一種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，步驟1：獲取透明對象端面圖像；所述的透明對象端面圖像為灰度圖像；步驟2：針對所述的透明對象端面圖像，采用垂直積分投影方法的實(shí)現(xiàn)透明對象裂紋檢測。步驟3：采用Blob分析方法檢測透明對象的表面的臟污。本發(fā)明采用垂直積分投影方法以及Blob分析方法進(jìn)行缺陷檢測，易于實(shí)施，檢測效率高。
【專利說明】
一種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]透明對象為常用的檢測對象，其常見的外觀缺陷是氣線、臟污斑點(diǎn)、端面裂紋等。
[0003]對透明對象進(jìn)行圖像檢測，就需要保障透明對象能流水線式地送到檢測工位上。而且，現(xiàn)有的基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法較為復(fù)雜，計(jì)算的數(shù)據(jù)量大，無法適應(yīng)高速生產(chǎn)線的要求，因此，有必要設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，該發(fā)明易于實(shí)施，檢測效率高。
[0005]發(fā)明的技術(shù)解決方案如下:
[0006]—種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，包括以下步驟:
[0007]步驟1:獲取透明對象端面圖像;所述的透明對象端面圖像為灰度圖像；
[0008]步驟2:針對所述的透明對象端面圖像，采用垂直積分投影方法的實(shí)現(xiàn)透明對象裂紋檢測；
[0009]所述的步驟2包括以下步驟:
[0010]步驟21:在透明對象端面圖像中定位白色圓環(huán)；(對應(yīng)透明對象端面亮圖中的白色圓環(huán)，在透明對象亮圖中可以看到)
[0011]步驟22:將白色圓環(huán)變換為一個矩形圖像;矩形圖像的n*m尺寸的圖像;其中η和m分別為寬和高對應(yīng)的像素個數(shù)(這里用到的是圖像中的一種坐標(biāo)變換方法，具體是將極坐標(biāo)下的圖像變換為平面坐標(biāo)系下的圖像，具體的變換步驟為吸納現(xiàn)有成熟技術(shù)。)
[0012]步驟23:對所述的矩形圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像；(能夠?qū)咨珗A環(huán)和周邊像素點(diǎn)分割成前景和背景的閾值即可，最簡單的做法是:直接取白色圓環(huán)與其鄰域(非白色圓環(huán))的像素點(diǎn)的灰度平均差。)
[0013]步驟24:對該二值圖像進(jìn)行垂直積分投影，得到垂直積分投影圖像；
[0014]步驟25:若垂直積分投影圖像具有超過預(yù)設(shè)閾值的凸起，則說明該透明對象端面圖像對應(yīng)的透明對象存在裂紋。
[0015]所述的步驟24中的垂直積分投影是指將二值圖像的每一列像素中的白色像素點(diǎn)累加，得到值汽1)，1 = 1，2，-_，11;則第1列的底下的汽1)個像素均為黑色像素，該列的其余像素為白色像素。(垂直積分投影基本思路是取圖像的每個像素f(x，y)點(diǎn)的值，然后對X求積分得垂直投影，對y求積分得水平投影，其核心就是:統(tǒng)計(jì)每一列的白色像素，若某一列的白色像素超過閾值，則存在缺陷。)
[0016]步驟I中，采用設(shè)置在機(jī)架上的鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)傳送透明對象，再由鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)側(cè)部的相機(jī)獲取透明對象端部圖像；
[0017]端部圖像包括端部亮圖和端部暗圖，只啟動背景光源，獲得端部暗圖，只啟動前景光源，則獲得端部亮圖。
[0018]鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)包括鏈條、鏈條驅(qū)動輪、輪軸和傳送輥;鏈條驅(qū)動輪通過輪軸安裝在機(jī)架上；
[0019]鏈條為2根，2根鏈條之間設(shè)置有多個所述的傳送輥，傳送輥的設(shè)置方向與鏈條的移動方向垂直，相鄰的2個傳送輥之間能容納一個待傳送的透明對象，鏈條驅(qū)動輪為至少兩組;每組鏈條驅(qū)動輪為2個；
[0020]2條鏈條張?jiān)O(shè)在所述的鏈條驅(qū)動輪上，鏈條驅(qū)動輪驅(qū)動2根鏈條從而帶動傳送輥循環(huán)移動以傳送透明對象，張?jiān)O(shè)是指張緊設(shè)置。
[0021]鏈條驅(qū)動輪為4組，4組鏈條驅(qū)動輪支撐2根鏈條及傳送輥形成呈方形循環(huán)的傳送機(jī)構(gòu)。
[0022]機(jī)架上設(shè)置有2塊相互平行的擋板，2塊擋板均為豎直方向布置;擋板的延伸方向?yàn)橥该鲗ο蟮膫魉头较颍?塊擋板位于鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)的上方，2塊擋板形成一個便于透明對象向前傳送的通道，為透明對象提供長度方向的限位，使得透明對象在傳送時整齊行進(jìn)，便于后續(xù)的圖像檢測的一致性。
