CN110261410A - 一种玻璃透镜缺陷的检测装置及方法 - Google Patents

一种玻璃透镜缺陷的检测装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种玻璃透镜缺陷的检测装置及方法，包括：将待检测玻璃透镜样本放置在检测装置的观察板上，采集待检测玻璃透镜样本的源图像。对源图像进行霍夫圆检测并提取目标区域。然后检测目标区域的轮廓，判断玻璃透镜的边缘是否破损。之后对目标区域进行图像分割，分割出缺陷区域并提取其轮廓，然后去除轮廓面积不合格的缺陷区域。再根据筛选后缺陷区域轮廓的数量判断玻璃透镜是否存在缺陷。最后显示检测结果，若存在缺陷，则在源图像中标记出缺陷相应位置。本发明适用于不同尺寸类型的玻璃透镜缺陷检测，能够对玻璃透镜存在缺陷的区域精确定位并标记，降低传统人工检测的误检率和漏检率，节约人力成本，提高玻璃透镜缺陷检测的效率。

Description

一种玻璃透镜缺陷的检测装置及方法
技术领域
本发明属于玻璃透镜缺陷检测领域，特别涉及一种玻璃透镜缺陷的检测装置及方法。
背景技术
随着市场不断的发展，玻璃透镜技术应用领域也越来越广泛。玻璃透镜在交通、军事、艺术等方面都发挥着重要作用，在实际应用场景中，对玻璃透镜的质量要求非常高。但是在玻璃透镜的生产与运输过程中，由于各方面因素的影响，玻璃透镜会不可避免的出现一些缺陷，比如玻璃边缘破损、玻璃表面水渍、脏污等缺陷。这些缺陷都会影响玻璃透镜在实际工作中的应用，因此对玻璃透镜的缺陷检测也就尤为重要。
传统的玻璃透镜缺陷检测主要是依靠人眼来观察判断玻璃透镜存在的缺陷问题，存在很大局限性：检测主要依靠检测人员的主观判断，无法对微小的缺陷做出精确的检测，误检、漏检率高；人眼无法连续长时间地完成高强度的观察检测工作，耗费人力，速度慢且效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种玻璃透镜缺陷的检测装置及方法，以解决上述技术问题。本发明通过引入数字图像处理的方法可以快速精确的检测玻璃透镜存在的缺陷，并对存在缺陷的区域精确定位进行标记，从而达到高效准确检测玻璃透镜缺陷的目的。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种玻璃透镜缺陷的检测系统，包括：环形光源、置物台和观察板、摄像机和计算机；
置物台置于环形光源和观察板之间；所述观察板为透明板，待检测的玻璃透镜检测时放置于观察板上；
环形光源发出的光能够通过观察板照射在待检测的玻璃透镜上；
玻璃透镜的上方安装有摄像机，所述摄像机与观察板之间保持固定距离s；所述摄像机用于采集待检测的玻璃透镜的源图像，并通过数据线传输给计算机。
进一步的，摄像机上设有遮光罩。
进一步的，还包括机架；所述于环形光源设置于机架上。
一种玻璃透镜缺陷的检测方法，包括以下步骤：
步骤一：将待检测的玻璃透镜放置在观察板上，通过摄像机采集待检测的玻璃透镜的源图像；
步骤二：对所述采集到的源图像进行霍夫圆检测以获得待检测的玻璃透镜的圆心信息和半径信息，提取检测的目标区域；
步骤三：对所述目标区域进行轮廓检测获得待检测的玻璃透镜的最大轮廓，根据最大轮廓信息判定待检测玻璃透镜的边缘是否存在破损；
步骤四：对所述目标区域进行图像分割，并提取分割后图像的最大灰度值和次大灰度值，根据最大灰度值和次大灰度值，对所述目标区域进行二值化处理；
步骤五：提取上述二值化后缺陷图像的连通域，去除面积不符合设定阈值的连通域，根据筛选后连通域的数量判断是否存在内部缺陷；
步骤六：显示检测结果：若存在边缘破损或内部缺陷，则标记出待检测的玻璃透镜中存在边缘破损或内部缺陷的位置。
