所示，多個連續區域灰度值變化很小，說 明該區域出現錯誤。在圖12中如標示區域所示，相鄰或相隔灰度值出現較大突變，說明該 區域出現錯誤。
[0031] 根據大量軸截面柱狀圖數據分析結果表明，在特定光照下，扇形區域的柱狀圖的 變化是有規律的，均勻的。在有質量問題的軸情況下，可通過扇形區域內的柱狀圖進行分 析、判斷，具體應用實例中，參見圖12,本發明步驟S3中，對軸的質量問題情況對應可分為 五類進行判斷： A.若柱狀圖中出現多個波峰，且波峰數量越多，則為質量問題軸的可能性越大。
[0032] B.若柱狀圖中出現多個波谷，且波谷數量越多，則為質量問題軸可能性越大。
[0033] C.若柱狀圖中連續出現等高的柱狀塊，等高柱狀圖越多則為質量問題軸的可能 性越大。
[0034] D.若柱狀圖中連續兩相鄰柱狀塊的高度值，變化率越大則為質量問題軸的可能 性越大。
[0035]E.若柱狀圖中連續相隔柱狀塊的高度值，其變化率越大則為質量問題軸的可能 性越大。
[0036] 在上述判別過程中，對于質量問題的軸檢測情況，根據五類問題劃分等級仏為0 至5,其中為1至5,所對應的加權權值分別是波峰質量問題錯誤權值本為0. 32,波谷質 量問題錯誤權值馬為〇. 42,連續等高柱狀塊的質量問題錯誤權值馬為0. 45,相鄰柱狀塊變 化率的質量問題錯誤權值&為0. 46,間隔柱狀塊變化率的質量問題錯誤權值馬為0. 35。
[0037] 將上述電機軸截面檢測中的質量問題錯誤等級與質量問題的錯誤權值相乘，并對 所有的質量問題錯誤的值進行求和，以此來判斷待測電機軸的質量情況。
[0038] 以上五類的軸判斷情況，在八個扇形區域中出現的次數越多，則為質量問題軸的 可能性更大。與之對應，具體的判斷條件為： a、波峰的判斷條件，若連續三塊中出現兩邊柱狀塊的值小，中間的值大，則可判斷為波 峰，其中質量問題的等級范圍為〇至5,比如首先在每個扇形區域內波峰的數量進行統計， 若出現兩個及兩個以上，則質量問題計數加1，然后對所有扇形區域的質量問題計數，進行 累加為P1;若P:為〇時，則等級C0 ;若P1至2時，則等級C 1 ;若P 3時，則 等級(^為2 ;若P4時，則等級C3 ;若P5時，則等級C 4 ;若Pi大于或等于5 時，則等級(；為5。
[0039]b、波谷的判斷條件，若連續三塊中出現兩邊柱狀塊的值大，中間的值小，則可判斷 為波谷，其中質量問題的等級范圍為〇至5,比如所有扇形區域內波谷的數量進行統計，若 出現一個波谷，則質量問題計數加1，累加的結果為P2;若P2為〇時，則等級C2為0;若P2為 1至2時，則等級(：2為1 ;若P2為3時，則等級C2為2 ;若P2為4時，則等級C2為3 ;若P2為 5時，則等級(：2為4 ;若P2大于或等于5時，則等級C2為5。
[0040]C、連續等高柱狀塊值判斷條件，若連續三塊中出現等高的柱狀塊值，則可判斷為 軸有質量問題，其中質量問題的等級范圍為〇至5,比如每個扇形區域內連續三個等高柱狀 塊值數量進行統計，則質量問題計數匕加1 ;每個扇形區域內連續四個等高柱狀塊值數量 進行統計，則質量問題計數P3再加1 ;依次類推，若每個扇形區域內連續出現三塊等高柱狀 塊值，若每多超過1個，則質量問題計數P3再加1 ;若P3為〇時，則等級C3為0 ;若P3為1 時，則等級(：3為1 ;若P3為2時，則等級C3為2 ;若P3為3時，則等級C3為3 ;若P3為4時， 則等級(：3為4 ;若P3大于或等于5時，則等級C3為5。
[0041]d、相鄰柱狀塊值的變化率判斷條件，利用相鄰柱狀塊的值的變化率a，
，可判斷為軸有質量問題，其中質量問題的 等級范圍為0至5,若變化率a大于50%到60%之間，則質量問題計數P4加1;若變化率a大于61%到70%之間，則質量問題計數卩4加2;若變化率a大于71%到80%之間，則質量問 題計數PJP3;若變化率a大于81%到90%之間，則質量問題計數P4加4;若變化率a大于 91%，則質量問題計數？4加5 ;若P4小于或等于1時，則等級C4為0 ;若P4為2至3時，則等 級(：4為1 ;若P4為4至5時，則等級C4為2 ;若P4為6至7時，則等級C4為3 ;若P4為8至 9時，則等級(：4為4 ;若P4大于9時，則等級C4為5。
[0042]e、相隔柱狀塊值的變化率判斷條件，利用相隔柱狀塊的值的變化率A，
可判斷為軸有質量問題，其中質量問題 的等級范圍為0至5,若變化率A大于75%到85%之間，則質量問題計數P5加1 ;若變化率A大于85%到95%之間，則質量問題計數PJP2;若變化率A大于95%到105%之間，則質量問 題計數匕加3 ;若變化率A大于105%之間，則質量問題計數P5加4 ;若P5為0時，則等級C5 為〇 ;若匕為1時，則等級C5為1 ;若P5為2時，則等級C5為2 ;若P5為3時，則等級C5為 3 ;若匕為4時，則等級C5為4 ;若P5大于4時，則等級C5為5。
