(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210880834.0 (22)申请日 2022.07.26 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115115612 A (43)申请公布日 2022.09.27 (73)专利权人 山东安德机械科技有限公司 地址 252000 山东省聊城市经济开发区东 城办事处金山路南首东城产业园区内 (72)发明人 王纪胜　王凤轩　杨泽建　 (74)专利代理 机构 深圳叁众知识产权代理事务 所(普通合伙) 44434 专利代理师 董红娟 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 7/66(2017.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (56)对比文件 CN 110163853 A,2019.08.23 CN 107796826 A,2018.0 3.13 CN 105335963 A,2016.02.17 CN 113884299 A,2022.01.04 CN 10725 6549 A,2017.10.17 CN 113658133 A,2021.1 1.16 WO 20171643 38 A1,2017.09.28 Qingfeng Wang 等.On line Incipient Fault Detecti on Method Based o n Improved ℓ1 Trend Fi ltering and Sup port Vector Data Descripti on. 《IEEE Access》 .2021,全 文. 胡佳成 等.ABS齿圈环形表面 缺陷检测方 法. 《电子测量与仪 器学报》 .2017,第31卷(第3 期),全文. 审查员 李浩 (54)发明名称 一种用于机械配件的表面缺陷检测方法及 系统 (57)摘要 本发明涉及一种用于机械配件的表面缺陷 检测方法及系统， 属于图像处理技术领域。 方法 包括以下步骤： 获得第一边缘线的第一拟合直线 和第二边缘线的第二拟合直线； 根据第一拟合直 线的斜率和第二拟合直线的斜率， 得到第一缺陷 类型对应的各目标缺陷连通域； 将除第一缺陷类 型对应的各目标缺陷连通域之外的其它目标缺 陷连通域记 为待判定连通域； 根据待判定连通域 对应的第一边缘线上的各边缘像素点与对应的 第一拟合直线之间的距离、 第二边缘线上的各边 缘像素点与对应的第二拟合直线之间的距离， 得 到拟合曲线； 根据拟合曲线， 得到第二缺陷类型 对应的各缺陷连通域和第三缺陷类型对应的各 缺陷连通域。 本发明能高效的对轴承套圈端面缺陷进行识别。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115115612 B 2022.11.04 CN 115115612 B 1.一种用于 机械配件的表面 缺陷检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括如下步骤： 获取待检测金属轴承套圈的端面图像； 利用最大类间方差法和边缘检测算子， 得到端面图像对应的边缘轮廓图像； 对边缘轮 廓图像进行霍夫圆检测， 得到目标环形区域和目标圆心坐标； 利用种子填充法， 得到目标环形区域中的各目标缺陷连通域和各目标缺陷连通域对应 的各边缘像素点； 根据所述边缘像素点坐标与目标圆心坐标之间的距离， 得到各目标缺陷连通域对应的 第一边缘线和对应的第二边缘线； 根据所述第一边缘线上的各边缘像素点坐标和 第二边缘 线上的各边缘像素点坐标， 拟合得到所述第一边缘线的第一拟合直线和所述第二边缘线的 第二拟合 直线； 根据所述第 一拟合直线的斜率和所述第 二拟合直线的斜率， 得到各目标缺陷连通域对 应的第一边缘线与对应的第二边缘线之间的角度差异； 根据所述角度差异， 得到第一缺陷 类型对应的各目标缺陷连通 域； 将除第一缺陷类型对应的各目标缺陷连通域之外的其它目标缺陷连通域记为待判定 连通域； 根据各待判定连通域对应的第一边缘线 上的各边缘像素点与对应的第一拟合直线 之间的距离以及各待判定连通域对应的第二边缘线上的各边缘像素点与对应的第二拟合 直线之间的距离， 拟合得到各待判定连通 域对应的拟合曲线； 根据所述拟合曲线上的波谷数量， 得到第 二缺陷类型对应的各缺陷连通域和第 三缺陷 类型对应的各缺陷连通 域； 所述拟合得到各待判定连通 域对应的拟合曲线的方法， 包括： 对于任一目标缺陷连通 