算灰度图中梯度方向的熵;获取缺陷梯度点的坐标位置的主成分方向的特征值,根据主成分方向的特征值之间的交并比得到位置分布偏离度;
获取缺陷梯度点在缺陷延伸方向上由梯度方向构成的延伸序列,计算延伸序列的排列熵,得到所有缺陷梯度点所对应的排列熵的均值;其中所述延伸序列中相邻梯度方向的方向差值为邻近方向波动;根据所述梯度方向的熵以及延伸方向的排列熵均值计算置信比;
根据置信比分别为所述位置分布偏离度和邻近方向波动的均值分配权重,所述位置分布偏离度和邻近方向波动的均值加权求和得到分类指示系数,根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型,以用于提示执行相应的质量控制操作。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法,其特征在于,所述根据缺陷梯度点的梯度方向分别计算灰度图中梯度方向的熵的步骤包括:获取灰度图上每个像素所对应的梯度方向,统计每个梯度方向所出现的概率,根据所述概率计算所述梯度方向的熵。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法,其特征在于,所述计算延伸序列的排列熵的步骤包括以下优化步骤:
获取每个缺陷延伸方向上的延伸子序列,计算每个延伸子序列的排列熵;以每个延伸子序列的数据量的占比分配权重,对每个延伸子序列的排列熵进行加权求和得到所述延伸序列的排列熵。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法,其特征在于,所述根据所述梯度方向的熵以及延伸方向的排列熵均值计算置信比的步骤包括以下优化步骤:
对所述梯度方向的熵进行归一化,用1减去梯度方向的熵得到有序性指标,所述有序性指标与延伸方向的排列熵均值之间的交并比得到所述置信比。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法,其特征在于,所述根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型的步骤,包括:
在所述分类指示系数小于等于预设的第一缺陷阈值时,所述裂纹缺陷类型为磨削缺陷。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像处理的金属零件表面质量控制方法,其特征在于,所述根据所述分类指示系数判断裂纹缺陷类型的步骤,包括:
在所述分类指示系数大于预设的第一缺陷阈值且小于等于第二缺陷阈值时,所述裂纹缺陷类型为淬火缺陷;其中所述第一缺陷阈值小于第二缺陷阈值。
7.一种基于图像处理的金属零件表面质量控制系统,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6任意一项所述方法的步骤。
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Families Citing this family (8)
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CN114742786B (zh) * | 2022-03-31 | 2023-08-29 | 山东西岳智能科技有限公司 | 基于人工智能的齿面磨粒磨损程度评估方法 |
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CN114972353B (zh) * | 2022-08-02 | 2022-10-25 | 山东汇通工业制造有限公司 | 一种金属高压特种管件质量评估方法及系统 |
CN115018851B (zh) * | 2022-08-10 | 2022-10-11 | 江苏紫琅汽车集团股份有限公司 | 汽车镀锌板镀锌质量控制方法及控制器 |
CN115049651B (zh) * | 2022-08-15 | 2022-10-28 | 邹城市天晖软件科技有限公司 | 一种钣金冲压异常检测方法 |
CN116309547B (zh) * | 2023-05-10 | 2023-09-19 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种零件表面质量检测方法、装置、设备及介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103745234A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-04-23 | 东北大学 | 一种带钢表面缺陷的特征提取与分类方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130039574A1 (en) * | 2011-08-09 | 2013-02-14 | James P. McKay | System and method for segmenting water, land and coastline from remote imagery |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103745234A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-04-23 | 东北大学 | 一种带钢表面缺陷的特征提取与分类方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
《Automated Visual Defect Classification for Flat Steel Surface: A Survey》;Qiwu Luo 等;;《IEEE》;20201231;第1-21页; * |
Also Published As
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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