基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法.pdf

本发明公开了一种基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法，包括如下步骤：利用OTSU分割磁环图像，得到磁环二值图像B(X，Y)；利用最小二乘法拟合磁环图像内外轮廓，计算磁环的内外径以及圆心坐标；构造掩模图像MR×R(X，Y)和PR×R(X，Y)；对掩模图像MR×R(X，Y)和PR×R(X，Y)进行与运算，得到缺陷连通域图像K(X，Y)。本发明具有运行效率高和准确率高，稳定性和鲁棒性强，能够识别常见的缺陷的特点。

1.一种基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法，其特征是，包括如下步骤：
(1-1)利用OTSU分割磁环图像，得到磁环二值图像B(X，Y)；
(1-2)利用最小二乘法拟合磁环图像内外轮廓，计算磁环的内外径以及圆心坐标；
(1-3)构造掩模图像MR×R(X，Y)和PR×R(X，Y)；
(1-4)对掩模图像MR×R(X，Y)和PR×R(X，Y)进行与运算，得到缺陷连通域图像K(X，Y)。
2.根据权利要求1所述的基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法，其特征是，步骤(1-
2)包括如下步骤：
设定磁环外轮廓所有点为Ni(X，Y)，内轮廓所有点为nj(X，Y)，第一圆曲线方程为(X-A)2
+(Y-B)2＝R2，第二圆曲线方程为X2+Y2+aX+bY+c＝0；
利用最小二乘法拟合圆
$Q(a,b,c)=\mathrm{\Σ}{(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)}^2;$
将磁环外圆曲线的每个像素点代入公式
$\left\{\begin{array}{c}\frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂a}=\Σ2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)X_i=0\\ \frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂b}=\Σ2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)Y_i=0\\ \frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂c}=\Σ2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)=0\end{array}\right.;$
求使Q(a，b，c)的值达到最小的参数a0、b0和c0；将磁环内圆曲线的每个像素点代入上述
公式，求使Q(a，b，c)的值达到最小的参数a′0、b′0和c2；
利用公式计算磁环外圆圆心o(A0，B0)和
外径Rout；
利用公式计算磁环内圆圆心o(A′0，B′0)和
内径Rin。
3.根据权利要求1所述的基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法，其特征是，
$M_{R\×R}(X,Y)=\left\{\begin{array}{c}255,{(X-A_0^{\′})}^2+{(Y-B_0^{\′})}^2\≤{(R_{in}+\mathrm{\δ})}^2\\ B(X,Y)\end{array}\right.;$
$P_{R\×R}(X,Y)=\left\{\begin{array}{c}0,{(X-A_0)}^2+{(Y-B_0)}^2\≤{(R_{out}-\mathrm{\δ})}^2\\ 255\end{array}\right.;$
其中，δ为4至6。
4.根据权利要求1或2或3所述的基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法，其特征是，步
骤(1-4)包括如下步骤：
利用公式K(X，Y)＝M(X，Y)∨P(X，Y)计算并获得缺陷图像K(X，Y)，∨表示或运算。

基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是涉及一种检测准确率高、检测效率高的
基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法。

背景技术

铁氧体磁环被广泛应用于电饭煲、电磁炉、音响等产品中，也是电子电路中常用的
抗干扰元件，对于高频噪声有很好的抑制作用。但是，在磁环成型过程中，原材料搅拌不均
匀或混有杂质、成型模具的磨损、烧结工序的温度控制不当或半成品受热不均匀等均会使
磁环产生表面缺陷，如裂纹、粘连、结晶及掉角等。表面缺陷会直接影响磁材后期的品质，导
致产品导磁率低、气隙大，降低产品的可靠性和稳定性。因此，出厂之前必须快速高效并准
确检测磁环表面缺陷。

目前，绝大多数磁环生产企业采取人工检测缺陷，受限于工人的精神状态、检测熟
练水平、经验积累水平以及工作环境等多方面因素，检测的效率低、速度慢，而且不可避免
的产生错捡、漏检。虽然超声波、电涡流等无损检测技术已广泛应用于产品缺陷检测，但其
检测成本高、速度慢、精度低，而且涡流检测要求被检对象是导电材料。铁氧体磁环的导电
性能比较差，绝大多数生产企业要求磁环检测速度8-10个/秒，而且不仅需要检测出是否存
在缺陷，还要根据厂家要求精确测量出缺陷区域的参数，并以此对产品进行分级，超声波和
电涡流等无损检测技术在磁环表面缺陷检测方面受到了限制。

