一種通過圖像特征點(diǎn)的軸承表面瑕疵檢測(cè)的方法
【專利說明】一種通過圖像特征點(diǎn)的軸承表面瑕疵檢測(cè)的方法 【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及對(duì)象特征、目標(biāo)識(shí)別與圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域，特別涉及一種基于圖像特征點(diǎn) 的軸承瑕疵檢測(cè)的方法。 【【背景技術(shù)】】
[0002] 軸承在工業(yè)生產(chǎn)和日常生活等行業(yè)中起著舉足輕重的作用，所以對(duì)軸承質(zhì)量性能 和壽命要求越來越高，不僅是生產(chǎn)軸承廠家還是使用軸承的客戶都是非常關(guān)心的問題。軸 承在制造、運(yùn)輸過程中，由于各種原因，容易導(dǎo)致軸承防塵蓋表面容易產(chǎn)生各種各樣的瑕 疵，這些問題會(huì)嚴(yán)重影響它的質(zhì)量，會(huì)直接導(dǎo)致在使用的過程中出現(xiàn)問題，從而降低軸承的 使用性能，造成不可估計(jì)的損失，還會(huì)對(duì)使用它的機(jī)器造成危害，容易形成多種安全隱患， 不僅給企業(yè)正常生產(chǎn)造成影響，而且?guī)斫?jīng)濟(jì)效益的損失，影響企業(yè)的信譽(yù)。所以在軸承出 產(chǎn)前的質(zhì)量檢驗(yàn)工作是至關(guān)重要的。
[0003] 目前，國(guó)內(nèi)外軸承生產(chǎn)廠家常常采用人工目測(cè)的方式來對(duì)軸承防塵蓋表面的進(jìn)行 檢驗(yàn)。由于人工檢測(cè)受體力等認(rèn)為的各種因素的影響，容易造成漏檢的現(xiàn)象，而且人工檢測(cè) 效率比較低，人工費(fèi)用昂貴，隨著機(jī)器化的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)軸承表面瑕疵的自動(dòng)檢測(cè)勢(shì)在必行。
[0004] 常用的基于機(jī)器視覺的軸承瑕疵檢測(cè)算法，一般可以轉(zhuǎn)化為與模板圖像的配準(zhǔn)， 然后對(duì)兩者的差異進(jìn)行分析?；谔卣鼽c(diǎn)的匹配算法能夠根據(jù)圖像特征進(jìn)行匹配.由于特 征點(diǎn)具有旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性，代表圖像的局部特征，對(duì)視角變化、仿射變 換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性，所以特征點(diǎn)能夠在圖像配準(zhǔn)中實(shí)現(xiàn)精確匹配，達(dá)到檢測(cè) 出瑕疵的目的。 【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像特征點(diǎn)的軸承瑕疵檢測(cè)方法，軸承圖像瑕疵 檢測(cè)算法可以轉(zhuǎn)化為待檢測(cè)圖像與模板圖像的差異性比較，故可以通過基于特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)將 模板圖像與檢測(cè)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)差異性比較。
[0006] 為了達(dá)到本發(fā)明的目的，本發(fā)明提供一種基于圖像特征點(diǎn)的軸承瑕疵檢測(cè)方，所 述方法包括：通過圖像處理算法，對(duì)軸承圖像進(jìn)行預(yù)處理；通過特征點(diǎn)提取算法，提取圖像 特征點(diǎn)；通過特征點(diǎn)信息實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)對(duì)的匹配，對(duì)匹配關(guān)系建立變換矩陣；最后通過變換 矩陣實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。
[0007] 由于原始圖像采集后，軸承在圖像中的位置存在差異，對(duì)圖像配準(zhǔn)造成影響，所以 對(duì)原始圖像中的軸承進(jìn)行提取。原始圖像中含有的噪聲，采用中值濾波，高斯平滑處理，消 除噪聲。
[0008] 軸承區(qū)域圖像的提取，首先利用形態(tài)學(xué)輪廓跟蹤方法提取出最外圓的輪廓，然后 通過Hough變換擬合方法，確定軸承的圓心（x，y)和半徑r，根據(jù)軸承型號(hào)參數(shù)中的防塵蓋 所占半徑比例，分離出防塵蓋圓環(huán)，并截取出防塵蓋區(qū)域。
[0009] 特征點(diǎn)檢測(cè)可分為3步，尺度空間極值點(diǎn)的檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)的精確定位、關(guān)鍵點(diǎn)方向 的分配.
