CN105954295A - 一种头盔罩面缺陷检测系统及方法 - Google Patents

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张宝
郑建生
朱新豹
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Abstract

本发明公开了一种头盔罩面缺陷检测系统及方法，包括光照单元、图像采集单元、图像处理单元和图像显示器，图像采集单元采集罩面图像，并交由图像处理单元分析处理通过图像显示器输出检测结构，所述光照单元给罩面打光。本发明采用人工智能的方式来实现头盔罩面的自动检测，大大提高了产品质量检测效率，节约人力成本。

Description

一种头盔罩面缺陷检测系统及方法
技术领域
本发明属于头盔技术领域，具体涉及一种头盔罩面缺陷检测系统及方法。
背景技术
目前，国际国内反恐形势十分严峻，枪击和爆炸等恶性恐怖事件时有发生，严重威胁社会的安定和人民生命财产的安全。为了有效地防止恐怖事件的发生，必须对严重犯罪行为进行有力的打击。针对这些恶性恐怖事件的特殊性，必须加强对我们的公安干警和安保人员的保护，特别是头部的保护，以避免在执行任务时对他们产生伤亡，造成更为恶劣的影响。
头盔质量的检测过程中，罩面表面的缺陷检测是一项重要的工作内容，罩面表面的缺陷会影响视觉效果。人工检测存在效率低，出错高的问题。
发明内容
根据以上现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是提出一种头盔罩面缺陷检测系统及方法，通过机器视觉检测头盔罩面表面的缺陷，解决了现有技术中效率低下的问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种头盔罩面缺陷检测系统，包括光照单元、图像采集单元、图像处理单元和图像显示器，图像采集单元采集罩面图像，并交由图像处理单元分析处理通过图像显示器输出检测结构，所述光照单元给罩面打光。所述光照单元采用背投式光源，检测罩面设置在光照单元和图像采集单元之间。所述图像采集单元包括CCD摄像机和图像采集卡，系统通过CCD摄像机获得罩面图像，通过图像采集卡的采集、数字化，转换为图像处理单元能处理的数字信号。所述检测系统还包括系统运动控制单元，所述系统运动控制单元为调节CCD摄像机位置的结构。所述系统运动控制单元包括摄像机专用夹具、X向移动导轨、Y向移动导轨、Z向运动伸缩杆和运动控制器，专用夹具固定在Z向运动伸缩杆上，Z向运动伸缩杆和X向移动导轨之间设有连接件，X向移动导轨的两个末端分别设置一个卡合在Y向移动导轨上的移动块，所述X向移动导轨、Y向移动导轨、Z向运动伸缩杆分别连接至运动控制器。
一种头盔罩面缺陷检测方法：步骤一：获取头盔罩面图像，进行灰度处理并采用邻域平均法去噪处理，再对去噪后的图像进行中值滤波；步骤二：利用切片法对图像进行二值化处理，完成二值化后，对图像进行边缘检测，得到图像的边缘效果；步骤三：对图像进行特征提取，并将特征长度与预设杂质长度进行对比，判断罩面是不是存在杂质。所述步骤二中对图像进行边缘检测具体为：对图像采用Kirsch算子进行边缘检测。所述步骤三中对图像进行特征提取具体为：采用Shift算法进行特征提取。
本发明有益效果是:采用人工智能的方式来实现头盔罩面的自动检测，大大提高了产品质量检测效率，节约人力成本。
附图说明
下面对本说明书附图所表达的内容及图中的标记作简要说明：
图1是本发明的具体实施方式的检测系统的结构图。
图2是本发明的具体实施方式的系统运动控制单元的结构框图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，本发明的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等，作进一步详细的说明，以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
本发明的头盔罩面缺陷检测系统包括光照单元、图像采集单元、图像处理单元、图像显示器以及系统运动控制单元，图像采集单元采集头盔表面的图片，并交由图像处理单元分析处理，图像显示器是人机交互界面，系统运动控制单元用于调整光源、图像采集单元之间的相对位置，光照单元给头盔罩面照明，使图像采集单元获取清晰的图像。首先，图像采集单元利用光学系统中的CCD照相机采集到图像，然后由数字采集卡将采集的图像转换为数字形式，并传给图像处理单元，图像处理单元对图像进行处理，增强目标区域，减弱背景，对数字信号进行快速运算，从而取得罩面缺陷的关键特征值，然后通过图像显示器输出检测结果。
