一种基于图像处理的模具研合率检测方法与流程

1.本发明涉及模具研合率检测领域，具体涉及一种基于图像处理的模具研合率检测方法。


背景技术：

2.生产中为描述凸模与凹模、压料块与凸模之间的间隙是否均匀，提出了研合率的概念。在生产现场，使用模具对涂有色彩的板料施压，以施压后板料表面残余涂色程度和/或模具染色程度来评价研合率。对于板料，残余涂色越浅的区域，表示研合率越高。对于模具，染色程度越深的区域表示研合率越高。在实际生产中，对于模具/板料的不同区域有着不同的研合率要求，板料成形过程中发挥作用的功能面应该以高标准进行研合，对于非功能面研合率则不作要求。一般分为无要求研合区域、轻微研合区域、一般研合区域、着重研合区域，或以上一种或多种要求。研合率是评价模具是否合格的重要指标，如果模具零件型面研合率不满足要求，会导致零件合格率降低，同一批次零件一致性较差等问题。
3.研合卡，是从模具图纸截取的一个平面视图，一般取正视图，与模具的正视图具有形状相同的关系。用来指导评价模具/板料不同区域不同的研合率要求，对应上述不同要求区域，标以不同颜色显示。
4.目前模具研合率的检测都是基于工程师目视，通过经验估算得出，缺少具体数据量化的过程，具有较大的主观性。


