CN116718616B - 一种用于瑕疵检测的机器视觉检测系统及检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及金属检测领域,尤其涉及一种用于瑕疵检测的机器视觉检测系统及检测方法,用于瑕疵检测的机器视觉检测系统,包括:缺陷检测单元,用以依次针对目标工件进行待分析信息的采集;数据分析单元,用以根据目标工件的直径确定遮挡板的间距,获取各第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域;调节控制单元,用以将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,并根据第一侧面图像拼接处的图像偏差距离判定第一侧面图像的拼接效果是否符合标准;显示单元,用以显示数据分析单元以及调节控制单元的判定信息;本发明提高了金属圆筒的表面缺陷检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及金属检测领域,尤其涉及一种用于瑕疵检测的机器视觉检测系统及检测方法。
背景技术
现代化工业制造中,金属工件的缺陷检测是重要的一环,以保证出厂工件的质量符合标准,但是,由于生产过程中,难免发生磕碰以及划伤,金属工件表面有时会存在凹陷以及划痕等缺陷,金属工件表面缺陷检测通常使用高分辨率相机对金属圆管进行成像,然后使用图像处理算法对图像进行分析,以检测表面缺陷,但是由于金属圆筒侧表面光滑,图像分析易受光线影响,因此,如何避免光线对金属圆筒缺陷检测的影响是当下人们亟待解决的问题。
中国专利公开号CN105866243A公布了一种大直径金属圆管缺陷检测装置及检测方法,包括:包括夹具、电涡流传感器、定位装置、信号处理器,所述夹具包括一个环形金属圆盘,环形金属圆盘的中空部分固定连接金属圆筒,在金属圆筒内壁沿其直径方向对称安装一对滚轮,环形金属圆盘表面上沿其半径方向均匀安装多个气缸,每个气缸一端与金属圆筒外壁铰接,另一端为活塞杆伸出端,每根活塞杆末端安装有电涡流传感器;所述定位装置包括滚珠丝杆、蜗轮蜗杆副、伺服电机、支撑导轨,滚珠丝杆一端与环形金属圆盘连接,另一端与蜗轮蜗杆副连接,蜗轮蜗杆副连接伺服电机,蜗轮蜗杆副由伺服电机驱动;电涡流传感器连接信号处理器。由此可见,上述技术方案存在以下问题:电涡流传感器相比于视觉识别技术,无法实现针对缺陷的形状、大小、深度等参数进行精确测量,导致用户无法直观确认金属圆管的缺陷,并且该技术方案的检测装置结构在使用时,金属圆筒的装卸速度慢,降低了检测效率。
发明内容
为实现上述目的,本发明提供一种用于瑕疵检测的机器视觉检测系统及检测方法,用以克服现有技术中无法在克服光线照射影响的前提下对金属圆筒表面缺陷进行精确检测的问题。
为此,本发明提供一种用于瑕疵检测的机器视觉检测方法,包括:
数据分析单元根据目标工件的直径确定目标工件上方遮挡板的间距;
缺陷检测单元通过第一光照强度由遮挡板上方照射目标工件,目标工件匀速旋转,缺陷检测单元采集目标工件的若干第一光照子图像;
在第一数据分析条件下,数据分析单元获取第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域;
存在预估缺陷区域时,缺陷检测单元通过第二光照强度由遮挡板上方照射目标工件,目标工件匀速旋转,缺陷检测单元采集目标工件的若干第二光照子图像;
数据分析单元根据第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,且在亮度差值处于预设阈值范围时判定该预估缺陷区域为缺陷区域;
拼接调节单元在第一拼接调节条件下将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,
拼接调节单元检测第一侧面图像拼接处的图像偏差距离,若图像偏差距离大于预设偏差距离,拼接调节单元判定拼接效果不符合标准并根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
显示单元将目标工件的缺陷区域数量以及最大划痕长度通过电子屏显示;
其中,所述第一数据分析条件为缺陷检测单元针对单个目标工件的全部第一光照子图像采集完成。
进一步地,所述数据分析单元在所述第一数据分析条件下获取各第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域;
若边缘差异度处于第一预设边缘差异度范围,所述数据分析单元判定不存在预估缺陷区域;
若边缘差异度处于第二预设边缘差异度范围,所述数据分析单元判定存在预估缺陷区域并根据第二光照子图像确定预估缺陷区域是否为缺陷区域。
进一步地,所述数据分析单元在第二数据分析条件下检测第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,
若亮度差值处于第一预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定该预估缺陷区域非缺陷区域;
