(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211130009.5 (22)申请日 2022.09.16 (71)申请人 南通大学 地址 226019 江苏省南 通市崇川区啬园路9 号 (72)发明人 刘苏苏　张福豹　陈励威　瞿畅　 张小萍　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 5/20(2006.01) G01N 21/88(2006.01) (54)发明名称 一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化 检测系统及缺陷检测方法 (57)摘要 本发明涉及锯链 缺陷检测技术领域， 尤其涉 及一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检 测系统及缺陷检测方法， 包括运动控制模块、 与 运动控制模块连接的图像采集模块、 以及与图像 采集模块连接的图像处理与缺陷检测模块； 图像 采集模块包括工业镜头、 CCD面阵相机和光源， 光 源包括同轴光源和碗型光源； 运动控制模块包括 PLC、 电机转轴和同步带， 同步带在电机转轴的驱 动下牵引 开环锯链运动， CCD面阵相机采集运动 过程中的锯链图片。 本发明通过在准确定位锯链 图像中铆钉位置后， 采用仿射变换分割锯链图像 中各零件部分， 简化图像特征； 建立基于YOLOv3 算法的缺陷检测模型， 实现对分割后锯链图像的 精确识别， 提高了缺陷检测的精度。 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 CN 115456999 A 2022.12.09 CN 115456999 A 1.一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统， 其特征在于， 包括运动控制模 块、 与运动控制模块连接的图像采集模块、 以及与图像采集模块连接的图像处理与缺陷检 测模块； 所述图像采集模块包括工业镜头、 CCD面阵相机和光源， 所述光源包括同轴光源和碗型 光源； 所述运动控制模块包括PLC、 电机转轴和同步带， 所述同步带在电机转轴的驱动下牵引 开环锯链运动， C CD面阵相机采集 运动过程中的锯链图片； 所述图像处理与缺陷检测模块包括计算机， 所述计算机将采集到的锯链图片分割后进 行缺陷检测， 若存在缺陷则由计算机 输出相应指令给PLC做缺陷剔除动作； 所述锯链 表面缺陷自动化检测系统的具体流 程为： 1)计算机与PLC通过Snap ‑7通信协议进行通信， 在计算机的软件界面启动系统， 软件向 PLC发送电机启动指令； 2)同步带在电机转轴的驱动下牵引锯链向前运动， 运行固定时间后， PLC向CCD面阵相 机发送触发信号， 控制C CD面阵相机采集锯链图像； 3)工控机将当前采集的锯链图像进行传动片、 连接片、 刀片部分的单独分割， 然后放入 缺陷检测队列检测缺陷， 同时建立基于 YOLOv3算法的缺陷检测模型； 4)若存在缺陷， 软件在缺陷显示界面标注缺陷位置并输出缺陷名称， PLC接收软件发送 的缺陷检出指令， 控制电磁阀动作， 使喷码器在缺陷位置喷码标记。 2.一种基于 机器视觉的锯链缺陷检测方法， 其特 征在于， 具体步骤如下： 1)锯链区域提取： 将采集到的完整锯链图像二值化后， 采取水平投影法确定含有铆钉 区域的上边界像素和下边界像素， 提取含有铆钉的锯链区域图像； 2)霍夫圆检测铆钉位置： 将提取的锯链区域图像进行高斯滤波、 二值化、 边缘检测预处 理操作， 采用霍夫圆检测算法初步定位图像中铆钉的位置和大小； 3)剔除异常点： 对霍夫圆检测过程出现的错误圆识别现象， 采用最小二乘法对所有圆 心坐标进行直线拟合， 计算所有圆心到直线的垂直距离di、 距离的平均值means、 距离的标 准差std， 以拉依达准则为近似准则判断不同标准差下的异常点剔除效果， 当第i个铆钉的 圆心坐标不满足约束条件|di‑means|≤N ×std时， 则被当做 异常点剔除； 4)铆钉位置更新： 异常点剔除后， 计算相邻铆钉间的距离， 若距离超过装配关系， 则存 在漏检铆钉， 计算相邻铆钉的中心点 坐标， 定位漏检铆钉的位置； 5)分割图像： 对锯链图像中铆钉进行准确定位后， 计算相邻铆钉区域的最小外接矩形 顶点坐标， 并计算转换到新的二维坐标系 下的仿射矩阵M， 根据仿射矩阵进行仿射变换， 得 到分割后的锯链零件图像； 仿射变换对甩尾锯链进行水平矫正， 实现分割后锯链图像空间 位置的一 致性。 