CN109461135B - 涂胶图片的处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种涂胶图片的处理方法，包括如下步骤：1)标识胶条骨架点，拟合曲线；2)设定矩形检测区域；3)沿矩形检测区域的宽度方向求取灰度平均值并拟合曲线I；4)标记为可疑胶条边缘点；5)配对点对；6)利用多次判断确定不同点对的误差值，选取点对误差最小的点对作为胶条边缘点；7)再次划定矩形检测区，依次进行步骤3)～6)；8)循环进行步骤7)，直至达到拟合曲线的末端。该涂胶图片的处理方法能准确检测高亮反光区域的胶条的实际边缘位置，且检测速率快，适用于在线检测。
Description
技术领域
本发明涉及涂胶检测技术领域，具体涉及一种涂胶图片的处理方法。
背景技术
涂胶工艺在工业制造行业中有着广泛的应用，主要用于替代传统的焊接工艺。涂胶具有增强汽车结构、密封防锈、隔热防震、延长寿命和提高性能等优点。涂胶质量直接关系到装配件的稳定性、密封性和寿命，现有的涂胶检测方法对胶条表面存在高亮反光的情况识别效果不理想，容易造成误检测胶条信息为高亮反光部分的信息，导致胶条信息检测不稳定，误报胶条信息会打乱生产节拍，降低生产效率。
发明内容
为了解决胶条高亮反光区域检测结果不准的问题，本发明提供一种涂胶图片的处理方法，其能准确检测高亮反光区域的胶条的实际边缘位置。
为此，本发明的技术方案如下：
一种涂胶图片的处理方法，包括如下步骤：
1)标识胶条骨架点，拟合曲线；
2)以步骤1)所拟合曲线为中心线设定矩形检测区域，所述矩形检测区域的长度宽于所检测胶条处的胶条宽度；
3)沿所述矩形检测区域的宽度方向划定列，求取各列的灰度平均值；利用各列的灰度平均值得到拟合曲线I，此拟合曲线II为沿矩形检测区域长度方向的灰度平均值曲线，对拟合曲线I进行高斯平滑滤波得到曲线II；
4)求取曲线II上各点的一阶导数和二阶导数，选取一阶导数大于预设阈值且二阶导数等于零的点，标记为可疑胶条边缘点；
5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对，得到代表胶条宽度的点对，标记点对为i，计算点对之间距离Wi，再求DWi＝|Wi-w|，其中，w为点对i所在位置胶条的理论宽度；i取1到n之间的自然数，n为单个矩形检测区内所有的点对数；
6)针对各点对分别进行如下判断：
第一次判断，判断点对i所在位置是否为拟合曲线的第一个点或断胶后的第一个点，如结果为是，进行第二次判断；如结果为否，进行第A次判断；
第二次判断：判断点对个数是否等于1，如等于1，进行第三次判断；如不等于1，计算每个点对的误差值Di，取Di值最小的点对作为胶条边缘；
其中，
Ai＝|Li|+|Ri|；Li、Ri分别为点对中一个点和另一点的一阶导数幅值；
第三次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
第A次判断：判断点对个数是否等于1，如等于1，进行第B次判断；如不等于1，计算每个点对误差值di；取di值最小的点对作为胶条边缘；
其中：di＝a·dwi+b·dci+c·dli+d·dri；
a+b+c+d＝1；
dwi＝|Wi-wlast|；dci＝|ci-clast|；dli＝|li-llast|；dri＝|ri-rlast|；
矩形检测区域内点对用下标i标记，其前一矩形检测区域所确定的代表胶条边缘的点对用下标last标记；wlast代表前一矩形检测区域所确定的胶条宽度；c代表点对之间中点的位置；l、r各代表点对中的一个点；dwi、dci、dli、dri分别代表点对i与点对last宽度、中点位置、胶条第一边缘点和第二边缘点的差值；
第B次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
7)再次划定矩形检测区，依次进行步骤3)～6)；
8)循环进行步骤7)，直至达到拟合曲线的末端。
一种涂胶图片的处理方法，包括如下步骤：
1)标识胶条骨架点，拟合曲线；
2)以步骤1)所拟合曲线为中心线设定矩形检测区域，所述矩形检测区域的长度宽于所检测胶条处的胶条宽度；
3)沿所述矩形检测区域的宽度方向划定列，求取各列的灰度平均值；利用各列的灰度平均值得到拟合曲线I；此拟合曲线I为沿矩形检测区域长度方向的灰度平均值曲线I，再对拟合曲线I进行高斯平滑滤波得到曲线II；
4)求取曲线II上各点的一阶导数和二阶导数，选取一阶导数大于预设阈值且二阶导数等于零的点，标记为可疑胶条边缘点；
5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对，得到代表胶条宽度的点对，标记点对为i，计算点对之间距离Wi，再求DWi＝|Wi-w|，其中，w为点对i所在位置胶条的理论宽度；i取1到n之间的自然数，n为单个矩形检测区内所有的点对数；
6)针对各点对分别进行如下判断：
第一次判断，判断点对i所在位置是否为拟合曲线的第一个点或断胶后的第一个点，如结果为是，进行第二次判断；如结果为否，进行第A次判断；
第二次判断：判断点对个数是否大于1，如否，进行第三次判断；如是，计算每个点对的误差值Di，取Di值最小的点对作为胶条边缘；
其中，
Ai＝|Li|+|Ri|；Li、Ri分别为点对中一个点和另一点的一阶导数幅值；
