CN102830123A - 一种金属板带表面微小缺陷的在线检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种金属板带表面微小缺陷在线检测方法，从摄像机采集到的彩色图像分离出R、G、B通道图像，分别对应红、绿、蓝光源的反射光强度分布，设计的表面倾角计算方法，可通过R通道图像和B通道图像计算表面倾角分布图，并根据表面倾角分布图检测金属板带表面微小缺陷，G通道图像为介于明暗场照明方式得到的金属板带表面图像，通过该图像可用现有的算法检测金属板带表面的常规缺陷。结合微小缺陷和常规缺陷的检测结果就可以得到金属板带表面完整的缺陷信息。

Description

一种金属板带表面微小缺陷的在线检测方法

技术领域

本发明涉及一种金属板带表面微小缺陷在线检测方法以及实现该方法的装置与算法，通过红色、绿色、蓝色三台条形光源和单台彩色线阵CCD摄像机的组合，在不增加摄像机分辨率的情况下可实现表面微小缺陷的在线检测。并且在检测微小缺陷的同时，还可以通过现有算法实现常规缺陷的检测，结合微小缺陷和常规缺陷的检测结果就可以得到金属板带表面完整的缺陷信息。 

背景技术

表面缺陷是影响金属板带质量的一个重要因素，尤其对于高品质金属板带，如汽车板、家电板、不锈钢等，对于表面缺陷的要求非常严格。为了在线检测金属板带表面质量，控制表面缺陷的产生，从20世纪70年代开始，发达国家投入巨资研制表面在线检测技术。到20世纪末，德国、美国、日本等发达国家已经开发了具有实用价值的机器视觉表面在线检测系统。该系统的原理是将光源发出的光照射到金属板带表面，通过CCD摄像机在线采集金属板带表面的反射光。由于缺陷区域与无缺陷区域在反射性质上的不同，因此，在摄像机采集到的图像中，缺陷区域与无缺陷区域在灰度上存在着差别，通过图像处理算法可检测缺陷区域并对缺陷进行分类识别。 

照明方式是机器视觉表面在线检测系统的关键，它直接影响到缺陷在图像中的对比度。表面检测技术中常用的照明方式有两种，一种是明场照明，一种是暗场照明。附图中，图1表示了明场照明和暗场照明的工作原理。图1(a)是明场照明方式，摄像机放置在反射光的光路上。如果金属中表面没有缺陷，反射光的光强应该是分布均匀的。如果表面有缺陷，反射光的光强在缺陷区域就会发生变化，通过图像中灰度的变化情况可检测缺陷区域。图1(b)是暗场照明方式，摄像机没有放置在反射光的光路上。如果金属板带表面是绝对光滑的，那么摄像机就采集不到反射光。如果表面上有三维缺陷（凹凸性的缺陷），就会在缺陷区域造成漫反射，摄像机就可以采集到漫反射光，因此暗场照明方式可检测三维缺陷。 

明场照明和暗场照明的原理来源于镜面反射，由于一般的金属板带不是严格的镜 面，因此，在实际应用中，往往把两种照明方式结合起来使用。为了减少设备数量，降低系统成本，也可以采用介于明场照明与暗场照明的方式，如附图的图2所示。与图1相比，图2中摄像机所在的角度介于明场照明与暗场照明之间，在这种角度下，系统可以同时检测到明场照明和暗场照明下的缺陷，在不增加设备的情况下，达到检测多种缺陷类型的目的。 

但是明场照明、暗场照明和介于明暗场照明的方式对于微小缺陷的检出能力不足。为了提高微小缺陷的检出能力，需要提高摄像机的分辨率，这样会增加设备成本，而且由于摄像机分辨率增加会造成数据量的增加，从而对系统的数据处理能力提出更高的要求。 

本发明在不增加摄像机分辨率的基础上，将不同颜色（红、绿、蓝）的照明光源从不同角度照射到金属板带表面，利用一台彩色线阵CCD摄像机同时采集这些反射光，并分成不同的通道图像。利用不同角度照明对微小缺陷产生的反射光的差异，设计算法检测微小缺陷。 

发明内容

本发明采用了单台彩色线阵CCD摄像机与红色、绿色、蓝色三台条形光源的组合实现表面微小缺陷和常规缺陷的检测。 

通过单台彩色线阵CCD摄像机与红色、蓝色二台条形光源组合实现表面微小缺陷的检测，所述彩色三CCD的线阵摄像机，具有R、G、B三行像元，分别对红、绿、蓝三种波长的光线敏感，放置在垂直于金属板带表面的方向上，所述红色、蓝色条形光源放置在金属板带宽度方向上，其在金属板带表面的光照区域相同，该区域也就是摄像机的图像采集区域，所述红色、蓝色条形光源分别放置在摄像机位于金属板带运行方向的两侧，其入射角相等，发光强度相等，距离金属板带表面的高度也相等，从摄像机采集到的彩色图像分离出R、G、B通道图像，其中R、B通道图像分别对应所述红色、蓝色条形光源的反射光强度分布，本发明设计了表面倾角计算方法，可通过R通道图像和B通道图像计算表面倾角分布图，并根据表面倾角分布图检测金属板带表面微小缺陷。 

