一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法
专利汇可以提供一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及 缺陷 检测技术领域，尤其是一种基于 机器视觉 的磁芯表面缺陷检测方法，其步骤为：通过彩色CCD工业相机采集待检测磁芯的十张图片；对采集到的图进进行灰度处理，转换为单通道的灰度图像；用图像 质量 评价函数对灰度处理之后的图片进行评价，选出最佳测试图片；用伽 马 变换对图像进行对比增强处理；用OSTU 算法 获得二值图；用4连通区域法提取出缺陷的轮廓；用最小外接矩形绘制出缺陷的轮廓，并计算其面积；将计算出的矩形面积与设定的 阈值 进行比较，大于阈值则将矩形的 顶点 坐标记录下来，否则忽略不计；在原图像中绘出缺陷的最小外接矩形；将缺陷信息和图片上传到 数据库 ，本发明检测 精度 更高、灵活性更加好、更加具有智能性。，下面是一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法，其特征在于：其步骤为：
1)通过彩色CCD工业相机采集待检测磁芯的十张图片；
2)对采集到的图进进行灰度处理，转换为单通道的灰度图像；
3)用图像质量评价函数对灰度处理之后的图片进行评价，选出最佳测试图片；
4)用3x3的中值滤波对选出的最佳测试图片进行去噪声处理；
5)用伽马变换对图像进行对比增强处理；
6)用OSTU算法获得二值图；
7)用4连通区域法提取出缺陷的轮廓；；
8)用最小外接矩形绘制出缺陷的轮廓，并计算其面积；
9)将计算出的矩形面积与设定的阈值进行比较，大于阈值则将矩形的顶点坐标记录下来，否则忽略不计；
10)在原图像中绘出缺陷的最小外接矩形；
11)将缺陷信息和图片上传到数据库。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法，其特征在于：所述的CCD工业相机为彩色工业相机。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法，其特征在于：根据步骤1)至3)，每次采集10张图片(I0…I9)，进行灰度处理，再通过图像质量评价函数选出最佳测试图片Ibest。
4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法，其特征在于：所述的图像质量评价函数为：
IGray＝0.30*R+0.59*G+0.11*B (1)
f＝∑x∑y(|f(x，y)-f(x-1，y)|+|f(x，y)-f(x+1，y)|+|f(x，y)-f(x，y-1)|+|f(x，y)-f(x，y+1)|) (2)
公式1：单通道灰度化公式，IGray灰度化之后的图像，R、G、B彩色图像的三通道值；
公式2：图像质量评价函数，f(x，y)为图像在点(x，y)处的灰度值，f(x，y-1)、f(x，y+1)、f(x-1，y)、f(x+1，y)分别为点(x，y)上下左右点处的灰度值，f为图像质量值，f值越大图像质量越好。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法，其特征在于：根据步骤4)至步骤5)对选出的最佳测试图片用3x3的中值滤波滤除噪声，再用伽马变换对图像进行对比增强处理，得到图像I′best。
6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法，其特征在于：根据步骤6)至步骤9)对图像增强之后的图像I′best用OTSU算法，得到二值化图像I″best，并利用
4连通域法提取出缺陷的外部轮廓，再用最小外接矩形框定出来，并计算其面积S1…n，最后与设定的阈值δ进行比较，记录下符合条件的矩形顶点坐标p1..m。
7.根据权利要求6所述的一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法，其特征在于：计算公式为：
u＝w0*u0+w1*u1 (3)
g＝w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u) (4)
S1...n＝L*W (6)
公式3：w0，u0当前阈值下前景的平均灰度值；w1，u1当前阈值下背景的平均灰度值；u为图像的总平均灰度；
公式4：g为前景与背景图像的方差，当方差g为最大时候的灰度值th为最佳阈值；
公式5：I″best为二值图，A为图像像素灰度值，th为最佳阈值；
公式6：S1…n为最小矩形面积，L为矩形的长，W为矩形的宽。
8.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法，其特征在于：根据步骤10)至步骤11)在原图像中用最小外接矩形绘制出每个缺陷所在的位置，且把检测到缺陷的数量、面积和图片信息上传到数据库。
一种基于机器视觉的磁芯表面缺陷检测方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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