【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种五金件冲压缺陷视觉检测方法及系统。
技术介绍
1、汽车五金件冲压缺陷检测在汽车制造业中具有重要地位和广泛的应用，尤其是针对较为精细化五金件结构，其在冲压过程中可能出现多种问题，包括但不限于整体结构偏向细长的五金件在冲压过程中可能产生扭转、断裂的情况，而对于这种情况通常通过多段式冲压动作来进行避免，通过将冲压动作进行拆分，从而大幅降低细长型五金件扭转断裂的情况，该多段式动作包括以下步骤：
2、1、冲定位孔；2、五金件上端部分粗冲；3、五金件下端部分粗冲；4、五金件中段部分粗冲并冲断上端部分；5、下端部分冲断；6、上端部分拍脚并冲出斜倒角；7、下端部分拍脚并冲出斜倒角；8、中段部分精冲；9、下端部分冲断；10、上端部分冲断。在此过程中，维持相对较多的五金件与物料之间的连接部分，使其在最大程度上保持整体的平整度，进而防止了传统冲压过程中可能造成断裂、扭转的情况。
3、然而由于无法保证零误差，且存在冲头磨损等不可避免的客观因素，多段式冲压动作将使得产品的瑕疵检测更加重要，尤其是多次冲压后的五金件毛刺问题。
4、现有的毛刺缺陷检测方法常使用边缘检测，但由于毛刺边缘与正常五金件边缘相连，往往会无法分辨某些区域属于正常形状特征还是属于毛刺区域，对于毛刺区域的判断会产生误判漏判，影响检测效率，造成一定的生产损失。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种五金件冲压缺陷视觉检测方法及系统，以解决现有的问题。
2、本专利技
3、本专利技术一个实施例提供了一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取五金件图像；
5、获取五金件图像的边缘图像；根据边缘图像上相邻边缘像素点之间的空间分布特征，获得突变像素点，形成数据序列，根据数据序列中元素数值的变化特征，从数据序列中筛选出突变序列；根据毛刺区域边缘表现，从突变序列中筛选可能属于毛刺区域的突变像素点，获得疑似毛刺区域；结合灰度差异，对疑似毛刺区域进行筛选得到毛刺区域；根据毛刺区域的大小和数量构建五金件的缺陷指数；
6、根据五金件的缺陷指数，得到五金件冲压缺陷检测结果。
7、进一步地，所述根据边缘图像上相邻边缘像素点之间的空间分布特征，获得突变像素点，形成数据序列，根据数据序列中元素数值的变化特征，从数据序列中筛选出突变序列，包括的具体方法为：
8、首先，以五金件图像中从左往右、从上到下的第一个像素点为坐标原点，建立坐标轴，得到图像中边缘像素点的横纵坐标；
9、然后，根据边缘图像上相邻边缘像素点之间的空间分布特征，获取边缘像素点的角度参数、水平位置参数和竖直位置参数，通过相邻像素点的角度参数、水平位置参数和竖直位置参数，计算五金件上边缘像素点的角度突变程度，预设阈值，将角度突变程度大于等于阈值的边缘像素点记为突变像素点；
10、最后，按照从左到右，从上到下的顺序对突变像素点的角度突变程度进行排序，形成突变像素点的角度突变程度数据序列，根据属于五金件本身的尖锐形状部分上的边缘像素点的表现特性，从数据序列中筛选出突变序列。
11、进一步地，所述通过相邻像素点的角度参数、水平位置参数和竖直位置参数，计算五金件上边缘像素点的角度突变程度，包括的具体方法为：
12、将连续个边缘像素点的平均角度参数记为第个边缘像素点的局部角度系数，平均水平位置参数与平均竖直位置参数的和记为局部位置参数，其中为预设的第一参数；
13、
14、其中，表示第个边缘像素点的角度突变程度，表示第个边缘像素点的角度参数，表示第个边缘像素点的局部角度系数，表示第个边缘像素点的水平位置参数，表示第个边缘像素点的竖直位置参数，表示第个边缘像素点的局部位置系数，表示线性归一化函数。
15、进一步地，所述像素点的角度参数、水平位置参数和竖直位置参数，具体的获得方法为：
16、获取边缘图像中第个边缘像素点与相邻的第个边缘像素点的连线记为第一线段，获取边缘图像中第个边缘像素点与相邻的第个边缘像素点的连线记为第二线段，将第一线段和第二线段形成的夹角，记为第个边缘像素点的角度参数；
17、获取边缘图像中第个边缘像素点与相邻的第个边缘像素点水平坐标的差值记为第一差值，获取边缘图像中第个边缘像素点与相邻的第个边缘像素点水平坐标的差值记为第二差值，将第一差值和第二差值的差值绝对值，记为第个边缘像素点的水平位置参数；
18、以此类推，获取边缘图像中第个边缘像素点的竖直位置参数与所述水平位置参数的获取方法相同。
19、进一步地，所述根据属于五金件本身的尖锐形状部分上的边缘像素点的表现特性，从数据序列中筛选出突变序列，包括的具体方法为：
20、在数据序列中筛选出重复出现的连续个及以上数据，将所述数据对应的突变像素点记为光滑像素点，删除数据序列中光滑像素点的角度突变程度，剩余突变像素点的角度突变程度组成的序列记为突变序列，其中为预设的第二参数。
