CN114693681B - 基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法及系统 - Google Patents

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CN114693681B CN202210610905.5A CN202210610905A CN114693681B CN 114693681 B CN114693681 B CN 114693681B CN 202210610905 A CN202210610905 A CN 202210610905A CN 114693681 B CN114693681 B CN 114693681B
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Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法及系统，该系统为拉链生产领域的人工智能系统，可以实现人工智能系统的信息系统集成服务。该方法包括：获取每个像素点的不平整差异；根据每个不平整链齿的异常程度、齿宽以及标准齿宽获取每个不平整链齿的权重；对不平整区域进行空间中的正弦曲线拟合，利用不平整区域中多个链齿的起始点和终止点的拟合误差以及对应像素点的权重求解出曲线参数，得到拟合曲线，根据拟合曲线计算相邻链齿之间的实际齿距；根据齿长、齿宽以及实际齿距对拉链进行缺陷检测。本发明实施例利用光学手段，具体是可见光图像来测试或分析拉链的缺陷，提高缺陷检测的准确率。

Description

基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法及系统
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法及系统。
背景技术
在金属拉链的生产过程中，往往会出现链齿大小不一、齿距不均的缺陷。由于每个链齿对于光源的位置不一，拍摄得到的图像中链齿的光泽度亮度不一，同时拉链可能不平整，由于相机成像导致图像中链齿或齿距与实际存在差异。
目前对拉链进行缺陷检测的方法为对拍摄图像直接分析，与标准拉链图像进行对比，进而检测出缺陷位置，但是拍摄的图像可能会受光照的影响，使链齿成像与实际有出入，导致链齿缺陷检测存在误差。
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光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法及系统，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光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，该方法包括以下步骤：
分别获取目标拉链在平面光源下的第一灰度图像和平面无影光源下的第二灰度图像，根据两者之间的差值图像获取每个像素点的不平整差异；
在第二灰度图像中筛选出不平整链齿，并根据其不平整差异获取其异常程度；获取每个链齿的中心点、齿长、齿宽以及相邻链齿之间的齿距；根据每个不平整链齿的异常程度、齿宽以及标准齿宽获取每个不平整链齿的权重；
由连续的不平整链齿组成不平整区域，对不平整区域进行空间中的正弦曲线拟合，利用不平整区域中多个链齿的起始点和终止点的拟合误差以及对应像素点的权重求解出曲线参数，得到拟合曲线，根据拟合曲线计算相邻链齿之间的实际齿距；
根据每个链齿的齿长、齿宽以及相邻链齿之间的实际齿距对拉链进行缺陷检测。
优选的，所述不平整差异的获取方法为：
根据所述差值图像获取第一灰度图像和第二灰度图像之间的环境灰度差异，计算差值图像中每个像素点与环境灰度差异之间的差值，作为对应像素点的所述不平整差异。
优选的，所述环境灰度差异的获取方法为：
获取差值图像的灰度直方图，以灰度直方图中左侧首个波峰对应的灰度值作为所述环境灰度差异。
优选的，所述不平整链齿的筛选过程包括：
获取所述波峰右侧的首个波谷，以所述波峰对应的灰度值和所述波谷对应的灰度值之间的差异作为环境误差范围；
计算第二灰度图像中每个链齿上所有像素点的灰度均值作为该链齿的不平整程度，将其与环境误差范围进行对比，超过环境误差范围的链齿即为所述不平整链齿。
优选的，所述异常程度的获取方法为：
以每个不平整链齿的不平整程度与所有不平整链齿的不平整程度之和的比值作为该不平整链齿的所述异常程度。
优选的，所述齿宽的获取方法为：
对每个链齿进行连通域分析，获取其中心点，将所有中心点进行直线检测，选取存在中心点最多的直线作为基准直线，以基准直线在每个链齿连通域中的线段长度作为该链齿的齿宽。
优选的，所述权重的获取方法为：
筛选出平整链齿，记录所有平整链齿的齿宽，选取所有平整链齿的齿宽中上下四分位数之间的所有齿宽，计算其平均值作为所述标准齿宽；
根据每个不平整链齿的齿宽与标准齿宽的差异及其对应的异常程度获取该不平整链齿的分布差异性，进而依据每个不平整链齿的分布差异性获取其权重。
优选的，所述拟合曲线的获取过程包括：
