一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法与流程

1.本发明涉及金属配件生产检测技术领域，尤其涉及一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法。


背景技术：

2.通讯电器在生产制造过程中，涉及大量金属零部件的装配与处理，这些零部件经过周转、安装，导致在制造装配中，零部件表面可能会产生划痕缺陷，这些缺陷需及时检测并处理，避免影响通讯电器的性能。
3.机器视觉在国民经济、科学研究及国防建设等领域都有着广泛的应用。它的最大优点是无接触测量，与其他方法相比在安全性、可靠性、检测精度、检测速度、检测成本上都有着很大的优势。现今在使用机器视觉对金属零配件进行检测时，通常会把检测范围控制在一个大致区域，但此区域内可能会存在部分其他因素干扰，从而导致检测结果不准确，为了改善这一问题，我们提出了以下方案。


技术实现要素：

4.本发明公开一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法，旨在解决受到其他因素干扰导致检测结果不准确的技术问题。
5.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
6.一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法，包括以下具体步骤：
7.s1：扫描样本构建：找一待检测部件的样本，并对其进行扫描，以建立该规格的待检测部件包括检测位置、待检测部件特征的各项检测需求；
8.s2：检测部件摆放：将待检测部件按要求稳定摆放在检测工位上待检测；
9.s3：表面清扫：使用风机对待检测部件外表进行非接触性清扫，保证其表面在检测时不会存在浮灰对检测结果产生影响；
10.s4：扫描图像处理：对待检测部件进行扫描成图，并对扫描出的图像进行处理，便于更好的提取图像信息；
11.s5：划痕缺陷分析：根据扫描图像处理后的图像识别并分析表面是否存在划痕缺陷，若存在，则进一步分析扫描出的划痕缺陷；
12.s6：结果显示：在显示屏上显示出扫描出的该部件表面的划痕缺陷以及划痕缺陷的各方面数据，并根据数据给出相应的处理方案。
13.通过设置有表面清扫利用非接触性清扫将待检测部件上可能存在的浮尘吹去，保证部件表面的清洁度，再通过扫描样本构建构建样本的轮廓特征并形成建模，并在扫描图像处理中将待检测部件与建模匹配，从而精准把控检测面的周边轮廓，在检测时仅针对检测面进行检测，由此可避免在检测过程中，受到传动带或是固定面板等因素影响到检测结果，保证了检测结果的准确性。
14.在一个优选的方案中，所述s1中，扫描样本构建具体包括以下步骤：
15.s11：样本扫描：找一待检测部件的样本，对其多个方位进行三维扫描，以获取其各个方位的图像进行分析；
16.s12：图像特征提取：根据样本扫描中扫描出的图像利用图像分割技术将图像中有意义的特征提取出来，并根据特征进行建模；
17.s13：检测面选择：对样本扫描出的三维图进行人工选择，选择出对一个或多个特定表面进行扫描分析，并保存所选择的特定表面作为后续检测部件大货时的依据；
18.s14：图像阵列分割：依据样本扫描和检测面选择所形成的特定面图像与图像特征提取中所提取的数据作为结合，按照等份将待检测表面的图像进行分割，并保存分割位置作为后续检测部件大货时的依据；
19.所述s12中，图像特征提取中有意义的特征包括图像的外部轮廓和不同的扫描表面边缘，为后续检测定位做准备；
20.所述s4中，扫描图像处理具体包括以下步骤：
21.s41：部件表面扫描：对待检测部件进行扫描，形成扫描图像；
22.s42：图像特征比对：根据图像特征提取和检测面选择的步骤将样本的建模与待检测部件做比对；
23.s43：二次图像阵列分割：根据图像阵列分割中所保存的分割位置对待检测部件的表面图像进行分割，将整体表面处理分割为不同的阵列小区域处理；
24.s44：图像增强：将经过二次图像阵列分割处理后的图像进行增强，强化图形的高频分量，提高图像的清晰度，强调图像中凸出的细节；
25.所述s42中，图像特征比对中具体比对方式为依据图像特征提取中的建模与待检测部件的边缘轮廓进行重合，若存在些许差异，则在系统中校正样本建模的位置，使建模能与待检测部件重合，再依据检测面选择中选择的特定检测面进行检测面定位。
