基于surf算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明設及圖像處理技術領域，特別是一種基于SURF算法的遙控器面板印刷缺 陷自動檢測方法。
【背景技術】
[0002] 隨著中國制造業(yè)的不斷發(fā)展，對產品表面的缺陷檢測受到了越來越多的關注，與 我們的生活息息相關的遙控器就是其中的代表。在遙控器的生產過程中，面板和按鍵上的 字符主要是通過絲網印刷機印刷出來的，不可避免地會出現文字模糊、污潰、漏印、錯位等 問題，傳統(tǒng)的人工檢測由于檢測量大、人力成本高、速度慢、漏檢率高等問題已不能得到令 人滿意的結果，對缺陷檢測的自動化需求便應運而生。
[0003] 近年來，隨著計算機技術和圖像處理的發(fā)展，視覺檢測技術越來越多地應用于各 生產領域。其基本原理是將在線采集的待測圖像和預先采集好的模板圖像匹配后進行差影 操作得到缺陷圖像，再對缺陷圖像進行分析處理。該種技術也為遙控器缺陷的自動檢測提 供了可能。但由于受成像系統(tǒng)和機械系統(tǒng)條件的限制，待測樣品在傳動過程中難免會發(fā)生 變動，導致采集到的待測樣品圖像難免會發(fā)生平移、旋轉、或尺度變化。該對圖像匹配過程 提出了難度，如果不能對待測圖像進行有效的配準，將會在數字減影圖像中造成移位假象 和偽輪廓，給圖像缺陷信息的檢測和識別造成困難。
[0004] 目前遙控器面板和按鍵上的字符檢測中所用到的圖像匹配方法大都是互相關匹 配法?；ハ嚓P匹配法通過模板圖像和待測圖像的互相關值來確定匹配程度，互相關值最大 時的捜索窗口位置決定了模板圖像在待匹配圖像中的位置。互相關匹配法不易找到待測品 發(fā)生旋轉等變化后與模板圖的最佳匹配位置，并且計算量大，難W達到實時性的要求。而基 于特征點的圖像匹配算法計算量相對小，對灰度變化、形變及遮擋有較好的適應性，應用前 景廣闊。
[0005] 本發(fā)明基于SURF (Speeded Up Robust化3化'6,快速魯椿特征）算法的遙控器面 板印刷缺陷自動檢測方法，W標準樣品為模板，利用SURF算法求得模板圖和待測圖的特征 點后通過最近鄰匹配法進行匹配，通過標準圖和根據匹配結果得出的校正圖的差影結果實 現對遙控器樣品面板和按鍵上的字符的檢測，并對缺陷位置進行標記。

【發(fā)明內容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提出一種基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方 法。該方法能有效地檢測出待測樣品中的缺陷，并準確定位缺陷位置。
[0007] 本發(fā)明提供一種基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，包括如下 步驟：
[000引步驟1 ;制作遙控器模板圖像；
[0009] 步驟2 ;對待檢測樣品圖像進行預處理；
[0010] 步驟3 ;通過SURF算法分別求得模板圖像和待測圖的特征點，利用分塊加速后的 最近鄰匹配法來匹配特征點；
[ocm] 步驟4;根據匹配的結果求得單應性矩陣，利用單應性矩陣對待測圖進行仿射變 換得到校正圖；
[0012] 步驟5 ;對疊加掩膜后的模板圖像和校正圖做差影處理；
[0013] 步驟6 ;對差影結果進行二值化和形態(tài)學處理，判斷待檢測樣品是否合格。如果待 檢測樣品有缺陷，定位缺陷位置，如果待檢測樣品沒有缺陷，判斷為合格樣品，完成檢測。
[0014] 從上述技術方案可W看出，本發(fā)明具有W下技術效果：
[0015] 1、本發(fā)明提供的基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，能夠準確 檢測缺陷并定位缺陷位置。
[0016] 2、本發(fā)明提供的基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，采用分塊 的方法對特征點匹配過程進行了改進，提高了匹配速度，減少了誤匹配點。
[0017] 3、本發(fā)明提供的基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，對發(fā)生旋 轉、平移或尺度變化的待測圖有魯椿的處理結果。
[001引 4、本發(fā)明提供的基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，采用基于 特征的匹配方法，計算速度快，能夠滿足實時性要求。
【附圖說明】
[0019] 為進一步說明本發(fā)明的技術內容，W下結合附圖及實施案例對本發(fā)明詳細說明如 下，其中：
[0020] 圖1是本發(fā)明提供的一種基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法的 具體實施步驟.