技术实现要素：

5.本发明旨在提供一种基于图像处理的模具研合率检测方法，该方法通过图像处理技术能够更为准确的获得模具或零件的研合率，提高检测效率，研合率评价更为客观。
6.本发明的技术方案如下：所述的基于图像处理的模具研合率检测方法，包括以下步骤：a、取涂有色彩的板料通过模具进行施压，拍摄经过施压后的模具或零件的rgb颜色空间的正视图；取上述模具或零件对应的研合卡图，作为对照图；若正视图与对照图互为镜像，则将正视图翻转,作为部件图，否则直接将正视图作为部件图；b、将部件图由rgb颜色空间转换为hsv颜色空间，得到部件hsv图像；c、对于部件hsv图像，固定h值、v值范围，s值对应轻微研合率、一般研合率、着重研合率分为三个梯度范围，分别进行二值图像转化，获得对应轻微研合率、一般研合率、着重研合率的部件二值图像，记为二值图像a、二值图像b、二值图像c；对于对照图，固定s值、v值范围，h值对应对照图上轻微研合率、一般研合率、着重研合率所标示的颜色分别选择对应范围，分别进行二值图像转化，获得对应轻微研合率、一般研合率、着重研合率的对照二值图像，记为二值图像a、二值图像b、二值图像c；d、对部件图和对照图分别建立像素坐标系，分别取部件图和对照图中模具或零件上的同一位置点，分别获取这些点在其图像中的像素坐标，部件图和对照图中分别取多个
的这种像素点，获得部件图像素坐标组和对照图像素坐标组；根据这两个像素坐标组，计算获得部件图和对照图的单应性矩阵，基于单应性矩阵对二值图像a、二值图像b、二值图像c进行透视变换，得到透视变换图像a、透视变换图像b、透视变换图像c；e、如果部件图为零件的，则将透视变换图像a、透视变换图像b、透视变换图像c进行取反操作，图像中原黑色像素点置为白色像素点，原白色像素点置为黑色像素点，得到取反图像a、取反图像b、取反图像c；f、对于部件图为零件的：将取反图像a与二值图像a进行与操作，获得与图像a；将取反图像b与二值图像b进行与操作，获得与图像b；将取反图像c与二值图像c进行与操作，获得与图像c；对于部件图为模具的：将透视变换图像a与二值图像a进行与操作，获得与图像a；将透视变换图像b与二值图像b进行与操作，获得与图像b；将透视变换图像c与二值图像c进行与操作，获得与图像c；g、将二值图像a、二值图像b、二值图像c进行与操作，获得与图像d；将与图像a中白色像素点的数量除以二值图像a中白色像素点的数量得到模具的轻微研合率；将与图像b中白色像素点的数量除以二值图像b中白色像素点的数量得到模具的一般研合率；将与图像c中白色像素点的数量除以二值图像c中白色像素点的数量得到模具的着重研合率；将与图像a、与图像b、与图像c进行与操作，获得与图像e；将与图像e中白色像素点的数量除以与图像d中白色像素点的数量得到模具的总研合率。
7.所述的步骤c中，部件hsv图像的二值图像转化的具体过程为：设定固定的h值、v值范围，将s值的取值范围按轻微研合率、一般研合率、着重研合率分为三个范围，形成三组转化参数；利用三组转化参数分别对部件hsv图像进行二值转化，h、v、s三个通道均满足范围的像素点像素值取值为255，否则取值为0，从而将hsv图像转换为单通道的二值图像。
8.所述的步骤c中，部件hsv图像s值的取值范围具体设置为：对于模具：轻微研合率30-255，一般研合率15-255，着重研合率5-255；对于零件：轻微研合率185-255，一般研合率200-255，着重研合率215-255。
9.所述的步骤c中，对照图的二值图像转化的具体过程为：固定s值、v值范围，h值对应对照图上轻微研合率、一般研合率、着重研合率所标示的颜色分别选择对应范围，形成三组转化参数；利用三组转化参数分别对对照图进行二值转化，h、v、s三个通道均满足范围的像素点像素值取值为255，否则取值为0，从而将hsv图像转换为单通道的二值图像。
10.所述的步骤c中，对照图的h值的取值范围具体设置为：轻微研合率35-77，一般研合率11-34，着重研合率0-10、156-180。
11.所述的步骤d中，部件图和对照图中模具或零件上的同一位置点分别取4-10个。
12.所述的步骤f和g中，与操作过程为：即遍历各张图像像素，当各张图像同一像素坐标值均大于0时，则将该坐标的像素值置为255，即显示白色，反之则置为0，显示黑色。
13.hsv图像中，h值范围用来判断颜色，本发明中对于部件图像，h值决定于涂料的颜色。对于研合卡图像，h值范围决定于研合卡上轻微研合率、一般研合率、着重研合率所分别标示的颜色；s值范围用来判断颜色的深浅，本发明中对于部件图像，依据统计结果得出，对于研合卡图像则取固定范围150-255。s值越大，表示颜色越深，因此对于模具检测，对应轻微研合率、一般研合率、着重研合率，s值递增，反之，对于零件检测，s值递减；v值表示明度，本发明中取最大范围0-255，这样可以减少光照对图像的影响本发明通过图像处理技术，能够更为迅速有效的获得模具或零件的轻微研合率、一般研合率、着重研合率和总研合率结果，克服了现有技术主观判断的不稳定性，更为准确有效，提升了模具检测效率，能够有效提升模具制造加工精度，同时也提升零件加工精度和效率。
