專利名稱：基于機器視覺系統(tǒng)的pvc圓形管材表面瑕疵在線檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及基于機器視覺系統(tǒng)的產(chǎn)品表面質(zhì)量的無損在線檢測技術(shù)，尤其涉及一 種基于機器視覺系統(tǒng)的圓形PVC管材表面瑕疵在線檢測方法。
背景技術(shù)：
隨著PVC管材在生產(chǎn)生活中的越來越多的使用，PVC管材生產(chǎn)的自動化水平和質(zhì) 量(包括表面質(zhì)量)也遭遇到了空前的競爭壓力，隨著競爭的激烈化，消費者對PVC管材質(zhì) 量要求越來越高，表面質(zhì)量原本被消費者所忽視的指標現(xiàn)已成為PVC管材質(zhì)量的重要指標 了。瑕疵作為管材表面質(zhì)量的一項重要指標，瑕疵檢測勢必成為PVC管材生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的必 不可少的一環(huán)。瑕疵檢測是一種無損檢測和非接觸檢測技術(shù)。傳統(tǒng)的表面瑕疵檢測主要依靠工人 肉眼判斷進行檢測，圓形PVC管材表面是圓柱曲面，根據(jù)光沿直線傳播原理，在管材兩側(cè)設(shè) 置工人進行管材表面疵點檢測時，不足以保證對管材表面的完全覆蓋，然而對于水平運動 的PVC管材生產(chǎn)線，在管材外圍設(shè)置三人進行檢測不易實現(xiàn)，且加大人工成本。再加上生 產(chǎn)線上的高噪聲、光線昏暗、氣味渾濁等惡劣環(huán)境對檢測工人的身體造成損害，且工作強度 大。由于上面所述的問題，使得目前的管材表面瑕疵檢測還停留在離線人工檢測，考 慮到人視覺停留和視覺疲勞往往會造成瑕疵的漏檢而且檢測工人的情緒等主觀因素會影 響管材瑕疵的檢測和表面質(zhì)量等級的評定，這勢必會造成管材表面質(zhì)量沒有統(tǒng)一標準，也 就很難具有說服性。這不僅大大降低了生產(chǎn)效率，而且讓生產(chǎn)廠家在激烈的市場競爭中處 在不利地位。

發(fā)明內(nèi)容
針對人工檢測的上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于機器視覺系統(tǒng)的圓形 PVC管材表面瑕疵在線檢測方法，是將應(yīng)用于電子印刷電路板、印刷品等瑕疵檢測的機器視 覺在線檢測技術(shù)擴展到立體連續(xù)產(chǎn)品的生產(chǎn)線上。本發(fā)明采用的技術(shù)方案的步驟如下1)四個工業(yè)相機在同一圓周等分安裝在圓形PVC管材表面，將采集到的四路視頻 信號經(jīng)圖像采集卡傳入PC機；2)對四個工業(yè)相機采集到的四幅PVC管材表面圖像在PC機中進行濾波、增強、閾 值、特征提取和邊緣檢測預(yù)處理，修正改善由于管材運動引起的圖像模糊和運動方向上的 尺寸失真；3)根據(jù)工業(yè)相機視野的面積大小及像素個數(shù)求得每個像素所對應(yīng)的實際面積；4)將獲得的PVC管材表面圖像進行余弦修正，減少PVC管材表面多點重復(fù)對應(yīng) PVC管材表面圖像中一個像素，使得PVC管材表面圖像面積與PVC管材真實曲面面積逼近；
5)根據(jù)PVC管材生產(chǎn)速度和相機視野中覆蓋PVC管材的長度設(shè)計程序，設(shè)定工業(yè)相機定時拍照時間間隔，并把拍攝的四幅PVC管材表面圖像保存至工程工作空間并覆蓋之 前的PVC管材表面圖像，對四幅PVC管材表面圖像進行步驟2)修正；6)對步驟5)修正之后獲得的PVC管材表面圖像統(tǒng)計其中的異類像素的數(shù)目，再根 據(jù)步驟3)中的每個像素對應(yīng)的實際面積計算出PVC管材表面圖像中異類像素的面積；7)根據(jù)PVC管材表面圖像中異類連通區(qū)域的個數(shù)和PVC管材表面圖像中異類區(qū)域 像素面積，設(shè)定最小的PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域中像素報警面積和PVC管材表面圖 像異類連通區(qū)域個數(shù)，一但達到設(shè)定的最小閾值時，PC機發(fā)出信號控制PVC管材表面瑕疵 標記執(zhí)行機構(gòu)在瑕疵附近標記，并累計PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域的面積和個數(shù)，定 時清零PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域的面積和個數(shù)，通過加權(quán)PVC管材表面圖像異類連 通區(qū)域數(shù)量和面積對此段PVC管材表面瑕疵進行檢測，根據(jù)質(zhì)量給出等級評定。