第三次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
第A次判断：判断点对个数是否大于1，如否，进行第B次判断；如是，计算每个点对误差值di；取di值最小的点对作为胶条边缘；
其中：di＝a·dwi+b·dci+c·dli+d·dri；
a+b+c+d＝1：
dwi＝|Wi-wlast|；dci＝|ci-clast|；dli＝|li-llast|；dri＝|ri-rlast|；
矩形检测区域内点对用下标i标记，其前一矩形检测区域所确定的代表胶条边缘的点对用下标last标记；wlast代表前一矩形检测区域所确定的胶条宽度；c代表点对之间中点的位置；l、r各代表点对中的一个点；dwi、dci、dli、dri分别代表点对i与点对last宽度、中点位置、胶条第一边缘点和第二边缘点的差值；
第B次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
7)再次划定矩形检测区，依次进行步骤3)～6)；
8)循环进行步骤7)，直至达到拟合曲线的末端。
进一步，第一次判断是否为第一个点的方法为判断检测序号是否为初始点的序号；判断是否为断胶后点的方法为根据上一次检测到的边缘点位置是否为空。
进一步，步骤5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对的方法为：在同一矩形检测区域内，一个点的一阶导数幅值为正、另一个点的一阶导数幅值为负，两者即为一个点对。
进一步，所述单个矩形检测区域的宽度为3～21个像素，矩形检测区域的长度为胶条宽度的1.3～3倍。
该处理方法通过综合胶条宽度、上一次的胶条位置、一阶导数幅值、胶条的中心点距离、胶条边缘点距离等信息来准确获取胶条边缘，检测一幅图像1280*960中胶条的时间在70ms以内，在提高测试精度的同时还能满足在线胶条检测的实时性需求。
附图说明
图1在第一种高亮场景下现有方法检测效果图；
图2在第一种高亮场景下利用实施例2的方法检测效果图；
图3在第二种高亮场景下现有方法检测效果图；
图4在第二种高亮场景下利用实施例2的方法检测效果图；
图5为本发明提供方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细描述。
实施例1
一种涂胶图片的处理方法，包括如下步骤：
1)标识胶条骨架点，拟合曲线；
2)以步骤1)所拟合曲线为中心线设定矩形检测区域，矩形检测区域的长度宽于所检测胶条处的胶条宽度；矩形检测区域的长度为胶条宽度的1.5倍，宽度为5个像素；
3)沿矩形检测区域的宽度方向划定列，求取各列的灰度平均值；利用各列的灰度平均值得到拟合曲线I；此拟合曲线I为沿矩形检测区域长度方向的灰度平均值曲线I，并对拟合曲线I进行高斯平滑滤波得到曲线Ⅱ；
4)求取曲线Ⅱ上各点的一阶导数和二阶导数，选取一阶导数大于预设阈值且二阶导数等于零的点，标记为可疑胶条边缘点；
5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对，得到代表胶条宽度的点对，标记点对为i，计算点对之间距离Wi，再求DWi＝|Wi-w|，其中，w为点对i所在位置胶条的理论宽度；i取1到n之间的自然数，n为单个矩形检测区内所有的点对数；
步骤5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对的方法为：在同一矩形检测区域内，一个点的一阶导数幅值为正、另一个点的一阶导数幅值为负，两者即为一个点对；
6)针对各点对分别进行如下判断：
第一次判断，判断点对i所在位置是否为拟合曲线的第一个点或断胶后的第一个点，如结果为是，进行第二次判断；如结果为否，进行第A次判断；
第一次判断是否为第一个点的方法为判断检测序号是否为初始点的序号；判断是否为断胶后点的方法为根据上一次检测到的边缘点位置是否为空；
第二次判断：判断点对个数是否等于1，如等于1，进行第三次判断；如不等于1，计算每个点对的误差值Di，取Di值最小的点对作为胶条边缘；
其中，
Ai＝|Li|+|Ri|；Li、Ri分别为点对中一个点和另一点的一阶导数幅值；
第三次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
第A次判断：判断点对个数是否等于1，如等于1，进行第B次判断；如不等于1，计算每个点对误差值di；取di值最小的点对作为胶条边缘；
其中：di＝a·dwi+b·dci+c·dli+d·dri；
a+b+c+d＝1；
dwi＝|Wi-wlast|；dci＝|ci-clast|；dli＝|li-llast|；dri＝|ri-rlast|；
矩形检测区域内点对用下标i标记，其前一矩形检测区域所确定的代表胶条边缘的点对用下标last标记；wlast代表前一矩形检测区域所确定的胶条宽度；c代表点对之间中点的位置；l、r各代表点对中的一个点；dwi、dci、dli、dri分别代表点对i与点对last宽度、中点位置、胶条第一边缘点和第二边缘点的差值；
第B次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
7)再次划定矩形检测区，依次进行步骤3)～6)；
8)循环进行步骤7)，直至达到拟合曲线的末端。
实施例2
一种涂胶图片的处理方法，包括如下步骤：
