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基于機(jī)器視覺高斯混合模型對鋁錠的表面波紋檢測

2018-12-27 06:00:02忽正熙
世界有色金屬 2018年20期
關(guān)鍵詞:鋁錠波紋高斯

忽正熙

(陜西有色榆林新材料有限責(zé)任公司,陜西 榆林 719099)

隨著工業(yè)的發(fā)展,我國鋁業(yè)發(fā)展迅猛,目前已躍居為世界鋁生產(chǎn)大國,但還不是鋁業(yè)強(qiáng)國,雖然產(chǎn)量上占據(jù)領(lǐng)先的地位,但鋁制品的質(zhì)量還需進(jìn)一步提高;由于在生產(chǎn)過程中,鋁錠的生產(chǎn)是將高溫鋁液澆鑄在鑄模上形成,并通過水平移動(dòng)的鏈條進(jìn)行傳送,鋁錠表面在冷凝的過程中,不可避免的會出現(xiàn)波紋,波紋的嚴(yán)重與否直接影響鋁錠產(chǎn)品的外觀質(zhì)量。因此通過機(jī)器視覺對鋁錠波紋的檢測,降低了勞動(dòng)了,節(jié)約了成本,并提高了鋁錠產(chǎn)品質(zhì)量[1-5]。

1 常見的鋁錠波紋

鋁錠表面最常出現(xiàn)的波紋有如下幾類:①同心圓狀表面波紋,該波紋是液態(tài)鋁進(jìn)入分配器再進(jìn)行鑄模鑄造冷凝,以表面的某個(gè)點(diǎn)為中心逐漸以波紋狀向四周擴(kuò)散。②泡狀水波紋,該波紋是液態(tài)鋁在冷凝過程中,表面形成浮塊或者凸起的波紋。③兩端溝槽狀的波紋,該波紋,該波紋是在鋁錠通過傳送鏈傳輸過程中,由于振動(dòng)產(chǎn)生的波紋。

圖1 三種常見的鋁錠波紋

2 機(jī)器視覺

機(jī)器視覺是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置)把圖像抓取到,然后將該圖像傳送至處理單元,通過數(shù)字化處理,根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,來進(jìn)行尺寸、形狀、顏色等的判別。進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來進(jìn)行辨識分辨。

2.1 圖像的預(yù)處理

為了提高對鋁錠表面波紋的檢測質(zhì)量,降低工業(yè)相機(jī)對圖片采集過程中圖像噪聲的影響,因此對所采集的圖像進(jìn)行一系列圖像預(yù)處理,如灰度化處理,降低計(jì)算機(jī)對圖像處理的信息量,加快圖像處理速度,中值濾波降低圖像噪聲,提高識別的準(zhǔn)確性,閾值分割,提取圖像的輪廓,形態(tài)學(xué)處理,對圖像輪廓的銳化,為后續(xù)的目標(biāo)信息降低識別難度。如圖2所示。

圖2 鋁錠的圖像預(yù)處理

2.2 圖像的特征提取

圖像特征是某一類對象區(qū)別于其他類對象的響應(yīng)(本質(zhì))特點(diǎn)或特性,或是這類特點(diǎn)、特性的集合(如亮度、邊緣、紋理和色彩等)。圖像的特征提取的原則:①可區(qū)別性②可靠性③獨(dú)立性好④數(shù)量少⑤對尺寸、變換、旋轉(zhuǎn)等變換盡可能的不敏感。因此,鋁錠的表面波紋檢測選取的圖像特征為:紋理長度、紋理圓度、紋理面積三個(gè)圖像特征作為識別依據(jù)[6]。

2.3 圖像的模式識別

機(jī)器視覺高斯混合模型是一種描述混合密度函數(shù)分布的模型,本文采用了高斯混合模型對鋁錠波紋的檢測,其概率密度為:為向量且維數(shù)為d,為混合分布的參數(shù),為權(quán)系數(shù)且滿足其中是單高斯概率分布,為訓(xùn)練的樣本均值;為樣本方差矩陣,將任意測試樣本代入上式,可得到一個(gè)標(biāo)量然后根據(jù)閾值來判斷樣本磁瓦是否屬于該類別即合格與不合格[7]。(如表1所示:圖像特征參數(shù) 、如圖3所示:圖像識別結(jié)果)。

圖3 圖像識別結(jié)果

表1 圖像特征參數(shù)

3 結(jié)語

通過halcon機(jī)器視覺開發(fā)環(huán)境,對采集的鋁錠波紋圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理、圖像特征提取、圖像模式識別,判別鋁錠外觀質(zhì)量合格與否,相比人工檢測提高了檢測質(zhì)量,降低了勞動(dòng)力的輸入,節(jié)省了成本[8]。

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