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申请/专利权人：广西精记拉链有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的拉链质量在线检测方法及其系统，所述方法包括：获取待检测拉链的第一图像与正常参照的第二图像；对两图像进行部件分割，提取对应布带、拉头、链牙及限位码的子图像；采用灰度阈值法检测拉头与限位码图像，生成初步瑕疵数据；将布带与链牙子图像内部等距分割，形成多组子图像；混合同类拉带与链牙子图像，分别进行第一、第二聚类处理，获得两类分类数据；根据所得分类数据构建第二瑕疵数据。本发明利用图像处理技术对待检拉链与正常参照拉链进行部件分割、灰度检测与聚类分析，生成拉链瑕疵数据，解决现有的拉链瑕疵检测技术受限于对大量预标注训练数据的依赖，面临数据成本、实时适应性及模型更新难的问题。

主权项：1.一种基于机器视觉的拉链质量在线检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取拉合状态下的待检测拉链的第一拉链图像以及作为正常参照的第二拉链图像；对所述第一拉链图像和所述第二拉链图像分别进行部件分割处理，得到第一拉链图像的布带图像、拉头图像、链牙图像和限位码图像以及第二拉链图像的参照布带图像、参照拉头图像、参照链牙图像及参照限位码图像；分别对所述拉头图像和所述参照拉头图像，以及所述限位码图像和所述参照限位码图像进行灰度阈值检测，并根据检测结果，生成第一瑕疵数据；对所述布带图像、所述参照布带图像、所述链牙图像和所述参照链牙图像进行内部等距分割处理，生成各自对应的多个子图像，包括：获取链牙尺寸信息，基于所述链牙尺寸信息沿拉头行进方向分别对所述布带图像、所述参照布带图像、所述链牙图像和所述参照链牙图像进行内部等距分割处理，得到多个子布带图像、多个子参照布带图像、多个子链牙图像和多个子参照链牙图像；将多个所述布带图像的子图像和多个所述参照布带图像的子图像混合，并对混合后的数据集进行第一聚类处理，得到第一分类数据；将多个所述链牙图像的子图像和多个所述参照链牙图像的子图像混合，并对混合后的数据集进行第二聚类处理，得到第二分类数据；根据所述第一分类数据和所述第二分类数据，生成第二瑕疵数据，包括：检测所述第一分类数据和所述第二分类数据的类别数量；若所述第一分类数据的类别数量大于1，计算各类别中的所述子参照布带图像数量占所述子参照布带图像总数的类别参照布带比例，确定所述类别参照布带比例大于预设的第一比例的类别为正常布带类别，确定计算结果小于预设的第二比例的类别为瑕疵布带类别，所述第一比例大于所述第二比例；若所述第二分类数据的类别数量大于1，计算各类别中的所述子参照链牙图像数量占所述子参照链牙图像总数的类别参照链牙比例，确定所述类别参照链牙比例大于所述第一比例的类别为正常链牙类别，确定计算结果小于所述第二比例的类别为瑕疵链牙类别；整合所述瑕疵布带类别中的所述子布带图像和所述瑕疵链牙类别中的所述子链牙图像，得到所述第二瑕疵数据。

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