26.通过设置有图像阵列分割、二次图像阵列分割和图像特征比对，首先对样本进行建模，再按照等份将待检测表面的图像进行分割，并保存分割位置作为后续检测的依据，再通过二次图像阵列分割对比图像阵列分割的分割位置将整体表面处理分割为不同的阵列小区域进行分析处理，可大大减小计算量，加快检测速度，同时也可获得更有效的检测效果，加强检测质量。
27.在一个优选的方案中，所述s6中，结果显示具体包括以下步骤：
28.s61：数据测量：划痕识别和三维深度扫描对划痕的多种数据进行测量；
29.s62：构图：根据扫描图像处理和划痕缺陷分析对扫描表面进行构图，图中仅以线条构成扫描表面轮廓与划痕形状与位置；
30.s63：标注：通过数据测量步骤将测量出的多种数据详细标注在构图中；
31.s64：报警：以响声进行报警提醒，提示工作人员此部件表面存在划痕缺陷的问题；
32.s65：处理方案分析：根据测量出的划痕数据分析出不同的处理方案，包括打磨、填充或回炉重造；
33.所述s61中，数据测量中所测量的多种数据包括划痕的长度、深度、数量和所处位置。
34.通过设置有数据测量、构图、标注和处理方案分析，通过构图以线条构成扫描表面轮廓与划痕形状与位置，再通过在构图上标注数据测量出的各类数据，使工作人员能更直
观的观看到划痕的多项数据，并辅助处理方案分析给出的处理方案，能使工作人员更为及时的对有问题的部件进行针对不同处理方案的分类存放，利于对有问题的部件进行统一处理，加强工作效率。
35.由上可知，一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法，包括以下具体步骤：
36.s1：扫描样本构建：找一待检测部件的样本，并对其进行扫描，以建立该规格的待检测部件包括检测位置、待检测部件特征的各项检测需求；
37.s2：检测部件摆放：将待检测部件按要求稳定摆放在检测工位上待检测；
38.s3：表面清扫：使用风机对待检测部件外表进行非接触性清扫，保证其表面在检测时不会存在浮灰对检测结果产生影响；
39.s4：扫描图像处理：对待检测部件进行扫描成图，并对扫描出的图像进行处理，便于更好的提取图像信息；
40.s5：划痕缺陷分析：根据扫描图像处理后的图像识别并分析表面是否存在划痕缺陷，若存在，则进一步分析扫描出的划痕缺陷；
41.s6：结果显示：在显示屏上显示出扫描出的该部件表面的划痕缺陷以及划痕缺陷的各方面数据，并根据数据给出相应的处理方案。本发明提供的一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法具有进一步保证检测结果准确性的技术效果。
附图说明
42.图1为本发明提出的一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法的整体流程图。
43.图2为本发明提出的一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法的扫描样本构建流程图。
44.图3为本发明提出的一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法的扫描图像处理流程图。
45.图4为本发明提出的一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法的划痕缺陷分析流程图。
46.图5为本发明提出的一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法的结果显示流程图。
具体实施方式
47.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
48.本发明公开的一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法主要应用于通讯电器配件检测的场景。
49.参照图1，一种通讯电器金属零部件表面划痕缺陷检测方法，包括以下具体步骤：
50.s1：扫描样本构建：找一待检测部件的样本，并对其进行扫描，以建立该规格的待检测部件包括检测位置、待检测部件特征的各项检测需求；
51.s2：检测部件摆放：将待检测部件按要求稳定摆放在检测工位上待检测；