以每个不平整区域中异常程度最大的链齿的齿长和齿宽的交点作为原点，以每个链齿的起始点到原点的距离作为该起始点的横坐标，以终止点到原点的距离作为该终止点的横坐标，同时以起始点和终止点对应的纵坐标为未知数构建方程，将该不平整区域中相邻的多个链齿作为一组，得到每组的拟合方程；
获取不平整区域中每个链齿的起始点和终止点的拟合误差，根据拟合误差和对应的权重计算该不平整区域内的拟合总误差，进而利用最小二乘法求解曲线参数，得到所述拟合曲线。
优选的，所述实际齿距的获取方法为：
获取每个链齿的中心点到所述原点的距离作为其横坐标，利用所述拟合曲线得到中心点的纵坐标，根据中心点坐标计算两个相邻链齿的中心点之间的距离，即为所述实际齿距。
第二方面，本发明另一个实施例提供了一种基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可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基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法的步骤。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
本发明实施例获取拉链在不同光源下的灰度图像，根据其差异得到每个像素点的不平整程度，再根据每个不平整链齿的异常程度、齿宽以及标准齿宽获取每个不平整链齿的权重，然后对不平整区域进行空间中的正弦曲线拟合，利用不平整区域中多个链齿的起始点和终止点的拟合误差以及对应像素点的权重求解出曲线参数，得到拟合曲线，根据拟合曲线计算相邻链齿之间的实际齿距，进而实现拉链的缺陷检测。本发明实施例涉及的系统为拉链生产领域的人工智能系统，可以实现人工智能系统的信息系统集成服务。利用光学手段采集不同光源下的可见光拉链图像，结合不同光源下的灰度图像检测出不平整链齿，进而计算出链齿的实际齿宽和实际齿距，能够对不平整区域的拉链进行准确的缺陷检测。
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提供的基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法的步骤流程图；
图2为本发明一个实施例提供的相机与光源的位置示意图
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基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法及系统，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基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测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基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，分别获取目标拉链在平面光源下的第一灰度图像和平面无影光源下的第二灰度图像，根据两者之间的差值图像获取每个像素点的不平整差异。
具体的步骤包括：
1、分别获取目标拉链在平面光源下的第一灰度图像和平面无影光源下的第二灰度图像。
通过金属拉链的排牙工序得到单边拉链，在单边拉链正上方布置相机，参见图2。在平面光源照射下对拉链进行拍摄，得到平面光源拉链图像，为便于分析，将平面光源拉链图像转为灰度图像，记做第一灰度图像A；在平面无影光源照射下对拉链进行拍摄，得到平面无影光源拉链图像，为便于分析，将平面无影光源拉链图像转为灰度图像，记做第二灰度图像B。
在平面光源照射下得到的图像，若拉链在高度上不平整，比如拉链翘起，在光的反射作用下，不平整的区域亮度差异较大，可能会存在链齿的部分区域与拉链布带部分亮度一致的情况，因此直接在第一灰度图像A中识别链齿得到的结果不准确。
在平面无影光源照射下拍摄的图像，消除了拉链不平整导致的灰度差异，但由于拉链不平整，不平整部分的拉链与相机镜头不平行，导致在拍摄的图像中拉链大小与齿距都发生了一定程度的形变，直接根据第二灰度图像B获得的拉链大小不准确。
因此本发明实施例结合第一灰度图像A与第二灰度图像B，计算每个拉链的不平整程度，获取拉链不平整的位置，以便后续对不平整位置的链齿大小进行修正。
2、根据差值图像获取第一灰度图像和第二灰度图像之间的环境灰度差异，计算差值图像中每个像素点与环境灰度差异之间的差值，作为对应像素点的不平整差异。
将第二灰度图像B与第一灰度图像A对应像素点做差，得到差值图像，其中灰度差异较大的部分为链齿在平面光源下由于不平整造成的灰度差异，灰度差值较小的部分可能为拍摄环境造成的环境灰度差异。
获取差值图像的灰度直方图，以灰度直方图中左侧首个波峰对应的灰度值作为环境灰度差异。
具体的，绘制差值图像的灰度直方图，在噪声干扰下，环境灰度差异在灰度直方图中呈高斯分布的形式，且位于灰度直方图的左侧。对灰度直方图进行平滑处理，获取左侧第一个波峰的灰度值
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，作为图像整体的环境灰度差异。
