本发明涉及注塑件检测领域。更具体地，本发明涉及基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法。
背景技术：
1、注塑成型是现代制造业中常用的工艺，广泛应用于塑料制品的生产，包括汽车零部件、电子产品、日用品等。注塑件的质量直接影响产品的性能和外观。在注塑过程中，冷却是确保成品尺寸精度、形状稳定和物理性能的重要环节。不均匀的冷却会导致注塑件的翘曲、变形以及内部应力集中，从而影响产品的质量。目前，冷却均匀性的检测主要依赖于人工检查或简单的物理测量方法，这些方法通常不够准确，难以满足现代制造对精度和效率的高要求。随着图像处理技术的发展，基于图像的检测方法逐渐成为研究的热点。这些方法通过分析注塑件表面的图像，自动识别冷却过程中的不均匀性，具有高效、无损、操作简便等优点。
2、现有公开号为cn117688458a的中国专利申请文件公开了一种注塑件模具工艺参数自动优化的方法及系统，其中利用工艺参数组合计算公式对特征排序数据进行参数组合筛选，从而获取参数组合数据集。工艺参数组合计算公式中包含每个维度的注塑温度和模具温度。
3、但是，在注塑件冷却过程中，注塑件的温度变化对最终注塑件的质量影响很大，这一点在塑料制品的生产中尤为重要。冷却阶段直接影响到塑料件的尺寸稳定性和表面质量，上述申请文件只考虑了每个维度中整体的注塑温度和模具温度，会导致注塑件冷却后产生异常，最终注塑件质量低的情况。
技术实现思路
1、为解决注塑件冷却后产生异常的问题，本发明提出基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法。
2、本发明公开基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，包括：基于预设采样间隔获取注塑件冷却过程中的表面灰度图，将任一采样时刻作为目标时刻；构建目标时刻的灰度排斥矩阵，计算注塑件的静态稳定性；将目标时刻的表面灰度图和与目标时刻相邻的前一时刻的表面灰度图做差获得目标时刻的差分图像，根据差分图像计算注塑件的动态稳定性；根据静态稳定性和动态稳定性计算目标时刻注塑件的综合稳定性，完成均匀性检测；综合稳定性满足关系式：，表示采样时刻的综合稳定性，表示采样时刻的静态稳定性，表示采样时刻的动态稳定性，表示调节因数，采样时刻为目标时刻。
3、通过预设采样间隔获取注塑件冷却过程中的表面灰度图，通过分析灰度图的变化，可以量化注塑件冷却的均匀性，并且通过计算静态稳定性和动态稳定性，最终得出综合稳定性，可以实时监测和评估注塑过程中的温度分布，及时发现和调整不均匀冷却，减少缺陷，提高生产效率。
4、优选的，所述灰度排斥矩阵中的元素值为表面灰度图中像素点与邻域像素点的像素值不同的数量。
5、通过构建灰度排斥矩阵有助于识别灰度变化，增强了对注塑件表面不均匀性的敏感度，通过捕捉局部灰度变化，更精确地定位和分析温度分布的不均匀性，从而优化冷却过程。
6、优选的，所述静态稳定性满足关系式：
7、，表示静态稳定性，表示灰度排斥矩阵中第行第列的元素值，表示指数函数。
8、通过指数函数强化了对灰度排斥矩阵中元素值差异的响应，增强了对微小变化的敏感性，这样能够突出显示温度分布中的显著变化，有助于快速识别和响应温度异常，减少因温度波动引起的产品缺陷。
9、优选的，所述静态稳定性还满足关系式：
10、，表示静态稳定性，表示灰度排斥矩阵中第行第列的元素值，表示灰度排斥矩阵中所有元素值之和，表示指数函数，表示对数函数。
11、优选的，计算所述动态稳定性包括：将差分图像中任意一行灰度值序列作为特征序列，将除特征序列外的任意一行灰度值序列作为参考序列；计算特征序列和参考序列的相关性，根据相关性计算动态稳定性，动态稳定性满足关系式：，表示动态稳定性，表示特征序列和参考序列的相关性，表示差分图像的总行数，表示指数函数。
12、通过分析差分图像中特征序列和参考序列的相关性来计算动态稳定性，能够捕捉注塑件冷却过程中随时间变化的温度差异。通过评估时间序列中的温度变化模式，有助于监测和预测温度变化趋势，及时调整冷却条件。
13、优选的，所述相关性包括：分别计算特征序列标准差和参考序列标准差，并计算特征序列标准差和参考序列标准差的乘积；计算特征序列和参考序列的协方差，将协方差和乘积的比值作为相关性。
14、优选的，所述相关性还包括：将特征序列和参考序列的欧式距离作为相关性。
15、优选的，计算所述动态稳定性还包括：对差分图像进行灰度等级划分，以构建灰度共生矩阵，根据灰度共生矩阵计算动态稳定性，动态稳定性满足关系式：，表示动态稳定性，表示灰度共生矩阵的第行，表示灰度共生矩阵的第列，表示行第列的值，表示灰度共生矩阵轴方向的一阶矩，表示灰度共生矩阵轴方向的一阶矩，表示灰度共生矩阵轴方向的二阶矩，表示灰度共生矩阵轴方向的二阶矩，表示归一化函数。
16、通过结合差分图像的灰度等级划分和灰度共生矩阵的构建，能够捕捉到温度变化在图像上的细微纹理差异，并通过灰度共生矩阵的统计特性来表征这些变化。这种方法能够为注塑件的质量控制提供实时的监测和反馈。通过对连续多个采样时刻的温度稳定性变化进行分析，可以及时发现冷却过程中的异常，从而采取措施调整冷却条件，确保注塑件的均匀性和质量。
17、优选的，所述灰度等级划分包括：将任一灰度值与预设灰度等级总数的乘积除以255并向下取整的结果作为任一灰度值的灰度等级。
18、本发明的有益效果：
19、1、本发明不仅能够实时监控注塑件在冷却过程中的温度分布，还能够通过静态和动态稳定性的计算，全面评估注塑件的冷却效果。通过构建灰度排斥矩阵，能够捕捉到注塑件表面每个时刻的温度差异，这对于理解冷却过程中可能出现的不均匀性至关重要。此外，通过差分图像的分析，能够追踪温度变化趋势，从而在冷却过程中提供连续的温度变化信息。
20、2、本发明能够提高注塑件冷却均匀性检测的准确性和可靠性。通过精确计算静态稳定性和动态稳定性，并结合调节因数平衡两者的关系，能够提供更为精确的综合稳定性评估。这种综合评估有助于在注塑件冷却过程中及时发现和纠正温度分布的不均匀性，从而减少因冷却不均导致的产品质量问题，如翘曲、变形和内部应力集中。
1.基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，所述灰度排斥矩阵中的元素值为表面灰度图中像素点与邻域像素点的像素值不同的数量。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，所述静态稳定性满足关系式：
4.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，所述静态稳定性还满足关系式：
5.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，计算所述动态稳定性包括：
6.根据权利要求5所述的基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，所述相关性包括：
7.根据权利要求5所述的基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，所述相关性还包括：
8.根据权利要求1所述的基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，计算所述动态稳定性还包括：
9.根据权利要求8所述的基于图像处理的注塑件冷却均匀性检测方法，其特征在于，所述灰度等级划分包括：
