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原文传递 基于机器视觉的焊点缺陷检测方法
专利名称: 基于机器视觉的焊点缺陷检测方法
摘要: 本发明提供了一种基于机器视觉的焊点缺陷检测方法,涉及基于机器视觉的产品表面缺陷检测技术领域,该方法首先对合格标准件进行三维模型重建,提取合格焊点的三维信息;获取测试件的若干幅焊点图像并进行多曝光图像融合并进行预处理,获得焊点特征图像;利用极限学习机对焊点特征图像进行学习分类,得到不合格焊点并进行三维模型重建,提取不合格焊点的三维信息与合格焊点的三维信息进行比对,实现缺陷焊点的缺陷分析和分类。本发明可获得高质量的融合图像,利用主成分分析和极限学习机结合对焊点缺陷进行了分类,检测准确率更高,AUC值更大,检测时间更短;采用了聚焦测距的三维重建方法,提取焊点三维信息,检测精度更高,满足高质量检测要求。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 广东;44
申请人: 中兵国铁(广东)科技有限公司;北京国联众泰科技有限公司
发明人: 邓文;龚俊杰;张悦庭;王洪建;张海宁;裴禹妃
专利状态: 有效
发布日期: 2019-01-01T00:00:00+0800
申请号: CN201810522412.X
公开号: CN109001230A
代理机构: 北京市商泰律师事务所 11255
代理人: 黄晓军
分类号: G01N21/956(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/956
申请人地址: 528225 广东省佛山市南海区狮山镇南海软件科技园(佛高科技智库中心B座1楼126室)
主权项: 1.一种基于机器视觉的焊点缺陷检测方法,其特征在于,包括如下流程步骤:步骤S110:对合格标准件进行三维模型重建,提取合格焊点的三维信息;步骤S120:获取测试件的若干幅焊点图像并进行多曝光图像融合;步骤S130:对融合的图像进行预处理,消除噪声和干扰,获得焊点特征图像;步骤S140:利用极限学习机对所述焊点特征图像进行学习分类,得到不合格焊点;步骤S150:对所述不合格焊点进行三维模型重建,提取所述不合格焊点的三维信息;步骤S160:将所述不合格焊点的三维信息与所述合格焊点的三维信息进行比对,实现缺陷焊点的缺陷分析和分类。
所属类别: 发明专利
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