CN115018853B - 基于图像处理的机械组件缺陷检测方法 - Google Patents

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CN115018853B CN202210953359.5A CN202210953359A CN115018853B CN 115018853 B CN115018853 B CN 115018853B CN 202210953359 A CN202210953359 A CN 202210953359A CN 115018853 B CN115018853 B CN 115018853B
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Abstract

本发明涉及机械组件缺陷检测技术领域，具体涉及基于图像处理的机械组件缺陷检测方法。该方法通过光学手段，具体是利用可见光手段获取初始机械组件表面图像；获取图像中存在的各噪声点；构建各噪声点对应的滤波模板，并进行滤波，得到目标机械组件表面图像；对第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值，进而对垫片区域进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合；根据各集合中的像素点的数量，得到垫片表面的缺陷程度评估指标；若所述缺陷程度评估指标大于评估阈值，则判定垫片表面存在严重缺陷。本发明利用可见光手段进行材料分析和测试，实现了以较低的成本更加可靠地对机械组件的缺陷进行检测。

Description

基于图像处理的机械组件缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及机械组件缺陷检测技术领域，具体涉及基于图像处理的机械组件缺陷检测方法。
背景技术
目前对于机械组件的缺陷检测控制方法较为单一，大多采用硬件检测设备、人工视觉检测等方法；考虑到长时间的人工目测会对人体眼睛视力造成影响，不仅效率较低，同时还会导致检测结果出现大量的误检错检的情况，因此可靠性也较低；此外，传感器等硬件检测设备在对产品进行检测是需要接触到产品的表面，因此会对产品自身带来影响，例如划痕；又由于硬件系统价格较高，同时传感器等硬件检测设备常会出现各种故障，导致检测结果出现异常，进而使得成本较高且可靠性难以保证。
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机械组件缺陷检测方法，所采用的技术方案具体如下：
本发明提供了一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法包括以下步骤：
获取相机在初始位置时拍摄的机械组件表面图像，所述机械组件为环形垫片；
根据所述机械组件表面图像中各像素点的灰度值，对相机的位置进行调整；根据调整后的相机，获取初始机械组件表面图像；
根据初始机械组件表面图像中各像素点的像素值，得到初始机械组件表面图像中存在的各噪声点；根据各噪声点对应的像素值，构建各噪声点对应的滤波模板；根据各噪声点对应的滤波模板对初始机械组件表面图像进行滤波，得到目标机械组件表面图像；
对预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值；根据第一灰度阈值和第二灰度阈值，对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合；
根据第一集合、第二集合和第三集合中的像素点的数量和各像素点的灰度值，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标；若所述缺陷程度评估指标大于预设的评估阈值，则判定垫片表面存在严重缺陷。
优选的，根据所述机械组件表面图像中各像素点的灰度值，对相机的位置进行调整，包括：
对机械组件表面图像进行灰度化处理，得到对应的灰度图像；
以灰度图像中垫片区域的中心点为坐标原点，以设定半径做圆，记为第一圆周；所述垫片区域为圆环状；
根据第一圆周上相邻像素点的灰度值，计算各像素点对应的灰度梯度值；判断第一圆周上是否存在灰度梯度值大于设定梯度阈值的像素点，若存在，则依次判断第一圆周上的各像素点的灰度值是否小于预设目标灰度阈值，若小于，则将对应像素点保留；根据像素点保留的顺序构建暗区域序列，将暗区域序列中间位置对应的像素点记为暗区域的中心点；过暗区域的中心点和所述坐标原点作一条直线，记为对称轴；
控制相机沿对称轴旋转至与垫片表面平行；
调整相机与垫片的距离，得到不同距离下对应的垫片表面图像；根据所述不同距离下对应的垫片表面图像，得到相机距离垫片表面的最佳距离；
基于所述最佳距离对相机进行调整。
优选的，根据初始机械组件表面图像中各像素点的像素值，得到初始机械组件表面图像中存在的各噪声点，包括：
对于初始机械组件表面图像中第b个像素点：
根据该像素点对应的像素值与对应的八邻域内其他的像素点对应的像素值，计算该像素点对应的噪点判定因子；
若所述噪声判定因子大于噪声阈值，则判定该像素点为噪声点；
所述计算该像素点对应的噪点判定因子的公式如下：
Figure 886644DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 32324DEST_PATH_IMAGE002
为第b个像素点的噪声判定因子，
Figure 828242DEST_PATH_IMAGE003
为第b个像素点对应的R通道的值，
Figure 847013DEST_PATH_IMAGE004
为第b个像素点对应的G通道的值，
Figure 977649DEST_PATH_IMAGE005
为第b个像素点对应的B通道的值，
Figure 208910DEST_PATH_IMAGE006
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的R通道的值，
Figure 859334DEST_PATH_IMAGE007
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的G通道的值，
Figure 783428DEST_PATH_IMAGE008
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的B通道的值，
Figure 622201DEST_PATH_IMAGE009
为最小值。
优选的，根据各噪声点对应的像素值，构建各噪声点对应的滤波模板，包括：
第c个噪声点对应的滤波模板为：
Figure 657153DEST_PATH_IMAGE010
Figure 162083DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 506346DEST_PATH_IMAGE012
为第c个噪声点对应的滤波模板，
Figure 362306DEST_PATH_IMAGE013
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第j个模板值，
Figure 200949DEST_PATH_IMAGE014
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第1个模板值，
Figure 560387DEST_PATH_IMAGE015
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第2个模板值，
Figure 341130DEST_PATH_IMAGE016
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第3个模板值，
Figure 418807DEST_PATH_IMAGE017
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第4个模板值，
Figure 61141DEST_PATH_IMAGE018
