CN111369502A - 一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：通过工业相机采集电子烟零件图片数据；圈定需要处理的电子烟零件的ROI区域；对电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，得出相应阈值区间的所占比例；根据相应阈值区间的所占比例计算出电子烟零件表面贴胶水部分所占比例；根据贴胶水部分所占比例对零件是否合格进行判定。本发明可以提升电子烟零件表面缺陷检测的快速性、准确性、稳定性，并且能够减少大量人力资源，降低成本。
Description
技术领域
本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法。
背景技术
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，在工业自动化生产中，发挥着越来越重要的作用。用机器视觉来对零件进行缺陷检测，是企业智能制造的趋势所在。
电子烟零件点胶后会存在胶量不足的情况，从而使得产品存在缺陷，传统均采用人工方式对电子烟表面进行缺陷检测，虽然可以基本满足生产要求，但这种检测工作十分枯燥，工人在长时间的枯燥工作中，难以保持注意力的集中，因此会出现失误。另外，对于传统的方式，工人只能通过肉眼看到的零件表面贴胶水的面积来估算其占比，这种估算本身就存在一定误差。据统计，产线的工人采用传统方式进行零件缺陷检测的正确率不超过95％，准确率相对较低且浪费大量人力资源。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法。
本发明要解决的是现有人工电子烟零件表面检测准确率低、浪费人力成本的问题。
为实现本发明的目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤1：通过工业相机采集电子烟零件图片数据；
步骤2：圈定需要处理的电子烟零件的ROI区域；
步骤3：对电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，得出相应阈值区间的所占比例；
步骤4：根据相应阈值区间的所占比例计算出电子烟零件表面贴胶水部分所占比例；
步骤5：根据贴胶水部分所占比例对零件是否合格进行判定；若贴胶水部分占比50％以上为合格，否则不合格。
进一步的，所述步骤1的通过工业相机采集电子烟零件图片数据包括：
步骤1.1：采集没有贴胶水的电子烟零件图片；
步骤1.2：采集已经贴过胶水的电子烟零件图片。
优选的，所述ROI区域为矩形区域，所述步骤2主要通过图像滤波、图像二值化处理、边缘检测、轮廓提取、添加轮廓外接矩形进而圈定需要处理的电子烟零件的ROI区域。
进一步的，所述步骤3包括：
步骤3.1：对没有贴胶水的电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，计算得出没有贴胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例k；
步骤3.2：对已经贴过胶水的电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，计算得出已经贴过胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例U。
进一步的，所述步骤3.1的具体步骤如下：
步骤3.1.1：提取并计算ROI区域中像素值在35以下的像素总数量，记为a；
步骤3.1.2：提取并计算ROI区域中像素值在180以上的像素总数量，记为b；
步骤3.1.3：提取并计算ROI区域中所有像素值的数量，记为c；
步骤3.1.4：计算得出没有贴胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例k；其计算公式为：k＝(a+b)/c。
进一步的，所述步骤3.2的具体步骤如下：
步骤3.2.1:提取并计算ROI区域中像素值在35以下的像素总数量，记为A；
步骤3.2.2：提取并计算ROI区域中像素值在180以上的像素总数量，记为B；
步骤3.2.3：提取并计算ROI区域中所有像素值的数量，记为C；
步骤3.2.4：计算得出已经贴过胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例U，其计算公式为：U＝(A+B)/C。
进一步的，所述电子烟零件表面贴胶水部分所占比例的计算公式为：x＝(U-k)/(1-k)。
与现有技术相比，本发明方法的有益效果如下：
本发明通过结合机器视觉和阈值分割的技术，计算出零件表面贴胶水部分的所占比例，从而实现了对零件表面缺陷的自动检测，不仅能够大大降低人力成本，还能够提高检测的速率、准确率和稳定性。
附图说明
图1：本发明所述检测方法的步骤示意图。
具体实施方式
为了解决现有人工电子烟零件表面检测准确率低、浪费人力成本的问题。本发明提出新的方案，为更加清楚的表示，下面结合附图对本发明做详细的说明。
参见图1，一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，包括以下步骤：
步骤1：通过工业相机采集电子烟零件图片数据；
步骤2：圈定需要处理的电子烟零件的ROI区域；
步骤3：对电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，得出相应阈值区间的所占比例；
步骤4：根据相应阈值区间的所占比例计算出电子烟零件表面贴胶水部分所占比例；
步骤5：根据贴胶水部分所占比例对零件是否合格进行判定；若贴胶水部分占比50％以上为合格，否则不合格。
其中，所述工业相机采用大恒MER-500-7UM-L(RR0852005019)型号相机对电子烟零件图片数据进行采集。
在本实施例中，所述步骤1的通过工业相机采集电子烟零件图片数据包括：
步骤1.1：采集没有贴胶水的电子烟零件图片；
步骤1.2：采集已经贴过胶水的电子烟零件图片。
所述ROI区域即感兴趣区域，也就是在机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，通过圈定ROI区域后对图像进行下一步处理，能够减少处理时间，缩小处理范围、增加精度。
本实施例所述ROI区域为矩形区域，所述步骤2主要通过图像滤波、图像二值化处理、边缘检测、轮廓提取、添加轮廓外接矩形进而圈定需要处理的电子烟零件的ROI区域。
本实施例所述步骤3包括：
