一种铝型材截面的质量检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种铝型材截面的质量检测方法及系统，其中涉及的一种铝型材截面的质量检测方法，包括步骤：S1.获取铝型材截面相对应的图像；S2.提取铝型材截面图像的轮廓，并对提取出的轮廓进行处理，得到铝型材截面图像的全轮廓图；S3.将预存储的原始铝型材截面全轮廓图与得到的铝型材截面图像全轮廓图进行叠合，并利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮廓图进行偏差自动分析，得到铝型材截面图像全轮廓图相对于原始铝型材截面全轮廓图的各个位置的偏差信息；S4.根据偏差信息，得到铝型材截面的质量信息。质量信息。质量信息。

【技术实现步骤摘要】
一种铝型材截面的质量检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及铝型材
，尤其涉及一种铝型材截面的质量检测方法及系统。

技术介绍

[0002]铝型材是各行各业使用非常频繁的材料，在建筑幕墙、门窗和工业方面都有大量的应用。铝型材截面的质量检测一直停留在人工手动测量的模式之中，或者是采用国外昂贵的检测设备。效率低、管理繁琐、成本高等问题一直困扰整个行业。我们志在打造国内独立自主研发的质检设备和质检软件，给铝型材行业提供高品质的解决方案，同时提供行业云检测的大数据分析平台。
[0003]因此，本专利技术提出一种铝型材截面的质量检测方法及系统，以解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术主要解决目前国内没有专门针对建筑幕墙铝型材的智能检测方案，解决目前必须通过人工用游标卡尺等方式来检测的问题，并解决数据无法统计分析的问题，解决没有自主研发的设备和检测软件的问题，提供了一种铝型材截面的质量检测方法及系统。
[0005]为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种铝型材截面的质量检测方法，包括步骤：
[0007]S1.获取铝型材截面相对应的图像；
[0008]S2.提取铝型材截面图像的轮廓，并对提取出的轮廓进行处理，得到铝型材截面图像的全轮廓图；
[0009]S3.将预存储的原始铝型材截面全轮廓图与得到的铝型材截面图像全轮廓图进行叠合，并利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮廓图进行偏差自动分析，得到铝型材截面图像全轮廓图相对于原始铝型材截面全轮廓图的各个位置的偏差信息；
[0010]S4.根据偏差信息，得到铝型材截面的质量信息。
[0011]进一步的，所述步骤S2之前还包括：
[0012]对获取的铝型材截面图像进行处理，其中处理方式为将图像数据进行灰度转换，得到灰度信息的灰度图像。
[0013]进一步的，所述步骤S2中对提取出的轮廓进行处理具体为：
[0014]通过边缘检测算法提取灰度图像的轮廓，并将灰度图像中像素点的坐标转换为基于浮点数的点坐标，通过几何矩阵算法将灰度图像中像素点轮廓数据变为摆正后的点云数据，连接后形成轮廓图。
[0015]进一步的，所述步骤S3中利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮廓图进行偏差自动分析具体为：计算得到的铝型材截面图像全轮廓图上的点到原始铝型材截面全轮廓图的距离，表示为：
[0016][0017]其中，(x0，y0)表示得到的铝型材截面图像全轮廓图上的点坐标；Ax+By+C＝0表示直线方程。
[0018]进一步的，所述步骤S3中利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮廓图进行偏差自动分析还包括：通过测量工具和辅助工具对计算结果进行标注测量，得到具体位置的偏差信息。
[0019]进一步的，所述步骤S4之后还包括：
[0020]将获取的铝型材截面图像进行存储，并将存储的图像与日期进行关联。
[0021]进一步的，所述步骤S2中还包括计算图像的梯度幅值和方向，表示为：
[0022][0023]θ＝atan2(G
y
，G
x
)
[0024]其中，G表示梯度幅值；G
x
、G
y
表示x、y方向的导数；θ表示方向。
[0025]进一步的，所述步骤S3中进行叠合是利用重合面积最大化原则进行叠合的。
[0026]进一步的，所述步骤S1中获取铝型材截面相对应的图像是通过扫描设备扫描得到的。
[0027]相应的，还提供一种铝型材截面的质量检测系统，包括：
[0028]获取模块，用于获取铝型材截面相对应的图像；
[0029]提取模块，用于提取铝型材截面图像的轮廓，并对提取出的轮廓进行处理，得到铝型材截面图像的全轮廓图；
