СПОСОБ ОПЕРАТИВНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ДЕФЕКТОВ КРОНЕНПРОБОК НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
METHOD FOR PROMPTLY DETECTING SURFACE DEFECTS OF CROWN CAPS BASED ON IMAGE PROCESSING

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Настоящее изобретение относится к области обработки изображений, а конкретно - к способу оперативного обнаружения поверхностных дефектов кроненпробок на основе обработки изображений.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В связи с быстрым развитием отрасли интеллектуального производства в Китае технологии машинного зрения и обработки изображений стали одними из основных средств обнаружения на заключительном этапе производственного процесса. Кроненпробки широко применяются в областях производства пива и газированных напитков в стеклянных бутылках, благодаря тому, что они обеспечивают хорошую герметичность. Согласно статистике, рыночный спрос на кроненпробки в Китае составил 47 миллиардов с 2008 года и увеличивался на 2 миллиарда в год, что значительным образом поспособствовало улучшению эффективности производства кроненпробок и обнаружения. Так как Китай является наибольшим в мире рынком по производству кроненпробок, улучшение обнаружения их дефектов является очень важным для развития всей отрасли производства кроненпробок в Китае.
С момента, как Соединенные Штаты выпустили первое оборудование для производства кроненпробок в 1981 году, вместе со стремительным ростом применения и производства кроненпробок другие страны взяли курс на улучшение технологии автоматического обнаружения для кроненпробок, и Китай добился определенных результатов в этой области.
Сиюань (2015) предложил алгоритм обнаружения для ПЭТ пробок на основе машинного зрения, более конкретно, могут обрабатываться 8 пробок в минуту, вероятность пропуска ниже 0,1%, а степень точности достигает 99%. Лю Вэй (2018) предложил способ обнаружения для зубцов юбки кроненпробок на основе алгоритма построения оболочек, однако этот способ обнаружения действует только в отношении внешних поверхностных дефектов. Чжоу Вэньцзюй (2014) предложил стратегию сопоставления и обнаружения дефектов кроненпробок при повороте на основе метода оценки небольшой выборки данных, однако в этом случае отсутствует возможность подробного анализа дефектов формы, таких как отсутствие резины или наличие облоя.
В CN 201110048984.7 раскрывается способ интеллектуального обнаружения для поверхностных дефектов на основе машинного зрения, однако он относится только к внешним поверхностным дефектам на кроненпробках. В CN 102192911 A раскрывается система и способ определения качества металлических бутылочных пробок на основе машинного зрения, однако этот способ применим только к одному дефекту металлической бутылочной пробки, и тип этого дефекта отличается от типа дефектов кроненпробок.
В итоге, к основными проблемам существующей схемы обнаружения дефектов кроненпробок можно отнести следующее: используемый на данный момент алгоритм анализа для кроненпробки имеет слабую самоадаптацию, и не может использоваться для специальных условий кроненпробки; существующий способ обнаружения действует только в отношении одного типа дефекта и не может обеспечить обнаружения всех дефектов на внутренней и внешней поверхностях кроненпробки.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ:
Задача: целью настоящего изобретения является предоставление способа обнаружения дефектов на основе обработки изображений, по которому осуществляется обнаружение и классификация разных дефектов на поверхности используемой кроненпробки.
