CN108896557B - 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法 - Google Patents

一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108896557B
CN108896557B CN201810678193.4A CN201810678193A CN108896557B CN 108896557 B CN108896557 B CN 108896557B CN 201810678193 A CN201810678193 A CN 201810678193A CN 108896557 B CN108896557 B CN 108896557B
Authority
CN
China
Prior art keywords
edge
lens
prism
defect
fixing plate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810678193.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108896557A (zh
Inventor
张伟伟
王鸿超
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai University of Engineering Science
Original Assignee
Shanghai University of Engineering Science
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai University of Engineering Science filed Critical Shanghai University of Engineering Science
Priority to CN201810678193.4A priority Critical patent/CN108896557B/zh
Publication of CN108896557A publication Critical patent/CN108896557A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108896557B publication Critical patent/CN108896557B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • 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
    • G01N2021/8887—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 based on image processing techniques

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本发明涉及一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法，属于图像处理技术领域。一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置，其特征在于：由衬板和棱镜束光扫描模块组成一个工位，其中棱镜束光扫描模块包括L形固定板、U形固定板、固定块、光源、相机、直角三棱镜；U型固定板长翼上安装有光源，短翼固定在衬板上，U型底端内侧安装有固定块，固定块上固定有一条直角边在光源正下方的直角三棱镜；L形固定板的短边安装在U型固定板的U型底端外侧，长边上安装有镜头正对直角三棱镜斜边的相机；衬板中间开有孔洞，光源射出的光线通过直角三棱镜照射安放在孔洞上的镜片，由相机拍摄镜片边缘的图像。本发明能够精确定位爆边瑕疵边界，避免漏检、误检。