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第5个模板值，
Figure 993194DEST_PATH_IMAGE019
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第6个模板值，
Figure 429991DEST_PATH_IMAGE020
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第7个模板值，
Figure 260544DEST_PATH_IMAGE021
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第8个模板值，
Figure 175411DEST_PATH_IMAGE022
为第c个噪声点与对应的八邻域内的第j个像素点之间的欧氏距离，
Figure 24287DEST_PATH_IMAGE023
为第c个噪声点对应的R通道的值，
Figure 631986DEST_PATH_IMAGE024
为第c个噪声点对应的G通道的值，
Figure 887518DEST_PATH_IMAGE025
为第c个噪声点对应的B通道的值，
Figure 855342DEST_PATH_IMAGE026
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的R通道的值，
Figure 309457DEST_PATH_IMAGE027
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的G通道的值，
Figure 353637DEST_PATH_IMAGE028
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的B通道的值，e为自然常数。
优选的，对预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值，包括：
所述第一初始灰度阈值
Figure 893203DEST_PATH_IMAGE029
小于第二初始灰度阈值
Figure 867981DEST_PATH_IMAGE030
；
基于第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值，将目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一初始集合、第二初始集合和第三初始集合；所述第一初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值小于等于
Figure 176602DEST_PATH_IMAGE029
的像素点，所述第二初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值处于
Figure 391683DEST_PATH_IMAGE031
的像素点，所述第三初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于等于
Figure 402233DEST_PATH_IMAGE030
的像素点；
统计第一初始集合、第二初始集合和第三初始集合内像素点的数量；根据所述像素点的数量对所述第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值。
优选的，根据所述像素点的数量对所述第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整得到第一灰度阈值和第二灰度阈值，包括：
将第一初始集合中像素点的数量记为
Figure 728172DEST_PATH_IMAGE032
，将第二初始集合中像素点的数量记为
Figure 891300DEST_PATH_IMAGE033
，将第三初始集合中像素点的数量记为
Figure 11703DEST_PATH_IMAGE034
；
当
Figure 984250DEST_PATH_IMAGE035
时，根据第一修正模型对第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度值阈值；其中k为判定倍数；所述第一修正模型如下：
Figure 707356DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 177520DEST_PATH_IMAGE037
为第一灰度阈值，
Figure 999983DEST_PATH_IMAGE038
为第二灰度阈值，
Figure 735858DEST_PATH_IMAGE039
为第二初始集合内像素点对应的灰度值的方差值，
Figure 590550DEST_PATH_IMAGE040
为第一初始集合内像素点对应的灰度值的方差值，
Figure 993849DEST_PATH_IMAGE041
为第三初始集合内像素点对应的灰度值的方差值，
Figure 721634DEST_PATH_IMAGE042
为归一化后的
Figure 928493DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 399926DEST_PATH_IMAGE044
为归一化后的
Figure 392153DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 25259DEST_PATH_IMAGE046
为
Figure 188256DEST_PATH_IMAGE038
可取的最大灰度值；
当
Figure 463380DEST_PATH_IMAGE047
时，将
Figure 44534DEST_PATH_IMAGE048
对应的初始集合对应的初始灰度阈值记为偏移阈值；若偏移阈值为
Figure 628968DEST_PATH_IMAGE029
，则
Figure 561152DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 374387DEST_PATH_IMAGE050
；若偏移阈值为
Figure 262577DEST_PATH_IMAGE030
，则
Figure 503066DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 188125DEST_PATH_IMAGE052
；
当
Figure 782880DEST_PATH_IMAGE053
时，将第一初始灰度阈值作为第一灰度阈值，将第二初始灰度阈值作为第二灰度阈值。
优选的，根据第一灰度阈值和第二灰度阈值，对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合，包括：
所述第一集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值小于等于第一灰度阈值的像素点；所述第二集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于第一灰度阈值且小于第二灰度阈值的像素点；所述第三集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于等于第二灰度阈值的像素点。
优选的，根据第一集合、第二集合和第三集合中的像素点的数量和各像素点的灰度值，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标，包括：
对于第一集合：基于第一集合内每个像素点对应的灰度值构建对应的高斯模型；获取第一集合对应的高斯模型对应的模型参数，所述模型参数包括平均值和标准差；根据模型参数构建第一集合对应的特征向量；
根据第一集合、第二集合和第三集合对应的特征向量，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标；
所述缺陷程度评估指标的计算公式如下：