计算差值图像中每个像素点灰度与环境灰度差异
Figure 630322DEST_PATH_IMAGE002
的差值绝对值，即为每个像素点的不平整差异g。
步骤S002，在第二灰度图像中筛选出不平整链齿，并根据其不平整差异获取其异常程度；获取每个链齿的中心点、齿长、齿宽以及相邻链齿之间的齿距；根据每个不平整链齿的异常程度、齿宽以及标准齿宽获取每个不平整链齿的权重。
具体的步骤包括：
1、在第二灰度图像中筛选出不平整链齿。
获取波峰右侧的首个波谷，以波峰对应的灰度值和波谷对应的灰度值之间的差异作为环境误差范围；计算第二灰度图像中每个链齿上所有像素点的灰度均值作为该链齿的不平整程度，将其与环境误差范围进行对比，超过环境误差范围的链齿即为不平整链齿。
获取环境灰度差异
Figure 813041DEST_PATH_IMAGE002
对应的波峰右侧第一个波谷的灰度值
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，以
Figure DEST_PATH_IMAGE006
作为环境误差范围，即当像素的不平整差异在环境误差范围内时，说明该像素的不平整差异是由于环境造成的，而不是像素本身所在的链齿不平整。
利用Canny算子对第二灰度图像B进行边缘检测，获得每个链齿的区域。计算第二灰度图像中每个链齿上所有像素点的灰度均值作为该链齿的不平整程度
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，若链齿的不平整程度
Figure 123937DEST_PATH_IMAGE008
小于图像环境误差范围
Figure 784725DEST_PATH_IMAGE006
，则将该链齿标记为平整链齿；反之若链齿的不平整程度
Figure 864677DEST_PATH_IMAGE008
大于环境误差范围
Figure 687139DEST_PATH_IMAGE006
，则将该链齿标记为不平整链齿。
2、以每个不平整链齿的不平整程度与所有不平整链齿的不平整程度之和的比值作为该不平整链齿的异常程度。
将第二灰度图像
Figure DEST_PATH_IMAGE010
中连续的不平整链齿作为一个不平整区域分割出来，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE012
个不平整区域；同理，将第二灰度图像
Figure 485331DEST_PATH_IMAGE010
中连续的平整链齿作为一个平整区域分割出来，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE014
个平整区域。
计算第
Figure DEST_PATH_IMAGE016
个不平整区域内第
Figure DEST_PATH_IMAGE018
个链齿的异常程度
Figure DEST_PATH_IMAGE020
：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示第
Figure 779171DEST_PATH_IMAGE016
个不平整区域中第
Figure 448050DEST_PATH_IMAGE018
个链齿的不平整程度；
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示第
Figure 972572DEST_PATH_IMAGE016
个不平整区域内链齿的数量；
Figure 726902DEST_PATH_IMAGE012
表示不平整区域的数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE028
表示所有不平整区域中链齿的不平整程度之和。
当不平整程度越大时，该链齿倾斜角度越大，越不平整，则该链齿的异常程度越大。
3、对每个链齿进行连通域分析，获取其中心点，将所有中心点进行直线检测，选取存在中心点最多的直线作为基准直线，以基准直线在每个链齿连通域中的线段长度作为该链齿的齿宽。
第二灰度图像
Figure 995072DEST_PATH_IMAGE010
中链齿为白色，每个链齿相互独立。对每个链齿进行连通域分析，获取链齿的中心点。链齿排布在同一列，若链齿大小一致，则不考虑误差的情况下，所有链齿的中心点在一条直线上。因此对所有链齿的中心点进行霍夫变换直线检测，获取霍夫空间中最亮的点，该点表示的直线上的中心点最多，作为基准直线。
以基准直线在第
Figure DEST_PATH_IMAGE030
个链齿连通域内的线段作为第
Figure 784037DEST_PATH_IMAGE030
个链齿的齿宽，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE032
；则第
Figure 479460DEST_PATH_IMAGE030
个链齿的齿长为过第
Figure 986665DEST_PATH_IMAGE030
个链齿的中心点与齿宽垂直的连通域中的线段，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE034
