基于改进的SIFT算法的阀体气密性检测方法

发布时间：2020-11-09 07:32

　　 为解决目前阀体气密性检测存在效率低、人为因素影响大等问题,提出一种基于改进的SIFT算法的阀体气密性检测方法。首先采用差影算法对现场采集到的图像进行预处理;然后基于SIFT算法,结合改进的SUSAN算子及仿射变换对图像进行匹配拼接;最后循环遍历形状元素得到气泡的真实参数,从而判断阀体是否合格。实验表明,该方法提高了气泡检测效率且检测准确率达98%,适用于同类阀体气密性检测。
【部分图文】：

1 阀体气密性检测系统阀体气密性检测控制系统如图1所示,主要由触摸屏、计算机、图像采集模块、条形码获取模块、PLC等组成。通过工业相机对检测过程中气泡产生情况进行实时拍摄,并把图像信息传入计算机;基于MATLAB对图像进行处理分析,判断是否有气泡产生,并把结果转换成数字信号;通过OPC (Object Linking and Embedding for Process Control,工业接口标准)技术,实时传入PLC控制器,最终显示在触摸屏上。

阀体气密性检测控制系统如图1所示,主要由触摸屏、计算机、图像采集模块、条形码获取模块、PLC等组成。通过工业相机对检测过程中气泡产生情况进行实时拍摄,并把图像信息传入计算机;基于MATLAB对图像进行处理分析,判断是否有气泡产生,并把结果转换成数字信号;通过OPC (Object Linking and Embedding for Process Control,工业接口标准)技术,实时传入PLC控制器,最终显示在触摸屏上。阀体气密性检测的控制系统工作流程如图2所示。通过对采集到的图像进行处理分析得出气泡参数,根据国家标准《阀门的检测和试验》规定的误差范围,判断待测阀体是否合格。

以阀体检测过程中的气泡为研究对象,通过左右两台工业相机拍摄水面的气泡情况,并把图像信息传入计算机,利用机器视觉技术对气泡图像进行识别、处理和分析。通过计算气泡的大小、数量,判断阀体是否合格。为了减小工业相机在拍摄过程中诸多因素的影响,如机械元件的遮挡、光照变化、图像中的干扰信号等,基于MATLAB平台编程实现气泡图像检测。首先通过预处理以改善图像的视觉效果,采用差影算法去除图像本身存在的干扰信号,增强对目标图像有用信息的提取,易于对图像进行后期处理和分析;然后,通过图像拼接技术对左右工业相机拍摄的图像进行拼接,得到一幅图像。其中,图像拼接技术基于SIFT算法[6-8]提取角点,结合改进的SUSAN算子对图像进行匹配拼接,以解决机械元件遮挡问题;进而,根据局部自适应阈值的方法区分对待均匀和非均匀区域,以优化图像处理结果;最后,对图像进行膨胀、填充以及腐蚀处理,并循环遍历形状元素得出气泡的实际参数,以此判断阀体是否合格。上述的图像处理为后期获取气泡参数奠定了基础。气泡图像处理流程如图3所示。2.1 图像预处理
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本文编号：2876100