一种硬塑材料表面的裂纹检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种硬塑材料表面的裂纹检测方法，具体地说是一种主要用来检测利 用硬塑材料作为产品封装材料的器件表面裂纹的检测方法。
【背景技术】
[0002] 硬塑材料作为一种常用的物体组成部件，例如电子器件的包装、医疗设备的保护 壳、生活用品等，甚至还可用于建筑领域，其应用范围是非常广泛的，随着传统材料的过度 消耗，大批的合成硬塑材料被研制以弥补不足。硬塑材料产品的质量是非关键的，而表面裂 纹是硬塑材料质量的一个重要因素，在使用过程中裂纹可能导致漏电、漏水等，降低了器件 的整体寿命，甚至导致事故发生。由于硬塑材料带来可观的经济效益用量还在继续增加，为 保证硬塑材料的质量，寻求一种裂纹检测方法来适应先进的生产手段是极其重要的。
[0003] 随着计算机性能的持续增强，数字图像处理技术也在飞速发展，近年来涌现出一 批基于数字图像处理的裂纹检测方法，主要有根据裂纹与噪声不同特性移除噪声检测裂 纹；基于BP神经网络算法实现对裂纹的检测，将裂纹特征作为神经网络的输入因子，通过 学习将输出作为判定裂纹的标准，但神经网络结构过于复杂，运算复杂度大，不利于在线检 测；根据裂纹的线性特点，一些算法将裂纹分解成不同线段，通过判断斜率的复杂度判断裂 纹，但在硬塑材料表面裂纹中，很多裂纹是由于重力挤压导致的，裂纹呈现网状，线性度非 常复杂，不利于线性化；将模糊逻辑和人工神经网络相结合的裂纹检测算法是将裂纹特征 作为模型的输入，由输出结果判定裂纹。除此之外还有基于小波变换的裂纹检测算法，基于 直方图统计分析的检测方法，基于直方图投影与形态学算子相结合的检测方法。以上裂纹 检测方法针对混凝土、公路表面裂纹，此类裂纹由腐蚀、重物碾压导致，裂纹边缘具有明显 毛刺。硬塑材料表面裂纹主要由挤压、撞击等物理因素导致，由于硬塑材料材质特性裂纹边 缘毛刺较少。另外常用的圆形度判别法无法将划痕这种线性非裂纹缺陷排除，故此以上方 法并不适用于硬塑材料表面裂纹的检测。
[0004] 随着生产力的发展，先进的生产设备能够在短时间内生产大量成品硬塑材料，为 保证生产效率，提高产品检测质量，寻求一种能够适应生产环境的检测方法至关重要，要求 检测算法具有快速性、稳定性、高效性。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种能够快速、精准检测出硬塑材料表面裂纹的 检测方法。
[0006] 为了解决上述技术问题，本发明采取以下技术方案： 一种硬塑材料表面的裂纹检测方法，包括以下步骤：S1，获取硬塑材料表面灰度图像； 52, 对获取得到的灰度图像进行二值化处理得到二值图像，提取该灰度图像中的裂纹 区域ROI图像，使该ROI与灰度图像中的背景相分离； 53, 获取ROI图像中的单像素骨架信息； S4,对ROI图像的单像素骨架信息进行像素点分析，将符合裂纹特征的产品进行标记。
[0007] 所述对灰度图像进行二值化处理时，采用渗透算法进行处理，具体包括以下步 骤： S2. 1，设定最大窗口为MXM，当前窗口大小为NXN，将当前窗口中心的像素点设置为 种子像素点，该种子像素点为渗透区域4内的点，从该种子像素点开始渗透，该种子像素点 的亮度I (ps)设置为初始阈值T ; S2. 2,渗透区域Dp的8邻域为D。，判断渗透区域D。内的像素点亮度与初始阈值T之间 的大小关系，如果8邻域D。内某一个像素点的亮度值小于初始阈值T，则将该像素点属于渗 透区域Dp，否则将该像素点归属于背景D b; S2. 3,判断渗透区域&是否抵达当前窗口边界，若渗透区域&未抵达当前窗口边界，则 返回步骤S2. 2继续当前渗透过程；若渗透区域&抵达当前窗口边界，则扩大当前窗口的大 小，使 N=N+2 ; S2. 4,以扩大后的窗口为当前窗口，开始新一轮的像素点渗透，判断当前渗透区域D# 8邻域D。内的像素点亮度与初始阈值T之间的大小关系；如果D。内存在亮度小于初始阈值 T的像素点，则将该像素点归属于渗透区域Dp;如果D。内不存在亮度值小于初始阈值T的像 素点，则结束渗透过程； S2. 5,判断当前窗口大小是否大于最大窗口大小，即N是否大于M，若大于则结束渗透 过程，若小于，否则返回步骤S2. 3,进行新一轮的渗透过程，直至渗透结束，得到二值化图 像，提取出图像中的ROI。
[0008] 所述窗口内的像素点的亮度值，通过下列公式更新计算得到，其中/〇9)表示像素 占亭齒.