；齿长与齿宽的交点记为
Figure DEST_PATH_IMAGE036
。
第
Figure 792947DEST_PATH_IMAGE030
个链齿在图像中的大小用齿长和齿宽表示
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，同理第
Figure DEST_PATH_IMAGE040
个链齿在图像中的大小为
Figure DEST_PATH_IMAGE042
，长宽交点为
Figure DEST_PATH_IMAGE044
。则第
Figure 233155DEST_PATH_IMAGE030
个链齿与第
Figure 332436DEST_PATH_IMAGE040
个链齿在图像上的齿距为两个交点
Figure 61358DEST_PATH_IMAGE036
、
Figure 405751DEST_PATH_IMAGE044
之间的距离，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE046
。
同理得到每个链齿在图像中的大小
Figure DEST_PATH_IMAGE048
；每两个相邻链齿在图像上的齿距
Figure DEST_PATH_IMAGE050
。其中k为链齿的总数量。
4、根据每个不平整链齿的异常程度、齿宽以及标准齿宽获取每个不平整链齿的权重。
第二灰度图像
Figure 700467DEST_PATH_IMAGE010
中不平整区域的链齿发生了一定程度的形变，上一步骤得到的链齿在图像中的齿宽、相邻链齿在图像中的齿距与实际不一致。若所有链齿实际齿宽均相等，则不平整区域的链齿倾斜角度越大，链齿在图像中的齿宽越小；不平整区域的链齿倾斜角度越小，链齿的图像中的齿宽越大。
4.1、获取标准齿宽。
平整部分的拉链与相机镜头平行，该部分实际的链齿大小及齿距未发生形变，可以根据图像直接获得平整部分的链齿的齿宽作为标准齿宽。
筛选出平整链齿，记录所有平整链齿的齿宽，选取所有平整链齿的齿宽中上下四分位数之间的所有齿宽，计算其平均值作为标准齿宽。
平整区域链齿未倾斜，其在图像中的齿宽即为实际齿宽。在实际生产中，大部分链齿的大小一致，个别链齿存在大小不一的缺陷，因此对平整区域链齿的齿宽进行分析，获取平整区域所有链齿的齿宽的
Figure DEST_PATH_IMAGE052
分位数与
Figure DEST_PATH_IMAGE054
分位数之间所有的齿宽，计算这些齿宽的均值，该均值作为链齿的标准齿宽
Figure DEST_PATH_IMAGE056
。
4.2、获取每个不平整链齿的权重。
根据每个不平整链齿的齿宽与标准齿宽的差异及其对应的异常程度获取该不平整链齿的分布差异性，进而依据每个不平整链齿的分布差异性获取其权重。
不平整链齿的齿宽与标准齿宽之间的差异可能为不平整造成，也可能为该不平整链齿的实际齿宽本身便与标准齿宽不一致造成。若不平整链齿的实际齿宽与标准齿宽一致，则不平整链齿的齿宽与标准齿宽之间的差异仅为不平整造成，此时该不平整链齿所在的不平整区域的齿宽差异分布应该与异常程度分布一致。
因此通过比较第
Figure DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域中第
Figure DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的异常程度与齿宽差异分布是否一致来计算其权重，首先计算其分布差异性
Figure DEST_PATH_IMAGE062
：
Figure DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 800010DEST_PATH_IMAGE020
表示第
Figure 16227DEST_PATH_IMAGE016
个不平整区域中第
Figure 164312DEST_PATH_IMAGE018
个链齿的异常程度，
Figure DEST_PATH_IMAGE066
表示第
Figure 782375DEST_PATH_IMAGE016
个不平整区域中第
Figure 990502DEST_PATH_IMAGE018
个链齿的齿宽；
Figure 428437DEST_PATH_IMAGE056
表示链齿的标准齿宽；
Figure DEST_PATH_IMAGE068
表示第
Figure 380213DEST_PATH_IMAGE016
个不平整区域中第
Figure 852782DEST_PATH_IMAGE018
个链齿的齿宽与标准齿宽之间的差异；
Figure 733276DEST_PATH_IMAGE026
表示第
Figure 924086DEST_PATH_IMAGE016
个不平整区域内链齿数量；
Figure 148394DEST_PATH_IMAGE012
表示不平整区域的数量；
Figure DEST_PATH_IMAGE070
表示所有不平整链齿的齿宽与标准齿宽之间差异之和；除以
Figure 475470DEST_PATH_IMAGE070
用以归一化。
当不平整链齿的齿宽与标准齿宽之间的差异越大时，
