基于圖像處理的汽車剎車片表面缺陷檢測

李曉光 王文婧 劉江珊

摘 要：基于圖像處理的汽車剎車片的檢測能夠提高檢測效率，本文用雙邊網(wǎng)格和置信顏色模型完成剎車片與背景的分割，利用Hough變換完成兩段式剎車片的定位，利用形態(tài)學(xué)處理和連通區(qū)域計算得到表面裂痕，能夠?qū)崿F(xiàn)對有裂紋缺陷的剎車片的檢測。

關(guān)鍵詞：圖像處理，缺陷檢測，剎車片

一、 引言

汽車剎車片是汽車生產(chǎn)過程中最重要的基礎(chǔ)支撐之一，直接決定汽車的制動性能。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的靠人工檢測為主的剎車片生產(chǎn)方式已經(jīng)無法滿足市場對剎車片生產(chǎn)質(zhì)量和精度的要求，2017年35號文件國務(wù)院印發(fā)“新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃”以來，人工智能技術(shù)得到普遍發(fā)展與應(yīng)用，機(jī)器視覺是人工智能的感知層，模擬人的眼睛，使得機(jī)器具有視覺功能，基于機(jī)器視覺的剎車片檢測技術(shù)，通過光學(xué)傳感器獲取圖像，用圖像處理算法完成剎車片的檢測，可以解決人工測量時因疲勞等客觀問題產(chǎn)生的檢測錯誤問題，提高檢測準(zhǔn)確率，降低勞動成本，解決勞動力短缺等問題，并且可以提高生產(chǎn)線的自動化水平，提升產(chǎn)品質(zhì)量，提高產(chǎn)品生產(chǎn)效率。

二、 基于圖像處理的剎車片與背景的圖像分割

利用剎車片圖像中要提取的剎車片與背景在灰度特性上的差異，利用雙邊網(wǎng)格和置信顏色模型對剎車片進(jìn)行提取，雙邊網(wǎng)格是由Chen等提出的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可描述為一個五維數(shù)組，包括三維顏色值和兩維坐標(biāo)位置，圖像數(shù)據(jù)可以在高維特征空間中描述，通過在每一維度上設(shè)置采樣率來獲得規(guī)則的網(wǎng)格，從直觀上看，雙邊網(wǎng)格大小與每一維度的采樣率成反比，利用雙邊網(wǎng)格并構(gòu)建置信顏色模型可以將剎車片與背景良好的分割出來，分割效果如下所示：

三、 兩段式剎車片的定位

兩段式剎車片中間有一條明顯的分界線，利用Hough變換完成直線即分界線檢測，Hough變換的主要思想是，在原始圖像坐標(biāo)系下的一個點對應(yīng)了參數(shù)坐標(biāo)系中的一條直線，同樣參數(shù)坐標(biāo)系的一條直線對應(yīng)了原始坐標(biāo)系下的一個點，然后，原始坐標(biāo)系下呈現(xiàn)直線的所有點，它們的斜率和截距是相同的，所以它們在參數(shù)坐標(biāo)系下對應(yīng)于同一個點。這樣在將原始坐標(biāo)系下的各個點投影到參數(shù)坐標(biāo)系下之后，看參數(shù)坐標(biāo)系下有沒有聚集點，這樣的聚集點就對應(yīng)了原始坐標(biāo)系下的直線。

在直角坐標(biāo)系下假設(shè)直線方程為y=kx+b，在極坐標(biāo)空間，其表示方法為ρ=xcosθ+ysinθ，將圖像空間中的點（x，y）映射到（ρ，θ）參數(shù)空間的原理如下圖所示：

檢測結(jié)果如圖所示：其中紅色為檢測出來的兩條直線，用該直線分割兩段式剎車片的左片和右片。

四、 圖像特征清晰情況下剎車片上的裂紋檢測

剎車片表面有豐富的紋理，在圖像特征上類似于復(fù)雜的噪聲，因此剎車片表面裂紋檢測需要抗噪聲干擾，為了去除噪聲的干擾，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開運算對圖像進(jìn)行預(yù)處理，突出非噪聲的裂紋部位，然后利用聯(lián)通區(qū)域面積計算得到最大聯(lián)通區(qū)域面積，對于面積超過設(shè)定閾值的區(qū)域認(rèn)為是裂紋區(qū)域，檢測結(jié)果如下：

五、 結(jié)論

本文用雙邊網(wǎng)格和置信顏色模型完成剎車片與背景的分割，利用Hough變換完成兩段式剎車片的定位，利用形態(tài)學(xué)處理和連通區(qū)域計算得到表面裂痕，能夠?qū)崿F(xiàn)對有裂紋缺陷的剎車片的檢測。對于其他類型的缺陷，還有進(jìn)一步研究空間。

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作者簡介：

李曉光，王文婧，劉江珊，長春光華學(xué)院。