所述的PVC管材表面瑕疵檢測為斑點、氣泡、劃痕或麻坑檢測。本發(fā)明具有的有益效果是本發(fā)明采用機器視覺系統(tǒng)對生產(chǎn)線上運行的圓形PVC管材表面瑕疵進行檢測，取 代人工檢測提高生產(chǎn)自動化水平和管材表面質(zhì)量的客觀性，如有瑕疵出現(xiàn)，PC機則會發(fā)出 信號控制標記執(zhí)行機構(gòu)在瑕疵處標記，且累加管材表面瑕疵個數(shù)和面積，通過定時清零瑕 疵個數(shù)和面積，通過加權(quán)瑕疵數(shù)量和面積對此段管材做出其表面質(zhì)量等級評定。本方法大 大降低了工人的檢測勞動強度并基本實現(xiàn)管材表面瑕疵檢測的完全自動化，提高了檢測精 度和準確度，并使得管材表面質(zhì)量的標準更加客觀性。


圖1是管材表面與投影成像的對應(yīng)關(guān)系圖(截面)。圖2是矩形長邊沿管材徑向方向的圖像。圖3是圖2的二值化處理后圖像。圖4是矩形長邊沿管材軸向方向的圖像。圖5是圖4 二值化處理后圖像。圖6是圓形紙片圖像。圖7是圖6 二值化處理后圖像。圖8是檢測系統(tǒng)的流程。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明。本發(fā)明包括以下步驟1)四個工業(yè)相機在同一圓周等分安裝在圓形PVC管材表面，將采集到的四路視頻 信號經(jīng)圖像采集卡傳入PC機；根據(jù)工業(yè)相機焦距、景深調(diào)節(jié)物距使得工業(yè)相機獲得清晰的管材表面圖像，以最 優(yōu)物距固定安裝工業(yè)相機，用可使管材通過的黑箱裝置遮蔽工業(yè)相機和被檢測段PVC管 材，對PVC管材實施外加光源同軸照明，然后根據(jù)檢測精度和最小分辨率協(xié)調(diào)調(diào)節(jié)鏡頭光 圈、工業(yè)相機曝光時間、增益量和光源照明亮度，以便捕獲最優(yōu)的PVC管材表面圖像；2)對四個工業(yè)相機采集到的四幅PVC管材表面圖像在PC機中進行濾波、增強、閾值、特征提取和邊緣檢測預(yù)處理，修正改善由于管材運動引起的圖像模糊和運動方向上的 尺寸失真；3)根據(jù)工業(yè)相機視野的面積大小及像素個數(shù)求得每個像素所對應(yīng)的實際面積；4)將獲得的PVC管材表面圖像進行余弦修正，減少PVC管材表面多點重復(fù)對應(yīng) PVC管材表面圖像中一個像素，使得PVC管材表面圖像面積與PVC管材真實曲面面積逼近；余弦修正原理如下根據(jù)工業(yè)相機的二維成像原理，PVC管材的圓柱曲面經(jīng)光學(xué)鏡頭在CCD感光單元上形成二維平面，這是由于PVC管材表面點的重疊投影造成的。由于 工業(yè)相機視角一般很小，可以將目標的成像近似為目標的平行光投影成像，利用物理學(xué)中 簡諧運動和勻速圓周運動的對應(yīng)關(guān)系(勻速圓周運動在其直徑上的投影是簡諧運動)模 型化處理管材表面和其投影成像，又因為管材的軸向方向上的曲率為0，故可不考慮管材的 軸向重疊投影，即將管材曲面上的點看作勻速圓周運動上單位時間的位移量，成像圖像上 的點視為彈簧振子的位移量，這樣可以再管材實際曲面和其成像平面之間建立函數(shù)對應(yīng)關(guān) 系，如圖1所示，從圖中可以得到式(1)
<formula>formula see original document page 5</formula>根據(jù)式(1)可以求得^和ab的對應(yīng)關(guān)系
<formula>formula see original document page 5</formula>(2)由三角函數(shù)中的積化和差公式可得式(3)，<formula>formula see original document page 5</formula>(3)當(dāng)^和ab小于一定范圍，S卩θ — 0時，有<formula>formula see original document page 5</formula>(4)則有式 <formula>formula see original document page 5</formula>
式(2)可簡化為<formula>formula see original document page 5</formula>(6)令α = ( θ i+ θ 2)/2，即 sin α = sin[( θ θ 2)/2]故當(dāng)θ—0時，有