[0030]分析模块，用于将预存储的原始铝型材截面全轮廓图与得到的铝型材截面图像全轮廓图进行叠合，并利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮廓图进行偏差自动分析，得到铝型材截面图像全轮廓图相对于原始铝型材截面全轮廓图的各个位置的偏差信息；
[0031]检测模块，用于根据偏差信息，得到铝型材截面的质量信息。
[0032]与现有技术相比，本专利技术可以精准测量铝型材横截面的图像，且通过全轮廓比对，可以一目了然发现实际生产了出来的铝型材截面的缺陷，并通过软件提供的多种测量工具可以测得真实的偏差。同时软件提供了强大的标注比对功能，可以对铝型材截面中指定位置进行公差测量，直观发现是否符合设计要求。软件还可以直接对铝型材截面图像进行测量。解决了某些位置人工无法测量的问题和认为造成的测量误差，如人工无法测量圆心距等。
附图说明
[0033]图1是实施例一提供的一种铝型材截面的质量检测方法流程图；
[0034]图2是实施例一提供的获取的铝型材截面图像示意图；
[0035]图3是实施例一提供的铝型材截面全轮廓示意图；
[0036]图4是实施例一提供的原始轮廓和当前轮廓叠合后的示意图；
[0037]图5是实施例一提供的原始轮廓和当前轮廓叠合后比对后示意图；
[0038]图6是实施例一提供的原始轮廓和当前轮廓叠合后比对后标注的示意图；
[0039]图7是实施例一提供的图像与日历联合的示意图。
具体实施方式
[0040]以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0041]本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种铝型材截面的质量检测方法及系统。
[0042]实施例一
[0043]本实施例提供一种铝型材截面的质量检测方法，如图1所示，包括步骤：
[0044]S1.获取铝型材截面相对应的图像；
[0045]S2.提取铝型材截面图像的轮廓，并对提取出的轮廓进行处理，得到铝型材截面图像的全轮廓图；
[0046]S3.将预存储的原始铝型材截面全轮廓图与得到的铝型材截面图像全轮廓图进行叠合，并利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮廓图进行偏差自动分析，得到铝型材截面图像全轮廓图相对于原始铝型材截面全轮廓图的各个位置的偏差信息；
[0047]S4.根据偏差信息，得到铝型材截面的质量信息。
[0048]在步骤S1中，获取铝型材截面相对应的图像。
[0049]通过预先设计的程序触发扫描设备，使扫描设备对铝型材截面进行扫描操作，根据扫描结果获得截面图像，图像的格式一般为JPG格式，如图2所示。
[0050]在步骤S2中，提取铝型材截面图像的轮廓，并对提取出的轮廓进行处理，得到铝型材截面图像的全轮廓图。
[0051]在提取之前需要对JPG格式的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种铝型材截面的质量检测方法，其特征在于，包括步骤：S1.获取铝型材截面相对应的图像；S2.提取铝型材截面图像的轮廓，并对提取出的轮廓进行处理，得到铝型材截面图像的全轮廓图；S3.将预存储的原始铝型材截面全轮廓图与得到的铝型材截面图像全轮廓图进行叠合，并利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮廓图进行偏差自动分析，得到铝型材截面图像全轮廓图相对于原始铝型材截面全轮廓图的各个位置的偏差信息；S4.根据偏差信息，得到铝型材截面的质量信息。2.根据权利要求1所述的一种铝型材截面的质量检测方法，其特征在于，所述步骤S2之前还包括：对获取的铝型材截面图像进行处理，其中处理方式为将图像数据进行灰度转换，得到灰度信息的灰度图像。3.根据权利要求2所述的一种铝型材截面的质量检测方法，其特征在于，所述步骤S2中对提取出的轮廓进行处理具体为：通过边缘检测算法提取灰度图像的轮廓，并将灰度图像中像素点的坐标转换为基于浮点数的点坐标，通过几何矩阵算法将灰度图像中像素点轮廓数据变为摆正后的点云数据，连接后形成轮廓图。4.根据权利要求1所述的一种铝型材截面的质量检测方法，其特征在于，所述步骤S3中利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮廓图进行偏差自动分析具体为：计算得到的铝型材截面图像全轮廓图上的点到原始铝型材截面全轮廓图的距离，表示为：其中，(x0,y0)表示得到的铝型材截面图像全轮廓图上的点坐标；Ax+By+C＝0表示直线方程。5.根据权利要求4所述的一种铝型材截面的质量检测方法，其特征在于，所述步骤S3中利用全轮廓比对算法对叠合后的全轮...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙显峰，陈中利，周俊，吴呈炎，宣燕飞，
申请(专利权)人：杭州筑峰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：