本发明的表面倾角分布图计算方法是，将摄像机采集到的彩色图像分离出R、B通道图像，根据R、B通道图像计算表面倾角分布图，计算公式为： 

${\mathrm{\γ}}^{\′}={\tan }^{-1}\left(\frac{I_2-I_1}{I_2+I_1}\right)$

上式中： 

γ'：表面倾角估计值 

I₁：B通道图像 

I₂：R通道图像 

本发明的另一个技术方案是：增加一台绿色条形光源，该光源与红色、蓝色条形光源照射到金属板带表面同一区域，所述绿色条形光源的入射角为0⁰-15⁰，与摄像机形成了介于明暗场的照明方式，G通道图像对应所述绿色条形光源反射光强度分布，通过G通道图像可检测金属板带表面常规缺陷，结合微小缺陷检测结果就可以得到金属板带表面完整的缺陷信息。 

本发明是这样实现的： 

本发明中的摄像机采用彩色三CCD的线阵摄像机，具有R、G、B三行像元，分别对红、绿、蓝三种波长的光线敏感，因此摄像机采集到的彩色图像可分离出R、G、B三个通道图像，分别对应红色、绿色、蓝色三种光源的反射光图像。摄像机放置在垂直于金属板带表面的方向上。 

发光颜色分别为红、绿、蓝的三台条形光源安装在金属板带宽度方向上。蓝色光源与红色光源的发光强度相等，分别安装在摄像机位于金属板带运行方向的两侧，其入射角相等，距离金属板带表面的高度也相等。绿色光源的入射角较小，与摄像机形成了介于明暗场照明的方式。 

本发明设计了表面倾角计算方法，根据该算法可通过摄像机采集到的R通道图像和B通道图像计算金属板带表面倾角的分布。本发明还设计了金属板带表面微小缺陷在线检测的算法流程，根据该算法流程，将摄像机采集到的彩色图像分离出B通道图像I₁、R通道图像I₂和G通道图像I₃。对于I₃通过现有的算法检测常规缺陷，对于I₁和I₂用表面倾角计算方法得到表面倾角分布图，根据表面倾角分布图检测微小缺陷。最后，将微小缺陷和常规缺陷进行合并，从而得到完整的金属板带表面缺陷信息。 

本发明的有益效果是：在不增加摄像机的分辨率和算法复杂度的前提下实现微小缺陷的在线检测。 

附图说明

图1是明场照明和暗场照明的工作原理, 其中图1(a)是明场照明方式, 图1(b)是暗场照明方式。 

图2是介于明场照明与暗场照明的方式。 

图3为检测光路的配置方式。图3中：1为蓝色光源，2为红色光源，3为彩色 线阵CCD摄像机，4为待检测的金属板带，v为金属板带5的运行方向。建立世界坐标系(x,y,z)，y表示金属板带5的运行方向，x和z分别表示金属板带5的宽度和高度方向。 

图4为在图1基础上增加一台绿色光源的配置方式。图4中：1为蓝色光源，2为红色光源，3为彩色线阵CCD摄像机，4为待检测的金属板带，5为绿色光源，v为金属板带5运行方向。 

图5为本发明实现微小缺陷检测的算法流程。 

具体实施方式

图3中，摄像机3放置在垂直于金属板带4表面方向上。光源1放置在摄像机3与金属板带4运行方向v相同的一侧，其入射角为α。光源2放置在摄像机3与金属板带4运行方向v相反的一侧，其入射角也为α。光源2与光源1的发光强度相等，并且距离金属板带表面的高度也相等。光源1、光源2发射的光照射到金属板带4的同一区域，摄像机3采集该区域的图像。由于摄像机3为彩色线阵CCD摄像机，因此摄像机3采集到的图像可分离出R、B通道图像，分别对应光源2、光源1的反射光图像。 

根据光度立体学（Photometric Stereo）原理，对于发光强度为E的光源，其反射光的光强为： 

I＝Eξcosθ                                    (1) 

ξ为表面反射率，θ为光源与表面法线间的夹角。令s为光源入射方向的单位向量（s=[S_x,S_y,S_z]），n为表面法线的单位向量 

则式(1)可表示为： 

$I-\mathrm{E\ξ}\frac{s-n}{\left|s\right|\left|n\right|}---\left(2\right)$

令： 

$p=\frac{\∂z}{\∂x}(x,y)---\left(3\right)$

$q=\frac{\∂z}{\∂y}(x,y)---\left(4\right)$

则： 

$I=\mathrm{E\ξ}(S_{x}p+S_{y}q-S_z)/\sqrt{p^2+q^2+1}---\left(5\right)$

对于光源1，有： 

$I_1=E_1\mathrm{\ξ}(S_{1x}p+S_{1y}q-S_{1z})/\sqrt{p^2+q^2+1}---\left(6\right)$

对于光源2，有： 

$I_2=E_2\mathrm{\ξ}(S_{2x}p+S_{2y}q-S_{2z})/\sqrt{p^2+q^2+1}---\left(7\right)$

由于光源1、光源2为条形光源，并且在x方向上光强相等，因此：S_1x=S_2x=0。并且根据图1，由于光源1和光源2距离金属板带表面的高度相等，因此有：S_1z=S_2z=S_z。由于光源1和光源2的入射角相同，分别位于表面法线的两侧，因此有：S_1y=-S_2y=S_y，代入式(6)和式(7)，有： 