<formula>formula see original document page 5</formula>(7)根據(jù)上面的余弦修正原理，把感興趣區(qū)域的管材進行閾值處理后，找出管材上距 離工業(yè)相機最近的線，從這條線像兩邊進行對稱的余弦修正，考慮到式(7)中，隨著α的減 小，像素ab所對應(yīng)的弧^所對應(yīng)的圓心角θ就會變大，就會造成式(7)中誤差的變大，故合理選擇適當(dāng)?shù)摩恋娜≈捣秶?，由于對管材表面的完全圖像采集至少需要三個工業(yè)相機 從每隔120度的方向?qū)懿谋砻孢M行圖像采集，此時α至少要在[30，90]內(nèi)取值，考慮到 系統(tǒng)的魯棒性，故需要給α —定的裕量以抑制生產(chǎn)線上管材偏離相機視野中心的擾動，將 α得取值范圍設(shè)定在[20，90]，本發(fā)明采用四個工業(yè)相機，此時α至少要在[45，90]內(nèi)取 值，這樣α的裕量就可以設(shè)定得小一些，由圖1可得y>(8)
sinXi為每個像素在管材徑向方向上的實際長度，Yi為每個像素對應(yīng)的在管材徑向方 向上的弧線實際長度，θ i為圖1中的α。i>H=i>/(9)
ιι
N Ar P cos χ
式中P是管材半徑，Sy-m^g，7^ = "^"再將求得的實際弧長除以每個像素的實際寬度，得出修正后的像素個數(shù)，從而使 得所求成像平面面積逼近原管材曲面展開面面積，根據(jù)管材在生產(chǎn)線上的運動速度合理設(shè) 定程序參數(shù)控制相機定時拍照，既使得能夠?qū)懿娜砻娴膱D像捕獲，又使得前后捕獲的 圖像中重疊面積最小。對圖2，圖4進行二值化處理，得到圖3和圖5，對圖3和圖5進行余弦修正后， 分別求出圖2和圖4中粘貼在管材表面上已知面積(200mm2)的矩形黑色矩形紙片的面積 201. 347mm2和196. 558mm2，發(fā)現(xiàn)同樣一個紙片由于在管材上的粘貼方式不同而使得計算面 積略有差別，這主要是由于算法中α的取值范圍的不同引起的，對于圖2，算法中的α的取 值范圍為[Q1JO],對于圖2，算法中的α的取值范圍為[α2，90]，很顯然，和圖4相比，圖 2中紙片長邊沿管材軸向，這樣就使得紙片大部處在管材中心而邊緣的紙片面積較小，這樣 就有Ci1 > α 2，就會減小計算誤差，S卩如果疵點越靠近管材中軸面積就會越準確，而越偏離 中軸就會誤差越大，且比實際面積要小。另外由于圖像噪聲和閾值選取的因素也會對計算 結(jié)果造成不可預(yù)測的影響，但通過對圖2和圖4利用余弦修正后的誤差在1. 73%內(nèi)完全符 合檢測精度的要求。為增加說服力，利用余弦修正的方法對管材上粘貼已知直徑(20mm)的 圓形紙片如圖6進行驗證，對圖6進行二值化得到圖7，對圖7進行余弦修正處理并求得結(jié) 果為308. 959mm2和實際的面積314. 159mm2相比，相對誤差也在1. 73%之內(nèi)。5)根據(jù)PVC管材生產(chǎn)速度和相機視野中覆蓋PVC管材的長度設(shè)計程序，設(shè)定工業(yè) 相機定時拍照時間間隔，并把拍攝的四幅PVC管材表面圖像保存至工程工作空間并覆蓋之 前的PVC管材表面圖像，對四幅PVC管材表面圖像進行步驟2)修正；6)對步驟5)修正之后獲得的PVC管材表面圖像統(tǒng)計其中的異類像素的數(shù)目，再根 據(jù)步驟3)中的每個像素對應(yīng)的實際面積計算出PVC管材表面圖像中異類像素的面積；7)根據(jù)PVC管材表面圖像中異類連通區(qū)域的個數(shù)和PVC管材表面圖像中異類區(qū)域 像素面積，設(shè)定最小的PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域中像素報警面積和PVC管材表面圖 像異類連通區(qū)域個數(shù)，一但達到設(shè)定的最小閾值時，PC機發(fā)出信號控制PVC管材表面瑕疵 標記執(zhí)行機構(gòu)在瑕疵附近標記，并累計PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域的面積和個數(shù)，定 時清零PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域的面積和個數(shù)，通過加權(quán)PVC管材表面圖像異類連 通區(qū)域數(shù)量和面積對此段PVC管材表面瑕疵進行檢測，根據(jù)質(zhì)量給出等級評定。
