CN115082436B - 一种盾构机刀头生产缺陷检测方法 - Google Patents

一种盾构机刀头生产缺陷检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，属于图像处理技术领域；包括以下步骤：获取盾构机刀头正面或背面灰度图像；将所述待测刀头表面图像进行二值化反向处理，并采用种子填充法获取待测刀头表面图像中的连通域；获取所述连通域与其连接的一条边界的偏向程度；根据偏向程度判断所述连通域是起皮缺陷，或者所述连通域是裂纹或分层缺陷；获取所述连通域对应第二直线的倾斜角变化程度；根据第二直线的倾斜角变化程度判断所述连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷。本发明通过对烧结后的硬质合金刀头表面图像进行数字化处理的基础上，利用机器视觉来实现烧结生产工序下表面边缘处缺陷种类的智能化识别。

Description

一种盾构机刀头生产缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种盾构机刀头生产缺陷检测方法。
背景技术
盾构法是构筑隧道的一种施工方法，盾构刀具是盾构机切削岩土的工具，按照破岩方式可分为切削刀和滚刀两大类。切削刀主要由刀体和刀头组成，刀体对刀头有支撑作用，而刀头是切削刀的关键构件，切削刀通过刀头切削岩土来实现掘进，刀头通常采用钨钴硬质合金制作，具有强度高、硬度高和耐磨性好等特点。
烧结是指把粉状物料转变为致密体的一个工艺过程，是硬质合金生产过程中非常重要的一个步骤。然而由于烧结过程非常复杂及条件苛刻，所以稍有不注意产品就很容易产生缺陷，降低质量。边缘处缺陷是最严重的烧结缺陷，反馈到表面上是起皮、分层和裂纹缺陷，生成原因不一且较难区分，人工检测已无法满足企业生产需求，需要引入高效的机器视觉检测方法。因此，本发明提供了一种对盾构机刀头生产的起皮、分层和裂纹缺陷的检测方法。
发明内容
为了解决现有技术中盾构机刀头表面上存在的起皮、分层和裂纹缺陷，生成原因不一且较难区分，人工检测已无法满足企业生产需求的技术问题；本发明提供一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，所述盾构机刀头生产缺陷检测方法在对烧结后的硬质合金刀头表面图像进行数字化处理的基础上，利用机器视觉来实现烧结生产工序下表面边缘处缺陷种类的智能化识别。
本发明的目的是提供一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，所述盾构机刀头生产缺陷检测方法对多边形的刀头进行生产缺陷检测，包括以下步骤：
获取盾构机刀头正面或背面灰度图像；对灰度图像经二值化处理获取刀头二值图像；采用掩膜对刀头二值图像中感兴趣区域进行提取获取待测刀头表面图像；将所述待测刀头表面图像进行二值化反向处理，并采用种子填充法获取待测刀头表面图像中的连通域；对连通域进行边缘检测获取连通域边缘；
根据刀头上的顶点坐标以及连通域边缘上的像素点坐标获取连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离；根据连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离判断获取所述连通域连接的一条边界；对所述连通域进行直线拟合获取第一直线方程；根据第一直线方程的斜率与所述连通域连接一条边界的斜率获取所述连通域与其连接的一条边界的偏向程度；
根据偏向程度判断所述连通域是起皮缺陷，或者所述连通域是裂纹或分层缺陷；
当判断所述连通域是裂纹或分层缺陷时，对所述连通域进行最小面积外接矩形框选，并将最小面积外接矩形沿长边方向等分为多个矩形区域；分别对每个矩形区域内的连通域部分进行直线拟合获取第二直线方程；根据每个第二直线方程的斜率和第一直线方程的斜率获取所述连通域对应第二直线的倾斜角变化程度；
根据第二直线的倾斜角变化程度判断所述连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷。
在一实施例中，所述连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离是按照以下步骤获取：
根据多边形刀头上的顶点坐标获取多边形刀头中每条边界的直线方程；
根据每条边界的直线方程计算获取连通域边缘上的像素点至每条边界的距离。
在一实施例中，所述连通域连接的一条边界是通过以下步骤判断获取的：
根据连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离获取所述连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离的最小值；当所述连通域边缘上的像素点至刀头上的一条边界的距离等于零时，则该一条边界连接于所述连通域，判断该一条边界表面有缺陷。
在一实施例中，所述连通域与其连接的一条边界的偏向程度计算公式如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 175961DEST_PATH_IMAGE002
表示连通域
Figure 422003DEST_PATH_IMAGE003
与其连接的一条边界的偏向程度；
Figure 618630DEST_PATH_IMAGE004
表示连通域
Figure 576221DEST_PATH_IMAGE003