Техническое решение: Чтобы реализовать вышеуказанную цель, согласно настоящему изобретению предлагается следующее техническое решение:
способ оперативного обнаружения поверхностных дефектов кроненпробок на основе обработки изображений, включающий:
этап 1: получение изображения внутренней поверхности кроненпробки системой захвата изображений, и выполнение обработки полученного изображения методом Гауссовой фильтрации;
этап 2: выделение центрального участка на требуемом изображении методом пороговой сегментации и методом анализа характеристик области с компонентами связности, и подбор кругового контура на краевых пикселях контура участка методом подбора наименьших квадратов для выполнения центрального позиционирования внутренней поверхности кронепробки;
этап 3: предварительная настройка информации о физическом радиусе разных участков для разных типов кроненпробок согласно координатам центрального положения кроненпробки, полученным на этапе 2, и выполнение сегментации участка внутренней поверхности кроненпробки в сочетании с параметрами соотношения пикселей;
этап 4: выделение изображения на нужном участке внутренней поверхности по результату сегментации изображения на этапе 3, установка фиксированного порогового значения яркости для завершения сегментации изображения, и удаление участка шумов методом анализа характеристик области для выполнения обнаружения темных пятен на внутренней поверхности кроненпробки;
этап 5: выделение изображения на участках внутреннего и внешнего колец согласно результату сегментации изображения на этапе 3, завершение сегментации изображения за счет применения метода локального порога, и удаление участка шумов методом анализа характеристик области для выполнения обнаружения вздутий на участках внутреннего и внешнего колец на внутренней поверхности кроненпробки;
этап 6: получение контура края участка внешнего кольца полученного изображения методом фиксированной пороговой сегментации, выполнение кругового подбора на пикселях контура внешнего кольца методом наименьших квадратов, и сравнение отличий участка между участком контура внешнего кольца и участком подбора для выполнения обнаружения отсутствия резины;
этап 7: выделение изображения участка облоя по результату сегментации изображения на этапе 3, и выполнение обнаружения облоя и запаивания методом фиксированной пороговой сегментации и методом анализа характеристик области;
этап 8: выделение компоненты связности зубцов юбки по результату сегментации изображения на этапе 3, вычисление количества компонент связности, расчет внутреннего угла между компонентой связности и центром кроненпробки, и определение того, имеются ли дефекты на зубцах юбки по разнице внутреннего угла соседних зубцов юбки;
этап 9: получение изображения внешней поверхности стандартной кроненпробки, выполнение обработки полученного изображения методом Гауссовой фильтрации, и создание автономного шаблона характеристик согласно информации о характеристиках контура изображения;
этап 10: установка показателя совпадения с шаблоном, и обнаружение и позиционирование изображения, которое подвергается процедуре обнаружения, методом сопоставления характеристик с шаблоном после обработки методом Гауссовой фильтрации; и
этап 11: выполнение аффинного преобразования на целевом изображении по результату сопоставления с шаблоном на этапе 10, выполнение пороговой сегментации и сравнения участка на шаблонном и целевом изображениях соответственно, и выполнение обнаружения внешних поверхностных дефектов методом анализа характеристик области с компонентами связности.
Кроме того, на этапе 1 система захвата изображений включает промышленную камеру со строчно-кадровой разверткой, кольцевой источник освещения под малым углом и промышленный персональный компьютер; в промышленной камере со строчно-кадровой разверткой используется режим съемки, запускаемый датчиком, для завершения сбора данных.
Кроме того, на этапах 2 и 3 внутренняя поверхность кроненпробки делится на центральный участок R1, участок внутреннего кольца R2, участок среднего кольца R3, участок внешнего кольца R4, участок облоя R5 и участок зубцов юбки R6, а способ центрального позиционирования участка R1 включает:
i
1
2
1
2
1
2
во-первых, выполнение пороговой сегментации на изображении на основе метода максимальной дисперсии между классами, установку размера изображения M×N и количества пикселей изображения со значениями яркости i на n, после чего вероятность отличия уровней яркости будет , выполнение бинаризации на изображении с помощью порогового значения яркости k для получения участков C и C со средними значениями u и u, и вероятностями P(k) и P(k), после чего:
где 0<k<255, и среднее значение u всего изображения:
целевая функция:
выбор k, когда g(k) является максимальным пороговым значением сегментации по методу максимальной дисперсии между классами;
после чего установка компоненты связности с наибольшей областью выделения в качестве центрального участка, как показано в формуле (V):
где R представляет собой область участка, а именно, количество пикселей на участке, а gvalue представляет собой значение яркости; и
i
i
Ri
i
i
в завершение, выполнение кругового подбора на краевых пикселях участка методом наименьших квадратов, установка P(x, y) в качестве контурной точки, L в качестве расстояния от P(x , y) до подобранного круга, и N в качестве общего количества пикселей изображения, полученного по формуле (VI) для определения центра круга (a, b) и радиуса R подобранного круга, и получение центрального участка R1 согласно результату обнаружения;
выполнение сегментации участка внутренней поверхности кроненпробки включает: предварительную настройку информации о физическом радиусе разных участков согласно типам кроненпробок, получение информации о радиусе разных участков в пикселях с помощью параметров соотношения пикселей, и объединение с информацией о положении центрального участка.
