汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明公開的汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法屬X射線無損探傷技術(shù)領(lǐng)域，具體 涉及的是一種汽車剎車盤內(nèi)部缺陷，如氣孔、縮孔、縮松等缺陷的檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 汽車剎車盤主要通過鑄造的方式生產(chǎn)，生產(chǎn)過程中容易出現(xiàn)氣孔、縮孔、縮松等常 見鑄造缺陷，影響產(chǎn)品的質(zhì)量，需要使用X射線無損探傷的方式來檢測。
[0003] 剎車盤的X射線檢測方法當前主要為人工手動檢測，檢測人員操控X射線實時成像 系統(tǒng)，在計算機上獲取剎車盤的X射線圖像后，憑經(jīng)驗來判斷當前部位缺陷是否存在及其類 型、大小。這種檢測方法的優(yōu)點是方便靈活，經(jīng)驗豐富的檢測員工可以很快判定待檢產(chǎn)品的 質(zhì)量合格與否，缺點是工作強度大，檢測時稍不留神就有可能漏掉缺陷，同時檢測結(jié)果受工 作人員主觀狀態(tài)影響較大，檢測數(shù)據(jù)無法直接量化，實際應用中僅能給出有無缺陷、缺陷大 致是哪個等級等定性結(jié)論，無法適應現(xiàn)代工業(yè)檢測發(fā)展的需求。
[0004] 本發(fā)明以此為背景，提出一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)中數(shù)學形態(tài)學重建運算的缺 陷檢測方法，在獲取到剎車盤的X射線圖像后，判別當前部位有無缺陷、缺陷的大小，用來代 替現(xiàn)有的人工檢測方法。本發(fā)明的汽車剎車盤內(nèi)部缺陷檢測方法在設定好檢測參數(shù)后，可 以自動識別當前檢測部位是否存在缺陷，存在缺陷的個數(shù)，每個缺陷的面積、周長、等效直 徑等參數(shù)，直接給出量化的檢測數(shù)據(jù)，整個過程穩(wěn)定可靠，不受人主觀狀態(tài)的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是：向社會公開一種汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法，用來取代和 代替目前的人工手動檢測方法。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣的:這種汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法，是利用X射線 無損傷探測汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法，以探測通過鑄造生產(chǎn)的汽車剎車盤內(nèi)部出現(xiàn) 氣孔、縮孔、縮松等常見鑄造缺陷，技術(shù)特點在于:所述的檢測方法具體包括以下步驟:步驟 1:對汽車剎車盤的原始X射線圖像進行數(shù)學形態(tài)學頂帽變換運算，得到所謂模板圖像。步驟 2:對汽車剎車盤的原始X射線圖像進行數(shù)學形態(tài)學頂帽變換重建運算，得到所謂標記圖像。 步驟3:以步驟2得到的標記圖像為標記，步驟1得到的模板圖像為模板，進行數(shù)學形態(tài)學重 建運算，得到剎車盤的所謂重建圖像。步驟4:對步驟3得到的重建圖像進行二值化處理，得 到剎車盤的所謂缺陷分割圖像。步驟5:分析步驟4得到的剎車盤缺陷分割圖像，得出最終檢 測結(jié)果，完成本次檢測。
[0007] 根據(jù)以上所述的汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法，技術(shù)特點還有:a.所述的步驟 中采用符號f(x，y)來表征原始X射線圖像，字母f表示圖像的亮度值，根據(jù)具體實際情況取 值為〇到255之間的任意整數(shù)。b.所述的步驟中不同的英文字母用來表征不同的數(shù)學形態(tài)學 運算圖像，涉及到的結(jié)構(gòu)元素采用英文字母B來表征，涉及到的重建運算用英文字母R來表 征，R的下標為重建運算中的模板圖像，R后面的英文字母為重建運算中的標記圖像。關(guān)于數(shù) 學形態(tài)學基于集合理論、積分幾何和網(wǎng)格代數(shù)等數(shù)學原理，通過結(jié)構(gòu)元素去分析圖像中的 目標形狀。結(jié)構(gòu)元素一般以二值矩陣的形式出現(xiàn)，通過指定某個元素為其原點，不斷移動原 點來遍歷圖像中的每一個像素，每次遍歷時在結(jié)構(gòu)元素限定的范圍內(nèi)對與原點對應的圖像 像素進行處理，最終實現(xiàn)整個圖像分析處理的目的。結(jié)構(gòu)元素的大小和形狀可以自定義，原 點一般默認為矩陣的幾何中心；自定義大小時一般取奇數(shù)，如3X3,7X7的矩陣，這樣可以 獲得唯一的默認原點，自定義形狀時通過控制二值矩陣的〇、1取值來實現(xiàn)，取〇表示遍歷時 該位置的像素不參與運算，取1表示該位置的像素參與運算，常見形狀有方形、圓形、菱形、 十字交叉等形狀。本發(fā)明優(yōu)先采用方形的結(jié)構(gòu)元素，即取值全為1的矩陣。假設待處理圖像 為f(x，y)，結(jié)構(gòu)元素為B，技術(shù)方案中涉及到的數(shù)學形態(tài)學運算的情況如下：關(guān)于數(shù)學形態(tài) 學的腐蝕運算定義如下：fP_(x，y)=f(x, y)0B，其中，符號Θ表示腐蝕運算，f_de(x，y) 為腐蝕運算后的結(jié)果。腐蝕運算的過程是結(jié)構(gòu)元素 B在圖像中遍歷時，每次選擇取值為1的 位置上所有像素的灰度最小值賦給原點對應的像素，去掉了比B小的亮細節(jié)，收縮了比B大 的亮區(qū)域，使圖像亮度整體變暗，相當于一個局部最小值算子。關(guān)于數(shù)學形態(tài)學的膨脹運算 定義如下：fVilate (X，y) =f (X，y) ?.B，其中，符號?表示膨脹運算，fdllate(x，y)為膨脹運算 后的結(jié)果。膨脹運算的過程是結(jié)構(gòu)元素 B在圖像中遍歷時，每次選擇取值為1的位置上所有 像素的灰度最大值賦給原點對應的像素，去掉了比B小的暗細節(jié)，擴展了比B大的亮區(qū)域，使 圖像亮度整體變亮，相當于一個局部最大值算子。關(guān)于數(shù)學形態(tài)學的開運算定義如下： f_n (X，y) =f (X，y) 〇B= [f (X，y) Θ B]十B，
[0008]其中，符號?表示開運算，f〇Pen(X，y)為開運算后的結(jié)果。開運算當結(jié)構(gòu)元素 B在圖 像中遍歷時，先進行腐蝕運算收縮亮區(qū)域，后進行膨脹運算恢復亮區(qū)域，結(jié)果是比B小的亮 細節(jié)被完全去除，比B大的亮區(qū)域得到恢復，僅丟掉了自身中不能容納B的部分，圖像中的其 它灰度不受影響。關(guān)于數(shù)學形態(tài)學的頂帽變換運算定義為:f?(x，y)=f (x，y)-f〇P?(x，y)， 其中，fwTH(X，y)為頂帽變換運算后的結(jié)果。頂帽變換運算為原始圖像減去其開運算，得到的 差圖像是被開運算去除掉的部分，也即不能容納結(jié)構(gòu)元素 B的亮點部分。關(guān)于數(shù)學形態(tài)學的 重建運算定義為:fR(x，y) = RfU,y)[m(x，y)]，其中，符號R表示重建運算，m(x，y)為標記圖 像，f(x，y)為模板圖像，fR(x，y)為重建運算的結(jié)果。標記圖像m(x，y)與模板圖像f(x，y)大 小相同，每一點灰度值小于等于對應f (X，y)的灰度值，f (X，y)起著限制標記圖像膨脹的作 用。重建的最終結(jié)果是標記圖像m(x，y)上完全消失的亮區(qū)域重建后在fR(x，y)中也完全消 失，m(x，y)上存在的亮區(qū)域在fR(x，y)中得到全部恢復，f (x，y)中的暗區(qū)域和其它灰度不受 重建影響。根據(jù)標記圖像m(x，y)不同的得到方式，重建運算衍生出不同定義，比如開重建運 算的定義如下：γ R(X，y) =RK·^ [m(x，y) ]=RiK,5l [f (X，y) ΘΒ]，其中 γ R(x，y)為開重建 運算結(jié)果，f(x，y)為模板圖像，標記圖像m(x，y)由f(x，y)經(jīng)過結(jié)構(gòu)元素 B腐蝕運算后得到。 開重建運算保持了沒有被腐蝕去掉的亮區(qū)域，也即僅去除了完全被腐蝕掉的亮點細節(jié)，被 腐蝕影響的其它亮區(qū)域在運算重建中得到恢復。開重建運算得到的結(jié)果總是大于等于開運 算得到的結(jié)果。頂帽變換重建運算的定義為:€_(1，7)=：^，7)-丫1^，7)，其中：?_(1，7) 為頂帽變換重建運算的結(jié)果。關(guān)于頂帽變換重建由原圖像減去其開重建圖像得到，fRW TH(X， y)中是被開重建運算去除掉的圖像區(qū)域，由以上分析可知頂帽變換重建的結(jié)果總是小于等 于頂帽變換的結(jié)果。C.所述的步驟中采用符號(x，y)表示圖像的像素點，X和y取值分別為大 于等于0的整數(shù)，X和y的最大值取決于剎車盤X射線檢測時的成像設備以及成像圖幅面積和 成像像素點大小，如成像像素點為4096x4096。
[0009] 根據(jù)以上所述的汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法，技術(shù)特點還有:所述的步驟1中 的原始X射線圖像記為f(x，y)，模板圖像記為1(^ 7)4(1，7)經(jīng)過數(shù)學形態(tài)學頂帽變換得到 M(X，y)，用數(shù)學公式表示為：Μ (X，y) =f (X，y) - [f (X, y) ΘΒ] 其中：Θ表示數(shù)學形 態(tài)學運算中的腐蝕運算，Φ表示數(shù)學形態(tài)學運算中的膨脹運算，B為數(shù)學形態(tài)學運算中的結(jié) 構(gòu)元素。
[0010] 根據(jù)以上所述的汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法，技術(shù)特點還有:所述的步驟2中 的原始X射線圖像記為f(x，y)，標記圖像記為111(^ 7)4(^7)經(jīng)過數(shù)學形態(tài)學頂帽變換重建 運算得到m (X，y)，用數(shù)學公式表示為：_nr(x，_y). =_f_ (X，y)_於[f (X，y) _ΘB]，.其中R表示 數(shù)學形態(tài)學運算中的重建運算，重建運算涉及模板圖像和標記圖像，R的下標f(X，y)為本次 重建運算中的模板圖像，f(x, y) ΘΒ得到的結(jié)果為本次重建運算中的標記圖像，Θ表示數(shù) 學形態(tài)學運算中的腐蝕運算。
[0011] 根據(jù)以上所述的汽車剎車盤內(nèi)部缺陷的檢測方法，技術(shù)特點還有:所述的步驟3中 的標記圖像為步驟2得到的m(x，y)，模板圖像為步驟1得到的M(x，y)，剎車盤的重建圖像記 為？(^ 7)^(^7)由!11(^7)和姒^7)經(jīng)數(shù)學形態(tài)學重建運算得到，用數(shù)學公式表示為？(^ y)=RM(x，y)[m(x，y)]〇
[0012] 根據(jù)以上所述的