Figure 604206DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 750016DEST_PATH_IMAGE055
为目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标，
Figure 109322DEST_PATH_IMAGE056
为第一集合对应的特征向量，
Figure 264360DEST_PATH_IMAGE057
为第二集合对应的特征向量，
Figure 940192DEST_PATH_IMAGE058
为第三集合对应的特征向量，
Figure 522483DEST_PATH_IMAGE059
为第一集合对应的特征向量和第二集合对应的特征向量的余弦相似度，
Figure 165823DEST_PATH_IMAGE060
为第二集合对应的特征向量和第三集合对应的特征向量的余弦相似度，
Figure 62235DEST_PATH_IMAGE061
为第一集合中像素点的数量，
Figure 310682DEST_PATH_IMAGE062
为第二集合中像素点的数量，
Figure 329454DEST_PATH_IMAGE063
为第三集合中像素点的数量。
本发明具有如下有益效果：
本发明首先根据相机在初始位置时拍摄的机械组件表面图像，对相机的位置进行调整，获取初始机械组件表面图像，所述调整后的相机能够拍摄到质量最好的图像，能够更好的对图像中垫片表面的缺陷进行检测，以提高检测精度；然后本发明根据初始机械组件表面图像中各像素点的像素值，得到初始机械组件表面图像中存在的各噪声点，并根据各噪声点对应的滤波模板对初始机械组件表面图像进行滤波，得到目标机械组件表面图像；为了更加准确地对图像中的缺陷区域进行划分，本发明对预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值，进而对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合；最后根据第一集合、第二集合和第三集合中的像素点的数量和各像素点的灰度值，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标；若所述缺陷程度评估指标大于预设的评估阈值，则判定垫片表面存在严重缺陷。本发明除了通过对相机的位置进行调整以提高图像的质量来提高检测精度外，还自适应的调节对图像进行划分的阈值，使得图像中的缺陷像素点能够更好的划分出来，本发明能够对垫片表面的缺陷进行准确、快速的识别，并对垫片缺陷程度进行判定，对于缺陷严重的垫片能够进行及时预警。本发明实现了以较低的成本更加可靠地对机械组件的缺陷进行检测。
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为本发明提供的一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法的流程图；
图2为环形ROI区域对应的暗区域和亮区域示意图。
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能效果，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机械组件缺陷检测方法进行详细说明如下。
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机械组件缺陷检测方法的具体方案。
基于图像处理的机械组件缺陷检测方法实施例：
如图1所示，本实施例的一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法包括以下步骤：
步骤S1，获取相机在初始位置时拍摄的机械组件表面图像，所述机械组件为环形垫片。
为了实现对机械组件缺陷的检测，本实施例通过相机获取机械组件表面图像；但是传统图像采集，往往是通过人为放置待检测产品或者流水线式检测，该方法无法保证待检测机械组件的位置最佳，会影响图像的质量，导致图像中的特征信息不明显、模糊等，进而影响后续缺陷识别的精度。
为了得到清晰度最好的机械组件表面图像，以提高后续缺陷检测的可靠性；本实施例设置机械手搭载相机，通过机械手移动带动相机移动进行图像采集，图像采集过程中的光源与相机位置一致，光源位于检测区域上方，从上往下打光。
首先通过机械手将相机置于机械组件的上方，以实现对机械组件的拍摄，将相机在该位置下拍摄得到的机械组件表面图像记为相机在初始位置时拍摄的机械组件表面图像；本实施例的机械组件具体以环形垫片为例，因此本实施例中得到的机械组件表面图像即为垫片表面的图像。
至此，本实施例得到了相机在初始位置时拍摄到的机械组件表面图像。
步骤S2，根据所述机械组件表面图像中各像素点的灰度值，对相机的位置进行调整；根据调整后的相机，获取初始机械组件表面图像。
考虑到相机在不同位姿下采集的图像特征有所差异，机械组件表面图像的成像效果与相机拍摄垫片时与垫片表面的位置关系有关；当相机与垫片之间平行时，相机所采集的图像灰度分布均匀，图像所包含的特征信息明显；当相机与垫片存在较大夹角时，相机所采集的图像灰度分布是不均匀的，当垫片距离相机较近时，反射到相机的光越多，即垫片中距离相机近的一侧成像之后，对应区域较亮，灰度值较小；反之，垫片中距离相机远的一侧成像之后，对应区域较暗，灰度值较大，且较亮区域与较暗区域在图像中都是轴对称分布的。因此本实施例对相机在初始位置拍摄的机械组件表面图像进行分析，对相机的位姿进行调整。
本实施例中相机拍摄的机械组件表面图像除了包括垫片部分之外，还包括背景部分；为降低系统检测量，本实施例先对机械组件表面图像进行分割处理，便于得到图像中的垫片区域以进行后续分析，调整相机的位姿，具体的：
首先对机械组件表面图像进行灰度化处理，得到对应的灰度图像；然后根据所述灰度图像中各像素点的灰度值，构建对应的灰度直方图，其中的灰度等级的范围为（Gmin，Gmax）；进一步迭代分析获取最佳分割阈值，构建阈值计算模型：
Figure 945243DEST_PATH_IMAGE064
其中，
Figure 691351DEST_PATH_IMAGE065
为灰度直方图曲线，其值代表的含义为灰度等级为x时的像素点数量；Gmax为设定的灰度等级上限值，Gmin为设定的灰度等级下限值，GT为最佳分割阈值。
对于上述灰度直方图，当两部分的面积积分均值相等时所对应的灰度等级为最佳分割阈值，即GT；本实施例基于最佳分割阈值GT对图像进行分割处理，得到对应的二值图像，所述二值图像中灰度值为1的像素点构成了垫片区域，灰度值为0的像素点构成了背景区域。
得到二值图像之后，考虑到垫片为圆环状，为了分析原图像的图像特征，同时减小后续步骤计算量，本实施例将基于所述二值图像对机械组件表面图像中的ROI区域进行提取，具体的：本实施例首先通过霍夫变换对二值图像进行处理，检测二值图像中圆形的外边缘（即垫片的外边缘），然后获取其对应的圆心（即垫片区域的中心点）以及半径r；以相同的圆心，0.8r为半径，拟合出一个同心圆形，然后将两个圆之间的环形区域作为所述ROI区域；将该所述ROI区域作为掩膜，与相机拍摄的机械组件表面图像进行相乘操作，得到机械组件表面图像中的环状ROI区域，所述环状ROI区域为机械组件表面图像中的部分垫片区域。本实施例中霍夫变换为现有技术，在此就不再赘述。
由于较亮的区域与较暗的区域在图像中是轴对称分布的，因此本实施例根据环状ROI区域中各像素点的灰度值，来获取对称轴，具体的：所述在得到了相机拍摄的机械组件表面图像中的环状ROI区域之后，对所述环状ROI区域进行灰度化处理，得到所述环状ROI区域对应的灰度图像，接着以环状ROI区域的中心点作为坐标原点，以0.9r为半径作圆，记为第一圆周；根据第一圆周上相邻像素点的灰度值计算各像素点对应的灰度梯度值，判断第一圆周上是否存在灰度梯度值大于设定梯度阈值的像素点，若不存在，则判定灰度图像中不存在亮区域和暗区域，初始位置时的相机与垫片表面平行，不需要调整。
