(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211003460.0 (22)申请日 2022.08.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115082472 A (43)申请公布日 2022.09.20 (73)专利权人 江苏东跃模具 科技有限公司 地址 226500 江苏省南 通市如皋市江安 镇 东跃路18号 (72)发明人 曹克田　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06V 10/74(2022.01)(56)对比文件 CN 114723704 A,202 2.07.08 CN 1012519 26 A,2008.08.27 CN 10825 6394 A,2018.07.0 6 CN 114373086 A,202 2.04.19 审查员 王丹丹 (54)发明名称 一种轮毂模具浇注成型产品的质 量检测方 法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种轮毂模具浇注成型产品的 质量检测方法及系统， 属于轮毂检测技术领域。 方法包括： 获得各待分析边缘像素点对应的第一 局部特征矩阵； 获得各待分析边缘像素点对应的 第一纹理走向特征矩阵； 根据第一局部特征矩 阵、 标准局部特征矩阵、 第一纹理走向特征矩阵 以及标准纹理走向特征矩阵， 得到各待分析边缘 像素点与各标准边缘像素点之间的综合相似度； 根据综合相似度， 对各待分析边缘像素点与各标 准表面轮廓图像上的各标准边缘像素点进行匹 配， 得到待检测轮毂表面轮廓与各正常轮毂表面 轮廓之间的轮廓边缘相似度； 根据轮廓边缘相似 度， 判断待检测轮毂的表面轮廓质量是否合格。 本发明能够可靠的对轮毂表面轮廓的质量的进 行分析判断。 权利要求书4页 说明书12页 附图1页 CN 115082472 B 2022.11.29 CN 115082472 B 1.一种轮毂模具浇注成型产品的质量检测方法， 其特 征在于， 该 方法包括如下步骤： 获取待检测轮毂的表面轮廓图像和表面轮廓图像上的各待分析边缘像素点； 获取各正 常轮毂的标准表面轮廓图像和标准表面轮廓图像上的各 标准边缘像素点； 获取所述各待分析边缘像素点对应的各局部区域； 根据 各局部区域内待分析边缘像素 点的数量以及各局部区域对应的分布熵值， 得到各待分析边缘像素点对应的第一局部特征 矩阵； 获取各待分析边缘像素点对应的海森矩阵的特征值和特征向量； 根据所述特征值和 特征向量， 得到各待分析边 缘像素点对应的第一纹 理走向特 征矩阵； 获取各标准表面轮廓图像上各标准边缘像素点对应的标准局部特征矩阵和标准纹理 走向特征矩阵； 根据所述第一局部特征矩阵、 标准局部特征矩阵、 第一纹理走向特征矩阵以及标准纹 理走向特征矩阵， 得到各待分析边缘像素点与各标准表面轮廓图像上的各标准边缘像素点 之间的综合相似度； 根据所述综合相似度， 对各待分析边缘像素点与各标准表面轮廓图像 上的各标准边缘像素点进 行匹配， 得到待检测轮毂表面轮廓与各正常轮毂表面轮廓之 间的 轮廓边缘相似度； 根据所述轮廓边 缘相似度， 判断待检测轮毂的表面轮廓质量是否合格； 所述获取 所述各待分析边 缘像素点对应的各局部区域的方法， 包括： 对于待检测轮毂的表面轮廓图像上的任一待分析边 缘像素点： 以该待分析边缘像素点为原点， 水平方向为横轴， 竖直方向为纵轴， 构建得到该待分析 边缘像素点对应的直角坐标系； 获得待检测轮毂的表面轮廓图像上的各待分析边缘像素点在该待分析边缘像素点对 应的直角坐标系上 的横坐标值和纵坐标值， 记为各待分析边缘像素点对应的第一坐标值； 将各待分析边缘像素点对应的第一坐标值中横坐标值的绝对值和纵坐标值的绝对值， 记为 各待分析边 缘像素点对应的第一横坐标值和第一纵坐标值； 将各待分析边缘像素点对应的第一横坐标值中的最大值， 记为目标横坐标值； 将各待 分析边缘像素点对应的第一纵坐标值中的最大值， 记为目标纵坐标值； 获取待检测轮毂的表面轮廓图像的四条边， 