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure 250916DEST_PATH_IMAGE005
表示连通域
Figure 479029DEST_PATH_IMAGE003
与其连接第
Figure 925185DEST_PATH_IMAGE006
条边界的斜率。
在一实施例中，所述连通域是起皮缺陷，或者所述连通域是裂纹或分层缺陷的判断过程如下：
设置偏向程度阈值为15°；当
Figure 868608DEST_PATH_IMAGE007
则所述连通域
Figure 612573DEST_PATH_IMAGE003
对应的缺陷为起皮缺陷；当
Figure 193727DEST_PATH_IMAGE008
则所述连通域
Figure 103127DEST_PATH_IMAGE003
对应的缺陷为裂纹或分层缺陷；其中，
Figure 35311DEST_PATH_IMAGE002
表示连通域
Figure 51809DEST_PATH_IMAGE003
与其连接的第
Figure 753048DEST_PATH_IMAGE006
条边界的偏向程度。
在一实施例中，所述将最小面积外接矩形沿长边方向等分为四个矩形区域。
在一实施例中，所述连通域对应第二直线的倾斜角变化程度计算公式如下：
Figure 960914DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 255760DEST_PATH_IMAGE010
表示连通域
Figure 341527DEST_PATH_IMAGE011
对应的第二直线的倾斜角变化程度；
Figure 398739DEST_PATH_IMAGE012
表示连通域
Figure 685495DEST_PATH_IMAGE011
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure 61112DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 449106DEST_PATH_IMAGE014
个矩形区域内连通域部分拟合的第二直线方程的斜率；其中，
Figure 124938DEST_PATH_IMAGE011
表示
Figure 317016DEST_PATH_IMAGE008
所对应的连通域。
在一实施例中，所述连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷的判断过程如下：
设置倾斜角变化程度阈值为10°；当
Figure 941114DEST_PATH_IMAGE015
，则连通域
Figure 368685DEST_PATH_IMAGE011
对应的缺陷为分层缺陷；当
Figure 633444DEST_PATH_IMAGE016
，则连通域
Figure 494959DEST_PATH_IMAGE011
对应的缺陷为裂纹缺陷。
在一实施例中，所述第一直线方程的斜率计算公式如下：
Figure 110748DEST_PATH_IMAGE017
式中，
Figure 607588DEST_PATH_IMAGE004
表示连通域
Figure 369264DEST_PATH_IMAGE003
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure 762199DEST_PATH_IMAGE018
表示连通域
Figure 271809DEST_PATH_IMAGE003
中每个像素点的横纵坐标乘积的求和值；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
表示连通域
Figure 8559DEST_PATH_IMAGE003
中每个像素点的横坐标平方的求和值。
在一实施例中，所述盾构机刀头生产缺陷检测方法对五边形的刀头进行生产缺陷检测。
本发明的有益效果是：
本发明提供的一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，采用掩膜对刀头二值图像中感兴趣区域进行提取获取待测刀头表面图像；将所述待测刀头表面图像进行二值化反向处理，并采用种子填充法获取待测刀头表面图像中有缺陷的连通域；对连通域拟合成直线，通过判断连通域拟合的直线与其连接的边界之间的夹角差值来表示连通域的偏向程度；通过偏向程度判断连通域是起皮缺陷，或者连通域是裂纹或分层缺陷；若是起皮缺陷，则就认为是起皮缺陷，若判断连通域是裂纹或分层缺陷时，还需进一步判断，具体通过对连通域进行最小面积外接矩形框选，并将最小面积外接矩形沿长边方向等分为多个矩形区域；分别对每个矩形区域内的连通域部分进行直线拟合获取第二直线方程；根据每个第二直线方程的斜率和第一直线方程的斜率获取连通域对应第二直线的倾斜角变化程度；最后通过第二直线的倾斜角变化程度判断连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷。从而实现了对盾构机刀头表面的缺陷的检测。
本发明提供的方法在对烧结后的硬质合金刀头表面图像进行数字化处理的基础上，利用机器视觉来实现烧结生产工序下表面边缘处缺陷种类的智能化识别。
