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申请/专利权人：福州大学

摘要：本发明提出一种基于量子烟花圆弧边缘提取的圆形冲压件缺陷检测方法，对采集的圆形冲压件表面图像进行预处理；采用最大类间方差法对图像进行阈值分割，将冲压件从背景中分离；采用改进的分数阶微分检测算子进行梯度计算，对梯度进行非极大值抑制，采用双阈值进行边缘的检测和连接；本发明改进量子烟花算法的烟花位置量子旋转门更新策略，将改进的量子烟花算法去求取圆弧边缘提取的最优参数，完成圆弧边缘的自适应提取，通过圆弧边缘聚类和端点连接分割出各个圆形区域；通过质心偏离标准差实现偏心缺陷识别，通过圆形度大小实现形变缺陷识别，通过边缘点到质心的距离偏差实现边缘缺陷识别。

主权项：1.一种基于量子烟花圆弧边缘提取的圆形冲压件缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对采集的圆形冲压件表面图像进行预处理，先进行灰度变换，再通过高斯滤波消除图像其他纹理信息和环境噪声干扰；步骤S2：将目标与背景剥离开，采用最大类间方差法对图像进行阈值分割，将冲压件从背景中分离；步骤S3：采用改进的分数阶微分边缘检测方法对圆形冲压件图像进行边缘检测，对所有的边缘按照像素点的数目进行排序并将像素点过少的噪声边缘移除；步骤S4：采用改进的量子烟花算法对参数进行优化，提取最佳的圆弧边缘，通过圆弧边缘聚类和端点连接分割出各个圆形区域；所述改进的量子烟花算法的过程具体包括：1烟花位置量子编码：将量子个体P的每个量子位的状态的幅度表示为概率幅形式，即利用概率幅作为烟花当前位置的编码，则量子个体位置表示为： 式中：θjk＝2πrand，j＝1,2,…,m，k＝1,2,…,n，m为烟花个数；n为空间个数；2烟花位置量子旋转门更新：对烟花个体的位置采用量子旋转门进行更新，更新公式为： 其中，和为第k+1次迭代中第i个烟花第d维空间的概率幅，为此次量子旋转更新的旋转角；采用非线性自适应旋转角改善量子烟花的性能,如下式所示： 其中，为当前最优烟花的某个量子比特对应的概率幅，为当前烟花的某个量子比特对应的概率幅，θi表示当前烟花的旋转角，η用于防止陷入局部最优解，η∈0,0.1，λ的动态调整用于自适应地控制旋转角的大小，λ∈0,2，为最终旋转的角度大小，-sgnAi用于控制旋转的方向；3烟花个体变异操作烟花个体在进行量子旋转门位置更新后，有一定的概率Pn进入量子非门变异操作，其变异操作为： 即，将量子个体中每一维的概率幅αi与βi进行交换，如下式所示： 其中为变异前的概率幅，为变异的概率幅；步骤S41：初始化量子烟花算法参数和迭代次数，采用初始的分数阶系数v、λ1构建梯度检测算子进行梯度计算，得到各个像素点的梯度值，对梯度进行非极大值抑制，采用初始的T1和T2阈值进行边缘的检测和连接；步骤S42：对所有的边缘按照像素点的数目进行排序并将像素点过少的噪声边缘移除；步骤S43：圆弧边缘提取的适应度计算：对每一条边缘分别使用最小二乘法拟合圆和三点共圆求得半径R1和R2、圆心C1和C2，筛选R1和R2及C1和C2偏差较小的边缘为圆弧边缘；以提取完整、连续、齐全的圆弧边缘为目标进行适应度函数构造： 其中，N为圆弧边缘的数量，ln为圆弧边缘长度；步骤S44：通过爆炸生成爆炸火花，利用改进的量子旋转门更新策略对烟花个体进行概率变异操作；步骤S45：采用当前火花、烟花集合中的v、λ1、T1和T2参数进行边缘检测和适应度值计算，更新适应度值；步骤S46：计算火花吸引点、粒子进化参数和收缩扩张系数,对每个火花爆炸生成量子行为火花，选择下一代烟花；步骤S47：选择适应度最好的火花作为新一代的烟花，判断是否达到最大迭代次数，如果不满足就返回步骤S4继续迭代，如果满足就输出适应度值对应的圆弧边缘检测结果；步骤S48：将半径和圆心坐标的偏差在一定范围内的圆弧边缘聚成一类，并进行圆弧边缘端点连接，对于端点间距离较大区域，搜索最近圆弧边缘进行端点连接，最终形成多个圆形区域；步骤S5：进行圆形冲压件的缺陷识别，包括：通过质心偏离标准差实现偏心缺陷识别、通过圆形度大小实现形变缺陷识别，以及通过边缘点到质心的距离偏差实现边缘缺陷识别中的一种或多种。

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百度查询： 福州大学 基于量子烟花圆弧边缘提取的圆形冲压件缺陷检测方法