一种基于图像识别的电机壳体表面缺陷检测方法及系统与流程

本发明涉及图像识别，尤其涉及一种基于图像识别的电机壳体表面缺陷检测方法及系统。

背景技术：

1、图像识别技术领域主要针对由工业相机等成像器件获取的目标表面图像进行灰度、边缘、纹理及形态特征提取，并依据像素位置、灰度差异、方向特征和区域连通关系进行识别与判定，图像数据通常经采集接口传送至计算机或视觉处理设备，由处理程序完成校正、筛选、计算和结果记录。其中，传统电机壳体表面缺陷检测方法是指针对电机壳体端面或外表面的划痕、裂纹等线状异常进行图像检测，通常在照明装置提供固定照明条件下由工业相机采集表面图像，经灰度转换、滤波、边缘或纹理特征计算获得待判定区域，再按照灰度差、梯度、形状、长度及连通关系等条件筛选线状区域，并根据区域在壳体图像中的位置记录检测结果。

2、传统电机壳体表面图像检测多在固定照明条件下采集单帧图像，线状区域筛选主要依据灰度差异和梯度变化以及形状长度与连通关系，电机壳体端面存在重复加工纹理时，纹理灰度变化与划痕裂纹等线状异常在局部形态上接近，固定照明形成的单一响应信息难以反映不同方向下的表面响应差异，基于单帧灰度和边缘特征进行判断时容易将重复纹理与异常线状区域混合，导致候选区域定位和缺陷属性判定受到纹理方向影响。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于图像识别的电机壳体表面缺陷检测方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案，一种基于图像识别的电机壳体表面缺陷检测方法，包括以下步骤：

3、s1：通过对待检电机壳体的端面依次施加多个照明方位的定向照明，并采集同一成像视场和像素对应关系下的端面图像，得到空间对齐的多帧图像集合；

4、s2：融合所述多帧图像集合生成基准图像，根据所述基准图像的局部灰度变化计算各位置的局部纹理主方向和方向一致性程度；

5、s3：沿局部纹理主方向所确定的法线方向，从多帧图像集合中提取各位置的跨照明响应变化量，根据方向一致性程度筛选纹理基准位置，按照局部纹理主方向所处的方向区间分别计算纹理基准位置的响应变化统计数据，计算各位置的跨照明响应变化量与所属方向区间的响应变化统计数据之间的偏离程度，得到响应偏离度分布；

6、s4：根据所述响应偏离度分布区分重复纹理位置和异常响应位置，根据所述响应偏离度分布获取异常响应位置的局部线状响应方向，根据局部线状响应方向与所述局部纹理主方向的同向关系确定同向异常位置，对所述基准图像中的重复纹理位置进行方向自适应纹理抑制，对所述基准图像中的同向异常位置进行方向自适应信号增强，得到处理后图像并对处理后图像进行线状区域定位，得到同向候选线段集合；

7、s5：根据所述同向候选线段集合、所述局部纹理主方向、所述基准图像和所述响应偏离度分布，对所述同向候选线段集合中的候选线段进行定向归并，得到归并候选线段集合，对所述归并候选线段集合中的线段进行证据量计算，并判断候选线段的缺陷属性，得到确认缺陷线段集合和证据量；

8、s6：基于确认缺陷线段集合和证据量，将确认缺陷线段映射至电机壳体端面的表面位置，根据证据量确定纹理方向关系、证据类型和可信程度，生成包含表面位置、纹理方向关系、证据类型和可信程度的结构化判定结果。

9、作为本发明的进一步方案，所述s1的过程为：

10、s101：对电机壳体端面依次施加多个照明方位的定向照明，采集同一成像视场和像素对应关系下的端面图像，记录每帧端面图像对应的照明方位，得到端面图像序列，所述电机壳体端面为带有机加工纹理的加工面；

11、s102：基于所述端面图像序列，按照像素对应关系对每帧端面图像建立空间对应，关联每帧端面图像和对应的照明方位，得到多帧图像集合。

12、作为本发明的进一步方案，所述s2的过程为：

13、s201：基于所述多帧图像集合，读取相同像素坐标下每帧图像的灰度值，根据相同像素坐标下的灰度值执行像素级融合，生成基准图像；

14、s202：基于所述基准图像，获取各位置邻域的局部灰度变化数据，根据局部灰度变化数据计算纹理走向得到局部纹理主方向，根据局部灰度变化数据计算方向集中程度得到方向一致性程度。

