基于人工智能的倒角设备加工质量检测方法
摘要文本
本发明涉及图像分割及纹理分析技术领域，具体涉及一种基于人工智能的倒角设备加工质量检测方法。本发明首先获取倒角设备加工产品的表面灰度图像；进一步分析孔洞区域内孔洞像素点的分布特征和灰度变化特征，获取每个孔洞像素点的修正毛刺程度；进一步分析孔洞边缘像素点的梯度幅值，结合孔洞区域与其他孔洞区域的差异，获取每个孔洞区域的修正光照强度；进一步获取每个孔洞像素点的自适应邻域区域，对倒角设备加工产品进行质量检测。本发明通过分析每个孔洞像素点及其周围像素点的灰度特征，光照因素对孔洞区域成像的影响，获取每个孔洞像素点的自适应邻域区域，减少强光因素对于质量检测的干扰，使得对于倒角设备加工质量检测更加准确。
申请人信息
- 申请人:天津戎军航空科技发展有限公司
- 申请人地址:300000 天津市滨海新区天津自贸试验区(空港经济区)航空路278号A厂房A跨以及B座办公楼4层
- 发明人: 天津戎军航空科技发展有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于人工智能的倒角设备加工质量检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410223783.3 |
| 申请日 | 2024/2/29 |
| 公告号 | CN117808799A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 天津戎军航空科技发展有限公司 |
| 发明人 | 张伟 |
| 地址 | 天津市滨海新区天津自贸试验区(空港经济区)航空路278号A厂房A跨以及B座办公楼4层 |
专利主权项内容
1.一种基于人工智能的倒角设备加工质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取倒角设备加工产品的表面灰度图像；获取所述表面灰度图像的孔洞区域和孔洞边缘像素点；根据每个所述孔洞区域的所述孔洞边缘像素点的分布特征，获取每个所述孔洞区域的毛刺缺陷可能性；根据每个所述孔洞区域内每个孔洞像素点的预设邻域内像素点的灰度变化特征，结合每个孔洞像素点的灰度特征，获取每个所述孔洞像素点的毛刺程度；结合每个所述孔洞像素点的所述毛刺程度和所在所述孔洞区域的所述毛刺缺陷可能性，获取每个孔洞像素点的修正毛刺程度；根据每个所述孔洞区域的孔洞边缘像素点的梯度幅值的统计特征和波动特征，获取每个所述孔洞区域的初始光照强度；根据每个所述孔洞区域与其他孔洞区域的初始光照强度的差异特征，结合每个所述孔洞区域与其他孔洞区域内所有孔洞边缘像素点的所述修正毛刺程度的差异特征，修正初始光照强度，获得每个所述孔洞区域的修正光照强度；根据每个所述孔洞像素点的所述修正毛刺程度和所属孔洞区域的所述修正光照强度，结合预设邻域尺寸参数，获取每个所述孔洞像素点的自适应邻域区域；根据每个所述孔洞像素点的所述自适应邻域区域，对所述表面灰度图像进行处理，最终实现质量检测。 （来源 马克数据网）