1)标识胶条骨架点，拟合曲线；
2)以步骤1)所拟合曲线为中心线设定矩形检测区域，矩形检测区域的长度宽于所检测胶条处的胶条宽度；矩形检测区域的长度为胶条宽度的1.7倍，宽度为9个像素；
3)沿矩形检测区域的宽度方向划定列，求取各列的灰度平均值；利用各列的灰度平均值得到拟合曲线I；此拟合曲线I为沿矩形检测区域长度方向的灰度平均值曲线I，并对拟合曲线I进行高斯平滑滤波得到曲线Ⅱ；
4)求取曲线Ⅱ上各点的一阶导数和二阶导数，选取一阶导数大于预设阈值且二阶导数等于零的点，标记为可疑胶条边缘点；
5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对，得到代表胶条宽度的点对，标记点对为i，计算点对之间距离Wi，再求DWi＝|Wi-w|，其中，w为点对i所在位置胶条的理论宽度；i取1到n之间的自然数，n为单个矩形检测区内所有的点对数；
步骤5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对的方法为：在同一矩形检测区域内，一个点的一阶导数幅值为正、另一个点的一阶导数幅值为负，两者即为一个点对；
6)针对各点对分别进行如下判断：
第一次判断，判断点对i所在位置是否为拟合曲线的第一个点或断胶后的第一个点，如结果为是，进行第二次判断；如结果为否，进行第A次判断；
第一次判断是否为第一个点的方法为判断检测序号是否为初始点的序号；判断是否为断胶后点的方法为根据上一次检测到的边缘点位置是否为空；
第二次判断：判断点对个数是否大于1，如否，进行第三次判断；如是，计算每个点对的误差值Di，取Di值最小的点对作为胶条边缘；
其中，
Ai＝|Li|+|Ri|；Li、Ri分别为点对中一个点和另一点的一阶导数幅值；
第三次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
第A次判断：判断点对个数是否大于1，如否，进行第B次判断；如是，计算每个点对误差值di；取di值最小的点对作为胶条边缘；
其中：di＝a·dwi+b·dci+c·dli+d·dri；
a+b+c+d＝1；
dwi＝|Wi-wlast|；dci＝|ci-clast|；dli＝|li-llast|；dri＝|ri-rlast|；
矩形检测区域内点对用下标i标记，其前一矩形检测区域所确定的代表胶条边缘的点对用下标last标记；wlast代表前一矩形检测区域所确定的胶条宽度；c代表点对之间中点的位置；l、r各代表点对中的一个点；dwi、dci、dli、dri分别代表点对i与点对last宽度、中点位置、胶条第一边缘点和第二边缘点的差值；
第B次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
7)再次划定矩形检测区，依次进行步骤3)～6)；
8)循环进行步骤7)，直至达到拟合曲线的末端。
将本实施例的处理方法与现有技术中对涂胶图片的处理方法相对照，得到如图1～4的图片。图1、3为在第一种高亮场景下现有方法、实施例2所提供方法的检测效果图；图2、4为在第二种高亮场景下现有方法、实施例2所提供方法的检测效果图；图中，黑色线条即为检测到的胶条边缘轮廓，由图1、3可以看出，检测到的胶条边缘并非是胶条的实际边缘；由图2、4可见，检测结果与胶条实际边缘位置一致。利用该实施例提供的方法检测一幅1280×960的图像中胶条的用时约为61ms。
Claims (4)
1.一种涂胶图片的处理方法，其特征在于包括如下步骤：
1)标识胶条骨架点，拟合曲线；
2)以步骤1)所拟合曲线为中心线设定矩形检测区域，所述矩形检测区域的长度宽于所检测胶条处的胶条宽度；
3)沿所述矩形检测区域的宽度方向划定列，求取各列的灰度平均值；利用各列的灰度平均值得到拟合曲线I，并对该拟合曲线I进行高斯平滑滤波得到曲线Ⅱ；
4)求取曲线Ⅱ上各点的一阶导数和二阶导数，选取一阶导数大于预设阈值且二阶导数等于零的点，标记为可疑胶条边缘点；
5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对，得到代表胶条宽度的点对，标记点对为i，计算点对之间距离Wi，再求DWi＝|Wi-w|，其中，w为点对i所在位置胶条的理论宽度；i取1到n之间的自然数，n为单个矩形检测区内所有的点对数；
6)针对各点对分别进行如下判断：
第一次判断，判断点对i所在位置是否为拟合曲线的第一个点或断胶后的第一个点，如结果为是，进行第二次判断；如结果为否，进行第A次判断；
第二次判断：判断点对个数是否大于1，如否，进行第三次判断；如是，计算每个点对的误差值Di，取Di值最小的点对作为胶条边缘；
其中，Di＝(1-δi)DWi；
Ai＝|Li|+|Ri|；Li、Ri分别为点对中一个点和另一点的一阶导数幅值；
第三次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
第A次判断：判断点对个数是否大于1，如否，进行第B次判断；如是，计算每个点对误差值di；取di值最小的点对作为胶条边缘；
其中：di＝a·dwi+b·dci+c·dli+d·dri；
a+b+c+d＝1；
dwi＝|Wi-wlast|；dci＝|ci-clast|；dli＝|li-llast|；dri＝|ri-rlast|；