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，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地介绍，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种盾构机刀头生产缺陷检测方法的实施例总体步骤的流程示意图。
图2为现有不同形状的硬质合金盾构机刀头；其中，图2中a表示市面上常用的盾构机刀头，图2中b表示表面为中轴对称的五边形盾构机刀头。
图3为盾构机刀头生产缺陷检测的图像采集处理装置。
图4为对五边形刀头的最小面积外接矩形框选示图。
图5为刀头表面为缺陷示图；图5中a表示刀头表面为起皮缺陷示图；图5中b表示刀头表面为边界裂纹和分层缺陷陷示图。
图6为最小面积外接矩形沿长边方向等分为四个矩形区域示图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明所针对的情景主要是盾构机刀头（硬质合金刀头）的烧结过程非常复杂，稍不注意就极易产生烧结废品。烧结废品表现在边缘处的缺陷主要有起皮、裂纹和分层，而这类烧结制品不仅要进行废品处理，而且其形成原因也应反馈到制作工艺进行相应调整，以避免此类废品的出现。所以需要通过图像处理来提取缺陷并数字化分析，以及结合数学模型来实现对刀头起皮、裂纹和分层三种边缘缺陷的智能化识别。
本发明针对的盾构机刀头三种表面缺陷的形成原因和表象分析如下：
起皮缺陷：压块中钴的接触作用，使含碳气体在其中分解出游离碳，导致压块局部强度下降，从而产生起皮。有起皮缺陷的硬质合金很容易出现爆裂和粉化的情况，总在制品边缘棱角部位出现且通常紧挨边界。
分层缺陷：制品脱模后，粉末颗粒间因受压变形而存在的接触应力表现为弹性张力，纵横两方向的弹性张力的合力是与受压面呈45°剪力，当压坯的抗剪强度较低时，剪切应力大于压坯的抗剪强度，压坯就出现沿剪切应力方向裂开的断面。特征为沿压坯的棱出现，与受压面呈45°的地方出现整齐明显的裂缝，并总是从棱上开始，然后向内部延伸。
裂纹缺陷：压块干燥时压力弛豫没立即显示，烧结时弹性恢复较快；或者压块干燥时部分严重氧化，而氧化部位的热膨胀胀量与未氧化部位不同。特征为制品表面及边角部位出现不规则和深浅不一的缝隙，一般呈细长或曲状黑色条纹。
本发明提供的一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，盾构机刀头生产缺陷检测方法对多边形的刀头进行生产缺陷检测，参见图1所示，包括以下步骤：
S1、获取盾构机刀头正面或背面灰度图像；对灰度图像经二值化处理获取刀头二值图像；
采用掩膜对刀头二值图像中感兴趣区域进行提取获取待测刀头表面图像；
将待测刀头表面图像进行二值化反向处理，并采用种子填充法获取待测刀头表面图像中的连通域；对连通域进行边缘检测获取连通域边缘；其中，待测刀头表面图像中的连通域表示的是盾构机刀头正面或背面上三种表面缺陷的连通域；
需要说明的是，盾构机刀头主要采用所需尺寸的钨钴类硬质合金，参见图2所示，图2中a表示市面上常用的盾构机刀头。硬质合金是以高硬度难熔金属的碳化钨微米级粉末为主要成分，以钴或者镍、钼为粘结剂，在真空炉或氢气还原炉中烧结而成的粉末冶金制品，其烧结过程非常复杂，稍不注意就极易产生烧结废品。可观测到的表面边缘缺陷主要有裂纹、起皮和分层。
本实施例中，以盾构机先行刀的刀头为主要研究对象，朝上的表面为中轴对称的五边形，参见图2中b所示。针对刀头的五边形表面上的缺陷进行检测，采用盾构机刀头生产缺陷检测的图像采集处理装置，参见图3所示，将检测流程为烧结后的刀头五边形表面朝上，由刀头传送平台将其传送至电子相机下进行拍摄，且底边与图像水平方向平行，图像处理系统对所获图像进行相关表面缺陷的检测标记，给剔除工作以及调整工艺参数反馈，从而来降低废品率。本实施例提供的盾构机刀头生产缺陷检测方法主要对整体较规整（不存在较大形变）的刀头的五边形表面检测，正反两面都要进行，保证该方法检测边缘缺陷废品的成功率。
对采集到的图像进行灰度预处理，按心理学公式对RGB三分量进行加权平均，得到仅有的灰度值，从而降低图像数据的运算量；其中，最低灰度值为0即黑色，最高灰度值为255即白色，从而获取盾构机刀头正面或背面灰度图像。
在本实施例中，需要对灰度图像进行预处理，主要包括图像降噪、图像增强和二值化；
图像降噪：由于灰尘及光学元件自身的性能影响，采集到的图像会包含各种噪声，无法避免且影响处理结果。本实施例采用空间域滤波降噪中的双边滤波，根据实际图像需求，尽可能地在保证边缘完整性的前提下最大化的降低噪声干扰；
图像增强：由于采集图像过程中，表面缺陷区域和刀头正常区域可能具有较高的灰度相似性，所以需要通过图像增强来放大缺陷部分和正常部分的差异程度。本实施例采用基于差分的对比度增强算法，能够在保证边缘真实完整的前提下，得到很好的增强效果；
二值化：通过设定一个灰度阈值，大于灰度阈值全设置为白（1）前景，小于阈值的全设置为黑（0）背景，本实施例采用OSTU大律法，又名最大类间差方法，通过统计整个灰度图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，即获取刀头二值图像。
在本实施例中，将完好刀头的五边形表面图像进行提取，制作刀头表面图像的掩膜，
首先要进行定位表面图像，通过连通域种子填充法对白色像素进行标签标记，对最大的连通域（即刀头表面），采用最小面积外接矩形框选，设定矩形部分参数和选取规则；由于其轮廓为中轴对称的五边形，最小的框选矩形呈参见图4所示；记所获取的灰度图像左下角为坐标原点
