一种基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，揭露了一种基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法和装置，该方法包括：获取目标制动鼓，采集目标制动鼓的目标图像，对目标图像进行灰度变换后再进行图像分割，确定出目标制动鼓的初始缺陷定位；根据初始缺陷定位生成目标图像的初始特征，对初始特征进行特征增强，得到初始特征的增强特征；按照预设的缺陷种类对增强特征进行特征分类，得到增强特征的分类特征；建立目标制动鼓的测量坐标系，根据测量坐标系和预设的投影关系生成目标制动鼓的像素坐标系；根据像素坐标系对分类特征进行特征映射，得到分类特征的映射特征，根据映射特征生成制动鼓的表面缺陷位置

【技术实现步骤摘要】
一种基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法及装置
。

技术介绍

[0002]随着行业竞争，以及各行业市场发展的需求，企业对质量要求越来越高，因此要求保证无缺陷来确保企业的业绩
。
目前一些汽车制动鼓生产企业在最后的检验入库的时候检测手段仍旧是人工检测，或者是使用手动检测仪器，并不适用在大生产量的流水线车间里的检测，以及高端制动鼓的大批量检测
。
[0003]传统的人工检测效率比较低，检测的标准也得不到统一，使得精度比较低，从而浪费了一些人力和物力，因此，如何提升制动鼓表面损坏检测效率，成为亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法及装置，其主要目的在于解决制动鼓表面损坏检测时效率较低的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法，包括：获取目标制动鼓，采集所述目标制动鼓的目标图像，对所述目标图像进行灰度变换，得到所述目标图像的灰度变换图像；对所述灰度变换图像进行图像分割，得到所述灰度变换图像的分割图像，根据所述分割图像生成所述目标制动鼓的初始缺陷定位；根据所述初始缺陷定位生成所述目标图像的初始特征，对所述初始特征进行特征增强，得到所述初始特征的增强特征；按照预设的缺陷种类对所述增强特征进行特征分类，得到所述增强特征的分类特征；建立所述目标制动鼓的测量坐标系，根据所述测量坐标系和预设的投影关系生成所述目标制动鼓的像素坐标系，其中，所述预设的投影关系为：
[0006]其中，
u
是所述目标制动鼓在像素坐标系中的横坐标，
v
是所述目标制动鼓在像素坐标系中的纵坐标，
z
c
是比例因子，
x
是所述目标制动鼓在成像平面坐标系中的横坐标，
y
是所述目标制动鼓在成像平面坐标系中的纵坐标，
u0是所述像素坐标系的原点的横坐标，
v0是
所述像素坐标系的原点的纵坐标，
f
是摄像设备的有效焦距，
R
是旋转矩阵，
t
是平移矢量，
x
w
是所述目标制动鼓在所述测量坐标系中的横坐标，
y
w
是所述目标制动鼓在所述测量坐标系中的纵坐标，
z
w
是所述目标制动鼓在所述测量坐标系中的竖坐标；
[0007]根据所述像素坐标系对所述分类特征进行特征映射，得到所述分类特征的映射特征，根据所述映射特征生成所述制动鼓的表面缺陷位置
。
[0008]可选地，所述采集所述目标制动鼓的目标图像，包括：获取摄像设备，根据所述目标制动鼓对所述摄像设备进行参数调整，得到所述摄像设备的目标参数；对所述目标制动鼓进行位置调整，得到所述目标制动鼓的目标位置；根据所述目标参数和所述目标位置生成所述目标制动鼓的目标图像
。
[0009]可选地，所述对所述目标图像进行灰度变换，得到所述目标图像的灰度变换图像，包括：获取所述目标图像的图像灰度，根据所述图像灰度生成所述目标图像的灰度概率密度函数；对所述灰度概率密度函数进行函数积分，得到所述目标图像的灰度变换函数；利用所述灰度变换函数对所述目标图像进行灰度变换，得到所述目标图像的灰度变换图像
。
[0010]可选地，所述对所述灰度变换图像进行图像分割，得到所述灰度变换图像的分割图像，包括：获取所述灰度变换图像的图像灰度值的灰度频率，根据所述灰度频率逐个选取所述图像灰度值的图像阈值；利用如下类间方差算法和所述图像阈值生成所述图像灰度值的类间方差：
[0011]其中，
σ2是所述图像灰度值的类间方差，
p
l
是所述灰度变换图像的图像灰度值的灰度频率，
l
是所述灰度变换图像的图像灰度值，
L
是所述图像灰度值的范围标识，
t
是所述图像灰度值的图像阈值；选取所述类间方差中的最大值为目标方差，根据所述目标方差对应的图像阈值对所述灰度变换图像进行图像分割，得到所述灰度变换图像的分割图像
。
可选地，所述根据所述分割图像生成所述目标制动鼓的初始缺陷定位，包括：根据所述分割图像的图像灰度对所述分割图像进行类别标识，得到所述分割图像的标识图像；获取所述分割图像的图像阈值，选取所述标识图像中图像灰度大于所述图像阈值的分割图像为检测图像；根据所述检测图像确定所述目标制动鼓的初始缺陷定位
。
可选地，所述根据所述初始缺陷定位生成所述目标图像的初始特征，包括：生成所述初始缺陷定位的矢量描述；根据所述矢量描述生成所述目标图像的图像梯度；
利用所述图像梯度确定所述目标图像的初始特征
。
[0012]可选地，所述对所述初始特征进行特征增强，得到所述初始特征的增强特征，包括：根据所述初始特征对所述目标图像进行均值滤波，得到所述目标图像的均值滤波图像；对所述均值滤波图像进行中值滤波，得到所述均值滤波图像的中值滤波图像，根据所述中值滤波图像生成所述初始特征的增强特征