52.s3：表面清扫：使用风机对待检测部件外表进行非接触性清扫，保证其表面在检测
时不会存在浮灰对检测结果产生影响；
53.s4：扫描图像处理：对待检测部件进行扫描成图，并对扫描出的图像进行处理，便于更好的提取图像信息；
54.s5：划痕缺陷分析：根据扫描图像处理后的图像识别并分析表面是否存在划痕缺陷，若存在，则进一步分析扫描出的划痕缺陷；
55.s6：结果显示：在显示屏上显示出扫描出的该部件表面的划痕缺陷以及划痕缺陷的各方面数据，并根据数据给出相应的处理方案。
56.参照图2和图3，在一个优选的实施方式中，s1中，扫描样本构建具体包括以下步骤：
57.s11：样本扫描：找一待检测部件的样本，对其多个方位进行三维扫描，以获取其各个方位的图像进行分析；
58.s12：图像特征提取：根据样本扫描中扫描出的图像利用图像分割技术将图像中有意义的特征提取出来，并根据特征进行建模；
59.s13：检测面选择：对样本扫描出的三维图进行人工选择，选择出对一个或多个特定表面进行扫描分析，并保存所选择的特定表面作为后续检测部件大货时的依据；
60.s14：图像阵列分割：依据样本扫描和检测面选择所形成的特定面图像与图像特征提取中所提取的数据作为结合，按照等份将待检测表面的图像进行分割，并保存分割位置作为后续检测部件大货时的依据；
61.s12中，图像特征提取中有意义的特征包括图像的外部轮廓和不同的扫描表面边缘，为后续检测定位做准备；
62.s4中，扫描图像处理具体包括以下步骤：
63.s41：部件表面扫描：对待检测部件进行扫描，形成扫描图像；
64.s42：图像特征比对：根据图像特征提取和检测面选择的步骤将样本的建模与待检测部件做比对；
65.s43：二次图像阵列分割：根据图像阵列分割中所保存的分割位置对待检测部件的表面图像进行分割，将整体表面处理分割为不同的阵列小区域处理；
66.s44：图像增强：将经过二次图像阵列分割处理后的图像进行增强，强化图形的高频分量，提高图像的清晰度，强调图像中凸出的细节；
67.s42中，图像特征比对中具体比对方式为依据图像特征提取中的建模与待检测部件的边缘轮廓进行重合，若存在些许差异，则在系统中校正样本建模的位置，使建模能与待检测部件重合，再依据检测面选择中选择的特定检测面进行检测面定位。
68.参照图4，在一个优选的实施方式中，s5中，划痕缺陷分析具体包括以下步骤：
69.s51：划痕识别：对二次图像阵列分割和图像增强后的图像进行识别，分辨出表面是否存在划痕缺陷；
70.s52：放行：若划痕识别中并未分辨出划痕缺陷则表示该部件表面并未存在划痕缺陷，并立即将其放行收集；
71.s53：阵列组合分析：若在部件表面识别出了划痕，且划痕跨于两个或多个分割后的阵列小区域内，则自动将不同阵列小区域内的划痕进行拼凑，使其组成一个完整的划痕缺陷；
72.s54：划痕定位：根据所识别出的划痕定位在部件扫描表面；
73.s55：三维深度扫描；直接对划痕定位中定位的划痕进行激光扫描，探测划痕的具体深度。
74.参照图5，在一个优选的实施方式中，s6中，结果显示具体包括以下步骤：
75.s61：数据测量：划痕识别和三维深度扫描对划痕的多种数据进行测量；
76.s62：构图：根据扫描图像处理和划痕缺陷分析对扫描表面进行构图，图中仅以线条构成扫描表面轮廓与划痕形状与位置；
77.s63：标注：通过数据测量步骤将测量出的多种数据详细标注在构图中；
78.s64：报警：以响声进行报警提醒，提示工作人员此部件表面存在划痕缺陷的问题；
79.s65：处理方案分析：根据测量出的划痕数据分析出不同的处理方案，包括打磨、填充或回炉重造；
80.s61中，数据测量中所测量的多种数据包括划痕的长度、深度、数量和所处位置。
81.工作原理：使用时，通过表面清扫步骤利用非接触性清扫将待检测部件上可能存在的浮尘吹去，保证部件表面的清洁度，再通过扫描样本构建构建样本的轮廓特征并形成建模，并在扫描图像处理中将待检测部件与建模匹配的边缘轮廓进行重合，若存在些许差异，则在系统中校正样本建模的位置，使建模能与待检测部件重合，从而精准把控检测面的周边轮廓，再依据检测面选择中选择的特定检测面进行检测面定位，在检测时仅针对检测面进行检测，由此可避免在检测过程中受到其他因素干扰导致检测结果不准确，保证了检测结果的准确性。
82.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。