Figure 388856DEST_PATH_IMAGE020
，水平向右为横轴
Figure 448298DEST_PATH_IMAGE021
轴的正方向，竖直向上为纵轴
Figure 304258DEST_PATH_IMAGE022
轴的正方向，其二值化后的图像像素都有其对应的坐标。根据对完好刀头表面的角点标记，从而得到矩形内五边形表面的五个顶点信息
Figure 752688DEST_PATH_IMAGE023
，其中
Figure 345081DEST_PATH_IMAGE024
，是从左下角点开始的逆时针顺序，五边形范围即
Figure 610978DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 564021DEST_PATH_IMAGE026
、
Figure 707820DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 797130DEST_PATH_IMAGE028
、
Figure 233927DEST_PATH_IMAGE029
五边所包含的区域。
其次，采用掩膜对刀头二值图像中感兴趣区域进行提取获取待测刀头表面图像；
需要说明的是，图像掩膜一般都是用选定的图像、图形或物体，对处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程；本实施例中用掩膜进行感兴趣区域（ROI）区域的提取，即二值图像中五边形表面部分。在本实施例中，ROI提取过程中是按照以下步骤设定掩膜：
对上述完好刀头表面外接矩形中，五边形坐标范围内的所有像素进行掩膜设计，制作一个标准掩膜模板，五边形内的为1，图像里五边形外的为0，随后就可以将其与每一个所获得的二值化图像中的感兴趣区域进行匹配，并设定一一像素之间的相乘运算，得到的图像即为待测刀头合金表面图像。需要说明的是，本实施例主要通过标准掩膜模板对二值化图像中的感兴趣区域进行匹配，提取每个刀头二值化图像中的感兴趣区域；为此利用制作的标准掩膜模板对批量的刀头进行表面缺陷检测，能够有效提升对刀头表面缺陷的检测效率。
最后，将待测刀头表面图像进行二值化反向处理，并采用种子填充法获取待测刀头表面图像中的连通域；对连通域进行边缘检测获取连通域边缘；
在本实施例中，将掩膜后的待测刀头表面图像进行二值化反向，并进行种子填充法的连通域标记，连通域标签为
Figure 31857DEST_PATH_IMAGE003
；连通域内坐标记为
Figure 87669DEST_PATH_IMAGE030
，利用Canny边缘检测进行连通域边缘像素坐标的处理，得到对应的边缘像素坐标为
Figure 421698DEST_PATH_IMAGE031
。
S2、获取连通域与其连接的一条边界的偏向程度，具体如下：
根据刀头上的顶点坐标以及连通域边缘上的像素点坐标获取连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离；
根据连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离判断获取连通域连接的一条边界；
对连通域进行直线拟合获取第一直线方程；
根据第一直线方程的斜率与连通域连接一条边界的斜率获取连通域与其连接的一条边界的偏向程度；
连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离是按照以下步骤获取：
根据多边形刀头上的顶点坐标获取多边形刀头中每条边界的直线方程；
根据每条边界的直线方程计算获取连通域边缘上的像素点至每条边界的距离。
连通域连接的一条边界是通过以下步骤判断获取的：
根据连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离获取连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离的最小值；当连通域边缘上的像素点至刀头上的一条边界的距离等于零时，则该一条边界连接于连通域，判断该一条边界表面有缺陷。
在本实施例中，计算每条边界的直线方程是根据顶点信息
Figure 423806DEST_PATH_IMAGE023
计算相邻两点所在直线
Figure 210496DEST_PATH_IMAGE032
的拟合，计算公式如下：
Figure 302955DEST_PATH_IMAGE033
式中，表示顶点
Figure 757070DEST_PATH_IMAGE034
与其相邻的顶点
Figure 411037DEST_PATH_IMAGE035
之间的直线方程；其中，当
Figure 452067DEST_PATH_IMAGE036
时，则一个顶点为
Figure 849682DEST_PATH_IMAGE037
，与其相邻的另一个顶点为
Figure 158303DEST_PATH_IMAGE038
，该顶点
Figure 340761DEST_PATH_IMAGE038
就是
Figure 977409DEST_PATH_IMAGE039
。
将上式转化为标准直线方程（y=kx+b），即
Figure 939899DEST_PATH_IMAGE040
则直线
Figure 103028DEST_PATH_IMAGE032
对应的斜率为
Figure 957851DEST_PATH_IMAGE041
，截距为
Figure 580331DEST_PATH_IMAGE042
