CN111028209A - 一种电话机丝印质量检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明一种电话机丝印质量检测方法及系统，方法包括：获取待检测电话机图片及待检测电话机机型对应的丝印模板集；所述丝印模板集包括多个丝印模板，所述丝印模板包括模板原图信息；将所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配，在电话机图片中定位出与模板原图中丝印匹配的匹配图像；将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。本发明基于机器视觉和图像算法实现对电话机丝印质量的自动检测，能够提高检测质量，保证产品品质，提高生产效率，降低人工成本。

Description

一种电话机丝印质量检测方法及系统

技术领域

本发明涉及电子信息与计算机领域，尤其涉及一种电话机丝印质量检测方法及系统。

背景技术

传统的电话机丝印质量检测是人工肉眼检测，在短时间内扫过所有的丝印。使用人工肉眼检测，需要耗费大量的人力成本，给企业带来了一定的经济负担。此外，由于一个电话机涉及多个丝印(数字、字母、按键等等)，使得在持续检测多个电话机后，人眼容易产生视觉疲劳。此外，人工检测受检测人员主观原因如责任心不强等原因，不能保证每次检测都准确。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种电话机丝印质量检测方法及系统，能够提高检测质量，保证产品品质，提高生产效率，降低人工成本。

本发明解其技术问题所采用的技术方案是：

一方面，本发明一种电话机丝印质量检测方法，包括：

获取待检测电话机图片及待检测电话机机型对应的丝印模板集；所述丝印模板集包括多个丝印模板，所述丝印模板包括模板原图信息；

将所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配，在电话机图片中定位出与模板原图中丝印匹配的匹配图像；

将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

优选的，轮廓匹配的方法包括金字塔轮廓匹配方法；使用金字塔轮廓匹配方法时，所述丝印模板还包括金字塔信息和金字塔每层的轮廓信息。

优选的，将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格，具体包括：

获取匹配图像与模板原图的轮廓匹配角度差异和轮廓匹配相似度得分；

根据轮廓匹配角度差异，旋转匹配图像，计算自适应阈值并对其二值化；将匹配图像的二值化图像与模板原图信息中的二值化图像相减获取差异图像，对所述差异图像进行开运算以获得开运算后白色点数；所述模板原图信息中的二值化图像为模板原图经自适应阈值后二值化处理的图像；

将匹配图像根据黑帽核大小进行黑帽运算后的白点数与模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数做差以获得黑帽运算后白点数差值；所述黑帽核大小和所述模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数在所述丝印模板中设置；

将所述轮廓匹配角度差异、轮廓匹配相似度得分、开运算后白色点数和黑帽运算后白点数差值分别与各自的预设值进行比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

优选的，所述开运算采用的矩形核大小为3*3；所述黑帽运算采用的椭圆核大小为3*3。

另一方面，本发明一种电话机丝印质量检测系统，包括：

电话机图片及丝印模板集获取模块，用于获取待检测电话机图片及待检测电话机机型对应的丝印模板集；所述丝印模板集包括多个丝印模板，所述丝印模板包括模板原图信息；

将所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配，在电话机图片中定位出与模板原图中丝印匹配的匹配图像；

将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

优选的，所述匹配图像获取模块包括金字塔轮廓匹配单元，用于使用金字塔轮廓匹配方法对所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配；

使用金字塔轮廓匹配方法时，所述丝印模板还包括金字塔信息和金字塔每层的轮廓信息。

优选的，所述检测模块，具体包括：

获取匹配图像与模板原图的轮廓匹配角度差异和轮廓匹配相似度得分；

根据轮廓匹配角度差异，旋转匹配图像，计算自适应阈值并对其二值化；将匹配图像的二值化图像与模板原图信息中的二值化图像相减获取差异图像，对所述差异图像进行开运算以获得开运算后白色点数；所述模板原图信息中的二值化图像为模板原图经自适应阈值后二值化处理的图像；

将匹配图像根据黑帽核大小进行黑帽运算后的白点数与模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数做差以获得黑帽运算后白点数差值；所述黑帽核大小和所述模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数在所述丝印模板中设置；

将所述轮廓匹配角度差异、轮廓匹配相似度得分、开运算后白色点数和黑帽运算后白点数差值分别与各自的预设值进行比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