Более того, на этапе 4 обнаружение темных пятен на внутренней поверхности кроненпробки включает: во-первых, сегментирование изображения методом фиксированного порогового значения, затем анализ компоненты связности после пороговой сегментации и, наконец, установку подходящего порогового значения участка для выполнения определения темных пятен.
Кроме того, на этапе 5 обнаружение вздутия на участке внутреннего кольца R2 и участке внешнего кольца R4 на внутренней поверхности кроненпробки включает:
во-первых, завершение сегментации изображения методом локального динамического порога для установки локального порогового значения представлено в виде формул (VII) и (VIII):
где a и b - среднее значение и коэффициент дисперсии соответственно, t - фиксированное значение и g(x, y) - выходное изображение; после пороговой сегментации - установку подходящего порогового значения области и фильтрацию участка шумовых помех с небольшой областью методом анализа характеристик области с компонентами связности для выполнения обнаружения вздутий.
Кроме того, на этапе 6 обнаружение отсутствия резины включает:
6.1) во-первых, выделение компоненты связности края внешнего кольца w1 методом пороговой сегментации и методом анализа характеристик области с компонентами связности;
6.2) после этого, подбор круга крайний круг участка внешнего кольца методом наименьших квадратов для получения экспоненты связности подобранного края внешнего кольца w2; и
6.3) и наконец, вычисление разницы между подобранным участком внешнего кольца и другим участком внешнего кольца для получения разницы df, как показано в формуле (IX), и фильтрацию участка шумовых помех методом анализа характеристик области с компонентами связности для выполнения определения отсутствия резины, т.е.
Кроме того, на этапе 7 определение облоя и запаивания включает: во-первых, выделение изображения кольцевого участка облоя, после чего сегментирование области исследования (Region of interest, сокр. - ROI) изображения методом фиксированного порогового значения и, наконец, удаление участка шумовых помех из компоненты связности после сегментации методом анализа характеристик области для выполнения определения облоя и запаивания.
Кроме того, на этапе 8 обнаружение дефектов зубцов юбки включает:
8.1) выделение изображения участка зубцов юбки по результату сегментации на этапе 3, выполнение пороговой сегментации и анализа характеристик области с компонентами связности на выделенной области исследования (Region of interest, сокр. - ROI) изображения и выделение участка зубцов юбки путем установки подходящего порогового значения;
8.2) вычисление количества зубцов юбки num по участку зубцов юбки, 0<num<22, и если num<21, на зубцах юбки отсутствуют дефекты, и процедура обнаружения завершается;
8.3) если количество зубцов юбки нормальное, вычисление угла между центром каждого зубца юбки и центром кроненпробки по центральному положению кроненпробки, и вычисление угловой разницы θ между соседними зубцами юбки; и
T
T
8.4) установка порогового значения угловой разницы θ, когда θ соответствует |θ|>θ, на кроненпробке имеются деформированные зубцы.
Более того, на этапе 9 способ создания автономного шаблона включает:
во-первых, выделение центрального кольцевого участка рельефа из шаблонного изображения путем применения метода пороговой сегментации, метода заполнения участка, метода фильтрации характеристик области и метода подбора наименьших квадратов;
после этого, обнаружение края шаблонного изображения методом Кенни для изображения центрального кольцевого участка; и
в завершение, выделение информации о положении и градиенте краевых точек для установки шаблона характеристик.
Кроме того, на этапе 10 алгоритм сопоставления с шаблоном характеристик включает:
10.1) во-первых, выполнение аффинного преобразования на шаблоне и удаление части трансляции в аффинном преобразовании, чтобы получить точное соответствующее положение;
i
i
i
i
r,c
r,c
i
i
i
i
i
i
r, c
r,c
r,c
T
T
T
10.2) после этого, вычисление суммы скалярных произведений векторов градиентов краевых точек после преобразования шаблона и соответствующих векторов градиентов краевых точек в изображении, нормализацию результатов расчета, установку (r, c), (t, u), (r, c), (v, w) в качестве информации о строчно-столбцовом положении  i-го пикселя изображения, установку вектора градиента края, соответствующего шаблонной краевой точке, p=(r, c) как d=(t, u), и установку вектора градиента края, соответствующего краевой точке целевого изображения, (r, c) как e=(v, w); метод вычисления функции сходства в точке, подлежащей поиску, q = (r, c)T показан в виде формулы (X):
i
i
-1
T
где s - показатель сходства, возвращенный за счет нормализованной функции корреляции, d'=(A)d, A - матрица преобразования поворота второго порядка, и чем ближе показатель совпадения к 1, тем выше степень сходства между соответствующим участком на изображении и шаблоном; и
j
min
j
min
10.3) наконец, применение стратегии пирамидального иерархического поиска для улучшения эффективности алгоритма и снижения времени сравнительного поиска с помощью порогового значения для установки условия прекращения сравнительного поиска, и установку S в качестве суммы скалярных произведений, накопленной до j-го элемента шаблона, и S в качестве самого низкого показателя совпадения; метод расчета нормализованной суммы скалярных произведений показан в виде формулы (XI), если S соответствует формуле (XII), показатель совпадения с шаблоном достигает S, и, следовательно, процесс сравнительного поиска останавливает расчет после j-го элемента;
установка показателя совпадения с шаблоном 0,9; и если нет совпадения с шаблоном, определение того факта, что на внешней поверхности присутствует неправильный рельеф.