Description

一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法
技术领域
本发明涉及一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
随着现代制造业自动化生产工业发展水平的提高，消费者对产品外观、尺寸、性能等要求越来越苛刻，因此，通过传统人工肉眼检测来实现对镜片生产时的质量检测方法已经无法满足高效率、高精度的自动化生产要求，随着用工成本的增加，以及机器视觉技术在边缘检测领域的不断应用，越来越多的制造企业开始使用机器视觉边缘检测技术来取代人工检测，以降低生产成本，同时实现镜片的生产过程中的自动检测、标记、剔除等生产流程，但现有的检测技术中存在光源反射面不完整，反射误差大等问题。
因此现代化制造企业急需一种能高效且高精度地对镜片正边沿倒角遗留的爆边等瑕疵进行检测的生产工艺。
发明内容
本发明的目的提供一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法，能够有效地提高镜片生产企业的产品质量、生产效率，实现生产效益的最大化。技术方案如下：
一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置，由衬板和棱镜束光扫描模块组成一个工位，其中棱镜束光扫描模块包括L形固定板、U形固定板、固定块、光源、相机、直角三棱镜；U型固定板两翼长短不同，长翼上安装有光源，短翼固定在衬板上，U型底端内侧安装有固定块，固定块上固定有一条直角边在光源正下方的直角三棱镜；L形固定板的短边安装在U型固定板的U型底端外侧，长边上安装有镜头正对直角三棱镜斜边的相机；衬板中间开有孔洞，光源射出的光线通过直角三棱镜照射安放在孔洞上的镜片，由相机通过直角三棱镜拍摄镜片边缘的图像。
进一步地，在衬板和棱镜束光扫描模块外部设置暗箱，暗箱箱体五面用板材封闭，正面安装有可开启的玻璃门；衬板固定在箱体中下部。
进一步地，设置两个工位，其中第一工位和第二工位上均设置一个暗箱，暗箱中的棱镜束光扫描模块分别位于衬板的上方和下方，分别用于检测镜片的正反面。
进一步地，箱体的顶部安装有通往箱外的空气过滤风机。
一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测方法，使用上述检测装置并采用以下步骤：
步骤S101：将镜片安放在检测装置的衬板上，对其正边沿倒角进行拍摄扫描；
步骤S102：通过相机捕获被拍摄的镜片正边沿倒角的图像信息；
步骤S103：用图像目标亚像素定位技术对镜片正边倒角未含爆边瑕疵的正常图像样本的灰度变化及其与观测条内的相对距离关系进行建模分析，将超出该模型分布的认定为具有爆边瑕疵；
步骤S104：采用自动多段拟合点对步骤S102中获得的图像进行爆边瑕疵边界进行拟合，精确定位爆边边界；
步骤S105：根据拟合后定位的爆边瑕疵边界，以亚像素精度确定爆边瑕疵阈值；
步骤S106：识别出超出爆边瑕疵阈值的镜片，予以剔除。
进一步地，步骤S101中所述的拍摄扫描是在同一个工位中使用棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的一面，翻转镜片后再拍摄另一面。
进一步地，步骤S101中所述的拍摄扫描是在第一工位中使用位于上方的棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的正面，将镜片转移到第二工位中使用位于下方的棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的反面。
进一步地，步骤S103中所述的图像目标亚像素定位技术采用以下步骤：
步骤S131：用经典边缘检测方法找到被检测镜片整像素级的边缘像素点的位置；
步骤S132：将这些像素点周围的灰度值作为补充信息；
步骤S133：对光源区域内的图像进行目标识别，分析结果后获取精确边缘信息。
有益效果：
1)本发明解决了普通装置对因镜片上下釉子缺损和磨边凹陷等造成的爆边瑕疵漏检、误检的问题。
2)通过应用直角三棱镜，改善了镜片图像的反射条件，提高了检测的准确性。
3)使用图像目标亚像素定位技术结合自动多段拟合点，精确定位爆边瑕疵边界，排除锐角影响。
附图说明
图1为从斜下方观察的棱镜束光扫描模块结构图；
图2为镜片正边沿倒角遗留爆边瑕疵的检测流程图；
图3为在第一工位进行镜片正边沿倒角遗留爆边瑕疵检测的示意图；
图4为在第二工位进行镜片正边沿倒角遗留爆边瑕疵检测的示意图；
其中1为L形固定板、2为固定块、3为U形固定板、31为长翼、32为短翼、4为相机、5为光源射出的光线、6为直角三棱镜、7为光源、8为相机镜头的拍摄范围、9为待检测镜片。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明：
如图1所示一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置，由衬板和棱镜束光扫描模块组成一个工位，其中棱镜束光扫描模块包括L形固定板1、U形固定板3、固定块2、光源7、相机4、直角三棱镜6；U型固定板3两翼长短不同，长翼31上安装有光源7，短翼固定在衬板上，U型底端33内侧安装有固定块2，固定块2上固定有一条直角边在光源7正下方的直角三棱镜6；L形固定板1的短边安装在U型固定板的U型底端外侧，长边上安装有镜头正对直角三棱镜斜边的相机4；衬板中间开有孔洞，光源7射出的光线5通过直角三棱镜6照射安放在孔洞上的镜片9，由相机4通过直角三棱镜6拍摄镜片边缘的图像。
在衬板和棱镜束光扫描模块外部设置暗箱，暗箱箱体五面用板材封闭，正面安装有可开启的玻璃门；衬板固定在箱体中下部。
设置两个工位，其中第一工位和第二工位上均设置一个暗箱，暗箱中的棱镜束光扫描模块分别位于衬板的上方和下方，分别用于检测镜片的正反面。
箱体的顶部安装有通往箱外的空气过滤风机，，避免空气中灰尘影响检测精度。
如图2所示一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测方法，使用上述检测装置并采用以下步骤：
步骤S101：将镜片安放在检测装置的衬板上，对其正边沿倒角进行拍摄扫描；
步骤S102：通过相机捕获被拍摄的镜片正边沿倒角的图像信息；
步骤S103：用图像目标亚像素定位技术对镜片正边倒角未含爆边瑕疵的正常图像样本的灰度变化及其与观测条内的相对距离关系进行建模分析，将超出该模型分布的认定为具有爆边瑕疵；
步骤S104：采用自动多段拟合点对步骤S102中获得的图像进行爆边瑕疵边界进行拟合，精确定位爆边边界；
步骤S105：根据拟合后定位的爆边瑕疵边界，以亚像素精度确定爆边瑕疵阈值；
步骤S106：识别出超出爆边瑕疵阈值的镜片，予以剔除。
步骤S101中所述的拍摄扫描是在同一个工位中使用棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的一面，翻转镜片后再拍摄另一面，通过一个工位完成镜片的检测。
另一种情况下，步骤S101中所述的拍摄扫描是在第一工位中使用位于上方的棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的正面，将镜片转移到第二工位中使用位于下方的棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的反面，使用两个工位更利于流水作业，以空间换时间。
步骤S103中所述的图像目标亚像素定位技术采用以下步骤：
步骤S131：用经典边缘检测方法找到被检测镜片整像素级的边缘像素点的位置；
步骤S132：将这些像素点周围的灰度值作为补充信息；
步骤S133：对光源区域内的图像进行目标识别，分析结果后获取精确边缘信息。
实施例：打开第一工位检测装置外的暗箱箱门，将需检测的镜片放置在衬板上，使镜片边缘在衬板的孔洞上，开启衬板上方的棱镜束光扫描模块，光源开始发光，其射出的光线通过直角三棱镜照射到安放在孔洞上的镜片，相机通过直角三棱镜拍摄镜片边缘的图像，打开第二工位检测装置外的暗箱箱门，将镜片放置在衬板上，使用衬板下方的棱镜束光扫描模块拍摄镜片边缘的图像，采用自动多段拟合点对拍摄的图像进行爆边瑕疵边界进行拟合，精确定位爆边边界，并与镜片正边倒角未含爆边瑕疵的正常图像样本的灰度变化及其与观测条内的相对距离关系进行建模分析，将超出该模型分布的认定为具有爆边瑕疵，并予以剔除。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则和精神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 (8)