[0010] 通過特征點(diǎn)匹配通過特征向量集進(jìn)行查找，得出最小錯(cuò)誤概率P下的相應(yīng)的變換 矩陣M，用變換矩陣去篩選特征點(diǎn)，將不滿足變換模型的誤匹配點(diǎn)剔除。
[0011] 根據(jù)變換矩陣進(jìn)行變換形成與模板圖像相匹配圖像I' 2(x'，y')，計(jì)算公式：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種通過圖像特征點(diǎn)的信息，進(jìn)行軸承表面瑕疵檢測(cè)的方法，所述方法包括： 對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過Hough變換擬合方法和軸承防塵蓋占軸承內(nèi)外圓半徑 的比例，分割防塵蓋圖像，通過中值濾波閾值分割預(yù)處理圓環(huán)圖像； 基于預(yù)處理后的待檢測(cè)圖像提取特征點(diǎn)，建立特征點(diǎn)描述子； 基于最近鄰算法進(jìn)行查找，使用漢明距離進(jìn)行匹配篩選出更合適的匹配結(jié)果，并通過 隨機(jī)抽樣一致算法消除誤匹配點(diǎn)計(jì)算出變換矩陣。 通過變換矩陣，變換檢測(cè)圖像，并與模板圖像匹配比較，最終檢測(cè)出瑕疵。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過圓形提取方法軸承防塵蓋占 軸承內(nèi)外圓大小的比例，分割防塵蓋圖像，通過濾波方法閾值分割預(yù)處理圓環(huán)圖像： 利用Hough變換擬合方法進(jìn)行軸承圓心的定位以及外圓大小的計(jì)算。根據(jù)軸承的型號(hào) 參數(shù)等先驗(yàn)知識(shí)能夠得知防塵蓋區(qū)域的內(nèi)外大小占軸承外圓的比例，據(jù)此分離出以軸承圓 心為中心的防塵蓋圓環(huán)；采用自適應(yīng)中值濾波濾除噪聲，消除毛刺，并最大程度的保留圖像 邊緣細(xì)節(jié)；利用最大類間方差法（Ostu)閾值分割圓環(huán)圖像。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1預(yù)處理后的待檢測(cè)圖像提取特征點(diǎn)，建立特征點(diǎn)描述子，其中特征 點(diǎn)提取為： 一個(gè)圖像的尺度空間，L(X，y，δ )，定義為原始圖像I (X，y)與一個(gè)可變尺度的2維高 斯函數(shù)G (X，y，δ )卷積運(yùn)算： L(x，y，〇) =G(x，y，〇)*I(x，y) 為了簡(jiǎn)化運(yùn)算，使用高斯差分算子近似尺度歸一化的拉普拉斯高斯算子 D(x，y，δ ) = L(x，y，δ )-L(x，y，δ ) 關(guān)鍵點(diǎn)是由DOG空間的局部極值點(diǎn)組成的。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3預(yù)處理后的待檢測(cè)圖像提取特征點(diǎn)，建立特征點(diǎn)描述子，其中描述 子為： 特征點(diǎn)描述通過對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)所在尺度確定描述子所需圖像區(qū)域，計(jì)算區(qū)域內(nèi)的梯度幅 值和方向，在窗口中取（4X4)像素的區(qū)域形成一個(gè)種子點(diǎn)，共4X4個(gè)種子點(diǎn)，在每個(gè)種子 點(diǎn)區(qū)域內(nèi)分別計(jì)算8個(gè)方向的梯度累加值，繪制梯度方向的方向直方圖.最終獲得一個(gè) 4X4X8 = 128維的特征描述向量。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述，通過變換矩陣，變換檢測(cè)圖像，并與模板圖像匹配比較： 根據(jù)匹配的特征點(diǎn)集合用隨機(jī)抽樣一致算法求解模板圖像與檢測(cè)圖像之間的變換矩 陣M，設(shè)模板圖像為I1Oc, y)，待檢測(cè)圖像為I2 (X，y)，I2 (X，y)通過變換矩陣進(jìn)行變換形成 與模板圖像相匹配圖像"2(V，太），計(jì)算公式：
為了消除待檢測(cè)圖像I2(x，y)與模板圖像I1U, y)存在旋轉(zhuǎn)角度的差異，通過變換矩 陣變換后的匹配圖像r 2(V，太）與模板圖像I1(^y)不存在旋轉(zhuǎn)角度的差異，完成了 圖像的匹配，通過對(duì)兩幅圖像的融合檢測(cè)出瑕疵。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種通過圖像特征點(diǎn)的信息，進(jìn)行軸承表面瑕疵檢測(cè)的方法，該方法先對(duì)模板圖像和待檢測(cè)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，對(duì)圖像提取特征點(diǎn)并建立特征集；對(duì)特征點(diǎn)描述的集合采用最近鄰查找方法快速匹配，并消除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)；對(duì)圖像特征集利用特征匹配算法計(jì)算圖像之間的變換矩陣，對(duì)檢測(cè)圖像經(jīng)過變換矩陣變換，使模板圖像與檢測(cè)圖像無旋轉(zhuǎn)角度，對(duì)兩者進(jìn)行差異性比較，從而達(dá)到圖像配準(zhǔn)和瑕疵檢測(cè)的目的。本發(fā)明通過圖像特征點(diǎn)信息實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)的方法實(shí)現(xiàn)了瑕疵檢測(cè)的目的，能快速的實(shí)現(xiàn)圖像的配準(zhǔn)，并且能精確的檢測(cè)出字符上的瑕疵。
【IPC分類】G06T7-60, G06T7-00
【公開號(hào)】CN104680550
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510134147
【發(fā)明人】梁久禎, 柴先濤
【申請(qǐng)人】江南大學(xué)
【公開日】2015年6月3日
【申請(qǐng)日】2015年3月24日