На этапе 11 шаги алгоритма включают:
S1: вычисление аффинной матрицы между шаблоном и целевым изображением в соответствии со значением совпадения с шаблоном, изменение целевого изображения в направлении, аналогичном шаблону, путем аффинного преобразования, при этом матрица аффинного преобразования представлена в виде формулы (XIII),
где H (t) - матрица трансляций между шаблоном и целевым изображением, а H(R) - матрица преобразования поворота между шаблоном и целевым изображением;
o
t
d
S2: установку кольцевого участка рельефа области исследования (Region of interest, сокр. - ROI) по результату шага S1, сегментирование целевого изображения и шаблонного изображения с помощью фиксированного порогового значения с целью получения соответствующих участков R и R, и получение участка разницы R методом сравнения участков, как показано в формуле (XIV):
S3: выполнение анализа характеристик на компоненте связности участка разницы R путем анализа характеристик компонент связности и установку подходящего порогового значения характеристик области T для выполнения определения внешних поверхностных дефектов.
Положительные эффекты: В сравнении с предыдущим уровнем техники способ оперативного обнаружения поверхностных дефектов кроненпробок на основе обработки изображений, раскрывающийся в настоящем документе, включает следующие этапы: получение изображения внутренней поверхности кроненпробки, выполнение центрального позиционирования и выделения участка с помощью технологии сегментации изображения; обнаружение внутренних поверхностных дефектов кроненпробки с помощью алгоритмов обработки изображения, например, пороговой сегментации, анализа характеристик компонент связности и сравнения участков; создание шаблона рельефа внешней поверхности в автономном режиме путем применения алгоритма автоматического обучения; получение изображения внешней поверхности кроненпробки и завершение обнаружения внешних поверхностных дефектов кроненпробки методом сопоставления характеристик с шаблоном, методом аффинного преобразования и методом сравнения участков. Благодаря способу, раскрываемому в настоящем документе, можно быстро обнаружить различные дефекты на поверхности кроненпробки в оперативном режиме, включая темные пятна, вздутия, отсутствие резины, облой и запаивание, деформированные зубцы юбки и отсутствие зубцов юбки на внутренней поверхности, и отсутствие рельефа и неправильный рельеф на внешней поверхности, со скоростью до 300 кроненпробок в минуту; он обладает преимуществами высокой точности обнаружения дефектов, хорошей устойчивостью и т.д., и может быть реализован на линии по производству кроненпробок для выполнения обнаружения дефектов и определения их типа на кроненпробках.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
ФИГ. 1 - схема процесса обнаружения;
ФИГ. 2 - схематическое изображение кроненпробки;
ФИГ. 3 - схематическое изображение результата обнаружения темного пятна;
ФИГ. 4 - схематическое изображение результата обнаружения темного вздутия;
ФИГ. 5 - схематическое изображение результата обнаружения отсутствия резины;
ФИГ. 6 - схематическое изображение результата обнаружения облоя и запаивания;
ФИГ. 7 - схематическое изображение внутреннего угла между зубцами юбки;
ФИГ. 8 - схема процесса обнаружения дефектов зубцов юбки; и
ФИГ. 9 - схема процесса обнаружения внешних поверхностных дефектов.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
Для лучшего понимания сведений патента на настоящее изобретение далее будет представлено техническое решение по настоящему изобретению со ссылкой на чертежи и конкретные варианты осуществления.