1.一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置，其特征在于：由衬板和棱镜束光扫描模块组成一个工位，其中棱镜束光扫描模块包括L形固定板(1)、U形固定板(3)、固定块(2)、光源(7)、相机(4)、直角三棱镜(6)；U型固定板(3)两翼长短不同，长翼(31)上安装有光源(7)，短翼固定在衬板上，U型底端(33)内侧安装有固定块(2)，固定块(2)上固定有一条直角边在光源(7)正下方的直角三棱镜(6)；L形固定板(1)的短边安装在U型固定板的U型底端外侧，长边上安装有镜头正对直角三棱镜斜边的相机(4)；衬板中间开有孔洞，光源(7)射出的光线(5)通过直角三棱镜(6)照射安放在孔洞上的镜片(9)，由相机(4)通过直角三棱镜(6)拍摄镜片边缘的图像。
2.如权利要求1所述的一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置，其特征在于：在衬板和棱镜束光扫描模块外部设置暗箱，暗箱箱体五面用板材封闭，正面安装有可开启的玻璃门；衬板固定在箱体中下部。
3.如权利要求1所述的一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置，其特征在于：设置两个工位，其中第一工位和第二工位上均设置一个暗箱，暗箱中的棱镜束光扫描模块分别位于衬板的上方和下方，分别用于检测镜片的正反面。
4.如权利要求1所述的一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置，其特征在于：箱体的顶部安装有通往箱外的空气过滤风机。
5.一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测方法，其特征在于：使用权利要求1至4之一的检测装置，并采用以下步骤：
步骤S101：将镜片安放在检测装置的衬板上，对其正边沿倒角进行拍摄扫描；
步骤S102：通过相机捕获被拍摄的镜片正边沿倒角的图像信息；
步骤S103：用图像目标亚像素定位技术对镜片正边倒角未含爆边瑕疵的正常图像样本的灰度变化及其与观测条内的相对距离关系进行建模分析，将超出该模型分布的认定为具有爆边瑕疵；
步骤S104：采用自动多段拟合点对步骤S102中获得的图像进行爆边瑕疵边界进行拟合，精确定位爆边边界；
步骤S105：根据拟合后定位的爆边瑕疵边界，以亚像素精度确定爆边瑕疵阈值；
步骤S106：识别出超出爆边瑕疵阈值的镜片，予以剔除。
6.如权利要求5所述的一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测方法，其特征在于：步骤S101中所述的拍摄扫描是在同一个工位中使用棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的一面，翻转镜片后再拍摄另一面。
7.如权利要求5所述的一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测方法，其特征在于：步骤S101中所述的拍摄扫描是在第一工位中使用位于上方的棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的正面，将镜片转移到第二工位中使用位于下方的棱镜束光扫描模块先拍摄镜片的反面。
8.如权利要求5所述的一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测方法，其特征在于：步骤S103中所述的图像目标亚像素定位技术采用以下步骤：
步骤S131：用经典边缘检测方法找到被检测镜片整像素级的边缘像素点的位置；
步骤S132：将这些像素点周围的灰度值作为补充信息；
步骤S133：对光源区域内的图像进行目标识别，分析结果后获取精确边缘信息。
CN201810678193.4A 2018-06-27 2018-06-27 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法 Active CN108896557B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810678193.4A CN108896557B (zh) 2018-06-27 2018-06-27 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810678193.4A CN108896557B (zh) 2018-06-27 2018-06-27 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108896557A CN108896557A (zh) 2018-11-27
CN108896557B true CN108896557B (zh) 2021-06-11

Family

ID=64346552

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810678193.4A Active CN108896557B (zh) 2018-06-27 2018-06-27 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108896557B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116532388B (zh) * 2023-06-02 2023-11-14 芯朋半导体科技(如东)有限公司 一种五面成像检测仪