15、作为本发明的进一步方案，所述s3的过程为：

16、s301：基于所述多帧图像集合和所述局部纹理主方向，沿所述局部纹理主方向所确定的法线方向读取每个位置在多个照明方位下的图像响应，根据图像响应提取跨照明响应变化量；

17、s302：根据所述方向一致性程度筛选纹理基准位置，根据所述局部纹理主方向确定纹理基准位置的方向区间，针对每个方向区间统计所述跨照明响应变化量，得到响应变化统计数据；

18、s303：按各位置所属的方向区间，从所述响应变化统计数据中读取对应的均值向量和协方差矩阵，计算各位置的所述跨照明响应变化量与所述均值向量之差在所述协方差矩阵下的马氏距离，将所述马氏距离作为各位置的偏离程度，建立各位置和偏离程度之间的映射，得到响应偏离度分布。

19、作为本发明的进一步方案，所述响应变化统计数据的获取过程具体为：

20、所述局部纹理主方向为按位置逐点计算得到的方向值；

21、按预设方向区间边界将局部纹理主方向的取值范围划分为多个方向区间，将各所述纹理基准位置的所述局部纹理主方向与预设方向区间边界进行匹配，确定所述纹理基准位置所属的方向区间，读取归入每个所述方向区间的所述纹理基准位置对应的所述跨照明响应变化量，分别计算每个所述方向区间内所述跨照明响应变化量的均值向量和协方差矩阵，以方向区间标识为索引记录所述方向区间对应的所述均值向量和所述协方差矩阵，得到所述响应变化统计数据。

22、作为本发明的进一步方案，所述s4的过程为：

23、s401：基于所述响应偏离度分布，读取各位置的偏离程度，将偏离程度小于预设偏离阈值的位置标记为重复纹理位置，将偏离程度不小于所述预设偏离阈值的位置标记为异常响应位置，以位置坐标为索引记录各位置的标记结果和各位置的偏离程度，得到位置分流数据；

24、s402：在所述响应偏离度分布中，对所述位置分流数据中标记为异常响应位置的各位置，检测所述异常响应位置邻域内偏离程度的线状响应分布，得到局部线状响应方向，根据局部线状响应方向和所述局部纹理主方向计算方向偏差，将方向偏差小于预设方向偏差阈值的异常响应位置标记为同向异常位置，以位置坐标为索引记录所述局部线状响应方向、所述方向偏差和所述同向异常位置的标记结果，得到同向异常位置数据；

25、s403：对所述基准图像中由所述位置分流数据标记的重复纹理位置执行方向自适应纹理抑制，对所述基准图像中由所述同向异常位置数据标记的同向异常位置执行方向自适应信号增强，对所述异常响应位置中的非同向异常位置保持原灰度，得到处理后图像；

26、s404：基于所述处理后图像检测线状区域，根据线状区域提取线段位置，根据线状区域提取线段形态，以线段标识为索引记录每条线段的所述线段位置和所述线段形态，得到同向候选线段集合。

27、作为本发明的进一步方案，所述得到处理后图像的过程具体为：

28、根据所述局部纹理主方向确定对应的法线方向，将所述法线方向作为所述重复纹理位置的纹理抑制方向，将所述局部纹理主方向作为所述同向异常位置的信号增强方向，沿所述纹理抑制方向对所述基准图像中的所述重复纹理位置进行灰度平滑滤波，沿所述信号增强方向对所述基准图像中的所述同向异常位置进行线状响应增强，得到所述处理后图像。

29、作为本发明的进一步方案，所述s5的过程为：

30、s501：基于所述同向候选线段集合和所述局部纹理主方向，识别断裂候选线段，根据断裂候选线段的端点位置判断端点邻近关系，根据所述局部纹理主方向判断方向一致关系，根据端点邻近关系和方向一致关系对断裂候选线段执行定向归并，得到由归并后线段和未参与归并的候选线段构成的归并候选线段集合；

31、s502：读取所述归并候选线段集合中各线段的几何数据，根据所述几何数据计算形态证据量，读取候选线段覆盖位置的所述局部纹理主方向，根据所述几何数据和各线段覆盖位置的所述局部纹理主方向计算方向关系证据量，以线段标识为索引记录各线段的所述形态证据量和所述方向关系证据量，得到形态方向证据数据；

32、s503：读取所述归并候选线段集合中各线段邻域在所述基准图像中的纹理灰度数据，根据纹理灰度数据计算邻域纹理破坏证据量，读取各线段覆盖位置在所述响应偏离度分布中的偏离度数据，根据偏离度数据计算响应保留证据量，以线段标识为索引记录各线段的所述邻域纹理破坏证据量和所述响应保留证据量，得到邻域响应证据数据；