若亮度差值处于第二预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定针对预估缺陷区域进行光差图像采集;
若亮度差值处于第三预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定该预估缺陷区域为缺陷区域;
其中,所述第二数据分析条件为存在预估缺陷区域。
进一步地,所述数据分析单元判定针对预估缺陷区域进行光差图像采集时,缺陷检测单元针对目标工件进行多次图像采集,每次图像采集时的光照强度不同,光差图像采集的光照强度范围由数据分析单元根据预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值确定,
所述光照强度范围与所述亮度差值为正相关关系。
进一步地,所述数据分析单元在第三数据分析条件下计算光差图像采集中各次图像采集获取到的第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,
若存在处于第三预设亮度差值范围的亮度差值,所述数据分析单元判定预估缺陷区域为缺陷区域;
若不存在处于第三预设亮度差值范围的亮度差值,所述数据分析单元判定预估缺陷区域非缺陷区域;
其中,所述第三数据分析条件为针对单个目标工件的全部光差图像采集完成。
进一步地,所述拼接调节单元在第一拼接调节条件下将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,拼接调节单元检测第一侧面图像拼接处的图像偏差距离,
若图像偏差距离大于预设偏差距离,所述拼接调节单元判定拼接效果不符合标准并根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
若图像偏差距离小于或等于预设偏差距离,所述拼接调节单元判定拼接效果符合标准;
其中,所述第一拼接调节条件为存在缺陷区域。
进一步地,所述拼接调节单元在第二拼接调节条件下检测缺陷区域的最大划痕长度;
若最大划痕长度大于预设划痕长度,所述拼接调节单元判定对目标工件的工件转动速度进行减小调节并根据最大划痕长度确定工件转动速度的调节量,所述最大划痕长度与所述工件转动速度的减小量为正相关关系;
其中,第二拼接调节条件为图像偏差距离小于或等于预设偏差距离。
进一步地,所述拼接调节单元在第三拼接调节条件下针对目标工件的工件转动速度进行减小调节,根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
所述图像偏差距离与所述工件转动速度的减小量为正相关关系;
其中,所述第三拼接调节条件为图像偏差距离大于预设偏差距离。
本发明提供一种用于瑕疵检测的机器视觉检测系统,包括:
缺陷检测单元,用以依次针对目标工件进行待分析信息的采集,待分析信息包括目标工件的直径、第一光照子图像以及第二光照子图像;
数据分析单元,其与所述缺陷检测单元相连,用以根据目标工件的直径确定遮挡板的间距,获取各第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域,且在存在预估缺陷区域时,根据第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值判定预估缺陷区域是否为缺陷区域;
调节控制单元,其分别与所述缺陷检测单元以及所述数据分析单元相连,用以将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,并根据第一侧面图像拼接处的图像偏差距离判定第一侧面图像的拼接效果是否符合标准;
显示单元,其分别与所述缺陷检测单元、所述数据分析单元以及所述调节控制单元相连,用以显示数据分析单元以及调节控制单元的判定信息。
进一步地,所述缺陷检测单元包括:
传送装置,用以传送目标工件移动;
直径检测装置,其设置于传送装置一侧,用以检测目标工件的直径;
平面光源装置,其设置于传送装置上方,用以为目标工件提供图像采集的光线;
图像采集装置,其平行设置于平面光源装置的水平面上,用于采集目标工件的图像;
拦截装置,其设置于传送装置的一侧,用以拦截目标工件;
遮挡板,其设置高度位于传送装置以及平面光源装置之间,用以遮挡传送装置以及目标工件。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于,本发明中利用金属圆管的反光特性,在不同的光照强度下获取不同的图像,其中,在所述第一数据分析条件下获取各第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域,提高了缺陷区域的筛选速度,并且在第二数据分析条件下检测第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,根据亮度差值确定预估缺陷区域是否为缺陷区域,进一步提高了缺陷区域的判定精度,而且充分利用了金属圆筒的缺陷处和光滑处的反光性质的不同,提高了系统的数据处理速度。