优选的，所述开运算采用的矩形核大小为3*3；所述黑帽运算采用的椭圆核大小为3*3。

优选的，所述电话机图片及丝印模板集获取模块中包括电话机图片获取单元；

所述电话机图片获取单元，用于在传感器检测到待检测电话机后，触发相机拍照，获取电话机图片。

优选的，所述丝印模板集预存储在数据库中。

本发明的有益效果如下：

(1)本发明使用传感器感知待测电话机已到位，并触发工业相机实时采集待检测电话机图片，同时通过图像算法及形态学算法将电话机图片与已存储的丝印模块集进行比对以检测电话机丝印质量；本发明分辨电话机按键丝印质量能够达到单像素精度0.05毫米，不受人的影响，从而提高检测质量，保证产品品质，提高生产效率，降低人工成本；

(2)本发明为了增加目标物体的旋转匹配，将图像分层，使用金字塔轮廓匹配方法进行金字塔式的分层搜索，能够加速检索速度，提高运算速度，从而实现快速的旋转匹配角度的功能；匹配过程中，使用金字塔顶层图像首先进行旋转匹配，得到匹配结果后再该角度附近进入下一层金字塔图像的旋转匹配，逐步确定最终的匹配结果；根据轮廓的相似度，得出匹配分值，判别丝印是否模糊、脏污，边界不清等不良；

(3)本发明在进行图像处理时使用开运算和黑帽运算，采用3*3的核做开运算检测丝印内部小于3*3大小的细条形缺陷和小圆点缺陷，同时用3*3大小的核做匹配图像与模板图像差值的开运算，可以获得丝印内部大等于3*3大小的缺陷，实现完整的丝印内部缺陷检测。

附图说明

图1是本发明实施例的方法流程图；

图2是本发明实施例的详细流程图；

图3是本发明实施例的模板原图、匹配图像及匹配图像与模板原图的差异图像；其中，图3(a)为模板原图；图3(b)为差异图像；图3(c)为匹配图像；

图4为本发明实施例的开运算结果和黑帽运算结果示意图；其中，图4(a)为开运算结果示意图；图4(b)为黑帽运算结果示意图；

图5为本发明实施例的系统结构示意图；

图6为本发明实施例的检测界面示意图。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。

参见图1和图2所示，一方面，本发明一种电话机丝印质量检测方法，包括：

S101，获取待检测电话机图片及待检测电话机机型对应的丝印模板集；所述丝印模板集包括多个丝印模板，所述丝印模板包括模板原图信息；

S102，将所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配，在电话机图片中定位出与模板原图中丝印匹配的匹配图像；

S103，将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

具体的，首先需要根据不同机型，创建对应的丝印模板集。每个机型对应一个丝印模板集，每个其丝印模板包括多个丝印模板，每个丝印模板用以识别出电话机图片中的一个丝印。丝印模板集中的丝印模板可以一个一个创建，也可以批量创建。所述丝印模板集创建完成后存储在数据库中。

本实施例中，所述模板原图信息包括图像平均灰度、图像方差、自适应阈值大小、模板原图经自适应阈值后二值化处理的图像、模板图像在电话机图片的位置信息、模板图像长宽、模板区域所在原拍照图像的位置信息和丝印字体颜色信息等信息的组合。

当待检测电话机摆放至指定位置时，设置的传感器能够探测到电话机摆放就位，触发相机进行拍照，从而获取到待检测电话机图片。本实施例中，电话机图片的大小可以处理为3072*2048像素。具体实现时，可以直接对实时检测到的电话机图片进行检测，也可以将检测到的电话机图片进行保存，在后续需要的时候通过图片导入后进行检测。

具体实现时，首先加载指定机型的丝印模板集。其次，获取待测电话机图片，调用丝印模板集中的丝印模板，在设定的快速匹配搜索范围内进行逐个匹配与图像算法判别。

参见图3和图4所示，本实施例中，通过金字塔轮廓匹配，在电话机图片中定位出与模板原图中丝印匹配的匹配图像，获取匹配图像与模板原图的轮廓匹配角度差异和轮廓匹配相似度得分。根据轮廓匹配角度差异，旋转匹配图像，进行自适应阈值分割。根据模板原图中丝印字体颜色信息，对匹配图像进行二值化，使得丝印字体始终为白色，背景为黑色。将匹配图像与模板原图相减获取差异图像，对所述差异图像进行开运算以获得开运算后白色点数。将匹配图像进行黑帽运算后的白点数与模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数做差以获得黑帽运算后白点数差值；将所述轮廓匹配角度差异(MA)、轮廓匹配相似度得分(MS)、开运算后白色点数(DO)和黑帽运算后白点数差值(DB)分别与各自的预设值进行比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