域： 计算得到该目标缺陷连通域对应的各边缘像素点坐标与目标圆心坐标之间的距离， 记 为各边缘像素点对应的特 征距离； 计算得到各待判定连通域对应的第一边缘线上的各边缘像素点与对应的第一拟合直 线之间的距离， 记为各待判定连通域对应的第一边缘线上的各边缘像素点对应的第一距 离； 计算得到各待判定连通域对应的第二边缘线上的各边缘像素点与对应的第二拟合直 线之间的距离， 记为各待判定连通域对应的第二边缘线上的各边缘像素点对应的第二距 离； 对于任一待判定连通 域： 以该待判定连通域对应的第 一边缘线上的各边缘像素点对应的第 一距离为纵坐标， 以 该待判定连通域对应的第一边缘线上的各边缘像素点对应的特征距离为横坐标， 拟合得到 该待判定连通域对应的第一边缘线的第一拟合曲线； 以该待判定连通域对应的第二边缘线 上的各边缘像素点对应的第二距离为 纵坐标， 以该待判定连通域对应的第二边缘线上的各 边缘像素点对应的特征距离为横坐标， 拟合得到该待判定连通域对应的第二边缘线的第二 拟合曲线。 2.如权利要求1所述的一种用于机械配件的表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述得到 目标环形区域和目标圆心坐标的方法， 包括： 对边缘轮廓图像进行霍夫圆检测， 得到圆心之间的距离小于预设距离的两个霍夫圆，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115115612 B 2记为目标霍夫圆； 计算得到两个目标霍夫圆对应的圆心坐标的均值， 作为目标圆心坐标； 所述两个目标 霍夫圆中较小半径对应的目标霍夫圆对应的区域范围为较大半径对应的目标霍夫圆对应 的区域范围的子集； 将较大半径对应的目标霍夫圆对应的区域范围中除较小半径对应的目标霍夫圆对应 的区域范围之外的区域记为 边缘轮廓图像对应的环形区域； 将环形区域的像素点像素值置为1， 将边缘轮廓图像上除环形区域之外的其它像素点 像素值置为0， 记为 边缘轮廓图像对应的掩膜图像； 将掩膜图像与端面图像进行相乘， 得到端面图像上的目标环形区域。 3.如权利要求1所述的一种用于机械配件的表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述得到 目标环形区域中的各目标缺陷连通域和各目标缺陷连通域对应的各边缘像素点的方法， 包 括： 将目标环形区域进行反色， 将反色之后的目标环形区域记为特征环形区域， 所述特征 环形区域上的缺陷区域的像素点的像素值 为1； 利用种子填充法， 得到特征环形区域中像素值为1且相邻的像素点的集合， 记为缺陷像 素点集合， 所述缺陷像素点集合中的像素点数量大于等于1； 所述特征环形区域中可能存在 多个缺陷像素点 集合； 根据特征环形区域中各缺陷像素点 集合， 得到各缺陷像素点 集合对应的缺陷连通 域； 将各缺陷连通域中像素值数量小于预设数量的缺陷连通域筛选出去， 将剩余的缺陷连 通域记为目标缺陷连通域； 利用Canny边缘检测算子提取各目标缺陷连通域的边缘像素点 坐标； 根据特征环形区域中的各目标缺陷连通域和各目标缺陷连通域的边缘像素点坐标， 得 到目标环形区域中的各目标缺陷连通 域和各目标缺陷连通 域对应的各边 缘像素点。 4.如权利要求1所述的一种用于机械配件的表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述得到 各目标缺陷连通 域对应的第一 边缘线和对应的第二 边缘线的方法， 包括： 对于任一目标缺陷连通 域： 获得该目标缺陷连通域对应的各边缘像素点对应的特征距离中的最小特征距离和最 大特征距离； 根据所述最小特征距离和 最大特征距离， 得到该目标缺陷连通域对应的经验 误差量； 根据如下公式计算得到该目标缺陷连通 域对应的经验误差量： 其中， 为该目标缺陷连通域对应的经验误差量， 为最大特征距离， 为最小特 征距离； 根据所述经验误差量， 得到该目标缺陷连通域对应的目标特征距离范围； 将所述特征 距离在目标特征距离范围外的各边缘像素点剔除， 根据剔除后剩余的边缘像素点， 得到该 目标缺陷连通 域对应的第一 边缘线和对应的第二 边缘线。 5.如权利要求1所述的一种用于机械配件的表面缺陷检测方法， 其特征在于， 所述根据 所述角度差异， 得到第一 缺陷类型对应的各目标缺陷连通 域的方法， 包括： 判断各目标缺陷连通域对应的第一边缘线与对应的第二边缘线之间的角度差异是否权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115115612 B 3