一種基于機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現透明對象裂紋檢測。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分析方法進行缺陷檢測，易于實施，檢測效率高。
【專利說明】
一種基于機器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法
技術領域
[0001 ]本發(fā)明涉及一種基于機器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法。
【背景技術】
[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、端面裂紋等。
[0003]對透明對象進行圖像檢測，就需要保障透明對象能流水線式地送到檢測工位上。而且，現有的基于機器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法較為復雜，計算的數據量大，無法適應高速生產線的要求，因此，有必要設計一種基于機器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法。
【發(fā)明內容】
[0004]本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種基于機器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，該發(fā)明易于實施，檢測效率高。
[0005]發(fā)明的技術解決方案如下:
[0006]—種基于機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現透明對象裂紋檢測；
[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分別為寬和高對應的像素個數(這里用到的是圖像中的一種坐標變換方法，具體是將極坐標下的圖像變換為平面坐標系下的圖像，具體的變換步驟為吸納現有成熟技術。)
[0012]步驟23:對所述的矩形圖像進行二值化處理，得到二值圖像；(能夠將白色圓環(huán)和周邊像素點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))的像素點的灰度平均差。)
[0013]步驟24:對該二值圖像進行垂直積分投影，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設閾值的凸起，則說明該透明對象端面圖像對應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，采用設置在機架上的鏈式傳送機構傳送透明對象，再由鏈式傳送機構側部的相機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]鏈式傳送機構包括鏈條、鏈條驅動輪、輪軸和傳送輥;鏈條驅動輪通過輪軸安裝在機架上；
[0019]鏈條為2根，2根鏈條之間設置有多個所述的傳送輥，傳送輥的設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，鏈條驅動輪為至少兩組;每組鏈條驅動輪為2個；
[0020]2條鏈條張設在所述的鏈條驅動輪上，鏈條驅動輪驅動2根鏈條從而帶動傳送輥循環(huán)移動以傳送透明對象，張設是指張緊設置。
[0021]鏈條驅動輪為4組，4組鏈條驅動輪支撐2根鏈條及傳送輥形成呈方形循環(huán)的傳送機構。
[0022]機架上設置有2塊相互平行的擋板，2塊擋板均為豎直方向布置;擋板的延伸方向為透明對象的傳送方向；2塊擋板位于鏈式傳送機構的上方，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，便于后續(xù)的圖像檢測的一致性。
[0023]鏈式傳送機構中還設有多根壓條;壓條設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處理；
[0027]步驟3.2:定位玻殼頸部內部白色圓環(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)域進行斑點連通區(qū)域提取，得出臟污斑點的面積、周長參數；
[0029]步驟3.4:與給定的標準值進行比較。若面積和周長中任意一個超過對應的預設值，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現全方位連續(xù)檢測;本發(fā)明的傳送裝置采用一個鏈條機構(即鏈式傳送機構)，三相電機控制主鏈條結構向前運動，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，保證相機工作距離穩(wěn)定。擋板用于透明對象(如透明對象)傳送上導向，保證側面檢測相機的工作距離。
[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現透明對象裂紋檢測，該方法非常巧妙，計算量少，非常適合應用于高速生產線上。
[0034]綜上所述，這種基于機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，而且能實現透明對象缺陷的快速圖像檢測，能滿足高速檢測線上的嚴苛要求。
【附圖說明】
[0035]圖1是鏈式傳送機構的結構示意圖；
[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為檢測結果圖)
[0040]標號說明:61_鏈條驅動輪，62-鏈條，63-傳送棍，64-滾輪，65-透明對象，66-壓條，67-擋板。
【具體實施方式】
[0041 ]以下將結合附圖和具體實施例對本發(fā)明做進一步詳細說明:
[0042]實施例1:如圖1-4，以玻殼為例，一種基于機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現透明對象裂紋檢測；
[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分別為寬和高對應的像素個數(這里用到的是圖像中的一種坐標變換方法，具體是將極坐標下的圖像變換為平面坐標系下的圖像，具體的變換步驟為吸納現有成熟技術。)
