在具有粗糙紋理的金屬表面缺陷檢測中,在線機器視覺檢測系統(tǒng)會出現(xiàn)誤檢、漏檢,甚至無法檢出的問題。另外,光度立體在金屬表面三維形貌重構時,存在重構曲面扭曲、翹曲等問題。本文針對這些問題提出一種基于光度立體和級數(shù)展開法的金屬表面缺陷檢測方法。該方法首先利用光度立體原理對金屬表面進行三維重構,其次利用級數(shù)展開法對重構曲面進行擬合,最后將擬合曲面轉為點云數(shù)據(jù),對點云數(shù)據(jù)進行處理,完成缺陷檢測。實驗結果表明,該方法解決了重構曲面的扭曲及翹曲問題,同時,提高了金屬表面缺陷檢測的能力。相較于曲面擬合前,采用該方法的缺陷檢出率提高了4個百分點。 

【文章來源】：廣西師范大學學報(自然科學版). 2020,38(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

本文方法流程

本文實驗均是使用Intel(R) Core(TM) i5-3230M 2.60 GHz CPU,4.0 GiB RAM的Windows 10 64bit 計算機,同時使用MATLAB 2016b軟件中的peaks函數(shù)模擬生成三維形狀圖,使用上述7種積分算法還原模擬三維形貌。圖2顯示了7種積分算法的重構曲面結果,直接觀察進行分析,可知:使用DCT泊松算法、DST泊松算法、FFT泊松算法會存在變形問題;Horn and Brooks算法的還原性較差;Frankot-Chellappa算法、Frankot-chellappa-new算法及SouthWell算法能夠較真實地還原模擬曲面形貌。因而采集實際場景中手機金屬沖壓片樣品,可利用還原性較好的Frankot-Chellappa算法、Frankot-chellappa-new算法及SouthWell算法對梯度數(shù)據(jù)進行重構。圖3是實際金屬樣品表面三維形貌結果圖,所采用的3種積分算法均能表現(xiàn)金屬表面形貌,但是,重建曲面存在扭曲及翹曲問題。表1是3種積分算法運行時間,實驗中,在相同環(huán)境下,每種積分算法運行10次后取均值,得到算法運行時間。SouthWell算法迭代次數(shù)較多,因而花費的時間較長。根據(jù)還原性及算法運行時間,選擇適合本文研究內容的Frankot-Chellappa積分算法。圖3 實際金屬樣品表面三維形貌結果

圖2 模擬曲面三維形貌重構結果表1 積分算法運行時間Tab. 1 Integration algorithm runtime 算法 Frankot-Chellappa Frankot-Chellappa-new SouthWell 運行時間/s 0.069 99 0.286 37 53.475 20

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于圖像處理的混凝土表面裂縫檢測研究[J]. 邵闖,王生懷,徐風華,周紅勛.  湖北汽車工業(yè)學院學報. 2019(02)
[2]基于機器視覺的太陽能網版缺陷檢測[J]. 朱勇建,彭柯,漆廣文,夏海英,宋樹祥.  廣西師范大學學報(自然科學版). 2019(02)
[3]Zernike多項式的條紋反射三維面形重建算法研究[J]. 韓路,田愛玲,聶鳳明,劉丙才,劉衛(wèi)國.  西安工業(yè)大學學報. 2019(02)
[4]Zernike圓域多項式鏡面擬合仿真與精度研究[J]. 郭良賢,衛(wèi)俊杰,唐培.  光學與光電技術. 2018(06)
[5]基于偏微分法的光度立體三維重建[J]. 李健,張博文,何斌.  陜西科技大學學報. 2018(06)
[6]條紋反射法測量三維面形中的積分算法[J]. 朱勇建,朱立新,鐘建平,漆廣文,劉偉濤,宋樹祥.  光子學報. 2018(11)
[7]基于四光源光度立體法的藥品泡罩包裝中鋁箔缺陷檢測方法[J]. 黃秀玲,陸宏建,任超,黃崇杏.  包裝學報. 2018(03)
[8]基于光度立體和圖像顯著性的皮革缺陷檢測[J]. 劉根,蔡念,肖盼,林健發(fā).  計算機工程與應用. 2019(08)
[9]基于光度立體視覺的蔬菜秧苗葉片形態(tài)測量方法[J]. 馮青春,陳建,李翠玲,范鵬飛,王秀.  農業(yè)機械學報. 2018(05)
[10]一種改進的快速SUSAN棋盤格角點檢測算法[J]. 夏海英,劉偉濤,朱勇建.  廣西師范大學學報(自然科學版). 2018(01)



本文編號：3111145