一種基於圖像處理的金剛石鋸片裂紋檢測方法與流程

2023-09-21 01:28:05

本發明屬於圖像處理領域，尤其涉及一種基於圖像處理的金剛石鋸片裂紋檢測方法。

背景技術：

金剛石鋸片生產過程中因生產工藝水平不高、生產技術落後和材料質量的原因，導致生產的金剛石鋸片中會夾雜微裂紋。裂紋的產生不僅影響產品質量，也影響使用，同時裂紋一旦誤檢在使用中會造成嚴重事故，故對金剛石表面裂紋，尤其是明顯裂紋的檢測是必要的。現有技術中，基於圖像處理的裂紋檢測技術由於經濟、方便、實時和廣泛的應用範圍使其成為實際生產和生活中裂紋檢測的關鍵技術。其中，基於閾值的分割方法被普遍應用。

本發明提出的基於圖像處理的金剛石鋸片裂紋檢測方法，以閾值分割為基礎，並結合數學形態學閉運算提出一種創建模板圖像的方法，最終得到裂紋的骨架信息，可定性判斷裂紋的存在，實際質檢中可根據此初步篩出有明顯裂紋缺陷的金剛石鋸片，避免有明顯裂紋的次品混雜在合格品中，具有一定的實際意義和應用前景。

技術實現要素：

本發明的主要目的在於提供一種基於圖像處理的金剛石鋸片裂紋檢測方法，該方法可定性判斷裂紋的存在，篩出有明顯裂紋缺陷的金剛石鋸片。

為達上述目的，本發明提供了如下技術方案：一種基於圖像處理的金剛石鋸片裂紋檢測方法，具體包括如下步驟：

（1）對採集的金剛石鋸片彩色圖像進行灰度化處理，得到灰度直方圖，以直方圖中灰度值的分界點為閾值進行二值化；

（2）對二值圖像採用拉普拉斯算子進行邊緣檢測，再進行骨架提取，得到帶裂紋的金剛石鋸片骨架圖；

（3）對二值圖像先進行形態學閉運算處理，再用拉普拉斯算子邊緣檢測，最後進行骨架提取，得到無裂紋的金剛石鋸片骨架模板圖；

（4）將帶裂紋的金剛石鋸片骨架圖和無裂紋的金剛石鋸片骨架模板圖進行差分，得到的就是裂紋骨架圖。

金剛石鋸片的彩色圖像以黑色為背景採集得到的，所以灰度圖像呈現出的灰度值在灰度直方圖中以雙峰分布的形式出現，找到分界區域峰谷灰度值區間，取區間中點灰度值為閾值進行二值化。邊緣檢測能獲得全部邊緣輪廓，但裂紋的形狀、位置等是不確定的，本發明提出基於當前採集的圖像創建模板圖像的方法，如步驟（3），利用形態學閉運算能夠填充物體內細小的空洞，連接鄰近的物體，平滑對象的輪廓，除去比結構元素更小的暗色細節的特點，填充帶裂紋的二值圖像，得到無裂紋的金剛石鋸片輪廓，在此基礎上進行處理得到無裂紋的金剛石鋸片骨架模板圖，最後運用差分的思想，得到的就是裂紋的骨架，將從邊緣中識別裂紋的難題轉化為簡單的差分問題。

與現有的技術相比，本發明提出的技術方案以閾值分割為基礎，並結合數學形態學閉運算提出一種創建模板圖像的方法，通過差分運算最終得到裂紋的骨架信息。本發明提出的方法簡單，適用性強，提取出的裂紋骨架可定性判斷裂紋的存在，工廠可根據此初步篩出有明顯裂紋缺陷的金剛石鋸片，避免存在明顯裂紋的次品混雜在合格品中，具有一定的實際意義和應用前景。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本發明的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在附圖中：

圖1是本發明檢測方法流程圖；

圖2是金剛石鋸片的灰度圖；

圖3是灰度直方圖；

圖4是二值化結果圖；

圖5是帶裂紋金剛石鋸片骨架圖；

圖6是無裂紋金剛石鋸片骨架模板圖；

圖7是差分融合後最終得到的裂紋骨架圖。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，以下結合附圖及具體實施例，對本發明作進一步地詳細說明。所描述的實施例僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。

如圖1所示，為本發明的檢測方法流程圖，主要包括灰度化、二值化、形態學閉運算、拉普拉斯邊緣檢測、骨架提取和差分融合。本發明方案具體包括如下步驟：

（1）對採集的金剛石鋸片彩色圖像進行灰度化處理，得到灰度直方圖，以直方圖中灰度值的分界點為閾值進行二值化；

（2）對二值圖像採用拉普拉斯算子進行邊緣檢測，再進行骨架提取，得到帶裂紋的金剛石鋸片骨架圖；

（3）對二值圖像先進行形態學閉運算處理，再用拉普拉斯算子邊緣檢測，最後進行骨架提取，得到無裂紋的金剛石鋸片骨架模板圖；

（4）將帶裂紋的金剛石鋸片骨架圖和無裂紋的金剛石鋸片骨架模板圖進行差分，得到的就是裂紋骨架圖。

為具體說明，用一個實例進行如下說明。具體實施過程為：

在matlab軟體環境下進行仿真。對黑色背景下採集的金剛石鋸片彩色圖（圖像大小為389×389，解析度為96dpi））進行灰度化，得到灰度圖圖2，通過灰度圖圖2得到對應灰度直方圖圖3，通過灰度直方圖圖3可以看出灰度分布為典型的雙峰分布，找到分界處峰谷的灰度值區間為[71,125]，取區間中點灰度值，定為二值化閾值，這裡為98，當像素點灰度值大於98則將其灰度值設置為255，若低於98則為0，得到二值化圖像圖4。對二值化圖像圖4進行兩個處理：一是用拉普拉斯邊緣檢測後進行骨架提取，得到帶裂紋金剛石鋸片骨架圖圖5，二是進行形態學閉運算，這裡用3×3的圓形結構元素對二值圖像進行閉運算，再用拉普拉斯邊緣檢測後進行骨架提取，得到無裂紋的金剛石鋸片骨架模板圖圖6。最後將帶裂紋金剛石鋸片骨架圖圖5和無裂紋的金剛石鋸片骨架模板圖圖6進行差分融合，得到最終裂紋骨架圖圖7。若差分後有骨架信息，則該金剛石鋸片有明顯裂紋，為次品。

綜上所述，利用本發明的裂紋檢測方法，能提取出金剛石鋸片裂紋骨架。提取出的裂紋骨架可定性判斷裂紋的存在，工廠可根據此初步篩出有明顯裂紋缺陷的金剛石鋸片，避免存在明顯裂紋的次品混雜在合格品中，具有一定的實際意義和應用前景。並且，本發明提出的創建無裂紋模板的方法操作簡單易行。