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        汽車電機(jī)磁瓦缺陷圖像檢測技術(shù)的研究*

        2021-01-25 01:40:08朱桂英
        汽車實(shí)用技術(shù) 2021年1期
        關(guān)鍵詞:灰度級擴(kuò)散系數(shù)鄰域

        朱桂英

        (浙江經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 杭州 310018)

        引言

        隨著人們對汽車使用舒適度要求的不斷提高,汽車上的電子化配置越來越多,因此電機(jī)在汽車上的應(yīng)用越來越廣泛[1-2]。電機(jī)最重要的部件是勵磁元件磁瓦,為了保證電機(jī)的可靠運(yùn)行,電機(jī)的主要部件磁瓦的性能要求就有所提升。

        但是磁瓦在生產(chǎn)制造過程中,由于原料原因、設(shè)備使用原因和人工操作等的影響,磁瓦就會產(chǎn)生各種不同的缺陷,造成產(chǎn)品的不合格,或者是低性能的磁瓦,造成電機(jī)性能的低下。因此研究汽車電機(jī)磁瓦表面缺陷檢測技術(shù)具有重要的應(yīng)用價(jià)值和產(chǎn)業(yè)化前景。目前磁瓦的檢測主要通過人工目測檢測缺陷[3]。造成檢測標(biāo)準(zhǔn)不一樣,產(chǎn)量低,出現(xiàn)漏判、誤判的情況,加上當(dāng)前的疫情,造成企業(yè)用工荒,人員流動性大,人員不好管理等原因,迫切需要進(jìn)行磁瓦檢測的自動化改造,因此在自動化改造過程中,對磁瓦缺陷進(jìn)行圖像處理進(jìn)行在線檢測具有重要意義[4-5]。因此需要研究圖像處理算法提高處理速度和精度。

        1 P-M擴(kuò)散方程的紋理抑制方法

        磁瓦表面缺陷圖像與其他不同,有以下的特征:圖像各部分的亮度不均勻、不一致,對比度不高,圖像紋理的背景雜亂、磁瓦表面的缺陷種類比較多等等。采用信息采集,收集磁瓦圖像信息,利用圖像處理技術(shù)處理磁瓦表面,在進(jìn)行圖像檢測磁瓦缺陷的邊緣時,其干擾區(qū)域會影響到磁瓦提取缺陷邊緣。

        因此,在檢測磁瓦缺陷的邊緣的時候需要進(jìn)行干擾區(qū)域的抑制或消除影響,在算法中Canny算子中的高斯平滑濾波器會邊緣丟失,但是要消除干擾區(qū)域影響其所起的作用不大。擴(kuò)散方程是用來描述物質(zhì)擴(kuò)散現(xiàn)象中物質(zhì)密度變化的偏微分方程,P-M非線性各向異性擴(kuò)散方程可以根據(jù)不同部位物質(zhì)密度的變化獲取不同的擴(kuò)散系數(shù)[6]。為了抑制邊緣的模糊,在接近邊緣的位置,選擇較小的擴(kuò)散系數(shù);為了得到比較好的模糊區(qū)域,在同質(zhì)的地方,選擇了較大的擴(kuò)散系數(shù)。因此,可以利用P-M擴(kuò)散方程來改進(jìn)邊緣檢測算法,進(jìn)而可以提取到磁瓦表面缺陷區(qū)域。首先,提取磁瓦圖像,屏蔽掉磁瓦圖像的背景部分;然后,利用P-M擴(kuò)散方程算法提取圖像的邊緣,并構(gòu)造出磁瓦的掩模圖像;最后,再通過異或運(yùn)算方法提取出磁瓦表面圖像缺陷。這樣可以有效地提取到缺陷圖像,便于磁瓦缺陷的分揀[7]。

        2 八鄰域模型圖像處理

        采集到的磁瓦圖像定為f(x,y),其P-M擴(kuò)散模型如下:

        c是一個單調(diào)遞減函數(shù),表達(dá)式如下所示:

        由上式可知,c由決定。圖像梯度值在圖像邊緣時大,擴(kuò)散系數(shù)c小擴(kuò)散程度慢,特別的當(dāng)時,c→0,圖像保持;圖像梯度值在均質(zhì)地方時小,擴(kuò)散系數(shù)c大,擴(kuò)散程度快,特別的當(dāng)→0時,c→1,圖像將被平滑[9]。

        定義N,S,E,W,SE,NE,SW,NW為當(dāng)前像素值的八個鄰域,以下是八鄰域擴(kuò)散方法中各鄰域梯度:

        圖像f(x,y)的離散擴(kuò)散方程如下:

        式中,t為擴(kuò)散次數(shù),λ與圖像的平滑度成正比,通過實(shí)驗(yàn),取值為。

        3 計(jì)算圖像的梯度幅值T和方向角

        假設(shè)用P-M方程處理后的磁瓦圖像為G(x,y),則其梯度幅值T和方向角為:

        式中,Gx和Gy分別為x、y的偏導(dǎo)。

        Gx和Gy可以利用如下2×2一階差分近似計(jì)算。

        4 圖像邊緣連接

        對磁瓦圖像的梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制[10-11],采用了插值的方法。經(jīng)過非極大值抑制后的磁瓦圖像,取其中最大的一個像素值,記為Lmax,然后統(tǒng)計(jì)圖像中1-Lmax每個灰度級像素的個數(shù)的多少,再按灰度級的大小進(jìn)行排列,記 1-Lmax各灰度級像素總數(shù)為Hist。假設(shè)按灰度級排列總數(shù)為c×Hist(0<C<1)處的灰度值為L,則高低閾值THH、THL計(jì)算如下:

        5 結(jié)論

        本文提出了基于掩模技術(shù)的背景屏蔽方法和基于 P-M非線性各向異性擴(kuò)散方程的紋理抑制方法,在檢測過程中有效去除背景與紋理對缺陷提取的影響,大大提高檢測精度以滿足工業(yè)化生產(chǎn)需求,大大提高了磁瓦缺陷檢測的效率和合格率,進(jìn)而提高了汽車電機(jī)的性能,提升了汽車的使用舒適性。

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