进一步地,本发明中遮挡板,其设置高度位于传送装置以及平面光源装置之间,用以遮挡传送装置以及目标工件,避免了传送带反光对于图像采集装置的图像采集效果的影响。
进一步地,本发明中所述拼接调节单元在第一拼接调节条件下将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,使得缺陷的位置以及类型可以更加直观的反映在显示单元。
进一步地,本发明中用于瑕疵检测的机器视觉检测系统能够实现金属圆筒的自动传送检测,减少了人工资源的投入,进而提高了本发明的自动化效率。
进一步地,本发明中若图像偏差距离大于预设偏差距离,所述拼接调节单元判定拼接效果不符合标准并根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量,避免了转动速度过快导致目标工件发生振动的问题。
附图说明
图1为本发明实施例用于瑕疵检测的机器视觉检测方法的示意图;
图2为本发明实施例用于瑕疵检测的机器视觉检测系统的单元连接图;
图3为本发明实施例缺陷检测单元的结构示意图;
图4为本发明实施例缺陷区域的示意图;
图中:1,传送装置;2,平面光源装置;3,图像采集装置;4,遮挡板;5,拦截装置;6,目标工件。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白,下面结合实施例对本发明作进一步描述;应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是,这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理,并非在限制本发明的保护范围。
需要说明的是,在本发明的描述中,术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系,这仅仅是为了便于描述,而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,还需要说明的是,在本发明的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言,可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1至图2所示,本发明提供一种用于瑕疵检测的机器视觉检测方法,包括:
数据分析单元根据目标工件的直径确定目标工件上方遮挡板的间距;
缺陷检测单元通过第一光照强度由遮挡板上方照射目标工件,目标工件匀速旋转,缺陷检测单元采集目标工件的若干第一光照子图像;
在第一数据分析条件下,数据分析单元获取第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域;
存在预估缺陷区域时,缺陷检测单元通过第二光照强度由遮挡板上方照射目标工件,目标工件匀速旋转,缺陷检测单元采集目标工件的若干第二光照子图像;
数据分析单元根据第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,且在亮度差值处于预设阈值范围时判定该预估缺陷区域为缺陷区域;
拼接调节单元在第一拼接调节条件下将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,
拼接调节单元检测第一侧面图像拼接处的图像偏差距离,若图像偏差距离大于预设偏差距离,拼接调节单元判定拼接效果不符合标准并根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
显示单元将目标工件的缺陷区域数量以及最大划痕长度通过电子屏显示;
其中,所述第一数据分析条件为缺陷检测单元针对单个目标工件的全部第一光照子图像采集完成;所述遮挡板的间距为目标工件上方两遮挡板之间的最小距离。
具体而言,所述数据分析单元在所述第一数据分析条件下获取各第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域;
若边缘差异度处于第一预设边缘差异度范围,所述数据分析单元判定不存在预估缺陷区域;
若边缘差异度处于第二预设边缘差异度范围,所述数据分析单元判定存在预估缺陷区域并根据第二光照子图像确定预估缺陷区域是否为缺陷区域。
具体而言,提供一种第一光照子图像中光照轮廓图像的获取方法,数据分析单元统计第一光照子图像中各像素点的灰度值,将大于预设像素点灰度值的像素设置为白色,将小于或等于预设像素点灰度值的像素设置为黑色,提取白色像素区域的边界并记为第一光照子图像的光照轮廓图像,由于目标工件为金属圆管,所以光照轮廓图像近于长方形,将光照轮廓图像的长边记为第一对边,将光照轮廓图像的短边记为第二对边。
