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申请/专利权人:耐氟隆集团有限公司
摘要:本申请涉及密封面缺陷识别技术领域,具体涉及一种衬氟球阀密封面缺陷视觉辅助识别方法及系统,该方法包括:获取衬氟球阀密封面图像中的各特征点及其特征矢量;根据衬氟球阀密封面图像中所有边缘上的特征点的特征矢量及局部灰度分布特征,获得划痕特征点;根据特征点的不同大小的邻域内所有像素点的灰度差异,筛选磨损特征点;根据不同区域的特征点的局部灰度梯变化情况,筛选凸起特征点;根据所有划痕特征点、磨损特征点和凸起特征点的局部灰度分布情况,识别待检测的衬氟球阀密封面图像的缺陷位置和缺陷类别。本申请可提高衬氟球阀密封面的缺陷识别精度。
主权项:1.一种衬氟球阀密封面缺陷视觉辅助识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:S1,采集衬氟球阀密封面图像;S2,获取衬氟球阀密封面图像中的各特征点及其特征矢量;根据衬氟球阀密封面图像中所有边缘上的特征点的特征矢量及局部灰度分布特征,获得划痕特征点;S3,对于除划痕特征点之外的其他各特征点,根据特征点的不同大小的邻域内所有像素点的灰度差异,筛选磨损特征点;S4,对于除划痕特征点和磨损特征点之外的其他所有特征点,根据不同区域的特征点的局部灰度梯变化情况,筛选凸起特征点;S5,根据所有划痕特征点、磨损特征点和凸起特征点的局部灰度分布情况,识别待检测的衬氟球阀密封面图像的缺陷位置和缺陷类别;所述获取衬氟球阀密封面图像中的各特征点及其特征矢量的方法,包括:对衬氟球阀密封面图像采用特征点提取算法得到各特征点及其特征矢量;所述特征矢量包括方向和长度;所述筛选凸起特征点的方法,包括:对衬氟球阀密封面图像进行连通域提取,得到各连通域;对于除划痕特征点和磨损特征点之外的其他所有特征点,将位于连通域内部的特征点记为凸起判别特征点;对所有凸起判别特征点的横坐标、纵坐标和灰度值组成的三元组进行聚类,得到各聚类簇及其中各凸起判别特征点的局部密度;对于各凸起判别特征点,获取凸起判别特征点所属连通域内灰度梯度最小的像素点,记为局部灰度梯度最小点;获取凸起判别特征点与局部灰度梯度最小点之间的距离;计算凸起判别特征点与局部灰度梯度最小点的灰度梯度差异;将所述距离与所述灰度梯度差异的乘积,作为凸起判别特征点的灰度梯度密度系数;综合各凸起判别特征点的局部邻域内凸起判别特征点的特征矢量、灰度梯度密度系数以及局部密度,得到各凸起判别特征点的凸起缺陷概率;对所有凸起判别特征点的凸起缺陷概率进行阈值分割,得到凸起分割阈值;将凸起缺陷概率大于凸起分割阈值的凸起判别特征点,作为凸起特征点。
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