若存在，则判定存在亮区域和暗区域，说明初始位置时的相机与垫片表面不平行，需要对相机位姿进行调整；本实施例依次统计环状ROI区域中第一圆周上的各像素点的灰度值是否小于预设目标灰度阈值，若小于，则将对应像素点保留；根据像素点保留的顺序构建暗区域序列，将暗区域序列中间位置对应的像素点记为暗区域的中心点，过暗区域的中心点和环状ROI区域的中心点（即所述坐标原点）作一条直线，将所述直线作为所述环状ROI区域的对称轴；本实施例将所述环状ROI区域中灰度值小于目标灰度阈值的像素点组成的区域记为暗区域，其他像素点组成的区域记为亮区域，如图2所示，图中圆环为所述ROI区域，1为对称轴，2为暗区域，3为亮区域，4和5为暗区域和亮区域的分界线。本实施例中梯度阈值和目标灰度阈值的大小由实施者根据实际需要进行设定。
相机相对于垫片表面发生倾斜的程度越大，暗区域占比越大，也就是说需要将相机旋转的角度与暗区域的占比成正相关关系。本实施例中对称轴的方向是从亮区域指向暗区域，将机械手沿对称轴方向向下旋转一定的旋转角度，使得相机平行于垫片表面。
本实施例中机械手的旋转角度为：
Figure 341775DEST_PATH_IMAGE066
其中，
Figure 265869DEST_PATH_IMAGE067
为暗区域中像素点的数量，
Figure 87063DEST_PATH_IMAGE068
为环状ROI区域内的像素点总数，
Figure 122015DEST_PATH_IMAGE069
为模型参数，
Figure 626946DEST_PATH_IMAGE070
为旋转角度，
Figure 721941DEST_PATH_IMAGE071
为反正切函数。本实施例中
Figure 827169DEST_PATH_IMAGE069
可由实施者根据实际需要进行设定，本实施例中
Figure 400233DEST_PATH_IMAGE072
。
至此本实施例将相机调整至与垫片表面平行时的位姿。
按照上述旋转方向和旋转角度
Figure 25249DEST_PATH_IMAGE073
对相机位置进行调整之后，只能保证相机与垫片表面相对平行，但是无法保证相机距离垫片的距离为最佳距离，所述最佳距离即在该距离下相机拍摄得到的垫片表面图像质量很高，具有足够高的清晰度；质量较高的清晰图像具有较为清晰地边缘信息，即图像的整体梯度值较大。
为了得到相机距离垫片的最佳距离，本实施例多次调整相机距离垫片的距离，分别采集了各距离对应的垫片表面图像，并获取各距离对应的垫片表面图像中各像素点对应的灰度值；基于得到的这些垫片表面图像中各像素点的灰度值，计算各垫片表面图像对应的图像评价指标，图像评价指标越大，说明在对应距离下得到的垫片表面图像的清晰度越高。本实施例中任一距离对应的垫片表面图像的图像评价指标的计算公式为：
Figure 556725DEST_PATH_IMAGE074
其中，R为该垫片表面图像对应的图像评价指标，M为图像的宽度，N为图像的长度，
Figure 883670DEST_PATH_IMAGE075
为该垫片表面图像中坐标为
Figure 260425DEST_PATH_IMAGE076
的像素点的灰度值，
Figure 739947DEST_PATH_IMAGE077
为图像中坐标为
Figure 176745DEST_PATH_IMAGE078
的像素点的灰度值，
Figure 200108DEST_PATH_IMAGE079
为图像中坐标为
Figure 380553DEST_PATH_IMAGE080
的像素点的灰度值。
至此，得到了各距离对应的垫片表面图像对应的图像评价指标。本实施例基于各距离对应的垫片表面图像对应的图像评价指标，构建图像评价指标与距离之间的函数关系：
Figure 980162DEST_PATH_IMAGE081
，其中D为距离（相机与垫片表面的距离）；然后根据所述函数关系即可得到图像评价指标最高时对应的距离，将图像评价指标最高时对应的距离作为相机距离垫片的最佳距离。得到最佳距离后将相机再调整至对应的最佳距离，将调整后的相机拍摄的图像为最终用来缺陷检测的图像，此时的图像清晰，且灰度分布均匀。
步骤S3，根据初始机械组件表面图像中各像素点的像素值，得到初始机械组件表面图像中存在的各噪声点；根据各噪声点对应的像素值，构建各噪声点对应的滤波模板；根据各噪声点对应的滤波模板对初始机械组件表面图像进行滤波，得到目标机械组件表面图像。
本实施例根据步骤S2对相机的位姿和距离进行了调节，将利用调节后的相机拍摄到的垫片表面的图像记为初始机械组件表面图像。
接下来本实施例对初始机械组件表面图像中垫片区域的像素进行分析，以检测垫片表面存在的缺陷区域；考虑到若初始机械组件表面图像中出现噪点，将会影响表面缺陷检测效果，因此，本实施例对初始机械组件表面图像进行滤波处理，所述滤波过程具体为：
为提高滤波速度，降低系统检测量，本实施例首先对初始机械组件表面图像中的噪点数据进行识别；考虑到噪点数据具有孤立特征，因此基于初始机械组件表面图像中各像素点对应的像素值与对应的八邻域内其他的像素点对应的像素值，计算初始机械组件表面图像中各像素点对应的噪点判定因子，来提取出图像中存在的噪声点；对于初始机械组件表面图像中第b个像素点的噪声判定因子的计算公式如下：
Figure 837129DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 623819DEST_PATH_IMAGE002
为第b个像素点的噪声判定因子，
Figure 873535DEST_PATH_IMAGE003
为第b个像素点对应的R通道的值，
Figure 327650DEST_PATH_IMAGE082
为第b个像素点对应的G通道的值，
Figure 355518DEST_PATH_IMAGE005
为第b个像素点对应的B通道的值，
Figure 832766DEST_PATH_IMAGE006
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的R通道的值，
Figure 355015DEST_PATH_IMAGE007
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的G通道的值，
Figure 178483DEST_PATH_IMAGE008
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的B通道的值，
Figure 127984DEST_PATH_IMAGE009
为最小值。
本实施例将第b个像素点对应的RGB三个通道的值分别与对应的八邻域内每个像素点对应的RGB三个通道的值进行对比，然后以最小的差异值作为第b个像素点对应的噪声判定因子；若噪声判定因子大于噪声阈值，说明第b个像素点为孤立点，即第b个像素点为图像中的一个噪声点，因此将图像中的第b个像素点标记为噪声点；若噪声判定因子小于等于噪声阈值，则判定第b个像素点为正常像素点。同理本实施例对初始机械组件表面图像中的每个像素点都进行判断，进而对图像中存在的所有噪声点进行标注，得到初始机械组件表面图像中的各噪声点。
然后，本实施例根据图像中各噪声点八邻域内的各像素点对应的RGB三个通道的值，构建各噪声点对应的滤波模板，进而对图像中存在的各噪声点进行去噪，得到去噪后的初始机械组件表面图像；对于第c个噪声点对应的滤波模板为：
Figure 154846DEST_PATH_IMAGE083
Figure 215206DEST_PATH_IMAGE084
其中，
Figure 893181DEST_PATH_IMAGE012
为第c个噪声点对应的滤波模板，
Figure 13584DEST_PATH_IMAGE013
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第j个模板值（即第c个噪声点对应的八邻域内第j个像素点对应的模板值），
Figure 262163DEST_PATH_IMAGE014
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第1个模板值，
Figure 126213DEST_PATH_IMAGE015
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第2个模板值，
Figure 658695DEST_PATH_IMAGE016