3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的锯链缺陷检测方法， 其特征在于， 在步骤 5中， 通过改进YOLOv3算法： 在原始YOLOv3网络结构基础上， 增加目标检测输出特征图尺度； 使用K‑means++聚类算法优化确定锯链数据集的先验框参数。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115456999 A 2一种基于机 器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统及缺陷检 测方法 技术领域 [0001]本发明涉及锯链缺陷检测技术领域， 尤其涉及一种基于机器视觉的锯链表面缺陷 自动化检测系统及缺陷检测方法。 背景技术 [0002]链锯作为林业机械重要的工具之一， 具有传递率大、 效率高、 寿命长的优点。 锯链 作为链锯的主要功能部件， 其生产质量直接影响链锯的工作效率、 工人操作安全等。 锯链在 加工装配过程中， 由于当前生产水平和设备的限制， 极易产生刀片破损、 铆钉铆裂、 传动片 混料、 连接片混料、 铆钉漏铆等多种类型的缺陷。 目前对锯链缺陷的检测仍以人工检测为 主， 存在缺陷检测的主观性误判以及人力成本高的问题。 而针对锯链缺陷自动化检测的相 关研究较少。 对于工业产品表 面的缺陷检测问题， 多采用机器视觉的方式采集工件图像， 运 用传统图像处理、 深度学习等方法实现工业产品缺陷的自动化检测， 检测速度快、 检测精度 高于人工检测。 [0003]目前， 现有的锯链缺陷自动化检测方法为采用机器视觉 的方法采集锯链图像， 通 过YOLOv4算法建立特征数识别模 型， 将模型输出的特征数信息与标准值比对判断是否存在 缺陷。 由于锯链结构组成较为复杂， 无法对锯链图像中各部分进 行有效识别， 因而 此方法存 在缺陷检测精度不高的问题。 发明内容 [0004]本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点， 而提出的一种基于机器视觉的 锯链表面缺陷自动化检测系统及缺陷检测方法， 通过在准确定位锯链图像中铆钉位置后， 采用仿射变换分割锯链图像中各零件部分， 简化图像特征； 建立基于YOLOv3算法 的缺陷检 测模型， 实现对分割后锯链图像的精确识别， 提高了缺陷检测的精度。 [0005]为了实现上述目的， 本发明采用了如下技 术方案： [0006]一种基于机器视觉 的锯链表面缺陷自动化检测系统， 包括运动控制模块、 与运动 控制模块连接的图像采集模块、 以及与图像采集模块连接的图像处 理与缺陷检测模块； [0007]所述图像采集模块包括工业镜头、 CCD面阵相机和光源， 所述光源包括同轴光源和 碗型光源； [0008]所述运动控制模块包括P LC、 电机转轴和同步带， 所述同步带在电机转轴的驱动下 牵引开环锯链运动， C CD面阵相机采集 运动过程中的锯链图片； [0009]所述图像处理与缺陷检测模块包括计算机， 所述计算机将采集到的锯链图片分割 后进行缺陷检测， 若存在缺陷则由计算机 输出相应指令给PLC做缺陷剔除动作； [0010]所述锯链 表面缺陷自动化检测系统的具体流 程为： [0011]1)计算机与P LC通过Snap ‑7通信协议进行通信， 在计算机的软件界面启动系统， 软 件向PLC发送电机启动指令；说　明　书 1/4 页 3 CN 115456999 A 3