基于特征与形貌重构的轴件表面缺陷检测方法

作     者：冯毅雄 李康杰 高一聪 郑浩 谭建荣 FENG Yi-xiong;LI Kang-jie;GAO Yi-cong;ZHEN Hao;TAN Jian-rong

作者机构：浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室浙江杭州310027 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2020年第54卷第3期

页      面：427-434页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2017YFB1301201) 国家自然科学基金资助项目(51675477,51775489,51805472) 浙江省自然科学基金资助项目(LZ18E050001) 

主　　题：轴件表面缺陷 缺陷特征提取 形貌重构 缺陷分类 

摘      要：针对轴件表面缺陷机器视觉检测方法中的水渍残留误检率高和人工复检效率低问题,提出一种基于特征与形貌重构的轴件表面缺陷检测方法.对轴件工业高速线扫描图像进行预处理,基于改进的阀值迭代算法完成图像分割,通过去除背景、噪点和干扰提取缺陷图像.建立基于曲线簇包络轮廓的轴件表面缺陷特征模型,结合分割图像各连通域的面积、面积占比、粗短度训练逻辑回归分类器,对凹坑、裂纹和麻点等轴件表面典型缺陷进行识别,并结合图像深度信息进行缺陷形貌重构,消除水渍等伪缺陷,提高轴件表面缺陷检测鲁棒性.实验结果表明,所提出的轴件表面缺陷检测方法有效,具有较高的缺陷识别率和鲁棒性能,平均识别时间为3.69 s,缺陷轴加权识别率为98.86%,可以对3类典型缺陷和水渍进行准确识别.