。
[0013]可选地，所述按照预设的缺陷种类对所述增强特征进行特征分类，得到所述增强特征的分类特征，包括：根据预设的缺陷种类确定所述增强特征的聚类中心，对所述聚类中心进行向量转化，得到所述聚类中心的聚类向量；逐个计算所述聚类向量与所述增强特征的特征相似度；根据所述特征相似度对所述增强特征进行类别划分，得到所述增强特征的分类特征
。
可选地，所述根据所述像素坐标系对所述分类特征进行特征映射，得到所述分类特征的映射特征，包括：根据所述像素坐标系和所述测量坐标系确定所述分类特征的变换关系；根据所述变换关系对所述分类特征进行特征映射，得到所述分类特征的映射特征
。
[0014]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测装置，所述装置包括：灰度变换模块，用于获取目标制动鼓，采集所述目标制动鼓的目标图像，对所述目标图像进行灰度变换，得到所述目标图像的灰度变换图像；图像分割模块，用于对所述灰度变换图像进行图像分割，得到所述灰度变换图像的分割图像，根据所述分割图像生成所述目标制动鼓的初始缺陷定位；特征增强模块，用于根据所述初始缺陷定位生成所述目标图像的初始特征，对所述初始特征进行特征增强，得到所述初始特征的增强特征；特征分类模块，用于按照预设的缺陷种类对所述增强特征进行特征分类，得到所述增强特征的分类特征；映射关系生成模块，用于建立所述目标制动鼓的测量坐标系，根据所述测量坐标系和预设的投影关系生成所述目标制动鼓的像素坐标系，其中，所述预设的投影关系为：
[0015]其中，
u
是所述目标制动鼓在像素坐标系中的横坐标，<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标制动鼓，采集所述目标制动鼓的目标图像，对所述目标图像进行灰度变换，得到所述目标图像的灰度变换图像；对所述灰度变换图像进行图像分割，得到所述灰度变换图像的分割图像，根据所述分割图像生成所述目标制动鼓的初始缺陷定位；根据所述初始缺陷定位生成所述目标图像的初始特征，对所述初始特征进行特征增强，得到所述初始特征的增强特征；按照预设的缺陷种类对所述增强特征进行特征分类，得到所述增强特征的分类特征；建立所述目标制动鼓的测量坐标系，根据所述测量坐标系和预设的投影关系生成所述目标制动鼓的像素坐标系，其中，所述预设的投影关系为：其中，
u
是所述目标制动鼓在像素坐标系中的横坐标，
v
是所述目标制动鼓在像素坐标系中的纵坐标，
z
c
是比例因子，
x
是所述目标制动鼓在成像平面坐标系中的横坐标，
y
是所述目标制动鼓在成像平面坐标系中的纵坐标，
u0是所述像素坐标系的原点的横坐标，
v0是所述像素坐标系的原点的纵坐标，
f
是摄像设备的有效焦距，
R
是旋转矩阵，
t
是平移矢量，
x
w
是所述目标制动鼓在所述测量坐标系中的横坐标，
y
w
是所述目标制动鼓在所述测量坐标系中的纵坐标，
z
w
是所述目标制动鼓在所述测量坐标系中的竖坐标；根据所述像素坐标系对所述分类特征进行特征映射，得到所述分类特征的映射特征，根据所述映射特征生成所述制动鼓的表面缺陷位置
。2.
如权利要求1所述的基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法，其特征在于，所述采集所述目标制动鼓的目标图像，包括：获取摄像设备，根据所述目标制动鼓对所述摄像设备进行参数调整，得到所述摄像设备的目标参数；对所述目标制动鼓进行位置调整，得到所述目标制动鼓的目标位置；根据所述目标参数和所述目标位置生成所述目标制动鼓的目标图像
。3.
如权利要求1所述的基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行灰度变换，得到所述目标图像的灰度变换图像，包括：获取所述目标图像的图像灰度，根据所述图像灰度生成所述目标图像的灰度概率密度函数；对所述灰度概率密度函数进行函数积分，得到所述目标图像的灰度变换函数；利用所述灰度变换函数对所述目标图像进行灰度变换，得到所述目标图像的灰度变换图像
。4.
如权利要求1所述的基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法，其特征在于，所述对所述灰度变换图像进行图像分割，得到所述灰度变换图像的分割图像，包括：获取所述灰度变换图像的图像灰度值的灰度频率，根据所述灰度频率逐个选取所述图
像灰度值的图像阈值；利用如下类间方差算法和所述图像阈值生成所述图像灰度值的类间方差：其中，
σ2是所述图像灰度值的类间方差，
p
l
是所述灰度变换图像的图像灰度值的灰度频率，
l
是所述灰度变换图像的图像灰度值，
L
是所述图像灰度值的范围标识，
t
是所述图像灰度值的图像阈值；选取所述类间方差中的最大值为目标方差，根据所述目标方差对应的图像阈值对所述灰度变换图像进行图像分割，得到所述灰度变换图像的分割图像
。5.
如权利要求1所述的基于快速图像分析的制动鼓表面损坏检测方法，其特征在于，所述根据所述分割图像生成所述目标制动鼓的初始缺陷定位，包括：根据所述分割图像的图像灰度对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈科，唐启云，孟刚，
申请(专利权)人：四川赢信汇通实业有限公司，
类型：发明
国别省市：