CN110412055A - 一种基于多光源暗场照明的透镜白雾缺陷检测方法 - Google Patents

一种基于多光源暗场照明的透镜白雾缺陷检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于多光源暗场照明的透镜白雾缺陷检测方法，包括下列步骤：将待检测透镜放置在暗场内，在透镜周边不同位置布置三个以上的光源；令各个光源逐一亮起，利用具有远心镜头的工业相机依次拍摄多张透镜的原始图像，每张原始图像的有效检测区域分别对应某个光照角度的光源打光条件下的拍摄范围，不同方向的打光条件，有效检测区域也相应发生变化；对于每张原始图像，利用图像中透镜前景与背景的差异，得到二值图像；进行连通域运算，获取由白色像素组成的透镜前景；设置感兴趣区域；使用动态阈值处理算法实现透镜白雾缺陷的检测；得到整个镜片白雾区域。

Description

一种基于多光源暗场照明的透镜白雾缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及一种透镜白雾类缺陷视觉检测方法。
背景技术
玻璃透镜往往通过玻璃磨压生产，然而，在此过程中，如果空气未排净，由于高温氧化，会在镜片表面产生白雾，影响透镜光学性能。因此，在透镜正式投入使用之前，需要引入检测工序，以避免白雾缺陷影响设备的最终工作性能，造成无法挽回的损失。但是所存在的问题在于，首先，白雾缺陷一般极其微弱，难以通过直接拍摄得到。其次，白雾不会引起光线偏折，只会对光线强度产生微弱影响。
以往检测往往通过人工检测实现。但是人工检测具有以下明显不足：
(1)从生产工艺与成本的角度考虑，人工检测会给生产装配引入不必要的额外环节，不利于全自动生产装配的实现，同时也会增加人工成本。
(2)从生产效率的角度考虑，人工检测速度较慢，无法实现在线检测。
(3)从检测结果的角度考虑，人工检测可靠性无法保证，容易引入人为误差。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的是提供一种快速可靠的全自动化透镜白雾缺陷检测方法，以实现透镜白雾微小缺陷的自动化检测，从而提高生产效率，降低成本。为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：
一种基于多光源暗场照明的透镜白雾缺陷检测方法，包括下列步骤：
(1)将待检测透镜放置在暗场内，在透镜周边不同位置布置三个以上的光源。
(2)令各个光源逐一亮起，利用具有远心镜头的工业相机依次拍摄多张透镜的原始图像，每张原始图像的有效检测区域分别对应某个光照角度的光源打光条件下的拍摄范围，不同方向的打光条件，有效检测区域也相应发生变化；
(3)对于每张原始图像，利用图像中透镜前景与背景的差异，选取固定阈值，把原始图像分别设置为两个不同的级别，以确定某像素属于透镜前景还是背景，从而获得二值图像；
(4)进行连通域运算，获取由白色像素组成的透镜前景；
(5)根据透镜前景，设置感兴趣区域；
(6)使用动态阈值处理算法实现透镜白雾缺陷的检测；
(7)对每张在不同光照角度下拍摄的透镜原始图像进行检测，分别获得各个有效检测区域的白雾有无以及具体位置，通过求并集运算，得到整个镜片白雾区域，从而判断有无白雾缺陷以及白雾缺陷具体位置。
优选地，(6)按照下列方法执行：
(a)首先对原始图像进行均值滤波，得到各个区域大致的平均灰度范围，然后将原始图像减去均值滤波后的图像，相当于对原始图像做高通滤波处理，滤除低频分量；
(b)对高通滤波处理后的图像进行阈值分割，若存在白雾，则得到白雾所在的准确位置；
(c)通过面积筛选剔除掉小面积噪声区域，获得白雾区域。
本发明由于采取以上技术方案，具有以下优点：
(1)本发明利用白雾缺陷对光线的散射特性进行检测，通过暗场照明凸显了白雾特征。
(2)本发明使用四个LED循环打光，能够实现镜片各处白雾缺陷的全面检测。
(3)本方法结构简单，通过LED小灯珠进行暗场照明，大大降低了光源成本。
附图说明
图1是本发明所提到的透镜白雾缺陷检测结构图。
图2是本发明的检测原理示意图。
图3是本发明所提到的透镜白雾缺陷检测流程图。
图中标号说明：1黑白工业相机；2远心镜头；3LED光源；4被测透镜；5有效检测区域。
具体实施方式
下面结合附图和实例对本发明进行说明。
本发明设计了一种基于暗场照明方法实现的透镜白雾缺陷自动化检测方法。具体利用 LED小灯珠从透镜侧面四个方向分别打光，然后通过相机配合远心镜头在正上方拍摄，由于透镜上的白雾会增加光线散射程度，因此透镜上有白雾的位置处往往亮度较高。同时，由于使用四个LED小灯珠分别打光，因此可以使得透镜不同位置的白雾分别得到凸显，从而实现镜片白雾缺陷的无死角检测。
如图1所示，本发明提供的透镜白雾缺陷检测方法需要的主要结构有黑白工业相机1，远心镜头2，LED光源3组成。
检测流程为：
(1)将待检测透镜放置在检测系统视场内，首先让透镜背景置为黑色，避免背景杂光对透镜拍摄的影响。然后令四个小灯珠逐一亮起，对应拍摄四张图片，如图2所示。有效检测区域5分别对应在四个方向灯珠打光条件下的拍摄范围，不同方向的打光条件，有效区域也相应发生变化。
(2)如果透镜存在白雾，则在特定方向打光下，白雾位置处光线散射明显，亮度较高，通过拍摄的四张图片完成四个有效区域的检测，再将检测结果整合即可得到透镜整体白雾情况，通过图像处理手段进行缺陷识别。方法如下：
由于透镜白雾缺陷体现为图像亮度的增强，因此主要通过动态阈值处理算法实现白雾缺陷提取。具体实现方式为，首先对图像进行高通滤波，滤除低频分量的影响，然后对高通滤波后的图像进行阈值分割。通过这种方式，可以按照灰度级，对像素集合进行划分，由于白雾区域与无白雾区域灰度值差异明显，因此通过这种方式可以实现白雾区域标记。详细算法流程如图3所示，下面进行具体阐述：
第1步：对于相机拍摄的每张黑白图片，首先采用阈值法，利用图像中透镜与背景的差异，把图像分别设置为两个不同的级别，选取一个合适的阈值，以确定某像素是透镜还是背景，从而获得二值化的图像。处理效果为透镜位置显示成白色，其他位置显示成黑色。然后进行连通域运算，二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记，它是所有二值图像分析的基础，通过对二值图像中白色像素(透镜)的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以将不同透镜区分标记，以备后续对全部透镜进行逐个检测；
第2步：将待测透镜所处区域设置为感兴趣区域，由于在单侧光照明下，透镜拍摄亮度不均匀，因此无法利用图像中要提取的透镜与背景在灰度上的差异，通过设置阈值实现透镜白雾缺陷与背景的分离。提出使用动态阈值处理算法进行检测。对高通滤波处理后的图像进行阈值分割，由于是对作差后的图像进行阈值分割，相当于对原始图像不同的区域选择了不同的阈值进行阈值分割，因此称之为动态阈值。通过动态阈值可以避免光照不均的影响，得到白雾所在的准确位置。此时，图像还存在小面积噪声点的影响，基于白雾区域面积较大这一特点，通过面积筛选剔除掉小面积噪声区域，即可获得白雾区域；
第3步：对每个光照角度下拍摄的透镜图像进行检测，分别获得四个区域的白雾有无以及具体位置，通过求并集运算，得到整个镜片白雾区域，从而判断有无白雾缺陷以及白雾缺陷具体位置。