Как показано на ФИГ. 1, процесс обнаружения поверхностных дефектов кроненпробки включает обнаружение на внутренней и внешней поверхностях, при этом обнаружение на внутренней поверхности включает получение изображения, определение центрального положения участка и обнаружение различных дефектов, включая темные пятна, отсутствие резины, вздутия на участке внутреннего и внешнего колец, облой и запаивание; обнаружение на внешней поверхности включает получение изображения внешней поверхности, центральное позиционирование участка и определение отсутствия рельефа и неправильного рельефа на внешней поверхности; обнаружение на внутренней и внешней поверхностях выполняется одновременно на двух станциях с независимыми системами захвата и обработки изображений. Согласно настоящему изобретению предлагается способ оперативного обнаружения поверхностных дефектов кроненпробок на основе обработки изображений, который включает:
этап 1: получение изображения внутренней поверхности кроненпробки системой захвата изображений, и выполнение обработки полученного изображения методом Гауссовой фильтрации;
этап 2: выделение центрального участка на требуемом изображении методом пороговой сегментации и методом анализа характеристик области с компонентами связности, и подбор кругового контура на краевых пикселях контура участка методом подбора наименьших квадратов для выполнения центрального позиционирования внутренней поверхности кронепробки;
этап 3: предварительная настройка информации о физическом радиусе разных участков для разных типов кроненпробок согласно координатам центрального положения кроненпробки, полученным на этапе 2, и выполнение сегментации участка внутренней поверхности кроненпробки в сочетании с параметрами соотношения пикселей изображения;
этап 4: выделение изображения на нужном участке внутренней поверхности по результату сегментации изображения на этапе 3, установка порогового значения яркости для завершения сегментации изображения, и удаление участка шумов методом анализа характеристик области для выполнения обнаружения темных пятен на внутренней поверхности кроненпробки;
этап 5: выделение изображения на участках внутреннего и внешнего колец согласно результату сегментации изображения на этапе 3, завершение сегментации изображения за счет применения метода локального порога, и удаление участка шумов методом анализа характеристик области для выполнения обнаружения вздутий на участках внутреннего и внешнего колец на внутренней поверхности кроненпробки;
этап 6: получение контура края участка внешнего кольца полученного изображения методом фиксированной пороговой сегментации, выполнение кругового подбора пикселей контура внешнего кольца методом наименьших квадратов, и сравнение отличий участка между участком контура внешнего кольца и участком подбора для выполнения обнаружения отсутствия резины;
этап 7: выделение изображения участка облоя по результату сегментации изображения на этапе 3, и выполнение обнаружения облоя и запаивания методом фиксированной пороговой сегментации и методом анализа характеристик области;
этап 8: выделение компоненты связности зубцов юбки по результату сегментации изображения на этапе 3, вычисление количества компонент связности, расчет внутреннего угла между компонентой связности и центром кроненпробки, и определение того, имеются ли дефекты на зубцах юбки по разнице внутреннего угла соседних зубцов юбки;
этап 9: получение изображения внешней поверхности стандартной кроненпробки, выполнение обработки полученного изображения методом Гауссовой фильтрации, и создание автономного шаблона характеристик согласно информации о характеристиках контура изображения;
этап 10: установка показателя совпадения с шаблоном, и обнаружение и позиционирование изображения, которое подвергается процедуре обнаружения, методом сопоставления характеристик с шаблоном после обработки методом Гауссовой фильтрации; и
этап 11: выполнение аффинного преобразования на целевом изображении по результату сопоставления с шаблоном на этапе 10, выполнение пороговой сегментации и сравнения участка на шаблонном и целевом изображениях соответственно, и выполнение обнаружения внешних поверхностных дефектов методом анализа характеристик области с компонентами связности.
На этапе 1 система захвата изображений включает промышленную камеру со строчно-кадровой разверткой, кольцевой источник освещения под малым углом и промышленный персональный компьютер; в промышленной камере со строчно-кадровой разверткой используется режим съемки, запускаемый датчиком, для завершения сбора данных.
Как показано на ФИГ. 2, на этапах 2 и 3 внутренняя поверхность кроненпробки делится на центральный участок R1, участок внутреннего кольца R2, участок среднего кольца R3, участок внешнего кольца R4, участок облоя R5 и участок зубцов юбки R6, а способ определения положения центрального участка R1 включает:
i
1
2
1
2
1
2
во-первых, выполнение пороговой сегментации на изображении на основе метода максимальной дисперсии между классами, установку размера изображения M×N и количества пикселей со значениями яркости i на n, после чего вероятность отличия уровней яркости будет , выполнение бинаризации на изображении с помощью порогового значения яркости k для получения участков C и C со средними значениями u и u, и вероятностями P(k) и P(k), после чего:
где 0<k<255, и среднее значение u всего изображения:
целевая функция:
выбор k, когда g(k) является максимальным пороговым значением сегментации по методу максимальной дисперсии между классами;
после чего установка компоненты связности с наибольшей областью выделения в качестве центрального участка, как показано в формуле (V):
где R представляет собой область участка, а именно, количество пикселей на участке, а gvalue представляет собой значение яркости; и
i
i
Ri
i
i
в завершение, выполнение кругового подбора на краевых пикселях участка методом наименьших квадратов, установка P(x, y) в качестве контурной точки, L в качестве расстояния от P(x, y) до подобранного круга, и N в качестве общего количества пикселей изображения, полученного по формуле (VI) для определения центра (a, b) и радиуса R подобранного круга и центрального участка R1 по результату обнаружения;
выполнение сегментации участка внутренней поверхности кроненпробки включает: предварительную настройку информации о физическом радиусе разных участков согласно типам кроненпробок, получение информации о радиусе разных участков в пикселях с помощью параметров соотношения пикселей, и объединение с информацией о положении центрального участка.
На этапе 4 обнаружение темных пятен на внутренней поверхности кроненпробки включает: во-первых, сегментирование изображения методом фиксированного порогового значения, затем анализ компоненты связности после пороговой сегментации и, наконец, установку подходящего порогового значения участка для выполнения определения темных пятен; результат обнаружения - согласно ФИГ. 3.
На этапе 5 обнаружение вздутия на участке внутреннего кольца R2 и участке внешнего кольца R4 на внутренней поверхности кроненпробки включает:
во-первых, завершение сегментации изображения методом локального динамического порога для установки локального порогового значения представлено в виде формул (VII) и (VIII):
где a и b - среднее значение и коэффициент дисперсии соответственно, t - фиксированное значение и g(x, y) - выходное изображение; после пороговой сегментации - установку подходящего порогового значения области и фильтрацию участка шумовых помех с небольшой областью методом анализа характеристик области с компонентами связности для выполнения обнаружения вздутий; результат обнаружения - согласно ФИГ. 3. 4.
На этапе 6 обнаружение отсутствия резины включает:
6.1) во-первых, выделение компоненты связности края внешнего кольца w1 методом пороговой сегментации и методом анализа характеристик области с компонентами связности;
6.2) после этого, подбор круга крайний круг участка внешнего кольца методом наименьших квадратов для получения экспоненты связности подобранного края внешнего кольца w2; и
6.3) и наконец, вычисление разницы между подобранным участком внешнего кольца и другим участком внешнего кольца для получения разницы df, как показано в формуле (IX), и фильтрацию участка шумовых помех методом анализа характеристик области с компонентами связности для выполнения определения отсутствия резины; результат обнаружения - согласно ФИГ. 5;
На этапе 7 определение облоя и запаивания включает: во-первых, выделение изображения кольцевого участка облоя, после чего сегментирование области исследования (Region of interest, сокр. - ROI) изображения методом фиксированного порогового значения и, наконец, удаление участка шумовых помех из компоненты связности после сегментации методом анализа характеристик области для выполнения определения облоя и запаивания; результат обнаружения - согласно ФИГ. 6.
На этапе 8 процесс обнаружения дефектов зубцов юбки, как показано на ФИГ. 7, включает:
8.1) выделение изображения участка зубцов юбки по результату сегментации на этапе 3, выполнение пороговой сегментации и анализа характеристик области с компонентами связности на выделенной области исследования (Region of interest, сокр. - ROI) изображения и выделение участка зубцов юбки путем установки подходящего порогового значения;
8.2) вычисление количества зубцов юбки num по участку зубцов юбки, 0<num<22, и если num<21, на зубцах юбки отсутствуют дефекты, и процедура обнаружения завершается;
8.3) если количество зубцов юбки нормальное, вычисление угла между центром каждого зубца юбки и центром кроненпробки по центральному положению кроненпробки, при этом результат обнаружения соответствует ФИГ. 8, и вычисление угловой разницы θ между соседними зубцами юбки; и
T
T
8.4) установка порогового значения угловой разницы θ, когда θ соответствует |θ|>θ, на кроненпробке имеются деформированные зубцы.
