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龍圖騰網恭喜西安工程大學申請的專利基于圖像處理的卡簧缺陷檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115082410B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210755826.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于圖像處理的卡簧缺陷檢測方法是由祝雙武;田樂;丁瓊;王茹設計研發完成，并于2022-06-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖像處理的卡簧缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開的基于圖像處理的卡簧缺陷檢測方法：首先獲得卡簧的圖像；之后對采集的圖像進行相應的處理，如灰度化、邊緣濾波、二值化等；再通過掩膜、圓的擬合算法等提取卡簧零件，計算圓心距、感興趣區域面積等，然后根據相應的閾值比對算法進行卡簧缺陷識別，確定卡簧是否良品或具有哪種缺陷，本發明的方法能準確識別出卡簧表面孔堵、凹坑、變形、缺邊等缺陷，可對一條生產線上的定量卡簧進行檢測，提高了檢測的自動化程度和準確性，同時替代人工檢測，避免人為漏檢、降低人力成本。

本發明授權基于圖像處理的卡簧缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于圖像處理的卡簧缺陷檢測方法，其特征在于，具體按以下步驟實施：步驟1、采集待檢測卡簧圖片；步驟2、提取卡簧各部分輪廓感興趣區域；步驟3、凹坑缺陷檢測；所述步驟3，具體操作為，按照經驗設定輪廓信息個數為Th1＝3個，若步驟2得到的輪廓信息個數大于3個，則此零件為凹坑缺陷殘次品；若輪廓信息個數不大于3個，則此零件沒有凹坑缺陷，且面積最大的輪廓為外輪廓，剩余的為小孔輪廓，將卡簧零件小孔輪廓內部填充，利用圖像的位與運算函數獲得小孔感興趣區域，然后繼續進行下一步檢測；所述步驟3中，采用基于OpenCV的cv2.bitwise_and函數得到小孔感興趣區域；步驟4、孔堵檢測；所述步驟4，具體操作為，若步驟3中的輪廓信息個數小于3個，則直接判定卡簧存在孔堵缺陷，結束檢測流程；若輪廓信息個數等于3個，即卡簧外輪廓和兩個小孔輪廓，按照經驗設定兩個小孔輪廓面積差閾值區間Th2，通過對比步驟2所得到兩個小孔的面積，若檢測得到的兩個小孔的面積之差在給定閾值范圍Th2內，則判定卡簧不存在孔堵缺陷，并進入下一步檢測；反之，判定卡簧存在孔堵缺陷，結束檢測流程；步驟5、中心點定位；所述步驟5具體操作為，將步驟2得到的零件外輪廓感興趣區域進行邊緣提取，用圓的霍夫變換檢測算法檢測卡簧零件外輪廓的外圓圓心和半徑，將步驟3得到的小孔感興趣區域，用橢圓擬合算法計算出兩個小孔感興趣區域的中心點；采用基于OpenCV的cv2.Canny函數，對步驟2和步驟3得到的各感興趣區域提取邊緣，采用基于OpenCV的cv2.HoughCircles函數提取卡簧外輪廓的擬合圓，圓擬合的具體方法如下：步驟5.1、基于圖像中每個像素點的梯度可以由Sobel算子來獲得，分別求得沿水平x和垂直y方向的梯度Gx和Gy，再利用公式 來求得每一個像素點的梯度幅值，Canny算法邊緣檢測后，得到邊界二值圖；步驟5.2、確定圓心，遍歷邊界二值圖中的非0點，沿著梯度方向和反方向畫線段，線段的起點和長度由參數允許的半徑區間決定；在邊界二值圖中任意沿著梯度方向和反方向畫的線段可以用下述公式表達：f[a1,a2，...,an,x,y]＝0其中，a1，a2，...