进一步的，步骤二所述的霍夫圆检测，根据待检测的玻璃透镜的不同尺寸规格size1，size2，…，sizeN，设置相应的霍夫圆最小半径min1，min2，…，minN和最大半径max1，max2，…，maxN参数，所设置的霍夫圆最小半径小于对应的尺寸规格，最大半径大于对应的尺寸规格(即min1<size1<max1，min2<size2<max2，…，minN<sizeN<maxN)，且霍夫圆最小半径和最大半径参数之间的差值不大于设定阈值，阈值通常设定为5(单位：像素)；所述的目标区域是根据上述所测的霍夫圆的圆心信息和半径信息，截取以圆心为中心，边长大于设定阈值的正方形区域。
进一步的，步骤三的判定待检测玻璃透镜的边缘是否存在破损，是根据所获得的最大轮廓，提取其最小外接矩形，判断最小外接矩形相邻两条边长的差值是否大于设定的阈值，若大于，即判定为破损；反之，则判定为未破损。
进一步的，步骤四中对所述目标区域进行图像分割之前，根据上述得到的霍夫圆的圆心信息和半径信息，将目标区域中霍夫圆以外像素点的灰度值设为固定的灰度值；所述的二值化处理，是将目标区域中灰度值不等于最大灰度值或次大灰度值的像素点灰度值全部设为固定的灰度值。
进一步的，步骤五在去除面积不符合设定阈值的连通域之前，先提取每个连通域的轮廓；然后根据筛选后连通域的个数判断是否存在内部缺陷。
进一步的，步骤六中显示检测结果时，若存在边缘破损则用第一颜色标记出玻璃透镜边缘破损的位置，若存在其他缺陷，则用第二颜色标记出玻璃透镜缺陷的相应位置。
进一步的，所述第一颜色为绿色，所述第二颜色为蓝色。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明提供了一种玻璃透镜缺陷的检测系统及方法，极大地提高了检测精度；同时可以根据检测的玻璃透镜的不同尺寸，修改相应地不同的参数，检测不同类型玻璃透镜的缺陷，具有广泛的可用性；玻璃透镜缺陷检测工作不再需要高强度的人眼观察检测，节约了大量的人力成本，提高了玻璃透镜缺陷检测的检测效率，能够更好的满足现代企业高速、精确、实时的物品检测要求，为企业带来更大的效益。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的一种玻璃透镜缺陷的检测装置的结构图。
图2为本发明的一种玻璃透镜缺陷的检测方法的流程图。
附图1标记说明
1、机架；2、环形光源；3、置物台；4、观察板；5、待检测玻璃透镜；6、摄像机；7、遮光罩；8、数据线；9、计算机。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本申请所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
图1是根据本发明的一个实施例提供的一种玻璃透镜缺陷检测装置的结构示意图。
请参阅图1所示，本发明提供一种玻璃透镜缺陷的检测装置，包括机架1、环形光源2、置物台3、观察板4、摄像机6、遮光罩7、数据线8和计算机9。
其中置物台3置于环形光源2和观察板4之间，并且，观察板4为透明板，这样，环形光源2发出的光可以通过观察板4照射在待检测玻璃透镜5上，从而更好的凸显待检测玻璃透镜5的缺陷区域。由于玻璃透镜对外界反光非常敏感，所以摄像机6上加上遮光罩7，这样可以很好的避免外界光源对玻璃透镜检测的干扰。
摄像机6负责采集检测装置上待检测玻璃透镜5的源图像，并通过数据线8，传输给计算机9。计算机9读取采集到的源图像进行处理、检测和显示。
上述已经对本发明的一个实施例提供的一种玻璃透镜缺陷检测装置进行了介绍，下面以图2所示的一种检测玻璃透镜缺陷方法的流程图，结合图1所示的检测装置，对本实施例具体的玻璃透镜缺陷检测步骤进行说明。
本发明提供一种玻璃透镜缺陷检测方法，包括：
步骤一：将待检测玻璃透镜5放置在所述检测装置的观察板4上，通过竖直设置于观察板4上上方的摄像机6采集待检测玻璃透镜5的源图像，将源图像传给计算机9。
