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龙图腾网获悉上海电机学院申请的专利一种基于机器视觉的不锈钢焊点表面质量检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115326837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211084101.2，技术领域涉及：G01N21/956；该发明授权一种基于机器视觉的不锈钢焊点表面质量检测方法及系统是由陈云霞;徐开源;杨洪刚;徐学谦;徐潇设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的不锈钢焊点表面质量检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的不锈钢焊点表面质量检测方法及系统，属于焊点视觉检测技术领域。方法包括以下步骤：步骤1图像采集；步骤2图像预处理；步骤3判断焊点表面是否合格：焊点表面完好的图像特征为：焊点外部环形区域基本完整，没有裂纹和多余的金属，内部区域平整，没有出现孔洞；步骤4缺陷检测：包括焊点表面不合格情况下的缺陷检测及焊点表面合格情况下的缺陷检测。系统，包括图像采集装置、主机以及控制单元，图像采集装置包括相机、镜头、光源、装配件，所述装配件包括相机夹具、光源夹具、机械臂接口、顶板、左侧板、右侧板、前侧板、后侧板。本发明弥补了人工检测法主观性较强、容易疲劳以及检测结果无法量化等缺点。

本发明授权一种基于机器视觉的不锈钢焊点表面质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的不锈钢焊点表面质量检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1图像采集； 步骤2图像预处理； 步骤3判断焊点表面是否合格： 焊点表面完好的图像特征为：焊点外部环形区域基本完整，没有裂纹和多余的金属，内部区域平整，没有出现孔洞； 步骤4缺陷检测： 包括焊点表面不合格情况下的缺陷检测及焊点表面合格情况下的缺陷检测； 如焊点表面不合格，判定为焊点不合格，如焊点表面合格，进行焊点表面合格情况下的缺陷检测； 如焊点表面合格情况下的缺陷检测不合格，判定为焊点不合格，如焊点表面合格情况下的缺陷检测合格，判定为焊点合格； 所述方法中步骤3具体包括： 采用自适应尺寸的模板匹配，首先选取表面完好的焊点作为模板图像，将其进入循环，每次循环缩放10％的比例，再进行模板图像匹配，最终得到了不同比例下的表面完好的焊点图像即ROI区域，对所有的ROI区域与模板图像进行相似度的比较，选出相似度最高的匹配图像，同时获得最佳的匹配比例，然后以此为模板对待测图像进行匹配训练，得到ROI区域，以此来完成对焊点表面是否合格的区分； 所述方法中步骤4中焊点表面不合格情况下的缺陷检测具体包括： 首先对焊点表面不合格的图像进行图像增强，采用直方图均衡化的方法对图像进行修正，通过使用累积分布函数对灰度值进行调整，实现对比度增强； 裂纹检测：根据裂纹和背景在灰度上的差异，选取合适的阈值，选取合适的循环次数，采用自动选取种子的区域生长来提取出图像中的裂纹，提取的裂纹为一条细直线，其背景灰度值为255； 所述方法中步骤4中焊点表面不合格情况下的缺陷检测还包括： 飞溅检测：根据部件的厚度确定焊点距，以此确定毛刺直线的长度范围，然后通过霍夫直线变换在焊点边缘找出符合预设长度的直线； 所述方法中步骤4中焊点表面不合格情况下的缺陷检测还包括： 焊点区域缺失检测：根据霍夫变换的圆检测找到焊点的内外圆，焊点区域缺失检测到的圆不完整，有缺口； 所述方法中步骤4中焊点表面不合格情况下的缺陷检测还包括： 凹陷检测：焊点凹陷部分的灰度值与内部其他区域的灰度值不同，通过灰度值的不同，确定合适的阈值，确定合适的循环次数，通过自动选取种子的区域生长法将凹陷的区域提取出来； 焊穿检测：通过焊点内部灰度值变化，确定合适的阈值，确定合适的循环次数，通过自动选取种子的区域生长法区分出焊穿缺陷； 所述方法中步骤4中焊点表面合格情况下的缺陷检测具体包括： 虚焊检测： 首先对焊点表面合格的图像进行形态学处理，来消除噪声，选择对背景噪声先腐蚀掉，对前景噪声进行膨胀，先使用闭运算去除前景噪声，使用开运算去除背景噪声；然后提取焊点轮廓信息，为补全轮廓，对其做最小外切圆，对焊点做填充，计算其像素面积，确定合格焊点的像素面积，以此作为阈值来判断焊点熔核直径是否满足标准。

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