使用金字塔轮廓匹配方法时，所述丝印模板还包括金字塔信息和金字塔每层的轮廓信息，所述金字塔信息和金字塔每层的轮廓信息具体包括金字塔层数、每层金字塔图像的轮廓特征点的集合、每层金字塔图像的轮廓特征点的数量、最底层模板的四边形外框点数据等。

所述黑帽核大小、黑帽运算后的高亮点数及所述模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数均可在所述丝印模板中设置。

所述开运算采用的矩形核大小为3*3；所述黑帽运算采用的椭圆核大小一般为3*3，个别不同的核大小在模板信息中限定。

将所述轮廓匹配角度差异、轮廓匹配相似度得分、开运算后白色点数和黑帽运算后白点数差值分别与各自的预设值进行比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格中的预设值可以根据检测精度需要进行调整，预设值可以是一个数值也可以是一个范围。具体判定是否合格时，可以根据所述轮廓匹配角度差异、轮廓匹配相似度得分、开运算后白色点数中的一个进行判定，也可以根据几个的任意组合进行判定，本发明实施例不做具体限制。

检测完成后，可以在电话机图片中将对应的丝印进行标注，如采用绿色的框圈住已检测的丝印表示检测合格，用红色的框圈住已检测的丝印表示检测不合格。也可以直接用结果提示是否合格，如果检测合格，提示成功，如果检测不合格，提示失败。当然，也可以既进行标注又进行结果提示。

本发明方法使用金字塔轮廓匹配方法进行金字塔式的分层搜索，能够加速检索速度，提高运算速度，从而实现快速的旋转匹配角度的功能；匹配过程中，使用金字塔顶层图像首先进行旋转匹配，得到匹配结果后再该角度附近进入下一层金字塔图像的旋转匹配，逐步确定最终的匹配结果；根据轮廓的相似度，得出匹配分值，判别丝印是否模糊、脏污，边界不清等不良；

此外，本发明方法在进行图像处理时使用开运算和黑帽运算，采用3*3的核做开运算检测丝印内部小于3*3大小的细条形缺陷和小圆点缺陷，同时用3*3大小的核做匹配图像与模板图像差值的开运算，可以获得丝印内部大等于3*3大小的缺陷，实现完整的丝印内部缺陷检测。

参见图5所示，另一方面，一种电话机丝印质量检测系统，包括：

电话机图片及丝印模板集获取模块501，用于获取待检测电话机图片及待检测电话机机型对应的丝印模板集；所述丝印模板集包括多个丝印模板，所述丝印模板包括模板原图信息；

匹配图像获取模块502，用于将所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配，在电话机图片中定位出与模板原图中丝印匹配的匹配图像；

检测模块503，用于将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

本实施例中，所述模板原图信息包括图像平均灰度、图像方差、自适应阈值大小、模板原图经自适应阈值后二值化处理的图像、模板图像在电话机图片的位置信息、模板图像长宽、模板区域所在原拍照图像的位置信息和丝印字体颜色信息等信息的组合。

具体的，所述匹配图像获取模块包括金字塔轮廓匹配单元，用于使用金字塔轮廓匹配方法对所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配；

使用金字塔轮廓匹配方法时，所述丝印模板还包括金字塔信息和金字塔每层的轮廓信息，所述金字塔信息和金字塔每层的轮廓信息具体包括金字塔层数、每层金字塔图像的轮廓特征点的集合、每层金字塔图像的轮廓特征点的数量、最底层模板的四边形外框点数据等。

所述检测模块，具体包括：

获取匹配图像与模板原图的轮廓匹配角度差异和轮廓匹配相似度得分；

根据轮廓匹配角度差异，旋转匹配图像，计算自适应阈值并对其二值化；将匹配图像的二值化图像与模板原图信息中的二值化图像相减获取差异图像，对所述差异图像进行开运算以获得开运算后白色点数；所述模板原图信息中的二值化图像为模板原图经自适应阈值后二值化处理的图像；

将匹配图像根据黑帽核大小进行黑帽运算后的白点数与模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数做差以获得黑帽运算后白点数差值；所述黑帽核大小和所述模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数在所述丝印模板中设置；

将所述轮廓匹配角度差异、轮廓匹配相似度得分、开运算后白色点数和黑帽运算后白点数差值分别与各自的预设值进行比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