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08241531A (ja) * 1994-12-27 1996-09-17 Daewoo Electron Co Ltd 光ピックアップシステム
CN101021490A (zh) * 2007-03-12 2007-08-22 3i系统公司 平面基板自动检测系统及方法
CN101556687A (zh) * 2009-04-23 2009-10-14 上海交通大学 微细通道内两相流的三维可视化系统及方法
CN101782419A (zh) * 2010-03-17 2010-07-21 哈尔滨工程大学 基于等腰直角三角棱镜的液位测量方法及测量装置
CN102221556A (zh) * 2011-03-15 2011-10-19 中国计量学院 基于机器视觉的小型连接件外观缺陷在线检测装置与方法
CN204064459U (zh) * 2014-06-24 2014-12-31 杭州利珀科技有限公司 同步采集物体相对两侧面特征的图像采集装置
CN206710330U (zh) * 2017-05-17 2017-12-05 东旭科技集团有限公司 基板边部检测设备
CN107449786A (zh) * 2017-08-03 2017-12-08 南阳理工学院 一种对物体表面精细观测的装置
CN107449782A (zh) * 2017-08-15 2017-12-08 杭州晶耐科光电技术有限公司 手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08241531A (ja) * 1994-12-27 1996-09-17 Daewoo Electron Co Ltd 光ピックアップシステム
CN101021490A (zh) * 2007-03-12 2007-08-22 3i系统公司 平面基板自动检测系统及方法
CN101556687A (zh) * 2009-04-23 2009-10-14 上海交通大学 微细通道内两相流的三维可视化系统及方法
CN101782419A (zh) * 2010-03-17 2010-07-21 哈尔滨工程大学 基于等腰直角三角棱镜的液位测量方法及测量装置
CN102221556A (zh) * 2011-03-15 2011-10-19 中国计量学院 基于机器视觉的小型连接件外观缺陷在线检测装置与方法
CN204064459U (zh) * 2014-06-24 2014-12-31 杭州利珀科技有限公司 同步采集物体相对两侧面特征的图像采集装置
CN206710330U (zh) * 2017-05-17 2017-12-05 东旭科技集团有限公司 基板边部检测设备
CN107449786A (zh) * 2017-08-03 2017-12-08 南阳理工学院 一种对物体表面精细观测的装置
CN107449782A (zh) * 2017-08-15 2017-12-08 杭州晶耐科光电技术有限公司 手机外壳侧边表面缺陷数字化定量检测系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于高斯积分曲线拟合的亚像素边缘提取算法;段振云等;《计量学报》;20160731;第37卷(第4期);第371-374页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108896557A (zh) 2018-11-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110018167B (zh) 一种曲面屏外观缺陷快速检测方法及系统
WO2014139231A1 (zh) 光源光强均一性测调系统及测调方法
CN105021628A (zh) 一种用于光纤倒像器表面缺陷的检测方法
CN108257171A (zh) 基于光视觉的汽车雷达装配孔径检测方法
CN110208269B (zh) 一种玻璃表面异物与内部异物区分的方法及系统
CN114636706A (zh) 一种太阳能电池片在镀膜后的图像检测的综合方法及装置
CN110987970A (zh) 物体表面缺陷检测系统及检测方法
CN114719749B (zh) 基于机器视觉的金属表面裂纹检测及真实尺寸测量方法及系统
CN110567976A (zh) 基于机器视觉的手机盖板丝印缺陷检测装置及检测方法
CN105181713A (zh) 一种用于光纤倒像器表面缺陷的检测装置
CN104990942A (zh) 透明玻璃容器制造缺陷视觉检测系统及方法
CN108872263B (zh) 一种基于船形光源的镜片正侧面爆边检测装置及方法
CN115931898A (zh) 一种陶瓷基板表面缺陷视觉检测方法、装置及存储介质
CN116678826A (zh) 一种基于快速立体重建的外观缺陷检测系统及方法
CN110570412B (zh) 一种零件误差视觉判断系统
CN108896557B (zh) 一种镜片正边沿倒角爆边瑕疵的检测装置及方法
CN109622404B (zh) 一种基于机器视觉的微工件自动分拣系统及方法
CN104655646A (zh) 玻璃基板内部缺陷检查系统及所处高度位置的检查方法
KR101030450B1 (ko) 원통형 이차 전지 상하면 메탈 검사 장치
CN208350678U (zh) 透明容器口部裂纹在线检测装置
CN113781458A (zh) 一种基于人工智能的识别方法
CN111105413B (zh) 一种智能火花塞外观缺陷检测系统
TW201617605A (zh) 瑕疵檢測方法及其裝置
CN111239162A (zh) 一种全自动眼镜镜片检测设备
US20240003823A1 (en) Method for detecting defects of the horizontal mold seal for glass containers

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant