一種硬塑材料表面的裂紋檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種硬塑材料表面的裂紋檢測(cè)方法，具體地說是一種主要用來檢測(cè)利 用硬塑材料作為產(chǎn)品封裝材料的器件表面裂紋的檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 硬塑材料作為一種常用的物體組成部件，例如電子器件的包裝、醫(yī)療設(shè)備的保護(hù) 殼、生活用品等，甚至還可用于建筑領(lǐng)域，其應(yīng)用范圍是非常廣泛的，隨著傳統(tǒng)材料的過度 消耗，大批的合成硬塑材料被研制以彌補(bǔ)不足。硬塑材料產(chǎn)品的質(zhì)量是非關(guān)鍵的，而表面裂 紋是硬塑材料質(zhì)量的一個(gè)重要因素，在使用過程中裂紋可能導(dǎo)致漏電、漏水等，降低了器件 的整體壽命，甚至導(dǎo)致事故發(fā)生。由于硬塑材料帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益用量還在繼續(xù)增加，為 保證硬塑材料的質(zhì)量，尋求一種裂紋檢測(cè)方法來適應(yīng)先進(jìn)的生產(chǎn)手段是極其重要的。
[0003] 隨著計(jì)算機(jī)性能的持續(xù)增強(qiáng)，數(shù)字圖像處理技術(shù)也在飛速發(fā)展，近年來涌現(xiàn)出一 批基于數(shù)字圖像處理的裂紋檢測(cè)方法，主要有根據(jù)裂紋與噪聲不同特性移除噪聲檢測(cè)裂 紋；基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)裂紋的檢測(cè)，將裂紋特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入因子，通過 學(xué)習(xí)將輸出作為判定裂紋的標(biāo)準(zhǔn)，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜，運(yùn)算復(fù)雜度大，不利于在線檢 測(cè)；根據(jù)裂紋的線性特點(diǎn)，一些算法將裂紋分解成不同線段，通過判斷斜率的復(fù)雜度判斷裂 紋，但在硬塑材料表面裂紋中，很多裂紋是由于重力擠壓導(dǎo)致的，裂紋呈現(xiàn)網(wǎng)狀，線性度非 常復(fù)雜，不利于線性化；將模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的裂紋檢測(cè)算法是將裂紋特征 作為模型的輸入，由輸出結(jié)果判定裂紋。除此之外還有基于小波變換的裂紋檢測(cè)算法，基于 直方圖統(tǒng)計(jì)分析的檢測(cè)方法，基于直方圖投影與形態(tài)學(xué)算子相結(jié)合的檢測(cè)方法。以上裂紋 檢測(cè)方法針對(duì)混凝土、公路表面裂紋，此類裂紋由腐蝕、重物碾壓導(dǎo)致，裂紋邊緣具有明顯 毛刺。硬塑材料表面裂紋主要由擠壓、撞擊等物理因素導(dǎo)致，由于硬塑材料材質(zhì)特性裂紋邊 緣毛刺較少。另外常用的圓形度判別法無法將劃痕這種線性非裂紋缺陷排除，故此以上方 法并不適用于硬塑材料表面裂紋的檢測(cè)。
[0004] 隨著生產(chǎn)力的發(fā)展，先進(jìn)的生產(chǎn)設(shè)備能夠在短時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)大量成品硬塑材料，為 保證生產(chǎn)效率，提高產(chǎn)品檢測(cè)質(zhì)量，尋求一種能夠適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境的檢測(cè)方法至關(guān)重要，要求 檢測(cè)算法具有快速性、穩(wěn)定性、高效性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠快速、精準(zhǔn)檢測(cè)出硬塑材料表面裂紋的 檢測(cè)方法。
