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申请/专利权人：东莞市佳超五金科技有限公司
摘要：本申请提供一种基于图像识别的冲压件表面粗糙度检测方法及系统，包括：针对获得的冲压件微观变形特征分布图像，对特征分布图像分离出高频特征成分，同时滤除高频噪声，得到优化后的微观变形特征图；对优化后的微观变形特征图进行概率建模，根据不同局部区域的变形特征相关性，计算出每个像素点属于真实表面粗糙度或微观变形的概率分布；基于概率分布结果，使用区域生长算法对微观变形区域进行分割，通过设定连通性阈值和区域面积阈值，剔除孤立的小区域，得到连续的微观变形区域掩模；根据获得的微观变形区域掩模，对原始表面轮廓数据进行分区处理，包括在变形区域重建理想表面，计算实际轮廓与理想表面的偏差作为修正后的粗糙度值。
主权项：1.一种基于图像识别的冲压件表面粗糙度检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据晒纹模具冲压的金属方纹格标准模型建立表面轮廓数据库，通过三维扫描仪获取冲压件表面的实际轮廓数据，对比冲压件实际轮廓与金属方纹格标准模型的差异，得到冲压件微观变形特征分布图像；针对获得的冲压件微观变形特征分布图像，对特征分布图像分离出高频特征成分，同时滤除高频噪声，得到优化后的微观变形特征图；对优化后的微观变形特征图进行概率建模，根据不同局部区域的变形特征相关性，计算出每个像素点属于真实表面粗糙度或微观变形的概率分布；基于概率分布结果，使用区域生长算法对微观变形区域进行分割，通过设定连通性阈值和区域面积阈值，剔除孤立的小区域，得到连续的微观变形区域掩模；根据获得的微观变形区域掩模，对原始表面轮廓数据进行分区处理，包括在变形区域重建理想表面，计算实际轮廓与理想表面的偏差作为修正后的粗糙度值；针对修正后的粗糙度数据，根据冲压件件材料、加工工艺和应用场景因素，将表面划分为多个特征区域，对每个区域分别计算统计特征，包括均方根粗糙度、偏度、峰度参数，构建多维特征向量；对构建的多维特征向量进行训练和分类，建立表面质量评价模型，当输入新的冲压件表面数据时，通过表面质量评价模型判断表面粗糙度等级，实现基于图像识别的冲压件表面粗糙度检测。
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权利要求：
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