[0043] 以上僅是本發明的優選實施方式，本發明的保護范圍并不僅局限于上述實施例， 凡屬于本發明思路下的技術方案均屬于本發明的保護范圍。應當指出，對于本技術領域的 普通技術人員來說，在不脫離本發明原理前提下的若干改進和潤飾，應視為本發明的保護 范圍。
【主權項】
1. 一種基于機器視覺的軸質量檢測方法，其特征在于，步驟為： 51 :圖像預處理；包括尋找軸截面矩形區域和進行圖像增強處理； 52 :將經過步驟S1處理后的圖像進行分割處理，即將軸截面圖像分割為若干個小區 域，對每個區域內的每小塊求解灰度值均值，用柱狀圖分析單個區域內的灰度值均值變化 情況； 53 :進行分類判斷依據步驟S2得到的柱狀圖，從而判定軸的質量問題。2. 根據權利要求1所述的基于機器視覺的軸質量檢測方法，其特征在于，在所述步驟 S1中，所述尋找軸截面矩形區域的具體流程為： 5101 :獲取圖像；利用圖像采集設備獲取到軸的橫截面圖像； 5102 :灰度轉化；將步驟S1得到的彩色圖像進行灰度轉化； 5103 :Canny邊緣檢測；對步驟S2得到的整幅圖像進行Canny邊緣檢測算法； 5104 :找到每段連續邊緣矩形區域坐標；從圖像信息中的每一段具有相對的坐標數 據，將各段的坐標數據轉換成矩形區域； 5105 :使用聚類算法對矩形區域進行分類、合并；根據矩形區域中心距離的遠近利用 聚類算法進行分類、合并； 5106 :得到軸截面矩形區域，將軸截面矩形區域圖像像素的大小進行歸一化處理。3. 根據權利要求1所述的基于機器視覺的軸質量檢測方法，其特征在于，在所述步驟 S1中，所述圖像增強處理的具體流程為： 51001 :對軸檢測的截面圖像的像素灰度值進行直方圖統計分析，根據統計分析結果獲 取圖像中的亮斑閾值A; 51002 :將超過該閾值A的所有像素點舍棄后，對軸截面圖像中每一像素點的值用該 點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近真實值，即中值濾波；在中值濾波 時，只對小于、等于或小于等于閾值A的所有像素點進行濾波處理； 51003 :獲得軸截面圖像。4. 根據權利要求1或2或3所述的基于機器視覺的軸質量檢測方法，其特征在于，在所 述步驟S2中，所述區域的形狀為扇形、圓環形或矩形。5. 根據權利要求4所述的基于機器視覺的軸質量檢測方法，其特征在于，所述軸截面 圖像以45度角分割成八塊，再以每個扇形進行細分為十塊，全圖共分為八十塊小區域。6. 根據權利要求1或2或3所述的基于機器視覺的軸質量檢測方法，其特征在于，在所 述步驟S3中，對軸的質量問題情況對應分為五類進行判斷： A. 若柱狀圖中出現多個波峰，且波峰數量越多，則為質量問題軸的可能性越大； B. 若柱狀圖中出現多個波谷，且波谷數量越多，則為質量問題軸可能性越大； C. 若柱狀圖中連續出現等高的柱狀塊，等高柱狀圖越多則為質量問題軸的可能性越 大； D. 若柱狀圖中連續兩相鄰柱狀塊的高度值，變化率越大則為質量問題軸的可能性越 大； E. 若柱狀圖中連續相隔柱狀塊的高度值，其變化率越大則為質量問題軸的可能性越 大。7. 根據權利要求6所述的基于機器視覺的軸質量檢測方法，其特征在于，在所述判別 過程中，對于質量問題的軸檢測情況，根據五類問題劃分等級化為0至5,其中/7為1至5， 所對應的加權權值分別是波峰質量問題錯誤權值本為0. 32,波谷質量問題錯誤權值馬為 0. 42,連續等高柱狀塊的質量問題錯誤權值馬為0. 45,相鄰柱狀塊變化率的質量問題錯誤 權值4為〇. 46,間隔柱狀塊變化率的質量問題錯誤權值馬為0. 35 ;將上述電機軸截面檢測 中的質量問題錯誤等級與質量問題的錯誤權值相乘，并對所有的質量問題錯誤的值進行求 和，以此來判斷待測電機軸的質量情況。
【專利摘要】本發明公開了一種基于機器視覺的軸質量檢測方法，其步驟為：S1：圖像預處理；包括尋找軸截面矩形區域和進行圖像增強處理；S2：將經過步驟S1處理后的圖像進行分割處理，即將軸截面圖像分割為若干個小區域，對每個區域內的每小塊求解灰度值均值，用柱狀圖分析單個區域內的灰度值均值變化情況；S3：進行分類判斷依據步驟S2得到的柱狀圖，從而判定軸的質量問題。本發明具有原理簡單、效率高、檢測精確度高等優點。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號】CN105405137
【申請號】CN201510754310
【發明人】李迅
【申請人】長沙慧聯智能科技有限公司
【公開日】2016年3月16日
【申請日】2015年11月9日