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第3个模板值，
Figure 949999DEST_PATH_IMAGE017
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第4个模板值，
Figure 685874DEST_PATH_IMAGE018
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第5个模板值，
Figure 353615DEST_PATH_IMAGE019
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第6个模板值，
Figure 740603DEST_PATH_IMAGE020
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第7个模板值，
Figure 202808DEST_PATH_IMAGE021
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第8个模板值，
Figure 425979DEST_PATH_IMAGE022
为第c个噪声点与对应的八邻域内的第j个像素点之间的欧氏距离，
Figure 897412DEST_PATH_IMAGE023
为第c个噪声点对应的R通道的值，
Figure 342169DEST_PATH_IMAGE024
为第c个噪声点对应的G通道的值，
Figure 975275DEST_PATH_IMAGE025
为第c个噪声点对应的B通道的值，
Figure 685742DEST_PATH_IMAGE026
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的R通道的值，
Figure 430974DEST_PATH_IMAGE027
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的G通道的值，
Figure 277707DEST_PATH_IMAGE028
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的B通道的值，e为自然常数。
至此，本实施例根据上述公式能够得到各噪声点对应的滤波模板；然后根据各噪声点对应的滤波模板对初始机械组件表面图像中的噪声点进行自适应滤波处理，将滤波后的初始机械组件表面图像记为目标机械组件表面图像。
步骤S4，对预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值；根据第一灰度阈值和第二灰度阈值，对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合。
对图像进行滤波处理之后，本实施例将对目标机械组件表面图像中缺陷区域进行识别；正常情况下，目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点灰度分布较为均匀，灰度差异较小，当垫片表面中出现凸凹不平等缺陷状况时，在图像中将会出现高亮以及过暗的区域；接下来，本实施例将对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行分析，以判断对应的垫片表面是否存在缺陷，以及对应的缺陷区域。
本实施例首先根据步骤S2中对图像进行二值分割得到二值图像的方法对目标机械组件表面图像进行二值分割，得到目标机械组件表面图像对应的二值图像，记为目标二值图像，所述目标二值图像中灰度值为1的像素点构成了垫片区域，灰度值为0的像素点构成了背景区域。本实施例将目标机械组件表面图像进行灰度化处理，得到目标机械组件表面图像中各像素点对应的灰度值；目标机械组件表面图像与目标二值图像中的像素点是一一对应的，因此目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点即为目标二值图像中灰度值为1的像素点在目标机械组件表面图像中对应的像素点。接下来本实施例对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行分析。
首先，本实施例将基于人为对大量数据的分析，预设两个灰度阈值，记为第一初始灰度阈值
Figure 347294DEST_PATH_IMAGE029
和第二初始灰度阈值
Figure 794325DEST_PATH_IMAGE030
，其中
Figure 810823DEST_PATH_IMAGE085
；本实施例基于第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值，将目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一初始集合、第二初始集合和第三初始集合，所述第一初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值小于等于
Figure 512062DEST_PATH_IMAGE029
的像素点，所述第二初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值处于
Figure 267398DEST_PATH_IMAGE031
的像素点，所述第三初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于等于
Figure 890140DEST_PATH_IMAGE030
的像素点。
然后，分别对第一初始集合、第二初始集合和第三初始集合内的像素点数量进行统计；考虑到通常情况下，垫片表面大部分区域为正常区域，会存在少数的缺陷像素点，因此当出现三个集合内的像素点数量相近以及两个数量较高的集合数量相差较小时，本实施例则认为预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值精度不高，存在误划分问题，因此，将设置修正模型，对第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行自适应调节，以提高垫片区域内像素点类别划分的精度，具体的：
当
Figure 507066DEST_PATH_IMAGE035
时，其中
Figure 577659DEST_PATH_IMAGE033
为第二初始集合像素点的数量，
Figure 97371DEST_PATH_IMAGE032
为第一初始集合内像素点的数量，
Figure 4147DEST_PATH_IMAGE034
为第三初始集合内像素点的数量，k为判定倍数，实施者可自行设定，本实施例认为由于预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值准确性较低，导致大量的正常像素点被误分类为缺陷像素点，因此对第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，设置对应的第一修正模型，即：
Figure 159185DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 349864DEST_PATH_IMAGE037
为第一灰度阈值（即将第一初始灰度阈值调整后的值），
Figure 932155DEST_PATH_IMAGE038
为第二灰度阈值（即将第二初始灰度阈值调整后的值），
Figure 326227DEST_PATH_IMAGE039
为第二初始集合内像素点对应的灰度值的方差值（即第二初始集合内各像素点对应的灰度值与所有像素点对应的灰度值的平均数之差的平方值的平均数），
Figure 19377DEST_PATH_IMAGE040
为第一初始集合内像素点对应的灰度值的方差值，
Figure 273684DEST_PATH_IMAGE041
为第三初始集合内像素点对应的灰度值的方差值，
Figure 558035DEST_PATH_IMAGE042