21、进一步地，所述根据毛刺区域边缘表现，从突变序列中筛选可能属于毛刺区域的突变像素点，获得疑似毛刺区域，包括的具体方法为：
22、将任意突变像素点与突变序列中相邻突变像素点在边缘图像中连线之间像素点的数量，记为所述突变像素点的空间突变参数，将突变序列中空间突变参数小于的连续相邻个突变像素点，记为疑似毛刺区域的端点；
23、其中，为预设的阈值，为预设的超参数；
24、根据疑似毛刺区域的端点，获得若干个疑似毛刺区域。
25、进一步地，所述结合灰度差异，对疑似毛刺区域进行筛选得到毛刺区域，包括的具体方法为：
26、首先，通过五金件图像的灰度图，计算五金件正常区域的平均灰度值，利用sobel算子获取疑似毛刺区域中所有像素点的梯度值；
27、然后，根据各个疑似毛刺区域中突变像素点的角度突变程度、灰度值差异，计算第个疑似毛刺区域的可能性，具体计算方法为：
28、
29、其中，表示第个疑似毛刺区域的可能性，表示第个疑似毛刺区域突变像素点角度突变程度的方差，表示五金件正常区域的平均灰度值，表示第个疑似毛刺区域的平均灰度值，表示第个疑似毛刺区域的灰度值的方差，表示第个疑似毛刺区域的平均梯度值大小，表示线性归一化函数，表示绝对值符号；
30、遍历五金件图像中的所有疑似毛刺区域，预设阈值，将可能性大于等于阈值的疑似毛刺区域记为毛刺区域。
31、进一步地，所述根据毛刺区域的大小和数量构建五金件的缺陷指数，包括的具体方法为：
32、
33、其中，表示五金件的缺陷指数，表示五金件边缘图像上第个毛刺区域中像素点数量，表示第个毛刺区域突变像素点的数量，表示第个疑似毛刺区域的可能性，表示图像中毛刺区域的数量，表示线性归一化函数。
34本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据边缘图像上相邻边缘像素点之间的空间分布特征，获得突变像素点，形成数据序列，根据数据序列中元素数值的变化特征，从数据序列中筛选出突变序列，包括的具体方法为：
3.根据权利要求2所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述通过相邻像素点的角度参数、水平位置参数和竖直位置参数，计算五金件上边缘像素点的角度突变程度，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述像素点的角度参数、水平位置参数和竖直位置参数，具体的获得方法为：
5.根据权利要求2所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据属于五金件本身的尖锐形状部分上的边缘像素点的表现特性，从数据序列中筛选出突变序列，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据毛刺区域边缘表现，从突变序列中筛选可能属于毛刺区域的突变像素点，获
7.根据权利要求1所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述结合灰度差异，对疑似毛刺区域进行筛选得到毛刺区域，包括的具体方法为：
8.根据权利要求1所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据毛刺区域的大小和数量构建五金件的缺陷指数，包括的具体方法为：
9.根据权利要求1所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据五金件的缺陷指数，得到五金件冲压缺陷检测结果，包括的具体方法为：
10.一种五金件冲压缺陷视觉检测系统，包含存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~9中任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据边缘图像上相邻边缘像素点之间的空间分布特征，获得突变像素点，形成数据序列，根据数据序列中元素数值的变化特征，从数据序列中筛选出突变序列，包括的具体方法为：
3.根据权利要求2所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述通过相邻像素点的角度参数、水平位置参数和竖直位置参数，计算五金件上边缘像素点的角度突变程度，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述像素点的角度参数、水平位置参数和竖直位置参数，具体的获得方法为：
5.根据权利要求2所述一种五金件冲压缺陷视觉检测方法，其特征在于，所述根据属于五金件本身的尖锐形状部分上的边缘像素点的表现特性，从数据序列中筛选出突变序列，包括的具体方法为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：邹胜华，
申请(专利权)人：东莞骏伟塑胶五金有限公司，
类型：发明
国别省市：
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