将位于该待分析边缘像素点左侧的边记为 第一条边、 位于该待分析边缘像素点右侧的边记为第二条边、 位于该待分析边缘像素点上 侧的边记为第三条边以及位于该待分析边 缘像素点下侧的边记为第四条边； 判断该待分析边缘像素点到第一条边的距离是否大于等于目标横坐标值， 若是， 则将 目标横坐标值记为第一边长值； 否则， 则将该待分析边缘像素点到第一条边的距离记为第 一边长值； 判断该待分析边缘像素点到第二条边的距离是否大于等于目标横坐标值， 若是， 则将 目标横坐标值记为第二边长值； 否则， 则将该待分析边缘像素点到第二条边的距离记为第 二边长值； 计算所述第一 边长值与第二 边长值的和， 并记为第一总边长值； 判断该待分析边缘像素点到第三条边的距离是否大于等于目标纵坐标值， 若是， 则将 目标横坐标值记为第三边长值； 否则， 则将该待分析边缘像素点到第三条边的距离记为第 三边长值； 判断该待分析边缘像素点到第 四条边的距离是否大于等于目标纵坐标值， 若是， 则将权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115082472 B 2目标纵坐标值记为第四边长值； 否则， 则将该待分析边缘像素点到第四条边的距离记为第 四边长值； 计算所述第三 边长值与第四边长值的和， 并记为第二总边长值； 根据第一总边长值和第二总边长值， 构建得到该边 缘像素点对应的目标矩形； 以该待分析边缘像素点为端点做M条射线； 所述M条射线将该边缘像素点对应的目标矩 形划分为M个区域， 将所述M个区域记为该待分析边 缘像素点对应的各局部区域； 所述该边缘像素点的目标矩形对应的四条边中与水平方向平行的边的边长值为第一 总边长值， 所述该边缘像素点的目标矩形对应的四条边中与竖直方向平行的边的边长值为 第二总边长值， 所述该边缘像素点到目标矩形左侧 边长的距离为第一边长值， 该边缘像素 点到目标矩形右侧边长的距离为第二边长值， 该边缘像素点到目标矩形上侧边长的距离为 第三边长值， 该边 缘像素点到目标矩形 下侧边长的距离为第四边长值； 所述得到各待分析边 缘像素点对应的第一局部特 征矩阵的方法， 包括： 对于待检测轮毂的表面轮廓图像上的任一待分析边 缘像素点： 获取该待分析边 缘像素点对应的各局部区域内待分析边 缘像素点的数量； 获取各局部区域对应的灰度共生矩阵的熵值， 记为各局部区域的分布 熵值； 根据各局部区域内待分析边缘像素点的数量和各局部区域的分布熵值， 构建得到该待 分析边缘像素点对应的第一局部特征矩阵 ， 其中， 为待检测轮 毂的表面轮廓图像上第k个待分析边缘像素点对应的第 一局部特征矩阵， 为待检测轮 毂的表面轮廓图像上第k个待分析边缘像素点对应的第 1个局部区域内待分析边缘像素点 的数量， 为待检测轮毂 的表面轮廓图像上第k个待分析边缘像素点对应的第M个局部 区域内待分析边缘像素点的数量， 为待检测轮毂的表面轮廓图像上第 k个待分析边缘 像素点对应的第1个局部区域的分布熵值， 为待检测轮毂的表面轮廓图像上第k个待 分析边缘像素点对应的第M个局部区域的分布熵 值， M为该待分析边缘像素点对应的局部区 域的数量。 2.如权利要求1所述的一种轮毂模具浇注成型产品的质量检测方法， 其特征在于， 所述 各正常轮毂的标准表面轮廓图像中不存在两张轮廓质量完全相同的标准表面轮廓图像。 3.如权利要求1所述的一种轮毂模具浇注成型产品的质量检测方法， 其特征在于， 所述 获取各待分析边缘像素点对应的海森矩阵的特征值和特征向量； 根据所述特征值和特征向 量， 得到各待分析边 缘像素点对应的第一纹 理走向特 征矩阵的方法， 包括： 获取该待分析边缘像素点对应的海森矩阵的两个特征值， 分别记为第 一特征值和第 二 特征值； 获取该待分析边缘像素点对应的海森矩阵的两个特征向量， 分别记为第一特征向 量和第二特 征向量； 根据该待分析边缘像素点对应的海森矩阵的第一特征值、 第二特征值、 第一特征向量 和第二特征向量， 构建得到该待分析边缘像素点对应的第一纹理走向特征矩阵权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115082472 B 3