【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道车辆车轴激光清洗，特别涉及一种轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构和方法。
技术介绍
1、机器视觉检测技术是目前不断发展的一项新型自动化检测技术，其包含了计算机学科、光学、电子学、机械控制学等诸多领域，随着工业自动化的日益发展，机器视觉检测也在不断进步和完善，其覆盖的知识领域越来越广，产品应用也在不断扩大。
2、有效特征的提取，不仅能够为算法的设计提供依据，保证算法检测的准确性和有效性，同时还可以一定程度上减少算法处理数据量，保证算法的运行速度和实时性。
3、机器视觉检测要求检测算法能够有效地提取缺陷特征。轨道车辆车轴清洗后表面纹理不规则，缺陷形态不一，需要针对各种情况进行分析和处理，提取特定缺陷的有效特征。
技术实现思路
1、本专利技术要解决现有技术中轨道车辆车轴清洗后表面纹理不规则，缺陷形态不一，需要针对各种情况进行分析和处理，提取特定缺陷的有效特征的技术问题，提供一种轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构和方法。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案具体如下：
3、一种轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，包括：固定座，y向精密运动模块和图像采集模块；
4、所述固定座设置在底部；
5、所述y向精密运动模块设置在所述固定座上方，用于驱动所述图像采集模块在工件表面进行覆盖式扫查；
6、所述图像采集模块设置在所述y向精密运动模块上，用于在所述y向精密
7、在上述技术方案中，所述图像采集模块包括：相机、镜头、光源、电缆、光缆及其供电和通讯配件。
8、在上述技术方案中，所述镜头与工件的垂直方向上的距离为150mm。
9、在上述技术方案中，所述光源为led光源，所述led光源在工件上的聚焦线与所述镜头在工件上的照射线重合。
10、在上述技术方案中，将相机感光元件排布的方向定义为x向，将扫查机构的前进方向定义为y向，最大检测范围设置为：x*y＝75mm*96mm。
11、一种轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测方法，包括以下步骤：
12、步骤a：工件表面成像；
13、形成x、y向分辨率均相同的全还原检测工件表面图像；
14、步骤b：线扫描图像预处理；
15、通过对原始图像灰度值进行运算，改变原始图像像素的亮度和对比度，增大识别目标和背景的差异；
16、步骤c：特征识别；
17、对预处理后的图像进行灰度特征的分析，找出背景与缺陷部分特征值的差异，根据这些特征值设计针对性的算法将特定缺陷分割开来，增加图像检测算法的处理性能和准确率；
18、步骤d：缺陷定位与量化；
19、对检测到的缺陷图像进行二值处理，滤除伪缺陷，然后根据分割图像对检测缺陷中心点坐标和缺陷面积进行计算，进一步提取缺陷的特征信息；
20、步骤e：工件表面质量分类；
21、对获取的缺陷信息进行收集，制成表格作为评估算法的训练数据，然后根据这些数据训练的结果对后续样本的检测缺陷进行分类判别。
22、在上述技术方案中，步骤a中，在实际形成灰度值图像时，将每一行的6144个像素点灰度值分别存储进图像矩阵的5倍数行，i0，i5，i10……i5n行；之后，令i5n+1，i5n+2，i5n+3，i5n+4行的像素值均等于i5n行。
23、在上述技术方案中，步骤b具体为：通过msr算法，对原始图像灰度值进行运算。
24、在上述技术方案中，步骤c具体为：采用了adt算法对msr算法增强后的检测图像，提取其对工件表面均匀性评估的三种特征参数：方差vg、熵值eg和平均梯度作为双阈值的判定依据。
25、在上述技术方案中，方差vg、熵值eg和平均梯度分别满足：
26、
27、
28、
29、其中，gi,j是msr图像增强算法平滑后的图像灰度值，pi,j(gi,j)代表增强图像中像素gi,j灰度值出现的概率，i,j分别是像素的横坐标和纵坐标。
30、本专利技术具有以下有益效果：
31、本专利技术的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构和方法，基于高分辨率机器视觉传感器与智能图像识别技术相结合的金属材料表面质量机器视觉检测技术，通过集成检测装置、开发微小特征识别软件算法，实现车轴表面激光清洗质量的在线检测。
32、本专利技术的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构和方法，能够有效地提取缺陷特征。轨道车辆车轴清洗后表面纹理不规则，缺陷形态不一，需要针对各种情况进行分析和处理，提取特定缺陷的有效特征对图像mrs增强和adt处理能够有效地提升图片的可分辨程度。灰度直方图分析表明：随着清洗程度的增加，灰度直方图分布从近0位(黑色)逐渐变化为近255位(白色)，且平均值和中间值提升明显。
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1.一种轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，包括：固定座(1)，Y向精密运动模块(2)和图像采集模块(3)；
2.根据权利要求1所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，所述图像采集模块(3)包括：相机、镜头、光源、电缆、光缆及其供电和通讯配件。
3.根据权利要求2所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，所述镜头与工件的垂直方向上的距离为150mm。
4.根据权利要求2所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，所述光源为LED光源，所述LED光源在工件上的聚焦线与所述镜头在工件上的照射线重合。
5.根据权利要求1所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，将相机感光元件排布的方向定义为X向，将扫查机构的前进方向定义为Y向，最大检测范围设置为：X*Y＝75mm*96mm。
6.一种轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质
8.根据权利要求6所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测方法，其特征在于，步骤b具体为：通过MSR算法，对原始图像灰度值进行运算。
9.根据权利要求6所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测方法，其特征在于，步骤c具体为：采用了ADT算法对MSR算法增强后的检测图像，提取其对工件表面均匀性评估的三种特征参数：方差vg、熵值eg和平均梯度作为双阈值的判定依据。
10.根据权利要求9所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测方法，其特征在于，
...【技术特征摘要】
1.一种轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，包括：固定座(1)，y向精密运动模块(2)和图像采集模块(3)；
2.根据权利要求1所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，所述图像采集模块(3)包括：相机、镜头、光源、电缆、光缆及其供电和通讯配件。
3.根据权利要求2所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，所述镜头与工件的垂直方向上的距离为150mm。
4.根据权利要求2所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，所述光源为led光源，所述led光源在工件上的聚焦线与所述镜头在工件上的照射线重合。
5.根据权利要求1所述的轨道车辆车轴激光清洗表面质量机器视觉检测机构，其特征在于，将相机感光元件排布的方向定义为x向，将扫查机构的前进方向定义为y向，最大检测范围设置为：x*y＝75mm*96mm。
6.一种轨道车辆...
【专利技术属性】
技术研发人员：王洪潇，王春生，闫占奇，
申请(专利权)人：中车长春轨道客车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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