数字图像处理技术具有信息含量大、表现形式直观、传输存储方便等优点，随着电
子、计算机和通信技术的发展，基于机器视觉的表面缺陷检测成为可能，国内外学者对此开
展了广泛的研究，一些研究成果已经成功应用于钢珠、铁轨等产品的表面缺陷检。

由于铁氧体永磁体呈深灰色，其成像对比度比较低，图像表面暗淡；而且磁体外表
面存在磨加工产生的纹理，输送磁体的皮带会出现油污、磨损、灰尘等状况。因此，磁体图象
比较复杂，已有的表面缺陷检测算法不能适用于铁氧体永磁体。

发明内容

本发明的发明目的是为了克服现有技术中的人工检测容易出现错捡、漏检的不
足，提供了一种检测准确率高、检测效率高的基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法，包括如下步骤：

(1-1)利用OTSU分割磁环图像，得到磁环二值图像B(X，Y)；OTSU是最大类间方差
法。

(1-2)利用最小二乘法拟合磁环图像内外轮廓，计算磁环的内外径以及圆心坐标；

(1-3)构造掩模图像MR×R(X，Y)和PR×R(X，Y)；

(1-4)对掩模图像MR×R(X，Y)和PR×R(X，Y)进行与运算，得到缺陷连通域图像K(X，
Y)。

横店东磁等铁氧永磁体生产企业的一般要求检测速度8-10个/秒，检测算法除了
需要有比较高的表面缺陷正确识别率，还应具有很高的运行效率。

现有技术采用Curvelet变换、非下采样Contourlet变换、shearlet变换、小波变换
凳多尺度分析技术，算法运行效率不能满足要求，而且在嵌入式系统中难以实现；有的表面
缺陷正确识别率比较低，不能满足精度要求。此外，目前磁环缺陷检测算法只能检测上下端
面的表面缺陷，无法检测外表面和内表面的缺陷。

本发明的在线运行实验结果表明，本发明的算法运行效率高和准确率高，稳定性
和鲁棒性强，能够识别常见的缺陷，并且对于不常见的微小缺陷检测能力高；本发明对光照
变化、磁环类型变化适应性强；算法稳定，便于系统的检修维护。

作为优选，步骤(1-2)包括如下步骤：

设定磁环外轮廓所有点为Ni(X，Y)，内轮廓所有点为nj(X，Y)，第一圆曲线方程为
(X-A)2+(Y-B)2＝R2，第二圆曲线方程为X2+Y2+aX+bY+c＝0；

利用最小二乘法拟合圆

$Q(a,b,c)=\mathrm{\Σ}{(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)}^2;$

将磁环外圆曲线的每个像素点代入公式

$\left\{\begin{array}{c}\frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂a}=\mathrm{\Σ}2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)X_i=0\\ \frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂b}=\mathrm{\Σ}2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)Y_i=0\\ \frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂c}=\mathrm{\Σ}2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)=0\end{array}\right.;$

求使Q(a，b，c)的值达到最小的参数a0、b0和c0；将磁环内圆曲线的每个像素点代入
上述公式，求使Q(a，b，c)的值达到最小的参数a′0、b′0和c2；

利用公式计算磁环外圆圆心O(A0，
B0)和外径Rout；

利用公式计算磁环内圆圆心O(A′0，
B′0)的内径Rin。

作为优选，

$M_{R\×R}(X,Y)=\left\{\begin{array}{c}255,{(X-A_0^{\′})}^2+{(Y-B_0^{\′})}^2\≤{(R_{in}+\mathrm{\δ})}^2\\ B(X,Y)\end{array}\right.;$

$P_{R\×R}(X,Y)=\left\{\begin{array}{c}0,{(X-A_0)}^2+{(Y-B_0)}^2\≤{(R_{out}-\mathrm{\δ})}^2\\ 255\end{array}\right.;$