$I_1=E_1\mathrm{\ξ}(S_{y}q-S_z)/\sqrt{p^2+q^2+1}---\left(8\right)$

$I_2=E_2\mathrm{\ξ}(S_{y}q-S_z)/\sqrt{p^2+q^2+1}---\left(9\right)$

将式(9)与式(10)相除，并根据E₁=E₂得： 

$\frac{I_1}{I_2}=\frac{S_x-S_{y}q}{S_z+S_{y}q}---\left(10\right)$

由式(10)可得： 

$q=\frac{S_z(I_2-I_1)}{S_y(I_2+I_1)}---\left(11\right)$

因此式(11)为： 

$q=\cot \mathrm{\α}\frac{(I_2-I_1)}{(I_2+I_1)}---\left(12\right)$

根据式(4)： 

q＝tanγ                        (13) 

γ为表面的倾角。由式(12)和式(13)可得： 

$\mathrm{\γ}={\tan }^{-1}\left(\cot \mathrm{\α}\frac{I_2-I_1}{I_2+I_1}\right)---\left(14\right)$

由于cotα为一常数，因此式(14)可简化为： 

${\mathrm{\γ}}^{\′}={\tan }^{-1}\left(\frac{I_2-I_1}{I_2+I_1}\right)---\left(15\right)$

根据式(15)可得表面倾角的变化情况。由于表面缺陷造成了表面倾角的变化，因此，可通过表面倾角的变化检测表面缺陷，尤其是表面的微小缺陷。 

摄像机3采集到的图像可分离出R、G、B三个通道图像，前面介绍了通过R、B通道图像检测微小缺陷。本发明利用G通道图像检测常规缺陷，只需要在图3中增加一台绿色条形光源，如图4所示。图4中，光源5放置在摄像机3与金属板带4运行方向v相同的一侧，其入射角较小，为0⁰-15⁰。光源5与摄像机3形成了介于明暗场照明的方式。

在图5的算法流程图中，将摄像机3采集到的彩色图像分离出B通道图像I₁、R通道图像I₂和G通道图像I₃。I₃是通过介于明暗场方式采集到的表面灰度图像，通过现有的算法检测常规缺陷。对I₁和I₂用公式(15)计算表面倾角分布图，根据表面倾角分布图检测微小缺陷。将微小缺陷和常规缺陷进行合并，从而得到完整的金属板带表面缺陷信息。 

Claims (3)

1.一种金属板带表面微小缺陷的在线检测方法，其特征在于：通过单台彩色线阵CCD摄像机与红色、蓝色二台条形光源组合实现表面微小缺陷的检测，所述彩色三CCD的线阵摄像机，具有R、G、B三行像元，分别对红、绿、蓝三种波长的光线敏感，放置在垂直于金属板带表面的方向上，所述红色、蓝色条形光源放置在金属板带宽度方向上，其在金属板带表面的光照区域相同，该区域也就是摄像机的图像采集区域，所述红色、蓝色条形光源分别放置在摄像机位于金属板带运行方向的两侧，其入射角相等，发光强度相等，距离金属板带表面的高度也相等，从摄像机采集到的彩色图像分离出R、G、B通道图像，其中R、B通道图像分别对应所述红色、蓝色条形光源的反射光强度分布，本发明设计了表面倾角计算方法，可通过R通道图像和B通道图像计算表面倾角分布图，并根据表面倾角分布图检测金属板带表面微小缺陷。

2.如权利要求1所述的一种金属板带表面微小缺陷的在线检测方法，其特征在于：所述的表面倾角分布图计算方法将摄像机采集到的彩色图像分离出R、B通道图像，根据R、B通道图像计算表面倾角分布图，计算公式为：

上式中：

γ'：表面倾角估计值

I₁：B通道图像

I₂：R通道图像。

3.如权利要求1、2所述的一种金属板带表面微小缺陷的在线检测方法，其特征在于：增加一台绿色条形光源，该光源与红色、蓝色条形光源照射到金属板带表面同一区域，所述绿色条形光源的入射角为0°-15°，与摄像机形成了介于明暗场的照明方式，G通道图像对应所述绿色条形光源反射光强度分布，通过G通道图像可检测金属板带表面常规缺陷，结合微小缺陷检测结果就可以得到金属板带表面完整的缺陷信息。 

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