33、s504：按同一线段标识，从所述形态方向证据数据和所述邻域响应证据数据中读取同一线段的形态证据量、方向关系证据量、邻域纹理破坏证据量和响应保留证据量，将读取的四个证据量分别与各自的预设证据阈值比较，得到各证据量的达标比较结果，按预设权重对读取的四个证据量加权求和，得到所述线段的综合证据值，在所述综合证据值达到预设判定阈值且所述方向关系证据量满足预设同向条件时，将所述线段的缺陷属性判定为缺陷，否则判定为非缺陷，以线段标识为索引记录缺陷属性为缺陷的线段的线段位置、线段形态、所述形态证据量、所述方向关系证据量、所述邻域纹理破坏证据量、所述响应保留证据量、所述达标比较结果和所述综合证据值，得到确认缺陷线段集合和证据量。

34、作为本发明的进一步方案，所述s6的过程为：

35、s601：基于所述确认缺陷线段集合和证据量，读取确认缺陷线段的图像位置，根据图像位置建立确认缺陷线段和电机壳体端面的表面坐标之间的映射，得到表面位置；

36、s602：基于所述确认缺陷线段集合、证据量和所述表面位置，读取证据量中的方向关系证据量，根据方向关系证据量确定线段延伸方向与局部纹理主方向之间的方向偏差，将方向偏差作为纹理方向关系，根据证据量中各证据量达到各自预设证据阈值的组合确定证据类型，根据证据量中的综合证据值计算得到可信程度，生成包含表面位置、纹理方向关系、证据类型和可信程度的结构化判定结果。

37、一种基于图像识别的电机壳体表面缺陷检测系统，所述基于图像识别的电机壳体表面缺陷检测系统用于执行上述基于图像识别的电机壳体表面缺陷检测方法，所述系统包括：

38、多方位成像控制模块：通过对待检电机壳体的端面依次施加多个照明方位的定向照明，并采集同一成像视场和像素对应关系下的端面图像，得到空间对齐的多帧图像集合；

39、纹理特征计算模块：融合所述多帧图像集合生成基准图像，根据所述基准图像的局部灰度变化计算各位置的局部纹理主方向和方向一致性程度；

40、跨照明响应偏离分析模块：沿局部纹理主方向所确定的法线方向，从多帧图像集合中提取各位置的跨照明响应变化量，根据方向一致性程度筛选纹理基准位置，按照局部纹理主方向所处的方向区间分别计算纹理基准位置的响应变化统计数据，计算各位置的跨照明响应变化量与所属方向区间的响应变化统计数据之间的偏离程度，得到响应偏离度分布；

41、同向异常增强检测模块：根据所述响应偏离度分布区分重复纹理位置和异常响应位置，根据所述响应偏离度分布获取异常响应位置的局部线状响应方向，根据局部线状响应方向与所述局部纹理主方向的同向关系确定同向异常位置，对所述基准图像中的重复纹理位置进行方向自适应纹理抑制，对所述基准图像中的同向异常位置进行方向自适应信号增强，得到处理后图像并对处理后图像进行线状区域定位，得到同向候选线段集合；

42、缺陷属性确认模块：根据所述同向候选线段集合、所述局部纹理主方向、所述基准图像和所述响应偏离度分布，对所述同向候选线段集合中的候选线段进行定向归并，得到归并候选线段集合，对所述归并候选线段集合中的线段进行证据量计算，并判断候选线段的缺陷属性，得到确认缺陷线段集合和证据量；

43、结构化输出模块：基于确认缺陷线段集合和证据量，将确认缺陷线段映射至电机壳体端面的表面位置，根据证据量确定纹理方向关系、证据类型和可信程度，生成包含表面位置、纹理方向关系、证据类型和可信程度的结构化判定结果。

44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

45、本发明中，通过在多个照明方位下保持同一成像视场和像素对应关系采集端面图像并融合生成基准图像，为跨照明响应比较提供空间对齐基础，依据局部纹理主方向、方向一致性程度及分方向响应统计形成响应偏离度分布，可区分重复纹理位置和异常响应位置。通过方向自适应纹理抑制与同向异常信号增强突出线状异常，再结合候选线段定向归并和证据量计算判断缺陷属性，使缺陷判定同时利用纹理方向、跨照明响应和线段证据，减弱重复纹理对候选定位及属性判断的干扰，并输出包含表面位置、纹理方向关系、证据类型和可信程度的结构化判定结果。