附图说明
14.图1为实施例的研合卡图；图2为实施例的零件图；图3为实施例的图2经过hsv变换再转化成的二值图像；图4为实施例的图3经过透视变换的图像；图5为实施例的研合卡要求研合的区域图，对应实施例中与图像d；图6为实施例的零件符合研合要求的区域图，对应实施例中与图像e。
具体实施方式
15.下面结合附图和实施例具体说本发明。
16.实施例1所述的基于图像处理的模具研合率检测方法，包括以下步骤：a、取涂有色彩的板料通过模具进行施压，拍摄经过施压后零件的rgb颜色空间的正视图；取零件对应的研合卡图，作为对照图；若正视图与对照图互为镜像，则将正视图翻转,作为部件图，否则直接将正视图作为部件图；图1为经过取点的研合卡图像，图中绿色区域表示要求轻微研合区域，黄色区域表示要求一般研合区域，红色表示要求着重研合区域。白色为无要求研合区域；图2为零件图像，零件经过使用蓝色料均匀涂抹，并与模具冲压研合，蓝色越淡化区域表示与模具研合程度越深，图中数字表示与图1相对应的取点；b、将部件图由rgb颜色空间转换为hsv颜色空间，得到部件hsv图像；c、对于部件hsv图像，固定h值、v值范围，s值对应轻微研合率、一般研合率、着重研合率分为三个梯度范围，分别进行二值图像转化，获得对应轻微研合率、一般研合率、着重研合率的部件二值图像，记为二值图像a、二值图像b、二值图像c；其中，s值的取值范围具体设置为：轻微研合率185-255，一般研合率200-255，着重研合率215-255；对于对照图，固定s值、v值范围，h值对应对照图上轻微研合率、一般研合率、着重研合率所标示的颜色分别选择对应范围，分别进行二值图像转化，获得对应轻微研合率、一般研合率、着重研合率的对照二值图像，记为二值图像a、二值图像b、二值图像c；图1中，研合卡上的颜色分别为绿色、黄橙色、红色，范围分别为35-77，11-34，红色有两个区间（0-10，
156-180），绿色区域表示要求轻微研合区域，黄色区域表示要求一般研合区域，红色表示要求着重研合区域，白色为无要求研合区域；图3为图2经过hsv颜色空间变换，再转换为一般研合率对应的二值图像，即二值图像b；d、对部件图和对照图分别建立像素坐标系，分别取部件图和对照图中模具或零件上的同一位置点，分别获取这些点在其图像中的像素坐标，部件图和对照图中分别取7个的这种像素点，获得部件图像素坐标组和对照图像素坐标组；根据这两个像素坐标组，计算获得部件图和对照图的单应性矩阵，基于单应性矩阵对二值图像a、二值图像b、二值图像c进行透视变换，得到透视变换图像a、透视变换图像b、透视变换图像c；图4为图3经过透视变换的图像，即透视变换图像b，图像中零件的位置、大小与研合卡中零件的位置、大小基本吻合；e、将透视变换图像a、透视变换图像b、透视变换图像c进行取反操作，图像中原黑色像素点置为白色像素点，原白色像素点置为黑色像素点，得到取反图像a、取反图像b、取反图像c；f、将取反图像a与二值图像a进行与操作，获得与图像a；将取反图像b与二值图像b进行与操作，获得与图像b；将取反图像c与二值图像c进行与操作，获得与图像c；g、将二值图像a、二值图像b、二值图像c进行与操作，获得与图像d；与图像d见图5，代表研合卡要求研合的区域图；将与图像a中白色像素点的数量除以二值图像a中白色像素点的数量得到模具的轻微研合率；将与图像b中白色像素点的数量除以二值图像b中白色像素点的数量得到模具的一般研合率；将与图像c中白色像素点的数量除以二值图像c中白色像素点的数量得到模具的着重研合率；将与图像a、与图像b、与图像c进行与操作，获得与图像e；与图像e见图6，代表零件符合研合要求的区域图；将与图像e中白色像素点的数量除以与图像d中白色像素点的数量得到模具的总研合率。
17.所述的步骤c中二值图像转化的具体过程为：设定固定的h值、v值范围，将s值的取值范围按轻微研合率、一般研合率、着重研合率分为三个范围，形成三组转化参数；利用三组转化参数分别对部件hsv图像和对照图进行二值转化，h、v、s三个通道均满足范围的像素点像素值取值为255，否则取值为0，从而将hsv图像转换为单通道的二值图像。
18.本实施例中：与图像a白色像素点的数量29454，二值图像a白色像素点数量31133，得到轻微研合率94.60%；与图像b白色像素点的数量2779，二值图像b白色像素点数量3058，得到一般研合率90.87%；与图像c白色像素点的数量15303，二值图像c白色像素点数量16115，得到着重研
合率94.96%；与图像e(即图6)白色像素点的数量47536，与图像d(即图5)白色像素点数量50306，得到总研合率94.49%。