【技术实现步骤摘要】
本申请涉及视觉检测，尤其涉及一种高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、随着工业自动化水平逐渐提高，现代化的生产线中自动生产已逐渐变为现实。然而对于任何一个工业产品而言，其产品质量都是最主要的指标之一，传统的检测过程大多都以目视法为主，这种方式存在检测速度较慢，漏检率较高，可靠性差等问题。相对于传统的人工检测方式，机器视觉检测技术具有非接触、检测精度高、准确性好、自动化程度高、生产效率高、次品率低等优势，使其逐渐取代人工检测方法并在工业生产中广泛应用。
2、工业产品表面质量，很大程度上决定了产品的性能，质量管控是其必不可少的环节，尤其像发动机气门杆、高精度轴承等产品。这类产品表面需要经过严格的表面处理。
3、现有的检测技术会因为表面处理后产品的反光，导致待检测图像成像效果不佳，也极大降低了检测效果。同时这些柱面的划伤、凹坑和凸起缺陷的尺寸较小，难以检测，因此如何对高反光类工件的表面进行缺陷检测，还需进行进一步优化。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提出了一种高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，包括如下步骤：旋转高反光柱面工件，旋转的同时线激光三维传感器获取工件表面的亮度图像与深度图像；主控单元处理所述亮度图像，提取出所述高反光柱面工件表面的第一候选缺陷区域；所述主控单元处理所述深度图像，提取出所述高反光柱面工件表面的第二候选缺陷区域；所述主控单元整合所述第一候选缺陷区域与所述第二候选缺陷区域，并通过预设过滤方式处理后，得
2、在一种可能的实现方式中，主控单元处理所述亮度图像的方式为：对亮度图像进行图像滤波、亮度差分，具体包括横向滤波与差分、纵向滤波与差分；
3、irow_smooth＝ilumin-blurrow(ilumin)(1)；
4、icol_smooth＝irow_smooth-blurcol(irow_smooth)(2)；
5、其中，ilumin是采集到的亮度图像原图，irow_smooth是经过横向滤波与差分的图像，irow_smooth是经过纵向滤波与差分的图像。
6、在一种可能的实现方式中，所述亮度图像二值化处理，得到所述第一候选缺陷区域，并在所述第一候选缺陷区域处做出一定膨胀，使其包含部分周围的背景信息。
7、在一种可能的实现方式中，主控单元处理所述深度图像的方式为：对深度图像进行图像滤波、法向量计算、法向量差分，法向量差分方法为：θ＝arccos(vtest·vstd)(3)；
8、vtest是采集到的深度图像中每个像素点位置的法向量，vstd是对应无缺陷时的标准法向量，作为缺陷参照，θ是两法向量之间的预设夹角。
9、在一种可能的实现方式中，所述深度图像二值化处理，得到所述第二候选缺陷区域，并在所述第二候选缺陷区域处做出一定膨胀，使其包含部分周围的背景信息。
10、在一种可能的实现方式中，所述预设过滤方式包括缺陷区域的轮廓、尺寸过滤，滤除过小的噪声点。
11、在一种可能的实现方式中，所述预设过滤方式包括亮度、深度极差过滤，保留候选区域中亮度和深度均有明显变化的部分。
12、本申请还公开了一种高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测系统，包括机械臂、待检工件放置台、工作台、已检工件放置台、激光扫描器、旋转台以及主控单元；所述待检工件放置台、所述已检工作放置台分别设置在所述工作台的两侧，所述机械臂设置在所述工作台的旁侧；所述旋转台与所述激光扫描器均设置在所述工作台上，且所述旋转台上可转动的设置有夹持部，所述激光扫描器朝向所述旋转台；所述主控单元与所述激光扫描器电连接，所述主控单元与所述旋转台电连接，所述主控单元与所述机械臂电连接；所述主控单元使用上述任意可能实现方式中所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法。
13、在一种可能的实现方式中，所述工作台还包括激光器调整架；所述激光器调整架设置在所述工作台上，所述激光器调整架与所述激光扫描器相连接；所述待检工件放置台上设置有工件放置板，所述已检工件放置台上设置有所述工件放置板，所述工件放置板的板面上阵列式开设有多个安装孔。
14、本申请还公开了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一可能实现方式中所述的方法。
15、本申请的有益效果：通过旋转高反光柱面工件，同时线激光三维传感器扫描并获取亮度图像与深度图像，保证了检测表面的完整性，提高了高反光柱面工件的检测效率，同时对亮度图像与深度图像进行检测高反光柱面的工件，实现了从表面光照反射率和表面形貌两个维度进行表面缺陷检测，检测的准确率有效提升，并且自动化式的检测拥有较为良好的重复性。不仅如此，将裁剪后留下的候选缺陷的小图像输入到图像分类网络模型中，结合传统图像处理技术和深度学习技术的方法，从而提高了高反光柱面工件表面缺陷检测的精度，降低了高反光柱面工件表面缺陷的误判率，极大的提升高反光柱面工件外观质量及外观质量的检测效率。
16、根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本申请的其它特征及方面将变得清楚。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，主控单元处理所述亮度图像的方式为：对亮度图像进行图像滤波、亮度差分，具体包括横向滤波与差分、纵向滤波与差分；
3.根据权利要求2所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，所述亮度图像二值化处理，得到所述第一候选缺陷区域，并在所述第一候选缺陷区域处做出一定膨胀，使其包含部分周围的背景信息。
4.根据权利要求1所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，主控单元处理所述深度图像的方式为：对深度图像进行图像滤波、法向量计算、法向量差分，法向量差分方法为：
5.根据权利要求4所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，所述深度图像二值化处理，得到所述第二候选缺陷区域，并在所述第二候选缺陷区域处做出一定膨胀，使其包含部分周围的背景信息。
6.根据权利要求1所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，所述预设过滤方式包括缺陷区
7.根据权利要求1所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，所述预设过滤方式包括亮度、深度极差过滤，保留候选区域中亮度和深度均有明显变化的部分。
8.一种高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测系统，其特征在于，包括机械臂、待检工件放置台、工作台、已检工件放置台、激光扫描器、旋转台以及主控单元；
9.根据权利要求8所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测系统，其特征在于，所述工作台还包括激光器调整架；
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，主控单元处理所述亮度图像的方式为：对亮度图像进行图像滤波、亮度差分，具体包括横向滤波与差分、纵向滤波与差分；
3.根据权利要求2所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，所述亮度图像二值化处理，得到所述第一候选缺陷区域，并在所述第一候选缺陷区域处做出一定膨胀，使其包含部分周围的背景信息。
4.根据权利要求1所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，主控单元处理所述深度图像的方式为：对深度图像进行图像滤波、法向量计算、法向量差分，法向量差分方法为：
5.根据权利要求4所述的高反光柱面工件表面缺陷自动光学检测方法，其特征在于，所述深度图像二值化处理，得到所述第二候选缺陷区域，并在所述第二候选缺陷区域处做出...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐荣来，王涛，
申请(专利权)人：上海库灵科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。