基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法技术

本发明专利技术涉及零部件防伪鉴别领域，具体涉及一种基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法，包括以下步骤：出厂工件表面图像采集、图像滤波、表面固有纹理提取、数据库生成、纹理特征图像匹配与防伪鉴别。本发明专利技术是一种利用数码显微镜设备提取工件的表面图像，并依靠图像处理算法来鉴别工件真伪的方法。本防伪方法可避免工件刻蚀造，实现无损鉴别；无需额外的防伪标签，降低防伪成本；利用工件表面纹理的独一性，防伪安全性极高。

Anti counterfeiting method of workpiece based on surface image matching of parts

【技术实现步骤摘要】
基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法
本专利技术涉及工件防伪鉴别领域，具体涉及一种基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法。
技术介绍
近年来，很多的不法份子，因为利益的驱使，制造假冒产品，以假乱真，广大消费者及许多企业饱受假冒坑害之苦，有关调查资料表明，90％以上的消费者和几乎所有产品的生产企业均曾受到过假冒的侵扰。制造业中，也存在工件产品的窜货伪劣，以次充好现象，这不仅侵害了消费者的权益，而且存在巨大的安全隐患。为了打击造假，目前许多名牌厂家尝试在产品表面使用激光雕刻相应的品牌logo，或者对每一产品设置特有的序列号以此作为防伪鉴别的依据。然而逐渐的，不法分子又开始进行logo造假与序列号造假。目前还有一些厂家通过检测工件制造精度进行防伪鉴别，但是有些工件需要拆卸后方能检测制造精度，而拆卸会造成不可逆的破坏，检测因而失去了意义。以轴承为例，轴承是机械传动过程中起固定和减小载荷摩擦系数的一种重要的零部件。它的主要功能是支撑机械旋转体，降低其运动过程中的摩擦，并保证其回转精度。轴承造假几乎没有门槛，而真假轴承价格可以差10倍以上。市场上假冒伪劣轴承泛滥，对工业尤其是精密工业造成了很大的伤害。但是在不拆卸轴承的情况下，轴承的很多参数都难以检测(例如，球轴承的滚珠的同心度、滚道的平行度)，而一旦拆卸，轴承就会遭到不可逆的破坏，检测因而失去了意义。因此单从轴承外观或轴承实际的精密等级方面检测轴承的真假都是相当困难的。目前，工件的防伪仍是一难以解决的问题。
技术实现思路
为了解决现有的技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于表面图像匹配的工件防伪识别方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：一种基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法，包括以下步骤：步骤一、出厂工件样品的预处理：对出厂工件进行编号，产生特有的序列号；并且在工件的非工作面内随机选定一区域，使用记号笔标记区域位置，以此定位进行防伪鉴别数据采集的位置；步骤二、采集表面图像：使用数码显微镜采集标记区域的表面图像，作为参考图像；步骤三、生成数据库：上传工件数据，生成数据库；数据库中的信息包含步骤一中的每一工件产品的序列号及数据采集区域的位置，和步骤二采集的该位置的表面图像；步骤四、采集待测工件表面图像：客户购买工件后，对于购买的工件，根据产品序列号在数据库中搜索工件信息，确定防伪信息采集区域，重复所述步骤二，采集指定区域的表面图像，作为测试图像；步骤五、图像滤波：分别对参考图像和测试图像使用线性滤波器，即二维Gabor滤波器，过滤图像的表面缺陷：划痕、凹坑，分离表面固有纹理信息，用于工件防伪鉴别；步骤六、表面图像匹配：使用归一化互相关函数计算滤波后的参考图像与测试图像之间的相关系数，进行表面图像匹配；步骤七、防伪鉴别：根据所述步骤六中计算得到的互相关系数判断工件的真伪，若其值大于阈值，则确定工件为真品，否则为伪造产品。