其中，δ为4至6。

作为优选，步骤(1-4)包括如下步骤：

利用公式K(X，Y)＝M(X，Y)∨P(X，Y)计算并获得缺陷图像K(X，Y)，∨表示或运算。

因此，本发明具有如下有益效果：运行效率高和准确率高，稳定性和鲁棒性强，能
够识别常见的缺陷，并且对于不常见的微小缺陷检测能力高。

附图说明

图1是本发明的一种流程图；

图2是本发明的一种磁环表面缺陷检测过程状态图；

图3是一种算法对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。

如图1所示的实施例是一种基于掩模技术的磁环表面缺陷提取方法，如图2所示，
从左至右依次为：原图像S(X，Y)、二值图像B(X，Y)、掩模图像MR×R(X，Y)、掩模图像PR×R(X，
Y)、缺陷连通域图像K(X，Y)，包括如下步骤：

步骤100，利用0TSU分割磁环图像，得到磁环二值图像B(X，Y)；

步骤200，利用最小二乘法拟合磁环图像内外轮廓，计算磁环的内外径以及圆心坐
标；

设定磁环外轮廓所有点为Ni(X，Y)，内轮廓所有点为nj(X，Y)，第一圆曲线方程为
(x-A)2+(Y-B)2＝R2，第二圆曲线方程为X2+Y2+aX+bY+c＝0；

利用最小二乘法拟合圆

$Q(a,b,c)=\mathrm{\Σ}{(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)}^2;$

将磁环外圆曲线的每个像素点代入公式

$\left\{\begin{array}{c}\frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂a}=\mathrm{\Σ}2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)X_i=0\\ \frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂b}=\mathrm{\Σ}2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)Y_i=0\\ \frac{\∂Q(a,b,c)}{\∂c}=\mathrm{\Σ}2(X_i^2+Y_i^2+{\mathrm{aX}}_i+{\mathrm{bY}}_i+c)=0\end{array}\right.;$

求使Q(a，b，c)的值达到最小的参数a0、b0和c0；将磁环内圆曲线的每个像素点代入
上述公式，求使Q(a，b，c)的值达到最小的参数a′0、b′0和c2；

利用公式计算磁环外圆圆心O(A0，
B0)和外径Rout；

利用公式计算磁环内圆圆心O(A′0，
B′0)和内径Rin。

步骤300，构造掩模图像MR×R(X，Y)和PR×R(X，Y)；

$M_{R\×R}(X,Y)=\left\{\begin{array}{c}255,{(X-A_0^{\′})}^2+{(Y-B_0^{\′})}^2\≤{(R_{in}+\mathrm{\δ})}^2\\ B(X,Y)\end{array}\right.;$

$P_{R\×R}(X,Y)=\left\{\begin{array}{c}0,{(X-A_0)}^2+{(Y-B_0)}^2\≤{(R_{out}-\mathrm{\δ})}^2\\ 255\end{array}\right.;$

其中，δ为5。

步骤400，对掩模图像M(X，Y)和P(X，Y)进行与运算，得到缺陷连通域图像K(X，Y)

利用公式K(X，Y)＝M(X，Y)∨P(X，Y)计算并获得缺陷图像K(X，Y)，∨表示或运算。

算法对比

如图3所示，第一行为存在缺陷的4个磁盘，从左至右的4个磁盘依次存在裂纹、掉
块、偏磨、磕边的缺陷，第二行为OTSU阈值分割提取的磁盘缺陷图像，第三行为本发明提取
的磁盘缺陷图像。

从图3中可以看出，由于磁环表面复杂、缺陷种类多，传统的OTSU分割提取缺陷算
法不能有效的提取磁环缺陷，而本发明的算法能较好的提取磁环的缺陷。

实验结果

为了验证本发明算法的有效性及实用性，本发明选择了297个磁环进行测试，其中
正常磁环107个，缺陷磁环190，通过不间断检测，检测结果如表1和表2所示。从表2中可知，
磁环起皮检测的正确率比其他缺陷要低，可能是磁环表面部分缺陷边缘部分不明显，Canny
算法检测边缘时不连续造成的。

表1实验检测结果

表2各缺陷检测结果对比

结论

与传统的缺陷检测方法相比，本发明准确率高，耗时短，且能检测更广泛的缺陷。

应理解，本实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在
阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等
价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。