[0023]鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)中還設(shè)有多根壓條;壓條設(shè)置在頂部的鏈條的上方，用于約束頂部的鏈條在傳送時在水平方向上保持平直。
[0024]基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法還包括步驟3:采用Blob分析方法檢測透明對象的表面的臟污。
[0025]Blob分析方法包括以下步驟:
[0026]步驟3.1:采用二值化操作對圖像預(yù)處理；
[0027]步驟3.2:定位玻殼頸部內(nèi)部白色圓環(huán)位置，將圓環(huán)等分分割成10個檢測子區(qū)域；
[0028]步驟3.3:對每個區(qū)域進(jìn)行斑點(diǎn)連通區(qū)域提取，得出臟污斑點(diǎn)的面積、周長參數(shù)；
[0029]步驟3.4:與給定的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較。若面積和周長中任意一個超過對應(yīng)的預(yù)設(shè)值，則表示存在臟污。
[0030]透明對象可以是汽車車燈玻殼，也可以是其他的筒狀或柱狀物品，如試管、驗(yàn)血用的儲存血液的管體等，還可以是圓柱形或類似圓柱形的物品，如子彈外殼等。
[0031]有益效果:
[0032]本發(fā)明采用鏈輪結(jié)合的方式向前輸送透明對象，為了對透明對象不造成損傷并且實(shí)現(xiàn)全方位連續(xù)檢測;本發(fā)明的傳送裝置采用一個鏈條機(jī)構(gòu)(即鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu))，三相電機(jī)控制主鏈條結(jié)構(gòu)向前運(yùn)動，從而保證連續(xù)的檢測。鏈條輸送系統(tǒng)采用兩套鏈條加一批傳送輥和滾輪組成，透明對象(如透明對象)平躺在兩個相鄰滾輪之間的凹槽中。壓塊保證滾輪始終處于同一高度，保證相機(jī)工作距離穩(wěn)定。擋板用于透明對象(如透明對象)傳送上導(dǎo)向，保證側(cè)面檢測相機(jī)的工作距離。
[0033]本發(fā)明的另一個核心在于采用垂直積分投影方法的實(shí)現(xiàn)透明對象裂紋檢測，該方法非常巧妙，計(jì)算量少，非常適合應(yīng)用于高速生產(chǎn)線上。
[0034]綜上所述，這種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法能保障透明對象(如透明對象)順暢地傳送到圖像檢測工位，而且能實(shí)現(xiàn)透明對象缺陷的快速圖像檢測，能滿足高速檢測線上的嚴(yán)苛要求。
【附圖說明】
[0035]圖1是鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0036]圖2是無缺陷白色圓環(huán)的不意圖(圖a為白色圓環(huán)原圖，圖b為縮放變換后的圖像，圖c為二值化圖像，圖d為垂直積分圖像)；
[0037]圖3是有裂紋的白色圓環(huán)的示意圖(圖a為缺陷白色圓環(huán)原圖，圖b為縮放變換后的圖像，圖c為二值化圖像，圖d為垂直積分圖像)；
[0038]圖4為Blob分析流程圖。
[0039]圖5為玻殼頸部臟污檢測示意圖(圖a為端部暗圖的原圖，圖b為檢測結(jié)果圖)
[0040]標(biāo)號說明:61_鏈條驅(qū)動輪，62-鏈條，63-傳送棍，64-滾輪，65-透明對象，66-壓條，67-擋板。
【具體實(shí)施方式】
[0041 ]以下將結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說明:
[0042]實(shí)施例1:如圖1-4，以玻殼為例，一種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，包括以下步驟:
[0043]步驟1:獲取透明對象端面圖像;所述的透明對象端面圖像為灰度圖像；
[0044]步驟2:針對所述的透明對象端面圖像，采用垂直積分投影方法的實(shí)現(xiàn)透明對象裂紋檢測；
[0045]所述的步驟2包括以下步驟:
[0046]步驟21:在透明對象端面圖像中定位白色圓環(huán)；(對應(yīng)透明對象端面亮圖中的白色圓環(huán)，在透明對象亮圖中可以看到)
[0047]步驟22:將白色圓環(huán)變換為一個矩形圖像;矩形圖像的n*m尺寸的圖像;其中η和m分別為寬和高對應(yīng)的像素個數(shù)(這里用到的是圖像中的一種坐標(biāo)變換方法，具體是將極坐標(biāo)下的圖像變換為平面坐標(biāo)系下的圖像，具體的變換步驟為吸納現(xiàn)有成熟技術(shù)。)
[0048]步驟23:對所述的矩形圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像；(能夠?qū)咨珗A環(huán)和周邊像素點(diǎn)分割成前景和背景的閾值即可，最簡單的做法是:直接取白色圓環(huán)與其鄰域(非白色圓環(huán))的像素點(diǎn)的灰度平均差。)
