小零器件表面缺陷边缘快速检测方法与流程

技术特征：
1.小零器件表面缺陷边缘快速检测方法，其特征在于：本方法具体包括两个步骤：小零器件边缘最小包络框的获取与复杂形状零器件缺陷边缘的快速检测方法；所述小零器件边缘最小包络框的获取用canny边缘检测算子迅速锁定整个图片中小零器件的边缘位置信息并获取零器件的最小包络框，确定缺陷的检测区域；所述复杂形状零器件缺陷边缘的快速检测方法将最小包络框旋转至与边缘模板图像一致的方向，并通过匹配边缘点位置特征，找到小零器件上的缺陷边缘。2.根据权利要求1所述的小零器件表面缺陷边缘快速检测方法，其特征在于：拍摄一幅无缺陷器件图片作为匹配模板；待检测小零器件能够在图片内随意方向放置，用于匹配的位置特征简便且具有一定的尺度不变性，适合于实际工业生产环境中。3.根据权利要求1所述的小零器件表面缺陷边缘快速检测方法，其特征在于：小零器件边缘最小包络框的获取基于basler工业相机采集小零器件1-7cm以内的图片，并获取待检测小零器件的最小包络框。4.根据权利要求3所述的小零器件表面缺陷边缘快速检测方法，其特征在于：获取待检测小零器件的最小包络框的具体步骤包括如下：(1)用canny算子检测零器件边缘；将彩色图像灰度化，并用canny算子检测零器件边缘；canny算子使用高斯滤波器平滑图像，滤除噪声；并计算图像中每个像素点的梯度强度和方向；应用非极大值抑制，消除边缘检测带来的杂散响应；采用双阈值检测方法来确定潜在的边缘；(2)消除图片背景中孤立噪声点；经canny算子检测后，得到2值化的边缘图片；图片背景中偶尔会存在孤立的噪声点，采用栅格法将图片分成n*n块，根据像素值等于1的点落入栅格的位置与数量，判断哪些是离群点，哪些是器件上边缘点，消除孤立点的影响；(3)零器件边缘最小包络框获取；当获取到边缘图片后，由边缘点位置坐标构成凸多边形，搜寻凸多边形不同旋转角度的包络框，并将面积最小的包络框定为边缘图像的最小包络框。5.根据权利要求1所述的小零器件表面缺陷边缘快速检测方法，其特征在于：复杂形状零器件缺陷边缘的快速检测方法中，由于在实际场景中，小零器件可能以任意旋转角度进入相机视野，获取到零零器件边缘的最小包络框后，首先需要根据包络框的旋转角度信息将器件边缘图像旋转至与整个图片的u,v方向一致；然后利用边缘点位置特征与模板边缘进行匹配，没有匹配上的点视为缺陷边缘。6.根据权利要求5所述的小零器件表面缺陷边缘快速检测方法，其特征在于：具体匹配的实现步骤如下：(1)截取不同旋转角度的最小包络框内像素点信息，用于器件内缺陷检测；由最小包络框的四个顶点计算器件边缘中心点坐标、最小包络框的长与宽以及旋转角度；利用这些信息可以截取器件边缘图片且将其旋转至与整个图片的u,v方向一致；(2)去除缺陷可能性小的小零器件外侧边缘；由于小零器件边缘信息的外侧边缘一般为器件的边界，而边界是缺陷的可能性较小，所以为提高缺陷边缘检测成功率，将边界去除，并在剩余的边缘信息中搜寻缺陷边缘；(3)边缘位置特征提取；设边缘点位置坐标为(i,j)，最小包络框在u,v方向上像素数量为(m,n)，则器件边缘点位置特征b
x
,b
y
为
b
x
＝i/(m-i)，b
y
＝j/(n-j)(4)待检测器件边缘与边缘模板的快速匹配；无缺陷的模板器件图像执行前述所有步骤并存储器件内侧边缘信息；将待检测器件边缘信息(i
s
,j
s
,b
sx
,b
sy
)与模板边缘信息(i
r
,j
r
,b
rx
,b
ry
)相拼接，并依据边缘位置特征，s＝1
…
s，r＝1
…
r；对拼接后的所有边缘信息进行排序，保留排序前的位置索引(s,r)；所有待检测边缘点在模板中找到其边缘邻域w
s
；s表示待检测边缘点的索引号，w
s
表示第s个待检测边缘点在模板中的邻域边缘信息集合；每个待检测边缘信息在其对应的模板边缘局部邻域内搜寻特征最小距离值(d
sx
，d
sy
)并计算两方向上的综合最小距离值t
s
；；；如果t
s
<t，则不是缺陷点；相反，如果t
s
>t，则没有在模板中找到匹配点，则是缺陷边缘点；t为阈值；至此，小零器件的缺陷边缘被快速检测出来。

技术总结
本发明公开了小零器件表面缺陷边缘快速检测方法，具体包括两个步骤：零器件边缘最小包络框的获取与复杂形状零器件缺陷边缘的快速检测方法；所述零器件边缘最小包络框的获取用Canny边缘检测算子迅速锁定整个图片中零器件的边缘位置信息并获取零器件的最小包络框，确定缺陷的检测区域；复杂形状零器件缺陷边缘的快速检测方法将最小包络框旋转至与边缘模板图像一致的方向，并通过匹配边缘点位置特征，快速找到器件上的缺陷边缘。本方法只需首先拍摄一幅无缺陷器件图片作为匹配模板，匹配模型更新维护简便，整个算法计算量小，实时性好，不需要大量样本。该方法由于仅对待检测图像的边缘部分进行了识别，大大降低了缺陷检测的计算量。的计算量。的计算量。


技术研发人员：刘春芳 李晓理 王康 黄静
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2021.12.07
技术公布日：2022/3/15