基于机器视觉的钢球表面缺陷检测和分类

在分析钢球表面光学反射特性的基础上,构建了采用球积分光源与0.5×远心镜头组成的钢球表面缺陷图像检测平台,解决了钢球表面成像难度较高的问题。根据钢球表面图像的特征,利用分段线性灰度增强算法和边界跟踪实现了对钢球表面微小缺陷的分割和区域分类,并结合基于灰度共生矩阵的综合熵作为判定钢球表面是否存在缺陷的依据。最后利用矩形相似度与圆形相似度之比、角度等特征实现了缺陷分类器模型的建立,很好地解决了钢球表面缺陷的分类与识别。试验结果表明,该模型对钢球表面5类缺陷的识别率均可达到90%以上,并能很好进行分类,模型在1 600×1 200图像分辨率下,算法耗时小于80 ms,可以满足工业检测对算法实时性的要求。