为归一化后的
Figure 439403DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 388773DEST_PATH_IMAGE044
为归一化后的
Figure 39197DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 228870DEST_PATH_IMAGE046
为
Figure 331955DEST_PATH_IMAGE038
可取的最大灰度值。
Figure 616175DEST_PATH_IMAGE040
与
Figure 386685DEST_PATH_IMAGE041
的计算过程与
Figure 684942DEST_PATH_IMAGE039
相同；当
Figure 790170DEST_PATH_IMAGE039
、
Figure 628814DEST_PATH_IMAGE040
与越大，说明像素点划分的精度越低，因此越需要对第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值修正，且修正的量越大。
当
Figure 253830DEST_PATH_IMAGE047
时，认为
Figure 519726DEST_PATH_IMAGE048
对应的初始集合所对应的初始阈值精度较低、不够准确，无法将垫片区域内的像素点进行准确地划分，将对应的初始灰度阈值作为偏移阈值（若
Figure 846671DEST_PATH_IMAGE086
，则对应第一初始集合，对应第一初始灰度阈值，将第一初始灰度阈值记为偏移阈值；若
Figure 223426DEST_PATH_IMAGE087
，则对应第三初始集合，对应第二初始灰度阈值，将第二初始灰度阈值记为偏移阈值）；因此本实施例对偏移阈值进行修正：若偏移阈值为
Figure 906211DEST_PATH_IMAGE029
，则
Figure 592276DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 157250DEST_PATH_IMAGE050
；若偏移阈值为
Figure 337695DEST_PATH_IMAGE030
，则
Figure 671725DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 528691DEST_PATH_IMAGE052
。
当
Figure 908857DEST_PATH_IMAGE053
时，说明第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值设置的均较为准确，则将第一初始灰度阈值作为第一灰度阈值，将第二初始灰度阈值作为第二灰度阈值。
至此，本实施例对第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值。
接下来本实施例根据第一灰度阈值和第二灰度阈值，对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合，所述第一集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值小于等于第一灰度阈值的像素点，所述第二集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于第一灰度阈值小于第二灰度阈值的像素点，所述第三集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于等于第二灰度阈值的像素点。
步骤S5，根据第一集合、第二集合和第三集合中的像素点的数量和各像素点的灰度值，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标；若所述缺陷程度评估指标大于预设的评估阈值，则判定垫片表面存在严重缺陷。
本实施例根据步骤S4对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合，保证了像素点的划分精度，进而保证后续缺陷检测的效果。
接下来，对于第一集合：基于第一集合内每个像素点对应的灰度值构建对应的高斯模型；然后获取第一集合对应的高斯模型对应的模型参数，即
Figure 136402DEST_PATH_IMAGE088
，其中
Figure 324938DEST_PATH_IMAGE089
为平均值，
Figure 103538DEST_PATH_IMAGE090
为标准差，基于此构建第一集合对应的特征向量：
Figure 643103DEST_PATH_IMAGE091
；同理本实施例可以得到每个集合对应的特征向量。
本实施例根据第一集合、第二集合和第三集合对应的特征向量，对目标机械组件表面图像中垫片区域的缺陷程度进行分析，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标，具体公式如下：
Figure 414619DEST_PATH_IMAGE054
其中，
Figure 926503DEST_PATH_IMAGE055
为目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标，
Figure 672742DEST_PATH_IMAGE056
为第一集合对应的特征向量，
Figure 699604DEST_PATH_IMAGE057
为第二集合对应的特征向量，
Figure 212494DEST_PATH_IMAGE058
为第三集合对应的特征向量，
Figure 375622DEST_PATH_IMAGE059
为第一集合对应的特征向量和第二集合对应的特征向量的余弦相似度，
Figure 761604DEST_PATH_IMAGE060
为第二集合对应的特征向量和第三集合对应的特征向量的余弦相似度，
Figure 164510DEST_PATH_IMAGE061
为第一集合中像素点的数量，
Figure 549267DEST_PATH_IMAGE062
为第二集合中像素点的数量，
Figure 832481DEST_PATH_IMAGE063
为第三集合中像素点的数量。
当
Figure 123785DEST_PATH_IMAGE061
和
Figure 46610DEST_PATH_IMAGE063
越大时，说明图像中缺陷区域的占比越大，缺陷越严重，则
Figure 714352DEST_PATH_IMAGE055
越大；当时S
Figure 852072DEST_PATH_IMAGE092
和
Figure 563545DEST_PATH_IMAGE060
越小时，说明
Figure 786716DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 195832DEST_PATH_IMAGE057
越不相似，
Figure 109430DEST_PATH_IMAGE058
和
Figure 460646DEST_PATH_IMAGE057
越不相似，说明缺陷区域与正常区域的差别越大，说明缺陷越严重，则
Figure 171113DEST_PATH_IMAGE055
越大。
至此，本实施例将设置评估阈值Qt，若所述缺陷程度评估指标大于Qt，则判定该垫片的缺陷程度较为严重，无法用于后续的机械组件中，应将该垫片舍弃，返回生产车间进行垫片的重新铸造，以保证机械组件的产品质量；目标机械组件表面图像中第一集合和第三集合包含的像素点对应的区域为缺陷存在的区域。本实施例中评估阈值的大小需根据实际需要进行设置。
