摘要
本发明提供了一种基于机器视觉的零部件表面质量检测方法及系统,通过摄像头获取零部件初始图像,将零部件初始图像进行图像预处理得到零部件预处理图像并通过边缘检测算法进行轮廓提取得到零部件轮廓信息,根据零部件轮廓信息通过区域识别算法得到零部件表面区域组,将零部件表面区域组通过特征值计算得到零部件表面区域形状因子,将零部件表面区域形状因子与预设的区域形状特征阈值进行比较得到零部件表面分区,将零部件表面分区通过油膜检测模型进行厚度检测得到零部件全局油膜厚度分布,将零部件表面的全局油膜厚度分布与预设的厚度阈值范围进行比较,对厚度阈值范围外的零部件表面区域进行预警提示,实现准确高效的零部件表面质量检测。
技术关键词
零部件表面质量检测
区域形状特征
厚度检测模块
零部件轮廓
特征值
二值化图像
像素点
边缘检测算法
轮廓图像
干涉条纹图像
样本
分区模块
轮廓提取
周期性特征
因子
识别算法
预警模块
系统为您推荐了相关专利信息
特征值
智慧工地
折射现象
深度卷积神经网络模型
热源
设备状态数据
钻机
煤矿井下
控制系统
信号转换模块
待测服务器
系统日志
服务器性能检测方法
性能监控
计算机执行指令
地波雷达海杂波
多普勒
船载平台
阵列
笛卡尔坐标系