CN115601361B 基于机器视觉机床零件在线检测方法 （苏州迈创信息技术有限公司）

专利代理师杨月芳定生长窗口内的第二像素点与种子点之间的相和类别标签为划痕类别的第二像素点为划痕像2采集机床零件中伞齿轮的灰度图像作为待检测图像，根据所述置信度确定所述待检测图像的语义模糊区域和划痕区域，获取所述语义模糊区域中设定生长窗口内的第二像素点与种子点之间的第一轮廓特获取所述模糊标签的第二像素点属于所述划痕类别确定所述划痕区域内的第一像素点和所述划痕标签获取第一相似度阈值和第二相似度阈值，其中，所述第一相似确定所述相似度小于或等于所述第一相似度阈值的第二像素点的类别标签为背景标确定所述相似度大于所述第一相似度阈值且小于所述第二相似度阈值的第二像素点确定所述相似度大于所述第二相似度阈值的第二像计算所述第一轮廓特征值差异与所述第一置信度确定所述划痕区域中所述置信度最小的划痕划痕像素点与所述背景区域内的背景像素点之间的第二置信度差异和第二轮廓特征值差根据第一相似度阈值公式获取所述第一相似度阈3为背景区域内背景像素点的数量，zynh目标划痕像素点的置信度，Z;为背景区个背景像素点的置信度，yh为目标划痕像素点的轮廓特征值，ui背景区域内第i背景像获取所述划痕区域内的第一像素点的置信度与所述置信度均值之间的第一差值绝对根据第二相似度阈值公式获取所述第二相似度阈划痕区域内第一像素点的数量，z为划痕区域内第j个第一像素点的置信度，z为划痕区域内第一像素点的置信度均值，u为划痕区域内第j个第一像素点的轮廓特征值，u为划确定所述背景标签的第二像素点为背景像素获取所述模糊像素点与所述模糊像素点的邻域范围内的划痕像素点之间的第一目标基于所述第一目标相似度和所述第二目标相似度，4X为模糊像素点p的邻域范围内背景像素点的数量，为模糊像素点p与邻域范围内第x个背景像素点之间的第二目标相似度，x为邻域范围内背景像素点的索引，5[0003]伞齿轮的生产是由万能铣床和圆盘模数铣刀铣削成型的，其外在伞齿轮的加工过程中，如果没有精准控制铣刀运动轨迹或者伞齿轮胚件出现位置偏差，[0009]获取所述语义模糊区域中设定生长窗口内的第二像素点与种子点之间的第一轮廓特征值差异和第一置信度差异，根据所述第一轮廓特征值差异和所述第一置信度差异，大于设定概率指数阈值的第二像素点的所述模6[0012]确定所述划痕区域内的第一像素点和所述划痕标签的第二像素[0017]确定所述相似度小于或等于所述第一相似度阈值的第二像素点的类别标签为所[0018]确定所述相似度大于所述第一相似度阈值且小于所述第二相似度阈值的第二像[0019]确定所述相似度大于所述第二相似度阈值的第二像素点的类别标签为所述划痕目标划痕像素点与所述背景区域内的背景像素点之间的第二置信度差异和第二轮廓特征[0023]根据所述第二置信度差异和所述第二轮廓特征值差异，获取所述第一相似度阈[0030]获取所述划痕区域内的第一像素点的置信度与所述置信度均值之间的第一差值7[0036]在一些实施例中，所述获取所述模糊标签的像素点属于所述划痕类别的概率指[0038]获取所述模糊像素点与所述模糊像素点的邻域范围内的划痕像素点之间的第一目标相似度，以及所述模糊像素点与所述邻域范围内的背景像素点之间的第二目标相似素点的数量，为模糊像素点p与邻域范围内第x个背景像素点之间的第二目标相似义模糊区域进行划痕检测。可以认为模糊区域中置信度最大的第一像素点为划痕像素点，8[0046]图1为本发明一个实施例所提供的一种基于机器视觉机床零件在线检测方法的流合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于机器视觉机床零件在线检测方法，其特点可由任何合适形式组合。[0049]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于机器视觉机床零件在线检测[0050]图1为本发明实施例所提供的一种基于机器视觉机床零件在线检测方法的流程示对待检测图像中的第一像素点进行语义分割识别，得到第一像素点属于划痕类别的置信9算第二像素点的轮廓特征值与种子点的轮廓特征值的差值绝对值作为第一轮廓特征值差异，以及计算第二像素点的置信度与种子点的置信度的差值绝对值作为第一置信度差异，[0065]其中，simag为第二像素点与种子点b之间的相似度，za为第二像素I(Z-Z)二像素点与种子点之间的相似度越大，故相似度与第一置信度差异呈负相关关系。I(u-uy)l为第二像素点与种子点之间的第一轮廓特征值差异，反映了在形态学梯度中第后续区域生长提供可靠判断依据。糊标签，若初始设定窗口内的第二像素点与初始种子点之间的相似度大于第二相似度阈口W和设定窗口W中的第二像素点赋予相应的类别标签，并再定窗口内被赋予划痕标签的第二像素点中，确定相似度大于第三相似度阈值的第二像素点为种子点进行第三次生长。[0072]假设在设定窗口W中确定的种子点为像素点，在设定窗口W中确定的种子点b为中心尺寸为(5+2S)X(S+2S)，设定窗口WM的尺寸为(5+S)X(S+S)，设定窗口W飞的尺寸为设定窗口W%中的第二像素点与各自窗口内的种子点之间相似度，并根据该相似度按照上I(Z,h-Z为目标划痕像素点与背景像素点之间的第二置信度差异，I(ityh-u)为目标划痕像素点与背景像素点之间的第二轮廓特征值差[0088]本发明实施例中，获取类别标签为模糊标签的像素点属于划痕[0091]可以通过上述相似度公式获取模糊像素点与模糊像素点的邻域范围内的划痕像素点的数量，为模糊像素点p与邻域范围内第x个背景像素点之间的第二目标相似[0097]上述概率指数公式中，第一目标相似度p为划痕像素点的概率越大，因此，概率指数IY与(simpx-T)呈负相关关系。(simpx-TH)反映了模糊像素点与背景像素点之间携带的背景语义程度的差异性，该差异性越大，即关关系。概率指数公式通过考虑模糊像素点与邻域范围内的背景像素点和划痕像素点之