，an是線段特征參數，若將其與變量x、y調換，則公式等價于：g[x,y,a1,a2，...,an]＝0上述公式說明，邊界二值圖中同一線段上的點通過公式變換，在平面坐標系中映射為一點x，y，該點由特征參數a1，a2，...，an確定；步驟5.3、已知圓的方程為x-a2+y-b2＝r2，令xi，yi為邊界二值圖中滿足圓周特性的點的集合，i＝1,2,3，…，n，那么邊界二值圖中的點xi，yi在空間坐標系中的方程為：a-xi2+b-yi2＝r2.該方程在空間內坐標系中表示一個三維錐面；對于邊界二值圖中滿足圓周特性的全部點對應于空間坐標系的一組圓錐簇面；步驟5.4、求邊界二值圖中圓的圓心坐標a,b以及半徑r，可以建立一個三維累加器數組Aa,b,r，根據三維錐面方程，分別計算邊界二值圖中圓周上每一個非0點的a,b,r，并對其累加，通過比較累加點Ana，b，r的累加值，選出最大值Amaxa，b，r，則該數組中的a,b就是邊界二值圖中所求圓周的圓心坐標，r為半徑；采用基于OpenCV的cv2.fitEllipse函數對小孔擬合橢圓，得到兩小孔的中心點，橢圓擬合的具體方法如下：輸入一組點集合xi，yi，利用多項式Fa，x＝a·x＝ax2+bxy+cy2+dx+cy+f＝0，并定義向量A＝[a，b，c，d，e，f]T,X＝[x2，xy，y2，x，y，1]T，得到多項式在4ac-b2＝1這一約束條件下，定義一個矩陣D 橢圓的擬合問題可以重新表述為：MinimizeE＝||Da||2當符合aTCa＝1的條件下，即為 構造拉格朗日函數LD，Δ＝AaaTDT-ΔaTCa-1偏導數令其為0，得到DTDa-ΔCa＝0，求其特征值和特征向量，即可得出結果；步驟6、圓心距計算，利用步驟5中得到的中心坐標，通過歐氏距離計算公式計算得到的各個圓之間的圓心距；步驟7、變形缺陷檢測；所述步驟7，具體操作為，卡簧零固件變形缺陷分為二維變形和三維變形兩種，二維變形利用步驟5中心點定位檢測到的三個中心點坐標，分別計算出三個中心之間的歐氏距離，按照經驗設定外圓圓心與上側小孔中心點之間的歐氏距離區間閾值為Th3、外圓圓心與下側小孔中心點之間的歐氏距離區間閾值為Th4；若卡簧中外圓圓心與兩個小孔中心點之間歐氏距離之差和兩個小孔中心點之間的歐氏距離任意一個超過對應的閾值區間，則該卡簧零件發生了二維變形，結束檢測流程；若卡簧中三個中心之間的歐氏距離均在對應的閾值區間內，則判定該卡簧零固件不存在二維變形，并進入下一步檢測；三維變形則利用兩個小孔之間的位置高度不同，光照在兩個小孔中間產生的陰影面積不同，利用步驟3中得到的兩個小孔感興趣區域分別用相同的灰度二值化算法處理，并檢測灰度值為255的像素點個數，按照經驗設定兩個小孔像素個數之差的閾值為Th5，若測得差值不在閾值Th5內，則該卡簧零固件產生了三維變形，若測得差值在閾值Th5內，則該卡簧零固件不存在三維變形，并進入下一步檢測流程；步驟8、缺邊檢測，所述步驟8，具體操作為，根據步驟5檢測到的外圓圓心坐標，將外圈圓半徑縮小兩個像素，得到第一個圓；圓心坐標不變，外圈圓半徑再縮小十一個像素，得到第二個圓，利用兩個不同半徑的同心圓，采用掩膜的處理方法得到圓環感興趣區域，對圓環用灰度二值化算法處理，檢測圓環的灰度值為255的像素點個數，按照經驗設定像素個數閾值Th6，若測得像素點個數小于閾值Th6，則該卡簧零固件為缺邊殘次品；若測得像素點個數不小于閾值Th6，則該卡簧零固件不存在缺邊缺陷；通過cv2.bitwise_and函數將img與mask圖像進行按位與運算得到圓環的感興趣區域ROI，檢測圓環區域的面積是否符合規定范圍內的缺陷閾值，以此來判定卡簧是否具有缺邊缺陷。

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