；
Figure 444382DEST_PATH_IMAGE043
表示拟合直线方程；
Figure 196437DEST_PATH_IMAGE043
表示直线方程因变量；
Figure 130152DEST_PATH_IMAGE044
表示直线方程自变量；
Figure 600447DEST_PATH_IMAGE032
表示第
Figure 143555DEST_PATH_IMAGE006
条直线。
需要说明的是，由于边缘处缺陷是依着边界产生的，所以缺陷连通域一定存在像素点处于对应连接一边界的直线上，所以需要对缺陷与边界直线进行匹配，在本实施例中，连通域边缘上的像素点至每条边界上的距离，通过计算连通域边缘像素点
Figure 514231DEST_PATH_IMAGE031
到边界直线
Figure 648541DEST_PATH_IMAGE032
的距离
Figure 242683DEST_PATH_IMAGE045
，公式如下：
Figure 448537DEST_PATH_IMAGE046
式中，
Figure 316130DEST_PATH_IMAGE045
表示连通域边缘上的像素点至第
Figure 385455DEST_PATH_IMAGE006
个直线方程对应的一条边界上的距离；
Figure 564763DEST_PATH_IMAGE005
表示第
Figure 308728DEST_PATH_IMAGE006
个直线方程的斜率；
Figure 532293DEST_PATH_IMAGE047
表示第
Figure 70721DEST_PATH_IMAGE006
个直线方程的截距。
依次计算连通域边缘上的像素点至每条边界上的距离的最小值为
Figure 2905DEST_PATH_IMAGE048
，若
Figure 924463DEST_PATH_IMAGE049
，则将直线与缺陷连通域进行匹配，连通域
Figure 219178DEST_PATH_IMAGE003
与直线
Figure 397349DEST_PATH_IMAGE032
组合
Figure 551250DEST_PATH_IMAGE050
；说明连通域连接于直线
Figure 867044DEST_PATH_IMAGE032
所对应的一条边界；若
Figure 891632DEST_PATH_IMAGE051
，那么证明刀头表面边缘无缺陷。其中，连通域表示的是裂纹或分层缺陷的连通域，通过连通域边缘上的像素点至每条边界上的距离，主要判断连通域连接于刀头的哪条边界上。
需要说明的是，起皮缺陷一般是紧贴边界的窄长缺陷，即发展方向与边界倾斜方向相差很小，参见图5所示，图5中a表示刀头表面为起皮缺陷示图。而边界裂纹和分层缺陷的发展方向是由边界向内部延伸，其与紧挨着的边界直线方向相差较大，图5中b表示刀头表面为边界裂纹和分层缺陷示图。
在本实施例中，针对
Figure 506284DEST_PATH_IMAGE050
组合，分析其连通域
Figure 740956DEST_PATH_IMAGE003
的主方向与直线
Figure 833677DEST_PATH_IMAGE032
偏向程度；具体如下：
首先对连通域进行直线拟合获取第一直线方程；其中，获取第一直线方差的过程中采用最小二乘法对连通域
Figure 476886DEST_PATH_IMAGE003
的坐标
Figure 996860DEST_PATH_IMAGE030
进行直线拟合，并获取第一直线方程的斜率计算公式如下：
Figure 859774DEST_PATH_IMAGE017
式中，
Figure 880819DEST_PATH_IMAGE004
表示连通域
Figure 879999DEST_PATH_IMAGE003
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure 337919DEST_PATH_IMAGE018
表示连通域
Figure 422550DEST_PATH_IMAGE003
中每个像素点的横纵坐标乘积的求和值；
Figure 981707DEST_PATH_IMAGE019
表示连通域
Figure 835393DEST_PATH_IMAGE003
中每个像素点的横坐标平方的求和值。
再根据第一直线方程的斜率与连通域连接一条边界的斜率获取连通域与其连接的一条边界的偏向程度，其计算公式如下：
Figure 228329DEST_PATH_IMAGE001
式中，
Figure 298791DEST_PATH_IMAGE002
表示连通域
Figure 537005DEST_PATH_IMAGE003
与其连接的第
Figure 369832DEST_PATH_IMAGE006
条边界的偏向程度；
Figure 933668DEST_PATH_IMAGE004
表示连通域
Figure 992891DEST_PATH_IMAGE003
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure 288260DEST_PATH_IMAGE005
表示连通域
Figure 116539DEST_PATH_IMAGE003
与其连接第
Figure 710331DEST_PATH_IMAGE006
条边界（直线
Figure 256850DEST_PATH_IMAGE032
）的斜率；