Claims (2)

1.一种基于多光源暗场照明的透镜白雾缺陷检测方法，包括下列步骤：
(1)将待检测透镜放置在暗场内，在透镜周边不同位置布置三个以上的光源。
(2)令各个光源逐一亮起，利用具有远心镜头的工业相机依次拍摄多张透镜的原始图像，每张原始图像的有效检测区域分别对应某个光照角度的光源打光条件下的拍摄范围，不同方向的打光条件，有效检测区域也相应发生变化；
(3)对于每张原始图像，利用图像中透镜前景与背景的差异，选取固定阈值，把原始图像分别设置为两个不同的级别，以确定某像素属于透镜前景还是背景，从而获得二值图像；
(4)进行连通域运算，获取由白色像素组成的透镜前景；
(5)根据透镜前景，设置感兴趣区域；
(6)使用动态阈值处理算法实现透镜白雾缺陷的检测；
(7)对每张在不同光照角度下拍摄的透镜原始图像进行检测，分别获得各个有效检测区域的白雾有无以及具体位置，通过求并集运算，得到整个镜片白雾区域，从而判断有无白雾缺陷以及白雾缺陷具体位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(6)按照下列方法执行：
(a)首先对原始图像进行均值滤波，得到各个区域大致的平均灰度范围，然后将原始图像减去均值滤波后的图像，相当于对原始图像做高通滤波处理，滤除低频分量；
(b)对高通滤波处理后的图像进行阈值分割，若存在白雾，则得到白雾所在的准确位置；
(c)通过面积筛选剔除掉小面积噪声区域，获得白雾区域。
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