[0006] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案： 一種硬塑材料表面的裂紋檢測(cè)方法，包括以下步驟：S1，獲取硬塑材料表面灰度圖像； 52, 對(duì)獲取得到的灰度圖像進(jìn)行二值化處理得到二值圖像，提取該灰度圖像中的裂紋 區(qū)域ROI圖像，使該ROI與灰度圖像中的背景相分離； 53, 獲取ROI圖像中的單像素骨架信息； S4,對(duì)ROI圖像的單像素骨架信息進(jìn)行像素點(diǎn)分析，將符合裂紋特征的產(chǎn)品進(jìn)行標(biāo)記。
[0007] 所述對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化處理時(shí)，采用滲透算法進(jìn)行處理，具體包括以下步 驟： S2. 1，設(shè)定最大窗口為MXM，當(dāng)前窗口大小為NXN，將當(dāng)前窗口中心的像素點(diǎn)設(shè)置為 種子像素點(diǎn)，該種子像素點(diǎn)為滲透區(qū)域4內(nèi)的點(diǎn)，從該種子像素點(diǎn)開始滲透，該種子像素點(diǎn) 的亮度I (ps)設(shè)置為初始閾值T ; S2. 2,滲透區(qū)域Dp的8鄰域?yàn)镈。，判斷滲透區(qū)域D。內(nèi)的像素點(diǎn)亮度與初始閾值T之間 的大小關(guān)系，如果8鄰域D。內(nèi)某一個(gè)像素點(diǎn)的亮度值小于初始閾值T，則將該像素點(diǎn)屬于滲 透區(qū)域Dp，否則將該像素點(diǎn)歸屬于背景D b; S2. 3,判斷滲透區(qū)域&是否抵達(dá)當(dāng)前窗口邊界，若滲透區(qū)域&未抵達(dá)當(dāng)前窗口邊界，則 返回步驟S2. 2繼續(xù)當(dāng)前滲透過程；若滲透區(qū)域&抵達(dá)當(dāng)前窗口邊界，則擴(kuò)大當(dāng)前窗口的大 小，使 N=N+2 ; S2. 4,以擴(kuò)大后的窗口為當(dāng)前窗口，開始新一輪的像素點(diǎn)滲透，判斷當(dāng)前滲透區(qū)域D# 8鄰域D。內(nèi)的像素點(diǎn)亮度與初始閾值T之間的大小關(guān)系；如果D。內(nèi)存在亮度小于初始閾值 T的像素點(diǎn)，則將該像素點(diǎn)歸屬于滲透區(qū)域Dp;如果D。內(nèi)不存在亮度值小于初始閾值T的像 素點(diǎn)，則結(jié)束滲透過程； S2. 5,判斷當(dāng)前窗口大小是否大于最大窗口大小，即N是否大于M，若大于則結(jié)束滲透 過程，若小于，否則返回步驟S2. 3,進(jìn)行新一輪的滲透過程，直至滲透結(jié)束，得到二值化圖 像，提取出圖像中的ROI。
[0008] 所述窗口內(nèi)的像素點(diǎn)的亮度值，通過下列公式更新計(jì)算得到，其中/〇9)表示像素 占亭齒.
[0009] 所述獲取ROI圖像中的單像素骨架信息，具體包括： 將二值化圖像中的ROI中的每個(gè)像素點(diǎn)，與預(yù)先設(shè)定好的8個(gè)消除模板進(jìn)行匹配，若不 存在相同的消除模板，則保留當(dāng)前像素點(diǎn)；若存在相同的消除模板則將當(dāng)前像素點(diǎn)再與9 個(gè)保留模板進(jìn)行匹配，若存在相同的保留模板，則保留當(dāng)前像素點(diǎn)，若不存在相同的保留模 板則刪除當(dāng)前像素點(diǎn)，直至將ROI中的所有像素點(diǎn)一一匹配，得到ROI的單像素骨架。
[0010] 所述步驟S4中，具體采用8鄰域判定法進(jìn)行裂紋判定，若該單像素骨架中含有鄰 域點(diǎn)個(gè)數(shù)大于2的像素點(diǎn)，則當(dāng)前的硬塑材料表面具有裂紋。
[0011] 本發(fā)明能夠快速、精準(zhǔn)檢測(cè)出硬塑材料表面裂紋，尤其是適用于作為產(chǎn)品封裝材 料的器件(如電流互感器）表面裂紋的檢測(cè)方法，提升產(chǎn)品的質(zhì)量。
【附圖說明】