Figure 102447DEST_PATH_IMAGE052
为连通域
Figure 283767DEST_PATH_IMAGE003
主方向的倾斜角，
Figure 923827DEST_PATH_IMAGE053
为对应边界直线
Figure 957642DEST_PATH_IMAGE032
的倾斜角；用
Figure 200404DEST_PATH_IMAGE054
表示连通域
Figure 3275DEST_PATH_IMAGE003
拟合的直线与所连接的第
Figure 581281DEST_PATH_IMAGE006
条边界之间角度的差值，来表示连通域
Figure 836813DEST_PATH_IMAGE003
与其连接的第
Figure 758632DEST_PATH_IMAGE006
条边界的偏向程度。
S3、根据偏向程度判断连通域是起皮缺陷，或者连通域是裂纹或分层缺陷；
在本实施例中，连通域
Figure 681589DEST_PATH_IMAGE003
是起皮缺陷，或者连通域
Figure 788085DEST_PATH_IMAGE003
是裂纹或分层缺陷的判断过程如下：
设置偏向程度阈值为15°；当
Figure 29448DEST_PATH_IMAGE007
则连通域
Figure 754959DEST_PATH_IMAGE003
对应的缺陷为起皮缺陷；当
Figure 266843DEST_PATH_IMAGE008
则连通域
Figure 544240DEST_PATH_IMAGE003
对应的缺陷为裂纹或分层缺陷；其中，
Figure 508785DEST_PATH_IMAGE002
表示连通域
Figure 799171DEST_PATH_IMAGE003
与其连接的第
Figure 165562DEST_PATH_IMAGE006
条边界的偏向程度。
S4、获取连通域对应第二直线的倾斜角变化程度，具体如下：
当判断连通域是裂纹或分层缺陷时，对连通域进行最小面积外接矩形框选，并将最小面积外接矩形沿长边方向等分为多个矩形区域；分别对每个矩形区域内的连通域部分进行直线拟合获取第二直线方程；根据每个第二直线方程的斜率和第一直线方程的斜率获取连通域对应第二直线的倾斜角变化程度；其中，最小面积外接矩形是对连通域进行框选，并连通域表示的是裂纹或分层缺陷的连通域。
在本实施例中，将
Figure 489227DEST_PATH_IMAGE008
对应的连通域
Figure 472226DEST_PATH_IMAGE003
对其进行分析，判断连通域是裂纹缺陷，还是分层缺陷；为了便于区分，本实施例中，将
Figure 303654DEST_PATH_IMAGE008
对应的连通域标记为
Figure 649185DEST_PATH_IMAGE011
。
首先对连通域
Figure 674909DEST_PATH_IMAGE011
像素坐标
Figure 879626DEST_PATH_IMAGE055
进行直线拟合，此处的直线拟合获取的直线方程就是上述获取的第一直线方程，计算公式如下：
Figure 750630DEST_PATH_IMAGE056
Figure 593077DEST_PATH_IMAGE057
式中，
Figure 789703DEST_PATH_IMAGE044
表示直线方程自变量；
Figure 216137DEST_PATH_IMAGE058
表示直线方程因变量；
Figure 156411DEST_PATH_IMAGE059
为
Figure 116014DEST_PATH_IMAGE060
的加和平均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为
Figure 890067DEST_PATH_IMAGE062
的加和平均值，
Figure 69375DEST_PATH_IMAGE012
为拟合直线斜率，
Figure DEST_PATH_IMAGE063
为拟合直线截距。
其次，对连通域
Figure 715470DEST_PATH_IMAGE011
进行最小面积外接矩形框选，并将最小面积外接矩形沿长边方向等分为多个矩形区域，参见图6所示；
在本实施例中，按照上述方法分别对四个矩形区域内的连通域部分分别进行直线拟合获取第二直线方程，所得各自的斜率值为
Figure 890100DEST_PATH_IMAGE013
（
Figure 569474DEST_PATH_IMAGE064
），
Figure 469034DEST_PATH_IMAGE013
表示连通域
Figure 751111DEST_PATH_IMAGE011
的第
Figure 45826DEST_PATH_IMAGE014
个矩形区域内直线拟合获取第二直线方程的斜率；
需要说明的是，由于分层缺陷的裂缝较于边界裂纹来说更加明显整齐，所以分段直线与总拟合直线的倾斜角变化不同，分层缺陷几乎无变化，而边界裂纹的变化会较大。
在本实施例中，根据每个第二直线方程的斜率和第一直线方程的斜率获取连通域对应第二直线的倾斜角变化程度，其计算公式如下：
Figure 223998DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 377899DEST_PATH_IMAGE010
表示连通域
Figure 699552DEST_PATH_IMAGE011
对应的第二直线的倾斜角变化程度；