Figure DEST_PATH_IMAGE072
越大。
依据不平整链齿的分布差异性计算第
Figure 290979DEST_PATH_IMAGE016
个不平整区域中第
Figure 703506DEST_PATH_IMAGE018
个链齿的权重
Figure DEST_PATH_IMAGE074
：
Figure DEST_PATH_IMAGE076
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE078
用以表示第
Figure 793822DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域第
Figure 975404DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的异常程度与齿宽差异分布的一致性，除以
Figure DEST_PATH_IMAGE080
进行归一化，得到权重
Figure 430656DEST_PATH_IMAGE074
。
当分布差异性
Figure 596058DEST_PATH_IMAGE062
越大时，该链齿的异常程度分布与齿宽差异分布越不一致，该链齿的实际齿宽越可能与标准齿宽不一致，对应的权重
Figure 427748DEST_PATH_IMAGE074
越小；反之，当分布差异性
Figure 729417DEST_PATH_IMAGE062
越小时，该链齿的异常程度分布与齿宽差异分布越一致，该链齿的实际齿宽越可能与标准齿宽一致，对应的权重
Figure 355570DEST_PATH_IMAGE074
越大。
同理获取每个不平整区域的每个链齿的权重。
步骤S003，由连续的不平整链齿组成不平整区域，对不平整区域进行空间中的正弦曲线拟合，利用不平整区域中多个链齿的起始点和终止点的拟合误差以及对应像素点的权重求解出曲线参数，得到拟合曲线，根据拟合曲线计算相邻链齿之间的实际齿距。
具体的步骤包括：
1、获取不平整区域的拟合曲线。
以每个不平整区域中异常程度最大的链齿的齿长和齿宽的交点作为原点，以每个链齿的起始点到原点的距离作为该起始点的横坐标，以终止点到原点的距离作为该终止点的横坐标，同时以起始点和终止点对应的纵坐标为未知数构建方程，将该不平整区域中相邻的多个链齿作为一组，得到每组的拟合方程；获取不平整区域中每个链齿的起始点和终止点的拟合误差，根据拟合误差和对应的权重计算该不平整区域内的拟合总误差，进而利用最小二乘法求解曲线参数，得到拟合曲线。
拉链的不平整区域为弧形拱起，可以看作为正弦曲线中开口向下的一段。对第
Figure 8268DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域链齿的分布进行正弦曲线拟合，具体的拟合过程为：
将每个不平整链齿的代表齿宽的线段的左端点记为该链齿的起始点，右端点记为该链齿的结束点。
选择第
Figure 378070DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域异常程度最大的链齿，将其在图像中齿长和齿宽的交点
Figure DEST_PATH_IMAGE082
作为正弦曲线坐标空间中的原点
Figure DEST_PATH_IMAGE084
，则在正弦曲线坐标空间中，第
Figure 799824DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域第
Figure 360993DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的起始点的横坐标的值为该起始点到
Figure 969829DEST_PATH_IMAGE082
，即原点之间的距离，若图像中第
Figure 408900DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的起始点在
Figure DEST_PATH_IMAGE086
的左侧，则第
Figure 685161DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域第
Figure 918696DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的起始点在正弦曲线坐标空间中的横坐标为负，反之为正，起始点的横坐标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE088
。
同理正弦曲线坐标空间中结束点横坐标的值为图像中结束点到
Figure 280407DEST_PATH_IMAGE086
的距离，若图像中结束点在
Figure 257591DEST_PATH_IMAGE086
的左侧，则横坐标为负，反之为正，结束点的横坐标记为
Figure DEST_PATH_IMAGE090
。
获得第
Figure 388358DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域所有链齿在正弦曲线坐标空间中起始点、结束点的横坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE092