步骤3.1：对没有贴胶水的电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，计算得出没有贴胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例k；
步骤3.2：对已经贴过胶水的电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，计算得出已经贴过胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例U。
其中，所述步骤3.1的具体步骤如下：
步骤3.1.1：提取并计算ROI区域中像素值在35以下的像素总数量，记为a；
步骤3.1.2：提取并计算ROI区域中像素值在180以上的像素总数量，记为b；
步骤3.1.3：提取并计算ROI区域中所有像素值的数量，记为c；
步骤3.1.4：计算得出没有贴胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例k；其计算公式为：k＝(a+b)/c。
其中，所述步骤3.2的具体步骤如下：
步骤3.2.1:提取并计算ROI区域中像素值在35以下的像素总数量，记为A；
步骤3.2.2：提取并计算ROI区域中像素值在180以上的像素总数量，记为B；
步骤3.2.3：提取并计算ROI区域中所有像素值的数量，记为C；
步骤3.2.4：计算得出已经贴过胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例U，其计算公式为：U＝(A+B)/C。
本实施例所述电子烟零件表面贴胶水部分所占比例的计算公式为：x＝(U-k)/(1-k)。
通过计算公式求得电子烟零件的贴胶水部分所占比例对零件是否合格进行判定；若贴胶水部分占比50％以上为合格，否则不合格。
本发明主要通过阈值分割设定不同特征阈值，把图像像素点分为若干类，进而根据灰度值的不同，通过灰度阀值区间去计算找到点胶点，进而累计计算其面积。本方法能够极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤。
本发明通过结合机器视觉和阈值分割的技术，计算出零件表面贴胶水部分的所占比例，从而实现了对零件表面缺陷的自动检测，不仅能够大大降低人力成本，还能有效提高检测的速率、准确率和稳定性，进而提升生产效率，为企业带来效益。
以上实施例仅用以解释说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管上述实施例对本发明进行了具体的说明，相关技术人员应当理解，依然可对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改和等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围之中。
Claims (7)
1.一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过工业相机采集电子烟零件图片数据；
步骤2：圈定需要处理的电子烟零件的ROI区域；
步骤3：对电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，得出相应阈值区间的所占比例；
步骤4：根据相应阈值区间的所占比例计算出电子烟零件表面贴胶水部分所占比例；
步骤5：根据贴胶水部分所占比例对零件是否合格进行判定；若贴胶水部分占比50％以上为合格，否则不合格。
2.根据权利要求1所述的一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1的通过工业相机采集电子烟零件图片数据包括：
步骤1.1：采集没有贴胶水的电子烟零件图片；
步骤1.2：采集已经贴过胶水的电子烟零件图片。
3.根据权利要求1所述的一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述ROI区域为矩形区域，所述步骤2主要通过图像滤波、图像二值化处理、边缘检测、轮廓提取、添加轮廓外接矩形进而圈定需要处理的电子烟零件的ROI区域。
4.根据权利要求1所述的一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤3.1：对没有贴胶水的电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，计算得出没有贴胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例k；
步骤3.2：对已经贴过胶水的电子烟零件的ROI区域进行阈值分割，计算得出已经贴过胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例U。
5.根据权利要求4所述的一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3.1的具体步骤如下：
步骤3.1.1：提取并计算ROI区域中像素值在35以下的像素总数量，记为a；
步骤3.1.2：提取并计算ROI区域中像素值在180以上的像素总数量，记为b；
步骤3.1.3：提取并计算ROI区域中所有像素值的数量，记为c；
步骤3.1.4：计算得出没有贴胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例k；其计算公式为：k＝(a+b)/c。
6.根据权利要求4所述的一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3.2的具体步骤如下：
步骤3.2.1:提取并计算ROI区域中像素值在35以下的像素总数量，记为A；
步骤3.2.2：提取并计算ROI区域中像素值在180以上的像素总数量，记为B；
步骤3.2.3：提取并计算ROI区域中所有像素值的数量，记为C；
步骤3.2.4：计算得出已经贴过胶水的电子烟零件的阈值区间所占的比例U，其计算公式为：U＝(A+B)/C。
7.根据权利要求4所述的一种基于阈值分割的电子烟零件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述电子烟零件表面贴胶水部分所占比例的计算公式为：x＝(U-k)/(1-k)。
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