由于待检测的罩面是透明的材料，在光照单元方面选择背投式光源，被测物体放在光源和摄像机之间，这种照明方法的优点在于光源直照在被罩面上，图像拍摄时，罩面上无缺陷部分的图像呈现白色，缺陷部分黑色，从而形成便于系统后期处理分析的黑白图像。图像处理中要求图像背景灰度值高，且分布均匀。由于被物的目标边缘灰度值较低，反差较大，有利于获取物体边缘。
图像采集单元包括CCD摄像机和图像采集卡，系统通过CCD摄像机获得罩面图像，图像经过采样量化以后转换为数字图像并存储在存储器，通过图像采集卡的采集、数字化，转换为图像处理单元能处理的数字信号。
图像处理是进行图像分析的重要环节，包括图像数据读取、图像预处理和图像特征提取，并进行数据输出。图像处理的过程包括：灰度处理和邻域平均法去噪处理，系统从图像采集单元中获取罩面图像采样后，对采样得到的图像进行灰度处理并采用邻域平均法对图像进行去噪处理，其中邻域平均法可以有效的去除采样图像中的噪声干扰，极大的提高的检测的可靠性；然后对去噪后的图像进行中值滤波，由于采用邻域平均法去噪处理后的图像会变得模糊，所以，去噪完成后采用中值滤波算法对去噪后的图像信息进行滤波处理，使得后续图像中的模糊噪声降低，以提高图像的清晰程度；二值化处理，利用切片法对滤波后的图像进行二值化，二值化过程中将该图像的某一灰度级范围的所有像素设置为0，也就是全为黑，其余的灰度级的像素全部设置为255白。二值化的阈值是根据图像灰度直方图进行确定；边缘检测，完成二值化后，对图像采用Kirsch算子进行边缘检测，得到图像的边缘效果图；利用shift算法进行特征提取得到罩面杂质的特征像素点；计算特征区域长度1和弧度r；判断1是否大于5个像素宽度，或者r大于2个像素宽度，如果满足则认为该特征区域为杂质，罩面中存在杂质设置杂质标志flag＝1，否则认为为干扰，罩面中不存在杂质设置杂质标志flag＝0。
系统运动控制单元包括摄像机专用夹具、X向移动导轨、Y向移动导轨、Z向运动伸缩杆和运动控制器，专用夹具通过连接件与X向移动导轨连接，可在X向移动导轨上运动，X向移动导轨的两个末端分别连接一个移动块，移动块卡在Y向移动导轨上，Z向运动伸缩杆可以调节摄像头与罩面之间的距离，整个运动过程通过运动控制器来调控。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种头盔罩面缺陷检测系统，其特征在于,包括光照单元、图像采集单元、图像处理单元和图像显示器，图像采集单元采集罩面图像，并交由图像处理单元分析处理通过图像显示器输出检测结构，所述光照单元给罩面打光。
2.根据权利要求1所述的头盔罩面缺陷检测系统，其特征在于，所述光照单元采用背投式光源，检测罩面设置在光照单元和图像采集单元之间。
3.根据权利要求1所述的头盔罩面缺陷检测系统，其特征在于，所述图像采集单元包括CCD摄像机和图像采集卡，系统通过CCD摄像机获得罩面图像，通过图像采集卡的采集、数字化，转换为图像处理单元能处理的数字信号。
4.根据权利要求3所述的头盔罩面缺陷检测系统，其特征在于，所述检测系统还包括系统运动控制单元，所述系统运动控制单元为调节CCD摄像机位置的结构。
5.根据权利要求4所述的头盔罩面缺陷检测系统，其特征在于，所述系统运动控制单元包括摄像机专用夹具、X向移动导轨、Y向移动导轨、Z向运动伸缩杆和运动控制器，专用夹具固定在Z向运动伸缩杆上，Z向运动伸缩杆和X向移动导轨之间设有连接件，X向移动导轨的两个末端分别设置一个卡合在Y向移动导轨上的移动块，所述X向移动导轨、Y向移动导轨、Z向运动伸缩杆分别连接至运动控制器。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的头盔罩面缺陷检测系统的检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一：获取头盔罩面图像，进行灰度处理并采用邻域平均法去噪处理，再对去噪后的图像进行中值滤波；
步骤二：利用切片法对图像进行二值化处理，完成二值化后，对图像进行边缘检测，得到图像的边缘效果；
步骤三：对图像进行特征提取，并将特征长度与预设杂质长度进行对比，判断罩面是不是存在杂质。
7.根据权利要求6所述的头盔罩面缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤二中对图像进行边缘检测具体为：对图像采用Kirsch算子进行边缘检测。
8.根据权利要求6所述的头盔罩面缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤三中对图像进行特征提取具体为：采用Shift算法进行特征提取。
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