具体而言,边缘差异度确定方法为,将光照轮廓图像投射于二维坐标系,光照轮廓图像的几何中心点与二维坐标系的原点重合,并且第二对边与二维坐标系的横轴平行,且两第二对边与横轴的距离相同,第一对边与二维坐标系的纵轴平行,且两第一对边与纵轴的距离相同,分别检测光照轮廓图像单条第一对边上的各像素点与二维坐标系的纵轴的距离Li,i=1,2,3,……,n,n为单条第一对边上的像素点总数,计算距离平均值L0,提取L i中的最大距离记为Lmax,提取Li中的最小距离记为Lmin,设定边缘差异度为Lz,Lz=Lmax-Lmin,第一预设边缘差异度范围内的数值均小于L0,第二预设边缘差异度范围内的数值均大于或等于L0。若边缘差异度处于第二预设边缘差异度范围,所述数据分析单元判定存在预估缺陷区域,以Lmax所对应的像素点为中点并取该第一对边上Li大于L0的连续线段为预估缺陷线段,预估缺陷线段水平方向上对应的光照轮廓图像纵轴部分为预估缺陷区域。
具体而言,所述数据分析单元在第二数据分析条件下检测第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,
若亮度差值处于第一预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定该预估缺陷区域非缺陷区域;
若亮度差值处于第二预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定针对预估缺陷区域进行光差图像采集;
若亮度差值处于第三预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定该预估缺陷区域为缺陷区域;
其中,所述第二数据分析条件为存在预估缺陷区域,缺陷区域与预估缺陷区域的类别相同。
其中,第二光照子图像与第一光照子图像中预估缺陷区域的对应区域记为第二光照子图像的预估缺陷区域。
具体而言,关于预设亮度差值范围的取值,用户统计历史生产过程中合格工件的第二光照子图像的最大亮度和最小亮度,并计算所有最大亮度的平均值P0,所有最小亮度的平均值P1;用户统计历史生产过程中表面存在凹陷的工件的第二光照子图像的最小亮度,所有最小亮度的平均值P3;第一预设亮度差值范围内的数值均小于(P1-P0),第二预设亮度差值范围内的数值均大于或等于(P1-P0)且小于(P1-P3),第三预设亮度差值范围内的数字均大于或等于(P1-P3)。
具体而言,所述数据分析单元判定针对预估缺陷区域进行光差图像采集时,缺陷检测单元针对目标工件进行多次图像采集,每次图像采集时的光照强度不同,光差图像采集的光照强度范围由数据分析单元根据预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值确定,
所述光照强度范围与所述亮度差值为正相关关系。
其中,光照强度范围的中间值为第二光照强度,多次图像采集过程中,缺陷检测单元以光照强度范围由低至高调节光照强度,每次光照强度的调节量用户能够根据实际工作场景进行确定。
具体而言,所述数据分析单元在第三数据分析条件下计算光差图像采集中各次图像采集获取到的第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,
若存在处于第三预设亮度差值范围的亮度差值,所述数据分析单元判定预估缺陷区域为缺陷区域;
若不存在处于第三预设亮度差值范围的亮度差值,所述数据分析单元判定预估缺陷区域非缺陷区域;
其中,所述第三数据分析条件为针对单个目标工件的全部光差图像采集完成。
具体而言,所述拼接调节单元在第一拼接调节条件下将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,拼接调节单元检测第一侧面图像拼接处的图像偏差距离,
若图像偏差距离大于预设偏差距离,所述拼接调节单元判定拼接效果不符合标准并根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
若图像偏差距离小于或等于预设偏差距离,所述拼接调节单元判定拼接效果符合标准;
其中,所述第一拼接调节条件为存在缺陷区域。
具体而言,传送带运行速度过快时,第一侧面图像会因为目标工件发生振动导致拼接效果不符合标准,因此,若图像偏差距离大于预设偏差距离,所述拼接调节单元判定拼接效果不符合标准并根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量,图像偏差距离为第一侧面图像拼接处两第一光照子图像第一对边偏差位移,预设偏差距离的取值,用户能够根据历史检测记录中不满足用户需求的第一侧面图像对应的图像偏差距离的平均值记为预设偏差距离。
具体而言,所述拼接调节单元在第二拼接调节条件下检测缺陷区域的最大划痕长度;
若最大划痕长度大于预设划痕长度,所述拼接调节单元判定对目标工件的工件转动速度进行减小调节并根据最大划痕长度确定工件转动速度的调节量,所述最大划痕长度与所述工件转动速度的减小量为正相关关系;
其中,第二拼接调节条件为图像偏差距离小于或等于预设偏差距离。
具体而言,预设划痕长度为历史检测记录中最大划痕长度的平均值,避免由于目标工件发生振动导致第一侧面图像中不同的划痕存在拼接或者拼接效果不良导致的划痕长度误判的问题。