Figure 724140DEST_PATH_IMAGE012
表示连通域
Figure 338792DEST_PATH_IMAGE011
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure 714410DEST_PATH_IMAGE013
表示第
Figure 836824DEST_PATH_IMAGE014
个矩形区域内连通域部分拟合的第二直线方程的斜率；
Figure 715918DEST_PATH_IMAGE065
为总拟合直线倾斜角，
Figure 767051DEST_PATH_IMAGE066
为分段直线倾斜角，已知
Figure 629965DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 287561DEST_PATH_IMAGE068
越接近0，越有可能是分层缺陷。需要说明的是，每个矩形区域内拟合的第二直线方程，也可以表示第二直线；通过四个第二直线的倾斜角变化程度判断连通域
Figure 552321DEST_PATH_IMAGE011
是裂纹缺陷还是分层缺陷。
S5、根据第二直线的倾斜角变化程度判断连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷。
在本实施例中，连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷的判断过程如下：
设置倾斜角变化程度阈值为10°；当
Figure 774355DEST_PATH_IMAGE015
，则连通域
Figure 718040DEST_PATH_IMAGE011
对应的缺陷为分层缺陷；当
Figure 683722DEST_PATH_IMAGE016
，则连通域
Figure 35943DEST_PATH_IMAGE011
对应的缺陷为裂纹缺陷。
至此，对
Figure 428879DEST_PATH_IMAGE008
对应的连通域再次进行判断区分连通域是裂纹缺陷，还是分层缺陷；从而实现了对盾构机刀头表面的缺陷的检测。
在本实施例中，在刀头表面获取的连通域可以有多个，则需要分别对每个连通域进行上述分析和判断是三种缺陷的哪种缺陷。
依据上述方法对每个刀头的正面或者背面完成缺陷的检测。
综上，本发明提供的一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，主要采用掩膜对刀头二值图像中感兴趣区域进行提取获取待测刀头表面图像；将待测刀头表面图像进行二值化反向处理，并采用种子填充法获取待测刀头表面图像中有缺陷的连通域；对连通域拟合成直线，通过判断连通域拟合的直线与其连接的边界之间的夹角差值来表示连通域的偏向程度；通过偏向程度判断连通域是起皮缺陷，或者连通域是裂纹或分层缺陷；若是起皮缺陷，则就认为是起皮缺陷，若判断连通域是裂纹或分层缺陷时，还需进一步判断，具体通过对连通域进行最小面积外接矩形框选，并将最小面积外接矩形沿长边方向等分为多个矩形区域；分别对每个矩形区域内的连通域部分进行直线拟合获取第二直线方程；根据每个第二直线方程的斜率和第一直线方程的斜率获取连通域对应第二直线的倾斜角变化程度；最后通过第二直线的倾斜角变化程度判断连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷。从而实现了对盾构机刀头表面的缺陷的检测。
本发明提供的方法在对烧结后的硬质合金刀头表面图像进行数字化处理的基础上，利用机器视觉来实现烧结生产工序下表面边缘处缺陷种类的智能化识别。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，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 (3)

1.一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，所述盾构机刀头生产缺陷检测方法对多边形的刀头进行生产缺陷检测，其特征在于，包括以下步骤：
获取盾构机刀头正面或背面灰度图像；对灰度图像经二值化处理获取刀头二值图像；
采用掩膜对刀头二值图像中感兴趣区域进行提取获取待测刀头表面图像；
将所述待测刀头表面图像进行二值化反向处理，并采用种子填充法获取待测刀头表面图像中的连通域；对连通域进行边缘检测获取连通域边缘；
根据刀头上的顶点坐标以及连通域边缘上的像素点坐标获取连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离；根据连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离判断获取所述连通域连接的一条边界；对所述连通域进行直线拟合获取第一直线方程；根据第一直线方程的斜率与所述连通域连接的一条边界的斜率获取所述连通域与其连接的一条边界的偏向程度；
所述连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离是按照以下步骤获取：
根据多边形刀头上的顶点坐标获取多边形刀头中每条边界的直线方程；
根据每条边界的直线方程计算获取连通域边缘上的像素点至每条边界的距离；
所述连通域连接的一条边界是通过以下步骤判断获取的：