[0012] 附圖1為本發(fā)明流程示意圖； 附圖2為本發(fā)明滲透算法的處理流程示意圖； 附圖3為硬塑材料表面裂紋灰度圖像示意圖； 附圖4為本發(fā)明中經(jīng)過二值化處理后的二值化圖像示意圖； 附圖5為本發(fā)明中當(dāng)前像素點(diǎn)的抽取領(lǐng)域示意圖； 附圖6為本發(fā)明預(yù)先定義的消除模板示意圖； 附圖7為本發(fā)明預(yù)先定義的保留模板示意圖； 附圖8為本發(fā)明中獲得的單像素骨架示意圖； 附圖9為本發(fā)明中像素點(diǎn)的8鄰域示意圖； 附圖10為本發(fā)明中單像素骨架8鄰域判定結(jié)果為具有裂紋的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0013] 為了便于本領(lǐng)域技術(shù)人員的理解，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。
[0014] 如附圖1~5所示，一種硬塑材料表面的裂紋檢測(cè)方法，包括以下步驟：S1，獲取硬 塑材料表面灰度圖像。對(duì)待檢測(cè)的目標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行攝像，獲取其灰度圖像，如附圖3所示。
[0015] S2,對(duì)獲取得到的灰度圖像進(jìn)行二值化處理得到二值圖像，提取該灰度圖像中的 裂紋區(qū)域ROI圖像，使該ROI與灰度圖像中的背景相分離，如附圖4所示。該ROI圖像即為 灰度圖像中的目標(biāo)裂紋區(qū)域。
[0016] S3,獲取ROI圖像中的單像素骨架信息，如附圖8所示，為去除掉背景的像素骨架 信息。
[0017] S4,對(duì)ROI圖像的單像素骨架信息進(jìn)行像素點(diǎn)分析，將符合裂紋特征的產(chǎn)品進(jìn)行 標(biāo)記，具體采用8鄰域判定法進(jìn)行裂紋判定，若該單像素骨架中含有鄰域點(diǎn)個(gè)數(shù)大于2的像 素點(diǎn)，則當(dāng)前的硬塑材料表面具有裂紋。如附圖10所示，為具有裂紋的產(chǎn)品。
[0018] 此外，在對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化處理時(shí)，采用滲透算法進(jìn)行處理，如附圖2所示， 具體包括以下步驟： S2. 1，設(shè)定最大窗口為MXM，當(dāng)前窗口大小為NXN，將當(dāng)前窗口中心的像素點(diǎn)設(shè)置為 種子像素點(diǎn)，該種子像素點(diǎn)為滲透區(qū)域4內(nèi)的點(diǎn)，從該種子像素點(diǎn)開始滲透，該種子像素點(diǎn) 的亮度I (ps)設(shè)置為初始閾值T。
[0019] S2. 2,滲透區(qū)域Dp的8鄰域?yàn)镈。，斷滲透區(qū)域D。內(nèi)的像素點(diǎn)亮度與初始閾值T之 間的大小關(guān)系，如果8鄰域D。內(nèi)某一個(gè)像素點(diǎn)的亮度值小于初始閾值T，則將該像素點(diǎn)屬于 滲透區(qū)域D p，否則將該像素點(diǎn)歸屬于背景Db。以種子像素點(diǎn)為中心點(diǎn)，開始向周圍不斷滲 透，每滲透一個(gè)像素點(diǎn)，都將該像素點(diǎn)的亮度值與初始閾值T進(jìn)行比較。
[0020] S2. 3,判斷滲透區(qū)域4是否抵達(dá)當(dāng)前窗口邊界，若滲透區(qū)域4未抵達(dá)當(dāng)前窗口邊 界，即還沒有將當(dāng)前窗口中的所有像素點(diǎn)滲透完，則返回步驟S2. 2繼續(xù)當(dāng)前滲透過程；若 滲透區(qū)域4抵達(dá)當(dāng)前窗口邊界，即已經(jīng)將當(dāng)前窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)滲透完成，則擴(kuò)大當(dāng)前 窗口的大小，使N=N+2,也就是說將原來的窗口的大小NXN擴(kuò)大為（N+2) X (N+2)，以+2為 基數(shù)。