所述步骤五利用滤波器，分离表面纹理与表面缺陷，避免生产、运输等过程中产生的表面缺陷的干扰，鉴别准确性高。所述步骤六使用归一化互相关函数计算表面间的相关系数。归一化互相关方法的匹配精度高，对信号幅值的线性变换不敏感，即抗白噪声能力强；其值的取值范围为-1到1之间，0值表示表面之间不相关，负值表示负相关，正值表示正相关，值越大表示表面之间的相关性越大。所述步骤五使用二维Gabor滤波器进行滤波，二维Gabor滤波器是一个线性带通滤波器，可以看作是一个高斯函数调制的复正弦函数。其可以同时获得较高的时域和频域分辨率，具有良好的空间局部性和方向选择性，能够抓住图像局部区域内多个方向的空间频率和局部性结构特征；二维Gabor滤波器可以实现增强峰、谷、脊轮廓等底层图像特征；其函数如式(1)所示：其中x0＝xcosθ+ysinθ(2)y0＝-xsinθ+ycosθ(3)x，y为空间域像素位置；ω0为滤波器的中心频率，控制Gabor滤波器的频域尺度；θ为Gabor小波的方向，控制Gabor滤波器的方向；σ为高斯函数沿两个坐标轴的标准方差；时域窗宽W与σ和ω0的关系为：根据式(4)可知，时域窗宽与中心频率成反比关系。选择大时域窗宽时，对应小频域尺度，所提取的Gabor特征为低频特征；选择小时域窗宽时，对应大频域尺度，所提取的Gabor特征为高频特征。本专利技术中需要提取的是物体表面特有的纹理特征，属于高频特征，因此选择小的时域窗宽；所谓的Gabor特征F为：即，图像I(x,y)与Gabor滤波器滤波G卷积运算后得到Gabor特征。Gabor特征是一个复值响应，幅值特征反映图像的能量谱，也可认为是特定方向边缘的强度；即，当时域窗宽W尺寸不变，滤波器方向θ与工件表面纹理方向接近时，Gabor特征响应最大；因此本专利技术，固定W，提取响应最大的Gabor特征，可以求得工件表面纹理的方向，分离目标纹理，避免划痕干扰。所述步骤六使用归一化互相关函数(式(6))计算表面间的相关系数r：其中，f表示数据库中的参考图像的Gabor特征图；t表示顾客购买的工件的测试图像的Gabor特征图；t的尺寸为M×M；t和f分别表示f和t的平均值：归一化互相关方法的匹配精度高，由于式中引入f和t的平均值，所以该方法对信号幅值的线性变换不敏感，即抗白噪声能力强。其值的取值范围为-1到1之间，0值表示表面之间不相关，负值表示负相关，正值表示正相关，值越大表示表面之间的相关性越大。与现有技术相比，本专利技术的有益之处在于：1、本专利技术是一种利用数码显微镜提取工件表面图像来鉴别工件真伪的方法。使用数码显微镜采集数据不会对工件造成伤害，实现无损鉴别。2、本专利技术的鉴别方法无需要使用额外的防伪标签，降低防伪成本；利用工件表面纹理的独一性，进行防伪鉴别，使得犯罪分子无法复制伪造，安全性高。3、本专利技术用于防伪鉴别的表面图像来源于工件的非工作面，不对工件后续正常使用造成影响。4、本专利技术使用数码显微镜采集工件表面图像，并依靠图像处理算法来鉴别工件真伪，不破坏工件本身，属于无损检测。5、本专利技术利用表面固有纹理作为表征工件的独特特征，无需额外的防伪标签，降低防伪成本。且利用工件表面纹理的独一性，防伪安全性极高。6、本专利技术利用滤波器提高防伪检测鲁棒性。实际上，因为加工、运输等过程，工件表面留下了划痕、凹坑等表面缺陷，对采集的原始图像直接进行互相关计算，并以此作为工件防伪鉴别的判据是不合理的。本专利技术利用滤波器过滤表面缺陷，提高防伪检测鲁棒性。7、本专利技术利用线性带通滤波器同时过滤划痕、凹坑等缺陷。凹坑内部无明显纹理变化，属于低频信号，划痕方向与纹理方向不一致。使用线性带通滤波器可以同时过滤划痕、凹坑，将工件表面固有纹理特征分离出来，用于鉴别工件真伪。