本实施例首先根据相机在初始位置时拍摄的机械组件表面图像，对相机的位置进行调整，获取初始机械组件表面图像，所述调整后的相机能够拍摄到质量最好的图像，能够更好的对图像中垫片表面的缺陷进行检测，以提高检测精度；然后本实施例根据初始机械组件表面图像中各像素点的像素值，得到初始机械组件表面图像中存在的各噪声点，并根据各噪声点对应的滤波模板对初始机械组件表面图像进行滤波，得到目标机械组件表面图像；为了更加准确地对图像中的缺陷区域进行划分，本实施例对预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值，进而对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合；最后根据第一集合、第二集合和第三集合中的像素点的数量和各像素点的灰度值，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标；若所述缺陷程度评估指标大于预设的评估阈值，则判定垫片表面存在严重缺陷。本实施例除了通过对相机的位置进行调整以提高图像的质量来提高检测精度外，还自适应的调节对图像进行划分的阈值，使得图像中的缺陷像素点能够更好的划分出来，本发明能够对垫片表面的缺陷进行准确、快速的识别，并对垫片缺陷程度进行判定，对于缺陷严重的垫片能够进行及时预警。本实施例实现了以较低的成本更加可靠地对机械组件的缺陷进行检测。
需要说明的是：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 (6)

1.一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
获取相机在初始位置时拍摄的机械组件表面图像，所述机械组件为环形垫片；
根据所述机械组件表面图像中各像素点的灰度值，对相机的位置进行调整；根据调整后的相机，获取初始机械组件表面图像；
根据初始机械组件表面图像中各像素点的像素值，得到初始机械组件表面图像中存在的各噪声点；根据各噪声点对应的像素值，构建各噪声点对应的滤波模板；根据各噪声点对应的滤波模板对初始机械组件表面图像进行滤波，得到目标机械组件表面图像；
对预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值；根据第一灰度阈值和第二灰度阈值，对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合；
根据第一集合、第二集合和第三集合中的像素点的数量和各像素点的灰度值，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标；若所述缺陷程度评估指标大于预设的评估阈值，则判定垫片表面存在严重缺陷；
所述对预设的第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值，包括：
所述第一初始灰度阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE001
小于第二初始灰度阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
基于第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值，将目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一初始集合、第二初始集合和第三初始集合；所述第一初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值小于等于
Figure 421821DEST_PATH_IMAGE001
的像素点，所述第二初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值处于
Figure DEST_PATH_IMAGE003
的像素点，所述第三初始集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于等于
Figure 336294DEST_PATH_IMAGE002
的像素点；
统计第一初始集合、第二初始集合和第三初始集合内像素点的数量；根据所述像素点的数量对所述第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度阈值；
所述根据所述像素点的数量对所述第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整得到第一灰度阈值和第二灰度阈值，包括：
将第一初始集合中像素点的数量记为
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，将第二初始集合中像素点的数量记为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，将第三初始集合中像素点的数量记为
Figure DEST_PATH_IMAGE006
；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE007
时，根据第一修正模型对第一初始灰度阈值和第二初始灰度阈值进行调整，得到第一灰度阈值和第二灰度值阈值；其中k为判定倍数；所述第一修正模型如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为第一灰度阈值，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为第二灰度阈值，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为第二初始集合内像素点对应的灰度值的方差值，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为第一初始集合内像素点对应的灰度值的方差值，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为第三初始集合内像素点对应的灰度值的方差值，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为归一化后的
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为归一化后的
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为
Figure 810786DEST_PATH_IMAGE010
可取的最大灰度值；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE019
时，将
Figure DEST_PATH_IMAGE020
对应的初始集合对应的初始灰度阈值记为偏移阈值；若偏移阈值为
Figure 134320DEST_PATH_IMAGE001
，则
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
；若偏移阈值为
Figure 927832DEST_PATH_IMAGE002
，则
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
；
当
Figure DEST_PATH_IMAGE025
时，将第一初始灰度阈值作为第一灰度阈值，将第二初始灰度阈值作为第二灰度阈值。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法，其特征在于，根据所述机械组件表面图像中各像素点的灰度值，对相机的位置进行调整，包括：
对机械组件表面图像进行灰度化处理，得到对应的灰度图像；
以灰度图像中垫片区域的中心点为坐标原点，以设定半径做圆，记为第一圆周；所述垫片区域为圆环状；
根据第一圆周上相邻像素点的灰度值，计算各像素点对应的灰度梯度值；判断第一圆周上是否存在灰度梯度值大于设定梯度阈值的像素点，若存在，则依次判断第一圆周上的各像素点的灰度值是否小于预设目标灰度阈值，若小于，则将对应像素点保留；根据像素点保留的顺序构建暗区域序列，将暗区域序列中间位置对应的像素点记为暗区域的中心点；过暗区域的中心点和所述坐标原点作一条直线，记为对称轴；
控制相机沿对称轴旋转至与垫片表面平行；
调整相机与垫片的距离，得到不同距离下对应的垫片表面图像；根据所述不同距离下对应的垫片表面图像，得到相机距离垫片表面的最佳距离；
