CN106501271A - 产品外观检测方法 - Google Patents

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莫仕光
高翔
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
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Abstract

一种产品外观检测方法，包括如下步骤：对一个标准产品工件建立基本模板特征；将多个标准产品工件合并到基本模板特征中，以形成标准模板特征；将标准模板特征进行二值化处理得到第一产品形状区域，预设一阈值T；对待检测产品工件建立比对产品形状特征；根据该比对产品形状特征进行二值化处理得到第二产品形状区域；判断第一产品形状区域与第二产品形状区域的差异是否达到阈值T；如检测结果达到阈值T，则检测结果为不合格；如检测结果未达到阈值T，则检测结果为合格。

Description

产品外观检测方法
技术领域
本发明涉及视觉检测领域，尤其涉及产品外观的视觉检测方法。
背景技术
手机、汽车、空调、电脑、手机等产品外观，通常都会将公司或产品的Logo（希腊语Logogram的简写，指徽标或商标）图案或字样等通过喷绘等方式设置在产品上。在产品外观上喷涂Logo通常是为了标识公司，通过形象的Logo标识，使人们更容易记住公司主体产品和品牌文化，进而对公司起到识别和推广的作用。
在产品外观上喷绘Logo图案字样时，为确保喷涂质量，需要对喷涂完成的产品进行外观检测，目前，大部份的厂商都是采用人工检验，即：通过人眼大致认为喷涂没有偏差或缺陷时，即认为喷涂合格，但是，人工检验通常具有一定的主观性，检测结果往往不确定，进而容易导致产品品质不稳定，影响公司形象。另外，附着人工成本日益高涨，这种人工检测方式也会导致检测成本过高。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种能对产品外观进行自动检测的方法。
为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
一种产品外观检测方法，包括如下步骤：对一个标准产品工件建立基本模板特征；将多个标准产品工件合并到基本模板特征中，以形成标准模板特征；将标准模板特征进行二值化处理得到第一产品形状区域，预设一阈值T；对待检测产品工件建立比对产品形状特征；根据该比对产品形状特征进行二值化处理得到第二产品形状区域；判断第一产品形状区域与第二产品形状区域的差异是否达到阈值T；如检测结果达到阈值T，则检测结果为不合格；如检测结果未达到阈值T，则检测结果为合格。
本发明的有益效果是：通过建立标准模板特征，使待检测产品工件与所述标准模板特征进行比对，以确定待检测产品是否合格，实现自动检测。
进一步地，通过将多个标准产品工件的基本模板特征合并在一起形成标准模板特征，可以在产品检测时，提供待检测产品更完整的比对标准，进而使检测结果更全面、合理。
附图说明
图1是本发明具体实施方式产品外观检测方法流程图。
图2是本发明具体实施方式产品外观检测方法中S100的具体流程图。
图3是本发明具体实施方式中产品外观检测方法中S130的具体流程图。
具体实施方式
以下，将结合附图，对本发明作进一步具体的描述。
请参阅图1，为本发明具体实施方式的产品外观检测方法流程图，因为在进行产品检测时，一般会先选取一个标准产品作为标准模板，再将待检测产品与该标准模板进行比对，众所周知，由于制造工艺的原因，每一件产品在生产时都会产生一定偏差。为使标准模板能更全面的涵盖标准产品的基本特征，本发明具体实施方式在确定标准产品工件的外观时，选用多个标准产品工件，并结合该多个标准产品工件的外观特征后再与其它待测产品进行比对，进而使检测结果更合理、全面，进而提高检测精度。
具体步骤如下：
S100：对一个标准产品工件建立基本模板特征；该系统中选择的是对模板形状匹配的方法，建立一个标准的基本模板特征，由于本发明具体实施方式需要检测的是产品的LOGO缺陷，因此该基本模板特征对应的即是产品上印有LOGO的区域。
S110：将多个标准产品工件合并到基本模板特征中，以形成标准模板特征；该系统中选择的是合并方式，是通过多模板训练的方式，具体的方式就是在S100中做好单个标准产品工件的模板形状特征后，再将其它标准产品工件外观形状特征合并到这个基本模板特征中去，进而形成最适合比对的目标物体的外观形状特征，即标准模板特征。