步骤二：计算机9对所述采集到的源图像进行霍夫圆检测以获得待检测玻璃透镜5的圆心信息和半径信息，提取检测的目标区域。
因为不同类型的玻璃透镜尺寸不同，所以根据不同尺寸设置相应的霍夫圆最小半径和最大半径，即根据待检测的玻璃透镜的不同尺寸规格size1，size2，…，sizeN，设置相应的霍夫圆最小半径min1，min2，…，minN和最大半径max1，max2，…，maxN参数，所设置的霍夫圆最小半径小于对应的尺寸规格，最大半径大于对应的尺寸规格(即min1<size1<max1，min2<size2<max2，…，minN<sizeN<maxN)，且霍夫圆最小半径和最大半径参数之间的差值不大于设定阈值，阈值通常设定为5，从而获得唯一一个最接近待检测玻璃透镜轮廓的霍夫圆。所述的目标区域的提取，是根据上述所得到的霍夫圆的圆心信息和半径信息，将圆心x,y的x坐标值和y坐标值分别减去半径值r，再减去一个设定的值d1(保证目标区域中的待检测玻璃透镜轮廓是完整的)，用上述减去半径值r和设定值d1后得到的坐标点x1,y1作为目标区域的左上角坐标点，将霍夫圆直径长度d加上一个设定的长度d2值作为目标区域的宽w和高h，因此目标区域为以x1,y1为起点，边长为d+d2的正方形区域，这样可以在保证待检测玻璃透镜轮廓完整的同时，减少背景对检测的影响。
步骤三：对所述目标区域进行轮廓检测以获得待检测玻璃透镜的最大轮廓，根据最大轮廓信息判定待检测玻璃透镜的边缘是否存在破损。
对所述目标区域用Canny算子进行边缘检测，再用findContours获取边缘轮廓的连续像素序列。由于边缘检测会检测出部分缺陷的边缘轮廓，而待检测玻璃透镜的轮廓面积是最大的，所以筛选所获得的边缘轮廓，提取最大轮廓。然后对最大轮廓提取其最小外接矩形，因为边缘完整的玻璃透镜轮廓的最小外接矩形的相邻两条边长长度是相等的，所以判断最小外接矩形相邻两条边长的差值是否大于设定的阈值，若大于，则认为待检测玻璃透镜的边缘破损；否则，则认为待检测玻璃透镜的边缘没有破损。
步骤四：对所述目标区域进行图像分割，并提取分割后图像的最大灰度值和次大灰度值，根据最大灰度值和次大灰度值，对所述目标区域进行二值化处理。
在对所述目标区域进行图像分割之前，为了避免透镜轮廓以外微小物对分割效果的影响，先根据上述得到的霍夫圆圆心和半径信息，将目标区域中霍夫圆以外像素点的灰度值设为固定的灰度值。然后通过Meanshift算法对图像进行分割，分割出待检测玻璃透镜的缺陷区域，并提取分割后图像的最大灰度值和次大灰度值，最大灰度值为玻璃透镜轮廓外背景的灰度值，次大灰度值为玻璃透镜干净区域的灰度值。之后再进行二值化处理，将目标区域中灰度值不等于最大灰度值或次大灰度值的像素点灰度值全部设为0，其他灰度值均设为255。二值化处理之后，灰度值为255的区域即为玻璃透镜的缺陷区域。
步骤五：提取上述二值化后缺陷图像的连通域，去除面积不符合设定阈值的连通域，根据筛选后连通域的数量判断是否存在内部缺陷。
提取上述二值化后缺陷图像的连通域，即对上述步骤四得到的二值化图像提取缺陷轮廓，在实际工业生产中，面积大于一定阈值的脏污等被认为是缺陷，故对所述提取到缺陷轮廓进行面积筛选，去除面积不符合设定阈值的连通域，筛选后连通域的数量若大于设定阈值，认为待检测玻璃透镜存在缺陷；反之，待检测玻璃透镜不存在缺陷。
步骤六：显示检测结果。若存在边缘破损或内部缺陷，则标记出待检测玻璃透镜中存在边缘破损或内部缺陷的位置。
若存在上述的边缘破损，则用绿色标记出玻璃透镜边缘破损的位置；若存在其他缺陷，则用蓝色标记出玻璃透镜缺陷的相应位置。然后在计算机9的显示器中显示玻璃透镜缺陷的检测结果。