。
设第
Figure 58373DEST_PATH_IMAGE058
个区域不平整区域所有链齿在正弦曲线坐标空间中起始点、结束点的纵坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE094
。其中，e表示第
Figure 907381DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域中链齿的总数量。
假设第
Figure 157096DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域的所有链齿的齿宽一致，均为标准齿宽
Figure 407949DEST_PATH_IMAGE056
，那么在正弦曲线坐标空间中每个链齿的起始点到结束点之间的距离为标准齿宽
Figure 983287DEST_PATH_IMAGE056
，同时，第
Figure 54011DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域的所有链齿的起始点、结束点均在曲线上，则第
Figure 372997DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域第
Figure 478356DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的起始点与结束点满足以下关系：
Figure DEST_PATH_IMAGE096
将第
Figure 490175DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域相邻的3个链齿分为一组，代入上述方程式求解，即可得到相邻3个链齿分布的曲线以及3个链齿的起始点以及结束点的纵坐标。
最终得到了多个曲线，每个曲线均仅为
Figure DEST_PATH_IMAGE098
个相邻链齿的分布拟合。为获取第
Figure 549660DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域所有链齿分布的拟合曲线，需对所有链齿的起始点、结束点进行共同拟合。
假设所有链齿的分布满足正弦曲线
Figure DEST_PATH_IMAGE100
，利用最小二乘法的思想对链齿的起始点，结束点进行拟合，得到第
Figure 672337DEST_PATH_IMAGE058
个区域第
Figure 632202DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的起始点拟合的误差平方为
Figure DEST_PATH_IMAGE102
，为获取较为准确的拟合结果，要求所有点的误差平方和最小。
但由于所有链齿的起始点、结束点纵坐标均是基于第
Figure 549343DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域的所有链齿的齿宽一致，均为标准齿宽
Figure 860238DEST_PATH_IMAGE056
的假设获取的，因此纵坐标本身有一定的误差，且当实际齿宽与标准齿宽越不一致时，纵坐标误差越大，反之实际齿宽与标准齿宽越一致时，纵坐标误差较小。
因此在计算拟合的误差之和时，需更加关注实际齿宽与标准齿宽一致的点，即权重
Figure 521027DEST_PATH_IMAGE074
大的点。则第
Figure 69820DEST_PATH_IMAGE058
个区域所有链齿的起始点、结束点的拟合总误差
Figure DEST_PATH_IMAGE104
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE106
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE108
为起始点、结束点标识，当
Figure 220178DEST_PATH_IMAGE108
为
Figure DEST_PATH_IMAGE110
时，
Figure DEST_PATH_IMAGE112
和
Figure DEST_PATH_IMAGE114
为第
Figure 18370DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域第
Figure 482850DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的起始点横纵坐标；当
Figure 151728DEST_PATH_IMAGE108
为
Figure DEST_PATH_IMAGE116
时，
Figure 676251DEST_PATH_IMAGE112
和
Figure 430580DEST_PATH_IMAGE114
为第
Figure 433171DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域第