8、本专利技术利用滤波器，分离表面纹理与表面缺陷，避免生产、运输等过程中产生的表面缺陷的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤一、出厂工件样品的预处理：对出厂工件进行编号，产生特有的序列号；并且在工件的非工作面内随机选定一区域，使用记号笔标记区域位置，以此定位进行防伪鉴别数据采集的位置；/n步骤二、采集表面图像：使用数码显微镜采集标记区域的表面图像，作为参考图像；/n步骤三、生成数据库：上传工件数据，生成数据库；数据库中的信息包含步骤一中的每一工件产品的序列号及数据采集区域的位置，和步骤二采集的该位置的表面图像；/n步骤四、采集待测工件表面图像：客户购买工件后，对于购买的工件，根据产品序列号在数据库中搜索工件信息，确定防伪信息采集区域，重复所述步骤二，采集指定区域的表面图像，作为测试图像；/n步骤五、图像滤波：分别对参考图像和测试图像使用线性滤波器，即二维Gabor滤波器，过滤图像的表面缺陷：划痕、凹坑，分离表面固有纹理信息，用于工件防伪鉴别；/n步骤六、表面图像匹配：使用归一化互相关函数计算滤波后的参考图像与测试图像之间的相关系数，进行表面图像匹配；/n步骤七、防伪鉴别：根据所述步骤六中计算得到的互相关系数判断工件的真伪，若其值大于阈值，则确定工件为真品，否则为伪造产品。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、出厂工件样品的预处理：对出厂工件进行编号，产生特有的序列号；并且在工件的非工作面内随机选定一区域，使用记号笔标记区域位置，以此定位进行防伪鉴别数据采集的位置；
步骤二、采集表面图像：使用数码显微镜采集标记区域的表面图像，作为参考图像；
步骤三、生成数据库：上传工件数据，生成数据库；数据库中的信息包含步骤一中的每一工件产品的序列号及数据采集区域的位置，和步骤二采集的该位置的表面图像；
步骤四、采集待测工件表面图像：客户购买工件后，对于购买的工件，根据产品序列号在数据库中搜索工件信息，确定防伪信息采集区域，重复所述步骤二，采集指定区域的表面图像，作为测试图像；
步骤五、图像滤波：分别对参考图像和测试图像使用线性滤波器，即二维Gabor滤波器，过滤图像的表面缺陷：划痕、凹坑，分离表面固有纹理信息，用于工件防伪鉴别；
步骤六、表面图像匹配：使用归一化互相关函数计算滤波后的参考图像与测试图像之间的相关系数，进行表面图像匹配；
步骤七、防伪鉴别：根据所述步骤六中计算得到的互相关系数判断工件的真伪，若其值大于阈值，则确定工件为真品，否则为伪造产品。


2.根据权利要求1所述的基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法，其特征在于：所述步骤五利用滤波器，分离表面纹理与表面缺陷，避免生产、运输等过程中产生的表面缺陷的干扰，鉴别准确性高。


3.根据权利要求1所述的基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法，其特征在于：所述步骤六使用归一化互相关函数计算表面间的相关系数。归一化互相关方法的匹配精度高，对信号幅值的线性变换不敏感，即抗白噪声能力强；其值的取值范围为-1到1之间，0值表示表面之间不相关，负值表示负相关，正值表示正相关，值越大表示表面之间的相关性越大。


4.根据权利要求1所述的基于零部件表面图像匹配的工件防伪方法，其特征在于：所述步骤五使用二维Gabor滤波器进行滤波，二维Gabor滤波器是一个线性带通滤波器，可以看作是一个高斯函数调制的复正弦函数。其可以同时获得较高的时域和频域...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪荣晶，诸嘉翎，张浩，
申请(专利权)人：南京工业大学，南京工大数控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32