CN106955849A - 一种玻璃球损伤识别处理系统 - Google Patents

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郑宏军
朱晓明
黎昕
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Abstract

本发明提出了一种玻璃球损伤识别处理系统；提出了基于小波变换的图像增强、基于hough变换平面圆识别、log算子边缘检测和数学形态学函数填充相结合的方法进行图像预处理，突出轮廓边缘、获取去背景的玻璃球图像；提出了基于区域标记的面积测量方法提取玻璃球图像缺陷特征、计算缺陷阈值，实现了玻璃球损伤的识别；能够较准确地识别玻璃球损伤，为玻璃球生产企业提高产品质量和生产效率提供技术支持。

Description

一种玻璃球损伤识别处理系统
技术领域
本发明涉及一种玻璃球损伤识别处理系统，可应用于玻璃球损伤识别、机器视觉识别等领域。
背景技术
玻璃球以化学稳定性好、机械强度高和电绝缘性好等特性广泛应用于众多领域。目前，国内玻璃球生产量和应用量巨大，然而玻璃球损伤检测技术落后，大都采用传统的人工方法检测；传统检测方法容易造成人工视觉疲劳、视觉损伤；效率低、误检率大，从而降低了产品质量；玻璃球生产厂家迫切需求开发出一套自动检测识别玻璃球损伤的装置，剔除不合格产品，来提高生产效率，降低检错率、提高产品质量；有效解决人工检测的困境。
机器视觉系统相当于是用机器代替人眼做检测识别的系统，可用于产品的自动检测识别，解决人工产品检测的困境。机器视觉系统一般采用CCD相机（或其他图像获取设备）获取图像后，对图像预处理，获取目标图像特征值，实现产品识别等多种功能。机器视觉应用在很多领域，如X射线图像识别、核磁共振图像识别、人脸识别、车牌识别等。70年代，英国的Marr教授提出了Marr视觉理论，成为视觉研究领域的重要理论框架。之后，机器视觉广泛应用在工业生产中。文献[1 尚修鑫，玻璃表面缺陷在线检测系统，江苏：CN104297264A，2015]提出了一种玻璃表面缺陷在线检测系统；文献[2 胡旸，玻璃完整性在线检测关键算法研究及系统实现，武汉：华中科技大学，2012]提出了平面玻璃完整性检测的边缘检测和墨点识别算法，完成了玻璃完整性在线检测系统；文献[3 严谨，基于视觉的钢球表面缺陷检测与识别，西安：西安理工大学，2013]实现了钢球表面缺陷的自动检测。
可见，基于机器视觉的玻璃表面缺陷检测系统和钢球表面缺陷检测系统已经有产品面世；然而，对于机器视觉的照明光波，玻璃球内外表面曲面大、既反射、又折射，玻璃球呈现的光现象非常复杂；基于机器视觉的玻璃球损伤识别处理系统实现难度很大，至今还未见报道；业界迫切需求玻璃球损伤识别处理系统来代替人工检测识别。
发明内容
在国家自然科学基金 (编号61671227和61431009）、山东省自然科学基金（ZR2011FM015）、“泰山学者”建设工程专项经费支持下，本发明提出了一种基于机器视觉的玻璃球损伤识别处理系统，实现了图像采集、图像预处理、特征提取与缺陷检测，能够较准确地识别玻璃球损伤，以期为玻璃球生产企业的产品质量、生产效率提供技术支持。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提出的一种玻璃球损伤识别处理系统；所采用的技术方案是：在计算机的控制下，上料车经物料传送装置输送至上料台处装填待检测的玻璃球，之后，上料车经物料传送装置输送到物料拍照台，触发相机对玻璃球拍照，照片经过计算机图像预处理、特征提取与缺陷检测，识别出损伤玻璃球信息；识别期间，上料车输送到次品剔除台；根据损伤玻璃球信息，计算机执行次品剔除指令，完成产品的分拣工作；然后，上料车经物料传送装置输送至上料台处重新装填待检测的玻璃球，进入下一个工作循环；其中相机照明光源在计算机的控制下可以调整位置、亮度，一直处于常亮状态以避免突然闪光带来图像背景干扰；实际工作时，可以同时采用多个上料车，以提高工作效率；需要精确控制不同上料车的间距，使其恰好对应上料台、拍照台和次品剔除台的间距；该系统能够较准确地识别玻璃球损伤，为玻璃球生产企业提高产品质量和生产效率提供技术支持。
本发明的有益效果如下：
1. 采用MV-EM120C/M型号面阵CCD相机、环形LED台灯做光源高角度照明的方法采集图像；
2. 提出了基于小波变换的图像增强、基于hough变换平面圆识别、log算子边缘检测和数学形态学函数填充相结合的方法进行图像预处理，突出轮廓边缘、获取去背景的玻璃球图像；
3. 提出了基于区域标记的面积测量方法提取玻璃球图像缺陷特征、计算缺陷阈值，实现缺陷检测；
4. 能够较准确地识别玻璃球损伤，为玻璃球生产企业提高产品质量和生产效率提供技术支持。
附图说明
图1是本发明一种玻璃球损伤识别处理系统示意图；图中（1）是计算机，（2）是上料车，（3）是物料传送装置，（4）是上料台，（5）是拍照台，（6）是相机，（7）是次品剔除台，（8）是相机照明光源；
图2是本发明系统中物料传送装置俯瞰图；图中（3）是物料传送装置，是一种椭圆形的皮带传输装置，在计算机的控制下以不同速度运行，将上料车周而复始的输送到不同位置；
图3是相机拍摄的实际照片；
图4是经过计算机图像预处理后的照片。
具体实施方式
下面结合实施例和附图详细说明本发明的技术方案，但保护范围不限于此。
实施例图1是本发明一种玻璃球损伤识别处理系统示意图；图中（1）是计算机，（2）是上料车，（3）是物料传送装置，（4）是上料台，（5）是拍照台，（6）是相机，（7）是次品剔除台，（8）是相机照明光源。在计算机（1）的控制下，上料车（2）经物料传送装置（3）输送至上料台（4）处装填待检测的玻璃球，之后，上料车（2）经物料传送装置（3）输送到物料拍照台（5），触发相机（6）对玻璃球拍照，照片经过计算机（1）图像预处理、特征提取与缺陷检测，识别出损伤玻璃球信息；识别期间，上料车（2）输送到次品剔除台（7）；根据损伤玻璃球信息，计算机执行次品剔除指令，完成产品的分拣工作；然后，上料车（2）经物料传送装置（3）输送至上料台（4）处重新装填待检测的玻璃球，进入下一个工作循环。其中相机照明光源（8）在计算机（1）的控制下可以调整位置、亮度，一直处于常亮状态以避免突然闪光带来图像背景干扰。实际工作时，可以同时采用多个上料车，以提高工作效率；需要精确控制不同上料车的间距，使其恰好对应上料台（4）、拍照台（5）和次品剔除台（7）的间距。
图2是本发明系统中物料传送装置俯瞰图；图中（3）是物料传送装置，是一种椭圆形的皮带传输装置，在计算机的控制下以不同速度运行，将上料车周而复始的输送到不同位置。
图3是相机拍摄的实际照片；采用黑色背景。
图4是经过计算机图像预处理后的照片；对其特征提取与缺陷检测，可识别出损伤玻璃球信息，为计算机执行次品剔除指令提供信息。提出了基于小波变换的图像增强、基于hough变换平面圆识别、log算子边缘检测和数学形态学函数填充相结合的方法进行图像预处理，突出轮廓边缘、获取去背景的玻璃球图像；提出了基于区域标记的面积测量方法提取玻璃球图像缺陷特征、计算缺陷阈值，实现了玻璃球损伤的识别，误检率为12.5%。
总之，本发明提出的一种玻璃球损伤识别处理系统，能够较准确地识别玻璃球损伤，为玻璃球生产企业提高产品质量和生产效率提供技术支持；下一步，我们将进一步优化该系统的玻璃球图像预处理和缺陷检测方法，降低玻璃球损伤的误检率，真正应用于工业生产中。
应当指出的是，具体实施方式只是本发明比较有代表性的例子，显然本发明的技术方案不限于上述实施例，还可以有很多变形。本领域的普通技术人员，以本发明所明确公开的或根据文件的书面描述毫无异议的得到的，均应认为是本专利所要保护的范围。

