专利名称：陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法
技术领域：
本发明涉及一种陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，属于无损检测技术领域。
背景技术：
薄壁陶瓷天线罩产品生产后不可避免的存在气孔及材质疏松缺陷，但在目前的薄壁陶瓷天线罩产品检测中，对气孔及材质疏松缺陷的检测是通过人工观察进行测量的，这种测量方法得到的结果极不准确，无法保证产品的检测质量
发明内容
本发明的目的是提供一种能够克服上述缺陷、检测精确、效率高的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法。其技术方案为一种陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于采用以下步骤I)天线罩标准灰度值的获�。�2)陶瓷天线罩透射图像获�。�3)缺陷区边界提取处理；4)计算缺陷区灰度平均值及缺陷区域的面积，得到的缺陷区灰度值与整幅图像灰度平均值进行比较，用于判断缺陷区的材质疏松情况，结合缺陷区的面积值的大�。磁卸ㄌ沾商煜哒值闹柿俊Ｋ鎏沾商煜哒制准安闹适杷扇毕葑远觳夥椒ǎ街鐸)中，在陶瓷天线罩内部设置光源，在陶瓷天线罩外部采用CCD摄像机自动进行图像采集，获得陶瓷天线罩不同部位的灰度透射图像，连续采集不同部位的多幅灰度图像，对每幅图像进行灰度统计，计算出所有图像的总灰度值，统计每幅图像的像素值，计算得到所有图像的总像素数，由总灰度值除以总像素数得到所有图像的平均灰度值，作为天线罩标准灰度值。所述陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，步骤2)中，在陶瓷天线罩内部设置光源，采用CCD摄像机在天线罩外部对天线罩全部的不同部位进行图像采集，得到天线罩不同部位灰度透射图像。所述陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，步骤3)中，为了对气孔及材质疏松缺陷区进行面积统计，需要先获得缺陷区域的边界，所以要进行边界提出处理，在灰度图像上缺陷区域和背景区域的灰度有较大的差别，缺陷区域的边界是像素的灰度值不连续的结果，所以可以通过求导的方式将其检测出来，采用拉普拉斯算子进行处理，对一个连续函数f(x，y)，它在位置(x，y)处的拉普拉斯值(即二阶导数)定义为
权利要求
1.一种陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于采用图像处理方法来检测，具体步骤为1)天线罩标准灰度值的获�。�2)陶瓷天线罩不同部位透射图像获�。�3)缺陷区边界提取处理；4)计算缺陷区灰度平均值及缺陷区域的面积，得到的缺陷区灰度值与整幅图像灰度平均值进行比较，用于判断缺陷区的气孔和材质疏松情况，结合缺陷区的面积值大�。磁卸ㄌ沾商煜哒值闹柿�。
2.如权利要求I所述的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于步骤I)中，在陶瓷天线罩内部设置光源，在陶瓷天线罩外部采用CCD摄像机自动进行图像采集，获得陶瓷天线罩不同部位的灰度透射图像，连续采集不同部位的多幅灰度图像，对每幅图像进行灰度统计，计算出所有图像的总灰度值，统计每幅图像的像素值，计算得到所有图像的总像素数，由总灰度值除以总像素数得到所有图像的平均灰度值，作为天线罩标准灰度值。
3.如权利要求I所述的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于步骤2)中，在陶瓷天线罩内部设置光源，采用CXD摄像机在天线罩外部对天线罩全部的不同部位进行图像采集，得到天线罩不同部位灰度透射图像。
4.如权利要求I所述的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于步骤3)中，在灰度图像上缺陷区域和背景区域的灰度有较大的差别，缺陷区域的边界是像素的灰度值不连续的结果，所以可以通过求导的方式将其检测出来，采用拉普拉斯算子进行处理，对一个连续函数f(x，y)，它在位置(x，y)处的拉普拉斯值(即二阶导数)定义为
5.如权利要求I所述的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于步骤4)中，在获得缺陷区边界之后，统计得到每个缺陷区像素的灰度值之和及总像素数，然后由灰度值之和分别除以总像素数，得到缺陷区的灰度平均值，由统计得到的各缺陷区的总像素数得到缺陷区域的面积，缺陷区域的灰度平均值设为T2，步骤I)中计算的整幅图像的灰度平均值设为T1，则材质疏松率δ的计算公式如下
全文摘要
本发明涉及一种陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于采用透射图像处理方法来检测，具体步骤为1)天线罩标准灰度值的获�。�2)陶瓷天线罩不同部位透射图像获取；3)缺陷区边界提取处理；4)计算缺陷区灰度平均值及缺陷区域的面积，得到的缺陷区灰度值与整幅图像灰度平均值进行比较，用于判断缺陷区的材质疏松情况，结合缺陷区面积值的大�。磁卸ㄌ沾商煜哒值闹柿浚痉⒚鞑捎猛枷翊碜远觳夥椒ɡ炊蕴沾商煜哒值钠准安闹适杷汕榭鼋屑觳猓饬拷峁泳�、客观。
文档编号G01N21/88GK102937592SQ20121040137
公开日2013年2月20日 申请日期2012年10月20日 优先权日2012年10月20日
发明者赵玉刚, 李业富 申请人:山东理工大学
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