S120：将标准模板特征进行二值化处理得到第一产品形状区域。一个产品的外观图像形状主要包括目标物体、背景等，为从多个标准产品模板合并后的图像中提取出目标物体的外观形状，对该产品外观图像进行二值化处理，设定一个阈值T，T是用图像中的像素值代表的一个临界值。用阈值 T将图像分为两大部分，大于T的像素群和小于T的像素群。
S130：对待检测产品工件建立比对产品形状特征。
S140：根据该比对产品形状特征进行二值化处理得到第二产品形状区域。
S150：判断第一产品形状区域与第二产品形状区域的差异大小是否达到阈值T。如达到，则检测结果为不合格，如果未达到，则检测结果为合格。如将图像上像素点的灰度值设为0~255，将阈值设为125，则将图像分成为大于125的像素群与小于125的像素群，像素是由灰度值组成的，物体的外观是由像素组成的，把灰度值设成一定界限的话，就可以把物体的外观分成2大类。比如一个Logo字母“A”，假设其像素灰度值在125以下，如果“A”字上面有一个黑点的话，那么它的像素值就会高于125，进而可以判断这个Logo“A”不合格。
其中，S100的子步骤如下：
S102：获取标准产品工件的第一灰度图片，并在该灰度图片上选取第一搜索区域。
S104：在第一搜索区域中对比像素之间的对比度，当对比度小于阈值时形成基本模板形状匹配特征；为图像创建一个金字塔，假设W，H代表图形的宽和高的话，N代表模板中点的数量，算法的复杂度就为O(W*H*N)，金字塔的作用是减少N的数量，进而使算法简单。在创建金字塔的每一层时，采用外推法得到模板点，这些模板点连接起来就形成了基本模板特征。
S106：对基本模板特征预设一角度变化值F，形成一系列的基本模板特征。即，在获取基本模板特征后，根据F值对基本模板特征进行一定的角度变化，进而得到一系列的形状特征，即在某个角度的一定范围内，形成一系列的基本模板特征。
S108：保存一系列的基本模板特征。
其中，进行优选的阈值是50，所预设的角度变化值F的范围为±2°。
其中，步骤S130的子步骤如下：
S132：获取待检测产品工件的第二灰度图片，并在该图片上选取第二搜索区域。
S134：在第二搜索区域对比相邻像素之间的对比度，当对比度小于预设的阈值时形成形状匹配特征。
S136：根据所述形状匹配特征建立比对产品形状特征。
本发明具体实施例通过将多个标准产品工件的基本模板特征合并在一起形成标准模板特征，可以在产品检测时，提供待检测产品更完整的比对标准，进而使检测结果更全面、合理。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种产品外观检测方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤一：对一个标准产品工件建立基本模板特征；
步骤二：将多个标准产品工件合并到基本模板特征中，以形成标准模板特征；
步骤三：将标准模板特征进行二值化处理得到第一产品形状区域，预设一阈值T；
步骤四：对待检测产品工件建立比对产品形状特征；
步骤五：根据该比对产品形状特征进行二值化处理得到第二产品形状区域；
步骤六：判断第一产品形状区域与第二产品形状区域的差异是否达到阈值T；如检测结果达到阈值T，则检测结果为不合格；如检测结果未达到阈值T，则检测结果为合格。
2.如权利要求1所述的产品外观检测方法，其特征在于，所述步骤一的子步骤如下：
获取标准产品工件的第一灰度图片，并在该灰度图片上选取第一搜索区域；
在第一搜索区域中对比像素之间的对比度，当对比度小于阈值T时形成基本模板形状匹配特征。
3.如权利要求2所述的产品外观检测方法，其特征在于，所述步骤一的子步骤进一步包括：
对基本模板特征预设一角度变化值F，形成一系列的基本模板特征；
保存一系列的基本模板特征。
4.如权利要求1至3项任一项所述的产品外观检测方法，其特征在于，所述T为50。
5.如权利要求3所述的产品外观检测方法，其特征在于：所述F的范围为±2°。
6.如权利要求1所述的产品外观检测方法，其特征在于：所述步骤四的子步骤如下：
获取待检测产品工件的第二灰度图片，并在该图片上选取第二搜索区域；
在第二搜索区域对比相邻像素之间的对比度，当对比度小于预设的阈值T时形成形状匹配特征；
根据所述形状匹配特征建立比对产品形状特征。
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