Как представлено на ФИГ. 9, процесс обнаружения внешних поверхностных дефектов кроненпробок включает создание автономного шаблона, сопоставление характеристик с шаблоном, аффинное преобразование, сравнение участков, анализ характеристик компонент связности и т.д.
На этапе 9 способ создания автономного шаблона включает:
во-первых, выделение центрального кольцевого участка рельефа из шаблонного изображения путем применения метода пороговой сегментации, метода заполнения участка, метода фильтрации характеристик области и метода подбора наименьших квадратов;
после этого, обнаружение края шаблонного изображения методом Кенни для изображения центрального кольцевого участка; и
в завершение, выделение информации о положении и градиенте краевых точек для установки шаблона характеристик.
На этапе 10 алгоритм сопоставления с шаблоном характеристик включает:
10.1) во-первых, выполнение аффинного преобразования на шаблоне и удаление части трансляции в аффинном преобразовании, чтобы получить точное соответствующее положение;
i
i
i
i
r,c
r,c
i
i
i
i
i
i
r, c
r,c
r,c
T
T
T
T
10.2) после этого, вычисление суммы скалярных произведений векторов градиентов краевых точек после преобразования шаблона и соответствующих векторов градиентов краевых точек в изображении, нормализацию результатов расчета, установку (r, c), (t, u), (r, c), (v, w) в качестве информации о строчно-столбцовом положении i-го пикселя в изображении, установку вектора градиента края соответствующего шаблонной краевой точке, p=(r, c) как d=(t ,u), и установку вектора градиента края, соответствующего краевой точке целевого изображения, (r, c) как e=(v, w); метод вычисления функции сходства в точке, подлежащей поиску, q=(r, c) показан в виде формулы (X):
i
i
-1
T
где s - показатель сходства, возвращенный за счет нормализованной функции корреляции, d'=(A) d, A - матрица преобразования поворота второго порядка, и чем ближе показатель совпадения к 1, тем выше степень сходства между соответствующим участком на изображении и шаблоном; и
j
min
j
min
10.3) наконец, применение стратегии пирамидального иерархического поиска для улучшения эффективности алгоритма и снижения времени сравнительного поиска с помощью порогового значения для установки условия прекращения сравнительного поиска, и установку S в качестве суммы скалярных произведений, накопленной до j-го элемента шаблона, и S в качестве самого низкого показателя совпадения; метод расчета нормализованной суммы скалярных произведений показан в виде формулы (XI), если S соответствует формуле (XII), показатель совпадения с шаблоном достигает S, и, следовательно, процесс сравнительного поиска останавливает расчет после j-го элемента;
и
установка показателя совпадения с шаблоном 0,9, и если нет совпадения с шаблоном, определение того факта, что на внешней поверхности присутствует неправильный рельеф.
На этапе 11 шаги алгоритма включают:
S1: вычисление аффинной матрицы между шаблоном и целевым изображением в соответствии со значением совпадения с шаблоном, изменение целевого изображения в направлении, аналогичном шаблону, путем аффинного преобразования, при этом матрица аффинного преобразования представлена в виде формулы (XIII),
где H (t) - матрица трансляций между шаблоном и целевым изображением, а H(R) - матрица преобразования поворота между шаблоном и целевым изображением;
o
t
d
S2: установку кольцевого участка рельефа области исследования (Region of interest, сокр. - ROI) по результату шага S1, сегментирование целевого изображения и шаблонного изображения с помощью фиксированного порогового значения с целью получения соответствующих участков R и R, и получение участка разницы R методом сравнения участков, как показано в формуле (XIV):
S3: выполнение анализа характеристик на компоненте связности участка разницы R путем анализа характеристик компонент связности и установку подходящего порогового значения характеристик области T для выполнения определения внешних поверхностных дефектов.
Вышеприведенное описание относится исключительно к предпочтительному варианту осуществления настоящего изобретения. Специалисты в данной области техники должны учитывать, что к разным положениям по реализации могут применяться изменения без отступления от принципов настоящего изобретения. Такие изменения должны входить в объем правовой охраны этого изобретения.