完成管材表面瑕疵面積的計算后，累計瑕疵個數(shù)和瑕疵面積，根據(jù)不同的檢測要 求和等級標準，設(shè)計每隔10分鐘或5分鐘對累計清零，利用式(10)對瑕疵面積和個數(shù)加權(quán) 獲得等級評定。d = ps+(l_p)n(10)式中，d表示此段管材表面質(zhì)量的等級，ρ是加權(quán)系數(shù)，s是累計瑕疵面積，η是累 計瑕疵數(shù)目。整個系統(tǒng)檢測流程如圖8所示。所述的PVC管材表面瑕疵檢測為斑點、氣泡、劃痕或麻坑檢測 。
權(quán)利要求
一種基于機器視覺系統(tǒng)的圓形PVC管材表面瑕疵在線檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟1)四個工業(yè)相機在同一圓周等分安裝在圓形PVC管材表面，將采集到的四路視頻信號經(jīng)圖像采集卡傳入PC機；2)對四個工業(yè)相機采集到的四幅PVC管材表面圖像在PC機中進行濾波、增強、閾值、特征提取和邊緣檢測預(yù)處理，修正改善由于管材運動引起的圖像模糊和運動方向上的尺寸失真；3)根據(jù)工業(yè)相機視野的面積大小及像素個數(shù)求得每個像素所對應(yīng)的實際面積；4)將獲得的PVC管材表面圖像進行余弦修正，減少PVC管材表面多點重復(fù)對應(yīng)PVC管材表面圖像中一個像素，使得PVC管材表面圖像面積與PVC管材真實曲面面積逼近；5)根據(jù)PVC管材生產(chǎn)速度和相機視野中覆蓋PVC管材的長度設(shè)計程序，設(shè)定工業(yè)相機定時拍照時間間隔，并把拍攝的四幅PVC管材表面圖像保存至工程工作空間并覆蓋之前的PVC管材表面圖像，對四幅PVC管材表面圖像進行步驟2)修正；6)對步驟5)修正之后獲得的PVC管材表面圖像統(tǒng)計其中的異類像素的數(shù)目，再根據(jù)步驟3)中的每個像素對應(yīng)的實際面積計算出PVC管材表面圖像中異類像素的面積；7)根據(jù)PVC管材表面圖像中異類連通區(qū)域的個數(shù)和PVC管材表面圖像中異類區(qū)域像素面積，設(shè)定最小的PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域中像素報警面積和PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域個數(shù)，一但達到設(shè)定的最小閾值時，PC機發(fā)出信號控制PVC管材表面瑕疵標記執(zhí)行機構(gòu)在瑕疵附近標記，并累計PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域的面積和個數(shù)，定時清零PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域的面積和個數(shù)，通過加權(quán)PVC管材表面圖像異類連通區(qū)域數(shù)量和面積對此段PVC管材表面瑕疵進行檢測，根據(jù)質(zhì)量給出等級評定。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器視覺系統(tǒng)的圓形PVC管材表面瑕疵在線檢測方 法，其特征在于所述的PVC管材表面瑕疵檢測為斑點、氣泡、劃痕或麻坑檢測。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于機器視覺系統(tǒng)的圓形PVC管材表面瑕疵在線檢測方法。用四個工業(yè)相機安裝在管材表面，采集視頻信號傳入PC機；進行預(yù)處理；求得每個像素所對應(yīng)的實際面積；對圖像進行余弦修正，使得圖像面積與管材真實曲面面積逼近；設(shè)定相機定時拍照時間，把拍攝的圖像保存至工程工作空間并覆蓋之前圖像，對圖像進行修正；統(tǒng)計其中的異類像素的數(shù)目，計算出圖像中異類像素的面積；達到設(shè)定的最小閾值時，PC機發(fā)出信號控制瑕疵標記執(zhí)行機構(gòu)在瑕疵附近標記，累計圖像異類連通區(qū)域的面積和個數(shù)，定時清零圖像異類連通區(qū)域的面積和個數(shù)并加權(quán)圖像異類連通區(qū)域數(shù)量和面積對此段管材表面瑕疵進行檢測給出等級。本發(fā)明實現(xiàn)自動化管材表面瑕疵檢測。
文檔編號G01N21/956GK101832951SQ20101016948
公開日2010年9月15日 申請日期2010年5月11日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月11日
發(fā)明者付民, 孔紅紅, 孫堅, 徐紅偉, 鐘紹俊, 陳樂 申請人:中國計量學(xué)院