Figure 720671DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的结束点横纵坐标；
Figure 416094DEST_PATH_IMAGE074
为第
Figure 392140DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域第
Figure 198422DEST_PATH_IMAGE060
个链齿的权重；
Figure 841893DEST_PATH_IMAGE026
为第
Figure 442639DEST_PATH_IMAGE058
个不平整区域中链齿的数量。
利用最小二乘法的思想，对
Figure 437140DEST_PATH_IMAGE104
中正曲线的参数
Figure DEST_PATH_IMAGE118
和
Figure DEST_PATH_IMAGE120
以及
Figure DEST_PATH_IMAGE122
求解，得到最终拟合的正弦曲线，完成了对不平整区域链齿分布的拟合。
2、获取每个链齿的中心点到原点的距离作为其横坐标，利用拟合曲线得到中心点的纵坐标，根据中心点坐标计算两个相邻链齿的中心点之间的距离，即为实际齿距。
不平整区域每个链齿的起始点、结束点均在曲线上，将起始点横坐标、结束点横坐标带入到分布曲线中，得到每个链齿的起始点纵坐标以及结束点纵坐标，计算每个链齿起始点与结束点之间的距离，则该距离即为该链齿的实际齿宽，记作
Figure DEST_PATH_IMAGE124
。
步骤S002中获取了每个链齿的齿长和齿宽的交点
Figure DEST_PATH_IMAGE126
，计算每个链齿长宽交点
Figure DEST_PATH_IMAGE128
与正弦曲线坐标系中原点
Figure 578271DEST_PATH_IMAGE082
在图像中的距离，将该距离作为每个链齿在正弦曲线上的中心点横坐标的值，若图像中
Figure 341828DEST_PATH_IMAGE126
在
Figure 175792DEST_PATH_IMAGE082
左侧，则正弦曲线上的中心点横坐标为负，反之为正。将横坐标代入到分布曲线中，获得中心点纵坐标。计算相邻两个链齿在正弦曲线坐标系中的中心点之间的距离，该距离即为相邻链齿之间的齿距，记作
Figure DEST_PATH_IMAGE130
。
步骤S004，根据每个链齿的齿长、齿宽以及相邻链齿之间的实际齿距对拉链进行缺陷检测。
具体的步骤包括：
1、若链齿的实际齿宽与标准齿宽
Figure 657589DEST_PATH_IMAGE056
差异较大，即
Figure DEST_PATH_IMAGE132
，则该链齿存在与其他链齿大小不一的缺陷。
2、若链齿的齿长与标准齿长
Figure DEST_PATH_IMAGE134
差异较大，即
Figure DEST_PATH_IMAGE136
，则该链齿存在与其他链齿大小不一的缺陷。
每个链齿的齿长方向均与相机镜头平行，因此链齿的齿长不受不平整的影响，图像中链齿的齿长即为链齿的实际齿长。获取所有链齿的齿长的
Figure 838296DEST_PATH_IMAGE052
分位数与
Figure 456360DEST_PATH_IMAGE054
分位数之间所有的齿长，计算这些齿长的均值，结果作为链齿的标准齿长
Figure 398908DEST_PATH_IMAGE134
。
3、若相邻链齿之间的实际齿距与标准齿距
Figure DEST_PATH_IMAGE138
差异较大，即
Figure DEST_PATH_IMAGE140
，则该相邻链齿之间的齿距存在与其他齿距不一致的问题，即齿距不均缺陷。
相邻链齿的实际齿距为
Figure DEST_PATH_IMAGE142
，获取所有相邻链齿的实际齿距的
Figure 633580DEST_PATH_IMAGE052
分位数与
Figure 319776DEST_PATH_IMAGE054
分位数之间所有的实际齿距大小，计算这些实际齿距的均值，结果作为相邻链齿的标准齿距
Figure 792346DEST_PATH_IMAGE138
。
作为一个示例，本发明实施例中
Figure DEST_PATH_IMAGE144
的取值为2。
综上所述，本发明实施例分别获取目标拉链在平面光源下的第一灰度图像和平面无影光源下的第二灰度图像，根据两者之间的差值图像获取每个像素点的不平整差异；在第二灰度图像中筛选出不平整链齿，并根据其不平整差异获取其异常程度；获取每个链齿的中心点、齿长、齿宽以及相邻链齿之间的齿距；根据每个不平整链齿的异常程度、齿宽以及标准齿宽获取每个不平整链齿的权重；由连续的不平整链齿组成不平整区域，对不平整区域进行空间中的正弦曲线拟合，利用不平整区域中多个链齿的起始点和终止点的拟合误差以及对应像素点的权重求解出曲线参数，得到拟合曲线，根据拟合曲线计算相邻链齿之间的实际齿距；根据每个链齿的齿长、齿宽以及相邻链齿之间的实际齿距对拉链进行缺陷检测。本发明实施例能够利用光学手段检测拉链的缺陷，提高拉链缺陷检测的准确率。