根据连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离获取所述连通域边缘上的像素点至刀头每条边界的距离的最小值；当所述连通域边缘上的像素点至刀头上的一条边界的距离等于零时，则该一条边界连接于所述连通域，判断该一条边界表面有缺陷；
获取第一直线方程的过程中采用最小二乘法对连通域
Figure DEST_PATH_IMAGE001
的坐标
Figure 571313DEST_PATH_IMAGE002
进行直线拟合，其中，所述第一直线方程的斜率计算公式如下：
Figure 362551DEST_PATH_IMAGE004
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示连通域
Figure 549688DEST_PATH_IMAGE001
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure 126294DEST_PATH_IMAGE006
表示连通域
Figure 694678DEST_PATH_IMAGE001
中每个像素点的横纵坐标乘积的求和值；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示连通域
Figure 691322DEST_PATH_IMAGE001
中每个像素点的横坐标平方的求和值；
所述连通域与其连接的一条边界的偏向程度计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 183614DEST_PATH_IMAGE010
表示连通域
Figure 598415DEST_PATH_IMAGE001
与其连接的一条边界的偏向程度；
Figure 649285DEST_PATH_IMAGE005
表示连通域
Figure 149537DEST_PATH_IMAGE001
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示连通域
Figure 445520DEST_PATH_IMAGE001
与其连接的第
Figure 229674DEST_PATH_IMAGE012
条边界的斜率；
根据偏向程度判断所述连通域是起皮缺陷，或者所述连通域是裂纹或分层缺陷；
所述连通域是起皮缺陷，或者所述连通域是裂纹或分层缺陷的判断过程如下：
设置偏向程度阈值为15°；当
Figure DEST_PATH_IMAGE013
则所述连通域
Figure 952911DEST_PATH_IMAGE001
对应的缺陷为起皮缺陷；当
Figure 206038DEST_PATH_IMAGE014
则所述连通域
Figure 741930DEST_PATH_IMAGE001
对应的缺陷为裂纹或分层缺陷；其中，
Figure 69006DEST_PATH_IMAGE010
表示连通域
Figure 166406DEST_PATH_IMAGE001
与其连接的第
Figure 437988DEST_PATH_IMAGE012
条边界的偏向程度；
当判断所述连通域是裂纹或分层缺陷时，对所述连通域进行最小面积外接矩形框选，并将最小面积外接矩形沿长边方向等分为多个矩形区域；分别对每个矩形区域内的所述连通域部分进行直线拟合获取第二直线方程；根据每个第二直线方程的斜率和第一直线方程的斜率获取所述连通域对应第二直线的倾斜角变化程度；
所述连通域对应第二直线的倾斜角变化程度计算公式如下：
Figure 777571DEST_PATH_IMAGE016
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示连通域
Figure 303361DEST_PATH_IMAGE018
对应的第二直线的倾斜角变化程度；
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示连通域
Figure 866936DEST_PATH_IMAGE018
拟合成第一直线方程的斜率；
Figure 829075DEST_PATH_IMAGE020
表示第
Figure DEST_PATH_IMAGE021
个矩形区域内连通域部分拟合的第二直线方程的斜率；其中，
Figure 270552DEST_PATH_IMAGE018
表示
Figure 883805DEST_PATH_IMAGE014
所对应的连通域；
根据第二直线的倾斜角变化程度判断所述连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷；
所述连通域是裂纹缺陷或是分层缺陷的判断过程如下：
设置倾斜角变化程度阈值为10°；当
Figure 41117DEST_PATH_IMAGE022
，则连通域
Figure 506864DEST_PATH_IMAGE018
对应的缺陷为分层缺陷；当
Figure DEST_PATH_IMAGE023
，则连通域
Figure 250567DEST_PATH_IMAGE018
对应的缺陷为裂纹缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，其特征在于，所述将最小面积外接矩形沿长边方向等分为四个矩形区域。
3.根据权利要求1所述的一种盾构机刀头生产缺陷检测方法，其特征在于，所述盾构机刀头生产缺陷检测方法对五边形的刀头进行生产缺陷检测。
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