矩形检测区域内点对用下标i标记，其前一矩形检测区域所确定的代表胶条边缘的点对用下标last标记；wlast代表前一矩形检测区域所确定的胶条宽度；c代表点对之间中点的位置；l、r各代表点对中的一个点；dwi、dci、dli、dri分别代表点对i与点对last宽度、中点位置、胶条第一边缘点和第二边缘点的差值；
第B次判断：判断Wi的值是否在预设范围内；如是，则确定为此处点对所在位置即为胶条边缘；如否，则判定为断胶；
7)再次划定矩形检测区，依次进行步骤3)～6)；
8)循环进行步骤7)，直至达到拟合曲线的末端。
2.如权利要求1所述涂胶图片的处理方法，其特征在于：第一次判断是否为第一个点的方法为判断检测序号是否为初始点的序号；判断是否为断胶后点的方法为根据上一次检测到的边缘点位置是否为空。
3.如权利要求1所述涂胶图片的处理方法，其特征在于：步骤5)对单个矩形检测区域内的可疑胶条边缘点进行配对的方法为：在同一矩形检测区域内，一个点的一阶导数幅值为正、另一个点的一阶导数幅值为负，两者即为一个点对。
4.如权利要求1所述涂胶图片的处理方法，其特征在于：所述单个矩形检测区域的宽度为3～21个像素，矩形检测区域的长度为胶条宽度的1.3～3倍。
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Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110189316B (zh) * | 2019-05-29 | 2020-12-08 | 易思维（杭州）科技有限公司 | 一种胶条检测自动示教方法 |
| CN110530273B (zh) * | 2019-09-23 | 2024-04-02 | 易思维(杭州)科技股份有限公司 | 基于结构光测量的涂胶信息检测方法 |
| CN111862131B (zh) * | 2020-07-31 | 2021-03-19 | 易思维（杭州）科技有限公司 | 胶条边缘检测方法及其应用 |
| CN116046791B (zh) * | 2023-03-30 | 2023-06-09 | 深圳市元硕自动化科技有限公司 | 点胶缺陷检测方法及检测装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102568008A (zh) * | 2011-12-12 | 2012-07-11 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 无参考质子共振频率测温法中生成感兴趣区域的方法 |
| CN103366394A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-23 | 浙江工业大学 | 医学体数据特征抽象的直接体绘制方法 |
| CN103679119A (zh) * | 2012-09-10 | 2014-03-26 | 株式会社理光 | 自适应坡路检测方法和装置 |
| CN107464252A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-12-12 | 南京航空航天大学 | 一种基于混合特征的可见光与红外异源图像识别方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8275170B2 (en) * | 2006-12-08 | 2012-09-25 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for detecting horizon in sea image |
| US9453112B2 (en) * | 2013-06-04 | 2016-09-27 | Milliken & Company | Phosphorus-containing polymer, article, and processes for producing the same |
-
2018
- 2018-09-18 CN CN201811085849.8A patent/CN109461135B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102568008A (zh) * | 2011-12-12 | 2012-07-11 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 无参考质子共振频率测温法中生成感兴趣区域的方法 |
| CN103679119A (zh) * | 2012-09-10 | 2014-03-26 | 株式会社理光 | 自适应坡路检测方法和装置 |
| CN103366394A (zh) * | 2013-06-27 | 2013-10-23 | 浙江工业大学 | 医学体数据特征抽象的直接体绘制方法 |
| CN107464252A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-12-12 | 南京航空航天大学 | 一种基于混合特征的可见光与红外异源图像识别方法 |
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