本发明实施例还提出了一种基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可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方法的步骤。由于基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法在上述给出了详细描述，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 (9)

1.基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
分别获取目标拉链在平面光源下的第一灰度图像和平面无影光源下的第二灰度图像，根据两者之间的差值图像获取每个像素点的不平整差异；
在第二灰度图像中筛选出不平整链齿，并根据其不平整差异获取其异常程度；获取每个链齿的中心点、齿长、齿宽以及相邻链齿之间的齿距；根据每个不平整链齿的异常程度、齿宽以及标准齿宽获取每个不平整链齿的权重；
由连续的不平整链齿组成不平整区域，对不平整区域进行空间中的正弦曲线拟合，利用不平整区域中多个链齿的起始点和终止点的拟合误差以及对应像素点的权重求解出曲线参数，得到拟合曲线，根据拟合曲线计算相邻链齿之间的实际齿距；
根据每个链齿的齿长、齿宽以及相邻链齿之间的实际齿距对拉链进行缺陷检测；
所述权重的获取方法为：
筛选出平整链齿，记录所有平整链齿的齿宽，选取所有平整链齿的齿宽中上下四分位数之间的所有齿宽，计算其平均值作为所述标准齿宽；
根据每个不平整链齿的齿宽与标准齿宽的差异及其对应的异常程度获取该不平整链齿的分布差异性，进而依据每个不平整链齿的分布差异性获取其权重。
2.根据权利要求1所述的基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，其特征在于，所述不平整差异的获取方法为：
根据所述差值图像获取第一灰度图像和第二灰度图像之间的环境灰度差异，计算差值图像中每个像素点与环境灰度差异之间的差值，作为对应像素点的所述不平整差异。
3.根据权利要求2所述的基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，其特征在于，所述环境灰度差异的获取方法为：
获取差值图像的灰度直方图，以灰度直方图中左侧首个波峰对应的灰度值作为所述环境灰度差异。
4.根据权利要求3所述的基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，其特征在于，所述不平整链齿的筛选过程包括：
获取所述波峰右侧的首个波谷，以所述波峰对应的灰度值和所述波谷对应的灰度值之间的差异作为环境误差范围；
计算第二灰度图像中每个链齿上所有像素点的灰度均值作为该链齿的不平整程度，将其与环境误差范围进行对比，超过环境误差范围的链齿即为所述不平整链齿。
5.根据权利要求1所述的基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，其特征在于，所述异常程度的获取方法为：
以每个不平整链齿的不平整程度与所有不平整链齿的不平整程度之和的比值作为该不平整链齿的所述异常程度。
6.根据权利要求1所述的基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，其特征在于，所述齿宽的获取方法为：
对每个链齿进行连通域分析，获取其中心点，将所有中心点进行直线检测，选取存在中心点最多的直线作为基准直线，以基准直线在每个链齿连通域中的线段长度作为该链齿的齿宽。
7.根据权利要求1所述的基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，其特征在于，所述拟合曲线的获取过程包括：
以每个不平整区域中异常程度最大的链齿的齿长和齿宽的交点作为原点，以每个链齿的起始点到原点的距离作为该起始点的横坐标，以终止点到原点的距离作为该终止点的横坐标，同时以起始点和终止点对应的纵坐标为未知数构建方程，将该不平整区域中相邻的多个链齿作为一组，得到每组的拟合方程；
获取不平整区域中每个链齿的起始点和终止点的拟合误差，根据拟合误差和对应的权重计算该不平整区域内的拟合总误差，进而利用最小二乘法求解曲线参数，得到所述拟合曲线。
8.根据权利要求7所述的基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测方法，其特征在于，所述实际齿距的获取方法为：
获取每个链齿的中心点到所述原点的距离作为其横坐标，利用所述拟合曲线得到中心点的纵坐标，根据中心点坐标计算两个相邻链齿的中心点之间的距离，即为所述实际齿距。
9.基于光学手段的拉链生产缺陷智能检测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可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1~8任意一项所述方法的步骤。
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