专利名称：陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法
技术领域：
本发明涉及一种陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，属于无损检测技术领域。
背景技术：
薄壁陶瓷天线罩产品生产后不可避免的存在气孔及材质疏松缺陷，但在目前的薄壁陶瓷天线罩产品检测中，对气孔及材质疏松缺陷的检测是通过人工观察进行测量的，这种测量方法得到的结果极不准确，无法保证产品的检测质量
发明内容

本发明的目的是提供一种能够克服上述缺陷、检测精确、效率高的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法。其技术方案为一种陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于采用以下步骤I)天线罩标准灰度值的获取；2)陶瓷天线罩透射图像获取；3)缺陷区边界提取处理；4)计算缺陷区灰度平均值及缺陷区域的面积，得到的缺陷区灰度值与整幅图像灰度平均值进行比较，用于判断缺陷区的材质疏松情况，结合缺陷区的面积值的大小，来判定陶瓷天线罩的质量。所述陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，步骤I)中，在陶瓷天线罩内部设置光源，在陶瓷天线罩外部采用CCD摄像机自动进行图像采集，获得陶瓷天线罩不同部位的灰度透射图像，连续采集不同部位的多幅灰度图像，对每幅图像进行灰度统计，计算出所有图像的总灰度值，统计每幅图像的像素值，计算得到所有图像的总像素数，由总灰度值除以总像素数得到所有图像的平均灰度值，作为天线罩标准灰度值。所述陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，步骤2)中，在陶瓷天线罩内部设置光源，采用CCD摄像机在天线罩外部对天线罩全部的不同部位进行图像采集，得到天线罩不同部位灰度透射图像。所述陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，步骤3)中，为了对气孔及材质疏松缺陷区进行面积统计，需要先获得缺陷区域的边界，所以要进行边界提出处理，在灰度图像上缺陷区域和背景区域的灰度有较大的差别，缺陷区域的边界是像素的灰度值不连续的结果，所以可以通过求导的方式将其检测出来，采用拉普拉斯算子进行处理，对一个连续函数f(x，y)，它在位置(x，y)处的拉普拉斯值(即二阶导数)定义为
权利要求
1.一种陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于采用图像处理方法来检测，具体步骤为1)天线罩标准灰度值的获取；2)陶瓷天线罩不同部位透射图像获取；3)缺陷区边界提取处理；4)计算缺陷区灰度平均值及缺陷区域的面积，得到的缺陷区灰度值与整幅图像灰度平均值进行比较，用于判断缺陷区的气孔和材质疏松情况，结合缺陷区的面积值大小，来判定陶瓷天线罩的质量。
2.如权利要求I所述的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于步骤I)中，在陶瓷天线罩内部设置光源，在陶瓷天线罩外部采用CCD摄像机自动进行图像采集，获得陶瓷天线罩不同部位的灰度透射图像，连续采集不同部位的多幅灰度图像，对每幅图像进行灰度统计，计算出所有图像的总灰度值，统计每幅图像的像素值，计算得到所有图像的总像素数，由总灰度值除以总像素数得到所有图像的平均灰度值，作为天线罩标准灰度值。
3.如权利要求I所述的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于步骤2)中，在陶瓷天线罩内部设置光源，采用CXD摄像机在天线罩外部对天线罩全部的不同部位进行图像采集，得到天线罩不同部位灰度透射图像。
4.如权利要求I所述的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于步骤3)中，在灰度图像上缺陷区域和背景区域的灰度有较大的差别，缺陷区域的边界是像素的灰度值不连续的结果，所以可以通过求导的方式将其检测出来，采用拉普拉斯算子进行处理，对一个连续函数f(x，y)，它在位置(x，y)处的拉普拉斯值(即二阶导数)定义为
5.如权利要求I所述的陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于步骤4)中，在获得缺陷区边界之后，统计得到每个缺陷区像素的灰度值之和及总像素数，然后由灰度值之和分别除以总像素数，得到缺陷区的灰度平均值，由统计得到的各缺陷区的总像素数得到缺陷区域的面积，缺陷区域的灰度平均值设为T2，步骤I)中计算的整幅图像的灰度平均值设为T1，则材质疏松率δ的计算公式如下
全文摘要
本发明涉及一种陶瓷天线罩气孔及材质疏松缺陷自动检测方法，其特征在于采用透射图像处理方法来检测，具体步骤为1)天线罩标准灰度值的获取；2)陶瓷天线罩不同部位透射图像获取；3)缺陷区边界提取处理；4)计算缺陷区灰度平均值及缺陷区域的面积，得到的缺陷区灰度值与整幅图像灰度平均值进行比较，用于判断缺陷区的材质疏松情况，结合缺陷区面积值的大小，来判定陶瓷天线罩的质量，本发明采用图像处理自动检测方法来对陶瓷天线罩的气孔及材质疏松情况进行检测，测量结果更加精确、客观。
文档编号G01N21/88GK102937592SQ20121040137
公开日2013年2月20日 申请日期2012年10月20日 优先权日2012年10月20日
发明者赵玉刚, 李业富 申请人:山东理工大学