[0009] 所述获取ROI图像中的单像素骨架信息，具体包括： 将二值化图像中的ROI中的每个像素点，与预先设定好的8个消除模板进行匹配，若不 存在相同的消除模板，则保留当前像素点；若存在相同的消除模板则将当前像素点再与9 个保留模板进行匹配，若存在相同的保留模板，则保留当前像素点，若不存在相同的保留模 板则删除当前像素点，直至将ROI中的所有像素点一一匹配，得到ROI的单像素骨架。
[0010] 所述步骤S4中，具体采用8邻域判定法进行裂纹判定，若该单像素骨架中含有邻 域点个数大于2的像素点，则当前的硬塑材料表面具有裂纹。
[0011] 本发明能够快速、精准检测出硬塑材料表面裂纹，尤其是适用于作为产品封装材 料的器件(如电流互感器）表面裂纹的检测方法，提升产品的质量。
【附图说明】
[0012] 附图1为本发明流程示意图； 附图2为本发明渗透算法的处理流程示意图； 附图3为硬塑材料表面裂纹灰度图像示意图； 附图4为本发明中经过二值化处理后的二值化图像示意图； 附图5为本发明中当前像素点的抽取领域示意图； 附图6为本发明预先定义的消除模板示意图； 附图7为本发明预先定义的保留模板示意图； 附图8为本发明中获得的单像素骨架示意图； 附图9为本发明中像素点的8邻域示意图； 附图10为本发明中单像素骨架8邻域判定结果为具有裂纹的示意图。
【具体实施方式】
[0013] 为了便于本领域技术人员的理解，下面结合附图对本发明作进一步的描述。
[0014] 如附图1~5所示，一种硬塑材料表面的裂纹检测方法，包括以下步骤：S1，获取硬 塑材料表面灰度图像。对待检测的目标产品进行摄像，获取其灰度图像，如附图3所示。
[0015] S2,对获取得到的灰度图像进行二值化处理得到二值图像，提取该灰度图像中的 裂纹区域ROI图像，使该ROI与灰度图像中的背景相分离，如附图4所示。该ROI图像即为 灰度图像中的目标裂纹区域。
[0016] S3,获取ROI图像中的单像素骨架信息，如附图8所示，为去除掉背景的像素骨架 信息。
[0017] S4,对ROI图像的单像素骨架信息进行像素点分析，将符合裂纹特征的产品进行 标记，具体采用8邻域判定法进行裂纹判定，若该单像素骨架中含有邻域点个数大于2的像 素点，则当前的硬塑材料表面具有裂纹。如附图10所示，为具有裂纹的产品。
[0018] 此外，在对灰度图像进行二值化处理时，采用渗透算法进行处理，如附图2所示， 具体包括以下步骤： S2. 1，设定最大窗口为MXM，当前窗口大小为NXN，将当前窗口中心的像素点设置为 种子像素点，该种子像素点为渗透区域4内的点，从该种子像素点开始渗透，该种子像素点 的亮度I (ps)设置为初始阈值T。
[0019] S2. 2,渗透区域Dp的8邻域为D。，断渗透区域D。内的像素点亮度与初始阈值T之 间的大小关系，如果8邻域D。内某一个像素点的亮度值小于初始阈值T，则将该像素点属于 渗透区域D p，否则将该像素点归属于背景Db。以种子像素点为中心点，开始向周围不断渗 透，每渗透一个像素点，都将该像素点的亮度值与初始阈值T进行比较。
[0020] S2. 3,判断渗透区域4是否抵达当前窗口边界，若渗透区域4未抵达当前窗口边 界，即还没有将当前窗口中的所有像素点渗透完，则返回步骤S2. 2继续当前渗透过程；若 渗透区域4抵达当前窗口边界，即已经将当前窗口内的所有像素点渗透完成，则扩大当前 窗口的大小，使N=N+2,也就是说将原来的窗口的大小NXN扩大为（N+2) X (N+2)，以+2为 基数。