Claims (2)

1.一种玻璃球损伤识别处理系统，其特征是，包括计算机、上料车、物料传送装置、上料台、拍照台、相机、次品剔除台、相机照明光源；在计算机的控制下，上料车经物料传送装置输送至上料台处装填待检测的玻璃球，之后，上料车经物料传送装置输送到物料拍照台，触发相机对玻璃球拍照，照片经过计算机图像预处理、特征提取与缺陷检测，识别出损伤玻璃球信息；识别期间，上料车输送到次品剔除台；根据损伤玻璃球信息，计算机执行次品剔除指令，完成产品的分拣工作；然后，上料车经物料传送装置输送至上料台处重新装填待检测的玻璃球，进入下一个工作循环；其中相机照明光源在计算机的控制下可以调整位置、亮度，一直处于常亮状态以避免突然闪光带来图像背景干扰；实际工作时，可以同时采用多个上料车，以提高工作效率；需要精确控制不同上料车的间距，使其恰好对应上料台、拍照台和次品剔除台的间距。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，实现了基于小波变换的图像增强、基于hough变换平面圆识别、log算子边缘检测和数学形态学函数填充相结合的方法进行图像预处理，突出轮廓边缘、获取去背景的玻璃球图像；基于区域标记的面积测量方法提取玻璃球图像缺陷特征、计算缺陷阈值，实现了玻璃球损伤的识别；能够较准确地识别玻璃球损伤。
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