以上所述，仅为说明本发明技术方案的优选实施例，而非对本发明进行限制。本领域的技术人员应该了解，本发明还会有各种变化和改进。凡在本发明的精神和范围之内所做的各种等同替换、修改、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种玻璃透镜缺陷的检测系统，其特征在于，包括：环形光源(2)、置物台(3)和观察板(4)、摄像机(6)和计算机(9)；
置物台(3)置于环形光源(2)和观察板(4)之间；所述观察板(4)为透明板，待检测的玻璃透镜(5)检测时放置于观察板(4)上；
环形光源(2)发出的光能够通过观察板(4)照射在待检测的玻璃透镜(5)上；
玻璃透镜(5)的上方安装有摄像机(6)，所述摄像机(6)与观察板(4)之间保持固定距离s；所述摄像机(6)用于采集待检测的玻璃透镜(5)的源图像，并通过数据线传输给计算机(9)。
2.根据权利要求1所述的一种玻璃透镜缺陷的检测系统，其特征在于，摄像机(6)上设有遮光罩(7)。
3.根据权利要求1所述的一种玻璃透镜缺陷的检测系统，其特征在于，还包括机架(1)；所述于环形光源(2)设置于机架(1)上。
4.一种玻璃透镜缺陷的检测方法，其特征在于，基于权利要求1至3中任一项所述的一种玻璃透镜缺陷的检测系统，包括以下步骤：
步骤一：将待检测的玻璃透镜(5)放置在观察板(4)上，通过摄像机(6)采集待检测的玻璃透镜(5)的源图像；
步骤二：对所述采集到的源图像进行霍夫圆检测以获得待检测的玻璃透镜(5)的圆心信息和半径信息，提取检测的目标区域；
步骤三：对所述目标区域进行轮廓检测获得待检测的玻璃透镜的最大轮廓，根据最大轮廓信息判定待检测玻璃透镜的边缘是否存在破损；
步骤四：对所述目标区域进行图像分割，并提取分割后图像的最大灰度值和次大灰度值，根据最大灰度值和次大灰度值，对所述目标区域进行二值化处理；
步骤五：提取上述二值化后缺陷图像的连通域，去除面积不符合设定阈值的连通域，根据筛选后连通域的数量判断是否存在内部缺陷；
步骤六：显示检测结果：若存在边缘破损或内部缺陷，则标记出待检测的玻璃透镜中存在边缘破损或内部缺陷的位置。
5.根据权利要求4所述的一种玻璃透镜缺陷的检测方法，其特征在于，步骤二所述的霍夫圆检测，根据待检测的玻璃透镜(5)的不同尺寸规格size1，size2，…，sizeN，设置相应的霍夫圆最小半径min1，min2，…，minN和最大半径max1，max2，…，maxN参数，且霍夫圆最小半径和最大半径参数之间的差值不大于设定阈值；所述的目标区域是根据上述所测的霍夫圆的圆心信息和半径信息，截取以圆心为中心，边长大于设定阈值的正方形区域。
6.根据权利要求4所述的一种玻璃透镜缺陷的检测方法，其特征在于，步骤三的判定待检测玻璃透镜的边缘是否存在破损，是根据所获得的最大轮廓，提取其最小外接矩形，判断最小外接矩形相邻两条边长的差值是否大于设定的阈值，若大于，即判定为破损；反之，则判定为未破损。
7.根据权利要求4所述的一种玻璃透镜缺陷的检测方法，其特征在于，步骤四中对所述目标区域进行图像分割之前，根据上述得到的霍夫圆的圆心信息和半径信息，将目标区域中霍夫圆以外像素点的灰度值设为固定的灰度值；所述的二值化处理，是将目标区域中灰度值不等于最大灰度值或次大灰度值的像素点灰度值全部设为固定的灰度值。
8.根据权利要求4所述的一种玻璃透镜缺陷的检测方法，其特征在于，步骤五在去除面积不符合设定阈值的连通域之前，先提取每个连通域的轮廓；然后根据筛选后连通域的个数判断是否存在内部缺陷。
9.根据权利要求4所述的一种玻璃透镜缺陷的检测方法，其特征在于，步骤六中显示检测结果时，若存在边缘破损则用第一颜色标记出玻璃透镜边缘破损的位置，若存在其他缺陷，则用第二颜色标记出玻璃透镜缺陷的相应位置。
10.根据权利要求9所述的一种玻璃透镜缺陷的检测方法，其特征在于，所述第一颜色为绿色，所述第二颜色为蓝色。
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