[0021] 圖2是本發(fā)明提供的通過SURF算法提取特征點并匹配的具體實施步驟；
[0022] 圖3是本發(fā)明實施案例中的實驗模板圖；
[0023] 圖4是本發(fā)明實施案例中的實驗樣品圖，是發(fā)生了旋轉的待檢測遙控器圖的數字 按鍵區(qū)域；
[0024] 圖5是本發(fā)明實施案例中通過SURF算法提取特征點并使用分塊加速改進匹配過 程后的匹配結果圖；
[0025] 圖6是本發(fā)明實施案例中待測樣品的校正圖；
[0026] 圖7是本發(fā)明實施案例中模板圖和校正圖的差影結果圖；
[0027] 圖8是本發(fā)明實施案例中的缺陷檢測結果圖。
【具體實施方式】
[002引如圖1所示，本發(fā)明提供的一種基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方 法，包括如下步驟：
[0029] 步驟101 ;制作遙控器模板圖（參閱圖3)，所述的模板圖是取多個無缺陷的標準遙 控器圖片進行灰度值平均化并裁剪不規(guī)則的邊緣后得到的。
[0030] 步驟102 ;對待檢測樣品的圖像做預處理（參閱圖4)，所述對待檢測樣品圖像的預 處理是采用直方圖均衡化方法增加像素灰度值的動態(tài)范圍從而達到增強圖像整體對比度 的效果。
[0031] 步驟103 ;通過SURF算法分別求得模板圖和待測圖的特征點描述向量；然后利用 分塊加速后的最近鄰匹配法進行匹配，具體實施步驟為：
[0032] 步驟la ;利用Hessian矩陣行列式的局部最大值來檢測候選極值點的位置（參閱 圖。。給定圖像I中的點X = (x，y)，則Hessian矩陣H(x，0 )在X處尺度為0處的定義 為：
[0033]
【主權項】
1. 一種基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，包括如下步驟： 步驟1 :通過對多張無缺陷的標準遙控器圖像進行灰度值平均化并裁剪不規(guī)則的邊緣 來制作遙控器模板圖像； 步驟2 :對待檢測樣品圖像進行直方圖均衡化； 步驟3 :通過SURF算法分別求得模板圖像和待測圖的特征點，利用分塊加速后的最近 鄰匹配法來匹配特征點，具體實施步驟為： 1) 步驟la:利用Hessian矩陣行列式的局部最大值來檢測候選極值點的位置，在得到 候選極值點后再在尺度空間和鄰域空間進行精確定位，給定圖像I中的點x= (x，y)，則 Hessian矩陣H(x，〇 )在尺度為〇處x點的定義為：
為了加速卷積的速度，SURF算法用盒子濾波器模板與圖像的卷積Dxx，Dyy，Dxy來代替Lxx(x，〇 )，Lyy(x，〇 )，Lxy(x，〇 )，貝丨JHessian近似矩陣Happrox的行列式為： det(Happrox) =DxxDyy- (0. 9Dxy)2 (2) 其中0. 9為經驗調節(jié)參數，確定候選極值點后再比較候選極值點及其周圍尺度空間和 鄰域空間內的26個像素點，只有都大于或都小于這26個像素點才被確定為極值點； 2) 步驟2a:利用半徑為6s的鄰域內的像素點的Haar小波響應值來描述SURF的特征 點，其中s為特征點所在的尺度值，Haar小波邊長為4s;按照主方向選取20sX20s的正方 形區(qū)域，將該區(qū)域劃分成16 (4X4)個子區(qū)域，對每個子區(qū)域計算25 (5X5)個空間歸一化的 采樣點的Haar小波響應，對每個子區(qū)域，分別計算四個量：Edx、Edy、E|dx|、E|dy|，這 樣每個特征點將得到一個64 (16X4)維的矢量，然后對得到的64維向量進行歸一化； 3) 步驟3a:針對模板圖像中的每一個特征點像素位置為（Xi，yi)，則只搜索待檢測圖中 分布在以（Xpyj為中心，40X40大小區(qū)域內的特征點； 步驟4 :根據匹配的結果求得單應性矩陣，利用單應性矩陣對待測圖進行仿射變換得 到校正圖； 步驟5 :對模板圖像和校正圖疊加掩膜后做差影處理； 步驟6 :對差影結果進行二值化和形態(tài)學處理，判斷待檢測樣品是否合格，如果待檢測 樣品有缺陷，定位缺陷位置；如果待檢測樣品沒有缺陷，判斷為合格樣品，完成檢測。
2. 如權利要求1所述的基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，其中步驟 4中，單應性變換矩陣如公式（3)所示：
其中，（u，v)為變換后的點坐標，（x，y)為變換前的點坐標，通過匹配點對坐標求得變 換矩陣，由此得到校正后的圖形。
3. 如權利要求2所述的基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，其中步驟 5中的差影處理是疊加了掩膜的模板圖和校正圖通過相減做差實現的。
4. 如權利要求2所述的基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，其中步 驟6是通過最大類間方差法求出二值化區(qū)域的閾值進行二值化，并進行形態(tài)學開運算后定 位缺陷位置的。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于SURF算法的遙控器面板印刷缺陷自動檢測方法，通過制作遙控器模板圖像，對待檢測樣品圖像進行直方圖均衡化，通過SURF算法分別求得模板圖和待測圖的特征點，利用分塊加速后的最近鄰匹配法來匹配特征點，根據匹配的結果求得單應性矩陣，利用單應性矩陣對待測圖進行仿射變換得到校正圖，對疊加掩膜后的模板圖和校正圖做差影處理，對差影結果進行二值化和形態(tài)學處理，判斷待檢測樣品是否合格，如果待檢測樣品有缺陷，定位缺陷位置，如果待檢測樣品沒有缺陷，判斷為合格樣品，完成檢測。該方法能有效地檢測出待測樣品中的缺陷，并準確定位缺陷位置。
【IPC分類】G01N21-956
【公開號】CN104568986
【申請?zhí)枴緾N201510037520
【發(fā)明人】王儉, 來疆亮, 魯華祥, 邊昳, 陳旭, 李威
【申請人】中國科學院半導體研究所
【公開日】2015年4月29日
【申請日】2015年1月26日