[0048]步驟23:對所述的矩形圖像進行二值化處理，得到二值圖像；(能夠將白色圓環(huán)和周邊像素點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))的像素點的灰度平均差。)
[0049]步驟24:對該二值圖像進行垂直積分投影，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設閾值的凸起，則說明該透明對象端面圖像對應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，采用設置在機架上的鏈式傳送機構傳送透明對象，再由鏈式傳送機構側部的相機獲取透明對象端部圖像；
[0053]鏈式傳送機構包括鏈條62、鏈條驅動輪61、輪軸和傳送輥63;鏈條驅動輪通過輪軸安裝在機架上；
[0054]鏈條為2根，2根鏈條之間設置有多個所述的傳送輥，傳送輥的設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，鏈條驅動輪為至少兩組;每組鏈條驅動輪為2個；
[0055]2條鏈條張設在所述的鏈條驅動輪上，鏈條驅動輪驅動2根鏈條從而帶動傳送輥循環(huán)移動以傳送透明對象，張設是指張緊設置。
[0056]鏈條驅動輪為4組，4組鏈條驅動輪支撐2根鏈條及傳送輥形成呈方形循環(huán)的傳送機構。
[0057]機架上設置有2塊相互平行的擋板，2塊擋板均為豎直方向布置;擋板的延伸方向為透明對象的傳送方向；2塊擋板位于鏈式傳送機構的上方，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，便于后續(xù)的圖像檢測的一致性。
[0058]鏈式傳送機構中還設有多根壓條;壓條設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”，因此基于連通域的Blob分析算法是一種實用性強的缺陷檢測算法。
[0000]Blob分析(BlobAnalysis)是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob Alob分析可為機器視覺應用提供圖像中的斑點的數量、位置、形狀和方向，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。
[0061]臟污斑點產生的原因較多，可能是機械與玻殼的接觸性劃痕或者是外來的污染物導致的臟污等。玻殼頸部臟污斑點檢測流程圖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處理；
[0064]步驟3.2:定位玻殼頸部內部白色圓環(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)域進行斑點連通區(qū)域提取，得出臟污斑點的面積、周長等參數；
[0066]步驟3.4:與給定的標準值進行比較。若面積和周長中任意一個超過對應的預設值，則表示存在臟污。
[0067]端面亮圖中的頸部臟污檢測結果如圖5所示，臟污斑點的面積為602、周長為134、質心坐標為(342，273)。
[0068]以下是關于端面亮圖像和暗圖像的說明:
[0069]側面相機主要檢測偏心率、玻殼頸口臟污斑點、端面裂紋。由于玻殼裂紋的種類和形狀太多，經過前期多次的實驗和光源選型，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。
【主權項】
1.一種基于機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現透明對象裂紋檢測； 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分別為寬和高對應的像素個數； 步驟23:對所述的矩形圖像進行二值化處理，得到二值圖像； 步驟24:對該二值圖像進行垂直積分投影，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設閾值的凸起，則說明該透明對象端面圖像對應的透明對象存在裂紋。2.根據權利要求1所述的基于機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.根據權利要求1或2所述的基于機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，采用設置在機架上的鏈式傳送機構傳送透明對象，再由鏈式傳送機構側部的相機獲取透明對象端部圖像； 鏈式傳送機構包括鏈條(62)、鏈條驅動輪(61)、輪軸和傳送輥(63);鏈條驅動輪通過輪軸安裝在機架上； 鏈條為2根，2根鏈條之間設置有多個所述的傳送輥，傳送輥的設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，鏈條驅動輪為至少兩組；每組鏈條驅動輪為2個； 2條鏈條張設在所述的鏈條驅動輪上，鏈條驅動輪驅動2根鏈條從而帶動傳送輥循環(huán)移動以傳送透明對象。4.根據權利要求3所述的基于機器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，鏈條驅動輪為4組，4組鏈條驅動輪支撐2根鏈條及傳送輥形成呈方形循環(huán)的傳送機構。5.根據權利要求4所述的基于機器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，機架上設置有2塊相互平行的擋板，2塊擋板均為豎直方向布置;擋板的延伸方向為透明對象的傳送方向；2塊擋板位于鏈式傳送機構的上方，2塊擋板形成一個便于透明對象向前傳送的通道。6.根據權利要求2所述的基于機器視覺的透明對象端面缺陷檢測方法，其特征在于，鏈式傳送機構中還設有多根壓條;壓條設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.根據權利要求6所述的基于機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.根據權利要求6所述的基于機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處理； 步驟3.2:定位玻殼頸部內部白色圓環(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)域進行斑點連通區(qū)域提取，得出臟污斑點的面積、周長參數； 步驟3.4:與給定的標準值進行比較。若面積和周長中任意一個超過對應的預設值，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