[0049]步驟24:對該二值圖像進(jìn)行垂直積分投影，得到垂直積分投影圖像；
[0050]步驟25:若垂直積分投影圖像具有超過預(yù)設(shè)閾值的凸起，則說明該透明對象端面圖像對應(yīng)的透明對象存在裂紋。
[0051]所述的步驟24中的垂直積分投影是指將二值圖像的每一列像素中的白色像素點(diǎn)累加，得到值汽1)，1 = 1，2，-_，11;則第1列的底下的汽1)個像素均為黑色像素，該列的其余像素為白色像素。(垂直積分投影基本思路是取圖像的每個像素f(x，y)點(diǎn)的值，然后對X求積分得垂直投影，對y求積分得水平投影，其核心就是:統(tǒng)計(jì)每一列的白色像素，若某一列的白色像素超過閾值，則存在缺陷。)
[0052]步驟I中，采用設(shè)置在機(jī)架上的鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)傳送透明對象，再由鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)側(cè)部的相機(jī)獲取透明對象端部圖像；
[0053]鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)包括鏈條62、鏈條驅(qū)動輪61、輪軸和傳送輥63;鏈條驅(qū)動輪通過輪軸安裝在機(jī)架上；
[0054]鏈條為2根，2根鏈條之間設(shè)置有多個所述的傳送輥，傳送輥的設(shè)置方向與鏈條的移動方向垂直，相鄰的2個傳送輥之間能容納一個待傳送的透明對象，鏈條驅(qū)動輪為至少兩組;每組鏈條驅(qū)動輪為2個；
[0055]2條鏈條張?jiān)O(shè)在所述的鏈條驅(qū)動輪上，鏈條驅(qū)動輪驅(qū)動2根鏈條從而帶動傳送輥循環(huán)移動以傳送透明對象，張?jiān)O(shè)是指張緊設(shè)置。
[0056]鏈條驅(qū)動輪為4組，4組鏈條驅(qū)動輪支撐2根鏈條及傳送輥形成呈方形循環(huán)的傳送機(jī)構(gòu)。
[0057]機(jī)架上設(shè)置有2塊相互平行的擋板，2塊擋板均為豎直方向布置;擋板的延伸方向?yàn)橥该鲗ο蟮膫魉头较颍?塊擋板位于鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)的上方，2塊擋板形成一個便于透明對象向前傳送的通道，為透明對象提供長度方向的限位，使得透明對象在傳送時整齊行進(jìn)，便于后續(xù)的圖像檢測的一致性。
[0058]鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)中還設(shè)有多根壓條;壓條設(shè)置在頂部的鏈條的上方，用于約束頂部的鏈條在傳送時在水平方向上保持平直。
[0059]端面臟污在亮圖中檢測，端面切口不平在暗圖中檢測。兩者的特征從圖像上來看，幾乎都是黑色的“斑點(diǎn)”，因此基于連通域的Blob分析算法是一種實(shí)用性強(qiáng)的缺陷檢測算法。
[0000]Blob分析(BlobAnalysis)是對圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析，該連通域稱為Blob Alob分析可為機(jī)器視覺應(yīng)用提供圖像中的斑點(diǎn)的數(shù)量、位置、形狀和方向，還可以提供相關(guān)斑點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
[0061]臟污斑點(diǎn)產(chǎn)生的原因較多，可能是機(jī)械與玻殼的接觸性劃痕或者是外來的污染物導(dǎo)致的臟污等。玻殼頸部臟污斑點(diǎn)檢測流程圖4。
[0062]針對圖5(a)，先提取整個圖像的灰度，求出最佳灰度閾值為101(作為二值化的閾值)，平均灰度為80，檢測的具體步驟如下:
[0063]步驟3.1:采用二值化操作對圖像預(yù)處理；
[0064]步驟3.2:定位玻殼頸部內(nèi)部白色圓環(huán)位置，將圓環(huán)等分分割成10個小的檢測區(qū)域；
[0065]步驟3.3:對每個區(qū)域進(jìn)行斑點(diǎn)連通區(qū)域提取，得出臟污斑點(diǎn)的面積、周長等參數(shù)；
[0066]步驟3.4:與給定的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較。若面積和周長中任意一個超過對應(yīng)的預(yù)設(shè)值，則表示存在臟污。
[0067]端面亮圖中的頸部臟污檢測結(jié)果如圖5所示，臟污斑點(diǎn)的面積為602、周長為134、質(zhì)心坐標(biāo)為(342，273)。
[0068]以下是關(guān)于端面亮圖像和暗圖像的說明:
[0069]側(cè)面相機(jī)主要檢測偏心率、玻殼頸口臟污斑點(diǎn)、端面裂紋。由于玻殼裂紋的種類和形狀太多，經(jīng)過前期多次的實(shí)驗(yàn)和光源選型，選取了環(huán)形同軸光源和背光源兩種光源，并采用分時打光的方法獲取端面亮圖和暗圖。玻殼頸Φ、偏心率、玻殼頸臟污斑點(diǎn)在亮圖中檢測，為了提高端面裂紋的正確率，端面裂紋在亮圖和暗圖中都有檢測，這也是采用兩種光源分時打光的目的所在。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1:獲取透明對象端面圖像;所述的透明對象端面圖像為灰度圖像； 步驟2:針對所述的透明對象端面圖像，采用垂直積分投影方法的實(shí)現(xiàn)透明對象裂紋檢測； 所述的步驟2包括以下步驟: 步驟21:在透明對象端面圖像中定位白色圓環(huán)； 步驟22:將白色圓環(huán)變換為一個矩形圖像;矩形圖像的n*m尺寸的圖像;其中η和m分別為寬和高對應(yīng)的像素個數(shù)； 步驟23:對所述的矩形圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像； 步驟24:對該二值圖像進(jìn)行垂直積分投影，得到垂直積分投影圖像； 步驟25:若垂直積分投影圖像具有超過預(yù)設(shè)閾值的凸起，則說明該透明對象端面圖像對應(yīng)的透明對象存在裂紋。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，所述的步驟24中的垂直積分投影是指將二值圖像的每一列像素中的白色像素點(diǎn)累加，得到值f (i)，i = l，2，...，!!;則第i列的底下的f(i)個像素均為黑色像素，該列的其余像素為白色像素。3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，步驟I中，采用設(shè)置在機(jī)架上的鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)傳送透明對象，再由鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)側(cè)部的相機(jī)獲取透明對象端部圖像； 鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)包括鏈條(62)、鏈條驅(qū)動輪(61)、輪軸和傳送輥(63);鏈條驅(qū)動輪通過輪軸安裝在機(jī)架上； 鏈條為2根，2根鏈條之間設(shè)置有多個所述的傳送輥，傳送輥的設(shè)置方向與鏈條的移動方向垂直，相鄰的2個傳送輥之間能容納一個待傳送的透明對象，鏈條驅(qū)動輪為至少兩組；每組鏈條驅(qū)動輪為2個； 2條鏈條張?jiān)O(shè)在所述的鏈條驅(qū)動輪上，鏈條驅(qū)動輪驅(qū)動2根鏈條從而帶動傳送輥循環(huán)移動以傳送透明對象。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，鏈條驅(qū)動輪為4組，4組鏈條驅(qū)動輪支撐2根鏈條及傳送輥形成呈方形循環(huán)的傳送機(jī)構(gòu)。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，機(jī)架上設(shè)置有2塊相互平行的擋板，2塊擋板均為豎直方向布置;擋板的延伸方向?yàn)橥该鲗ο蟮膫魉头较颍?塊擋板位于鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)的上方，2塊擋板形成一個便于透明對象向前傳送的通道。6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，鏈?zhǔn)絺魉蜋C(jī)構(gòu)中還設(shè)有多根壓條;壓條設(shè)置在頂部的鏈條的上方，用于約束頂部的鏈條在傳送時在水平方向上保持平直。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，還包括步驟3:采用Blob分析方法檢測透明對象的表面的臟污。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機(jī)器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，Blob分析方法包括以下步驟: 步驟3.1:采用二值化操作對圖像預(yù)處理； 步驟3.2:定位玻殼頸部內(nèi)部白色圓環(huán)位置，將圓環(huán)等分分割成10個檢測子區(qū)域； 步驟3.3:對每個區(qū)域進(jìn)行斑點(diǎn)連通區(qū)域提取，得出臟污斑點(diǎn)的面積、周長參數(shù)； 步驟3.4:與給定的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較。若面積和周長中任意一個超過對應(yīng)的預(yù)設(shè)值，則表示存在臟污。
【文檔編號】G01N21/958GK105928951SQ201610447622
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年6月20日
【發(fā)明人】余洪山, 彭博, 藺薛菲, 胡華虎, 張輝, 孫煒, 王耀南, 段峰, 勞永革
【申請人】余洪山