所述开运算采用的矩形核大小为3*3；所述黑帽运算采用的椭圆核大小一般为3*3，个别不同的核大小在模板信息中限定。

所述电话机图片及丝印模板集获取模块中包括电话机图片获取单元；

所述电话机图片获取单元，用于在传感器检测到待检测电话机后，触发相机拍照，获取电话机图片。

参见图6所示，为本发明实施例一种电话机丝印质量检测系统的检测界面，图6中，1为图像显示窗口，用于显示电话机图像/模板原图；2为机型及模板窗口，用于选择机型/显示模板；3表示检测结果列表，用于对应模板匹配各项数据指标；4为检测统计信息窗口，用于统计总数/不良数/直通率；5为检测按钮，用于手动检测/检测状态及结果显示；6为标题栏，7为菜单栏，用于选择机型、相机设置、图片设置等。

上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。

Claims (10)

1.一种电话机丝印质量检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测电话机图片及待检测电话机机型对应的丝印模板集；所述丝印模板集包括多个丝印模板，所述丝印模板包括模板原图信息；

将所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配，在电话机图片中定位出与模板原图中丝印匹配的匹配图像；

将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

2.根据权利要求1所述的电话机丝印质量检测方法，其特征在于，轮廓匹配的方法包括金字塔轮廓匹配方法；使用金字塔轮廓匹配方法时，所述丝印模板还包括金字塔信息和金字塔每层的轮廓信息。

3.根据权利要求2所述的电话机丝印质量检测方法，其特征在于，将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格，具体包括：

获取匹配图像与模板原图的轮廓匹配角度差异和轮廓匹配相似度得分；

根据轮廓匹配角度差异，旋转匹配图像，计算自适应阈值并对其二值化；将匹配图像的二值化图像与模板原图信息中的二值化图像相减获取差异图像，对所述差异图像进行开运算以获得开运算后白色点数；所述模板原图信息中的二值化图像为模板原图经自适应阈值后二值化处理的图像；

将匹配图像根据黑帽核大小进行黑帽运算后的白点数与模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数做差以获得黑帽运算后白点数差值；所述黑帽核大小和所述模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数在所述丝印模板中设置；

将所述轮廓匹配角度差异、轮廓匹配相似度得分、开运算后白色点数和黑帽运算后白点数差值分别与各自的预设值进行比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

4.根据权利要求3所述的电话机丝印质量检测方法，其特征在于，所述开运算采用的矩形核大小为3*3；所述黑帽运算采用的椭圆核大小为3*3。

5.一种电话机丝印质量检测系统，其特征在于，包括：

电话机图片及丝印模板集获取模块，用于获取待检测电话机图片及待检测电话机机型对应的丝印模板集；所述丝印模板集包括多个丝印模板，所述丝印模板包括模板原图信息；

将所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配，在电话机图片中定位出与模板原图中丝印匹配的匹配图像；

将匹配图像与模板原图进行图像处理并比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

6.根据权利要求5所述的电话机丝印质量检测系统，其特征在于，所述匹配图像获取模块包括金字塔轮廓匹配单元，用于使用金字塔轮廓匹配方法对所述丝印模板集中的丝印模板与电话机图片进行轮廓匹配；

使用金字塔轮廓匹配方法时，所述丝印模板还包括金字塔信息和金字塔每层的轮廓信息。

7.根据权利要求5所述的电话机丝印质量检测系统，其特征在于，所述检测模块，具体包括：

获取匹配图像与模板原图的轮廓匹配角度差异和轮廓匹配相似度得分；

根据轮廓匹配角度差异，旋转匹配图像，计算自适应阈值并对其二值化；将匹配图像的二值化图像与模板原图信息中的二值化图像相减获取差异图像，对所述差异图像进行开运算以获得开运算后白色点数；所述模板原图信息中的二值化图像为模板原图经自适应阈值后二值化处理的图像；

将匹配图像根据黑帽核大小进行黑帽运算后的白点数与模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数做差以获得黑帽运算后白点数差值；所述黑帽核大小和所述模板图像在自适应阈值后的黑帽图像的白点数在所述丝印模板中设置；

将所述轮廓匹配角度差异、轮廓匹配相似度得分、开运算后白色点数和黑帽运算后白点数差值分别与各自的预设值进行比对后输出匹配图像中的丝印是否检测合格。

8.根据权利要求7所述的电话机丝印质量检测系统，其特征在于，所述开运算采用的矩形核大小为3*3；所述黑帽运算采用的椭圆核大小为3*3。

9.根据权利要求5所述的电话机丝印质量检测系统，其特征在于，所述电话机图片及丝印模板集获取模块中包括电话机图片获取单元；

所述电话机图片获取单元，用于在传感器检测到待检测电话机后，触发相机拍照，获取电话机图片。

10.根据权利要求5所述的电话机丝印质量检测系统，其特征在于，所述丝印模板集预存储在数据库中。

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