基于所述最佳距离对相机进行调整。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法，其特征在于，根据初始机械组件表面图像中各像素点的像素值，得到初始机械组件表面图像中存在的各噪声点，包括：
对于初始机械组件表面图像中第b个像素点：
根据该像素点对应的像素值与对应的八邻域内其他的像素点对应的像素值，计算该像素点对应的噪点判定因子；
若所述噪声判定因子大于噪声阈值，则判定该像素点为噪声点；
所述计算该像素点对应的噪点判定因子的公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为第b个像素点的噪声判定因子，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为第b个像素点对应的R通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为第b个像素点对应的G通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为第b个像素点对应的B通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的R通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的G通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为第b个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的B通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为最小值。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法，其特征在于，根据各噪声点对应的像素值，构建各噪声点对应的滤波模板，包括：
第c个噪声点对应的滤波模板为：
Figure DEST_PATH_IMAGE036
Figure DEST_PATH_IMAGE038
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
为第c个噪声点对应的滤波模板，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第j个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第1个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第2个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第3个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第4个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE045
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第5个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE046
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第6个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第7个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
为第c个噪声点对应的滤波模板中的第8个模板值，
Figure DEST_PATH_IMAGE049
为第c个噪声点与对应的八邻域内的第j个像素点之间的欧氏距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE050
为第c个噪声点对应的R通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE051
为第c个噪声点对应的G通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
为第c个噪声点对应的B通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE053
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的R通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的G通道的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE055
为第c个像素点对应的八邻域内的第j像素点对应的B通道的值，e为自然常数。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法，其特征在于，根据第一灰度阈值和第二灰度阈值，对目标机械组件表面图像中垫片区域内的像素点进行划分，得到第一集合、第二集合和第三集合，包括：
所述第一集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值小于等于第一灰度阈值的像素点；所述第二集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于第一灰度阈值且小于第二灰度阈值的像素点；所述第三集合包括目标机械组件表面图像中垫片区域内灰度值大于等于第二灰度阈值的像素点。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的机械组件缺陷检测方法，其特征在于，根据第一集合、第二集合和第三集合中的像素点的数量和各像素点的灰度值，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标，包括：
对于第一集合：基于第一集合内每个像素点对应的灰度值构建对应的高斯模型；获取第一集合对应的高斯模型对应的模型参数，所述模型参数包括平均值和标准差；根据模型参数构建第一集合对应的特征向量；
根据第一集合、第二集合和第三集合对应的特征向量，得到目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标；
所述缺陷程度评估指标的计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE057
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE058
为目标机械组件表面图像对应的垫片表面的缺陷程度评估指标，
Figure DEST_PATH_IMAGE059
为第一集合对应的特征向量，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
为第二集合对应的特征向量，
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为第三集合对应的特征向量，
Figure DEST_PATH_IMAGE062
为第一集合对应的特征向量和第二集合对应的特征向量的余弦相似度，
Figure DEST_PATH_IMAGE063
为第二集合对应的特征向量和第三集合对应的特征向量的余弦相似度，
Figure DEST_PATH_IMAGE064
为第一集合中像素点的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE065
为第二集合中像素点的数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE066
为第三集合中像素点的数量。
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