具体而言,所述拼接调节单元在第三拼接调节条件下针对目标工件的工件转动速度进行减小调节,根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
所述图像偏差距离与所述工件转动速度的减小量为正相关关系;
其中,所述第三拼接调节条件为图像偏差距离大于预设偏差距离。
本发明提供一种用于瑕疵检测的机器视觉检测系统,包括:
缺陷检测单元,用以依次针对目标工件进行待分析信息的采集,待分析信息包括目标工件的直径、第一光照子图像以及第二光照子图像;
数据分析单元,其与所述缺陷检测单元相连,用以根据目标工件的直径确定遮挡板的间距,获取各第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域,且在存在预估缺陷区域时,根据第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值判定预估缺陷区域是否为缺陷区域;
调节控制单元,其分别与所述缺陷检测单元以及所述数据分析单元相连,用以将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,并根据第一侧面图像拼接处的图像偏差距离判定第一侧面图像的拼接效果是否符合标准;
显示单元,其分别与所述缺陷检测单元、所述数据分析单元以及所述调节控制单元相连,用以显示数据分析单元以及调节控制单元的判定信息;
其中,所述遮挡板的间距与目标工件的直径为正相关关系,遮挡板的间距应保证大于目标工件的直径的3/4。
请参阅图3所示,其为本发明实施例缺陷检测单元的结构示意图,所述缺陷检测单元包括:
传送装置1,用以传送目标工件6移动;
直径检测装置(未画出),其设置于传送装置1一侧,用以检测目标工件6的直径;
拦截装置5,其设置于传送装置1的一侧,缺陷检测单元工作时,拦截装置5位于传送装置1上方,用以拦截目标工件6以使目标工件6进行原位旋转,针对目标工件6的缺陷检测完成时,拦截装置5从传送装置1上方移开;
平面光源装置2,其设置于传送装置1上方,用以为目标工件6提供图像采集的光线;
图像采集装置3,其平行设置于平面光源装置2的底部水平面,用于采集目标工件6的图像;
遮挡板4,其设置高度位于传送装置1以及平面光源装置2之间,用以遮挡传送装置1以及目标工件6。
请参阅图4所示,其为本发明实施例目标工件的缺陷区域示意图;
将光照轮廓图像的长边记为第一对边602,将光照轮廓图像的短边记为第二对边601,其中,边缘差异度处于第二预设边缘差异度范围,以Lmax所对应的像素点为中点取该第一对边上的线段为预估缺陷线段603,预估缺陷线段水平方向上对应的光照轮廓图像为预估缺陷区域604。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并不用于限制本发明;对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种用于瑕疵检测的机器视觉检测方法,其特征在于,包括:
数据分析单元根据目标工件的直径确定目标工件上方遮挡板的间距;
缺陷检测单元通过第一光照强度由遮挡板上方照射目标工件,目标工件匀速旋转,缺陷检测单元采集目标工件的若干第一光照子图像;
在第一数据分析条件下,数据分析单元获取第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域;
存在预估缺陷区域时,缺陷检测单元通过第二光照强度由遮挡板上方照射目标工件,目标工件匀速旋转,缺陷检测单元采集目标工件的若干第二光照子图像;
数据分析单元根据第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,且在亮度差值处于预设阈值范围时判定该预估缺陷区域为缺陷区域;
拼接调节单元在第一拼接调节条件下将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,
拼接调节单元检测第一侧面图像拼接处的图像偏差距离,若图像偏差距离大于预设偏差距离,拼接调节单元判定拼接效果不符合标准并根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
显示单元将目标工件的缺陷区域数量以及最大划痕长度通过电子屏显示;
其中,边缘差异度确定方法为,将光照轮廓图像投射于二维坐标系,光照轮廓图像的几何中心点与二维坐标系的原点重合,并且第二对边与二维坐标系的横轴平行,且两第二对边与横轴的距离相同,第一对边与二维坐标系的纵轴平行,且两第一对边与纵轴的距离相同,分别检测光照轮廓图像单条第一对边上的各像素点与二维坐标系的纵轴的距离Li,i=1,2,3,……,n,n为单条第一对边上的像素点总数,计算距离平均值L0,提取Li中的最大距离记为Lmax,提取Li中的最小距离记为Lmin,设定边缘差异度为Lz,Lz=Lmax-Lmin,第一预设边缘差异度范围内的数值均小于L0,第二预设边缘差异度范围内的数值均大于或等于L0;若边缘差异度处于第二预设边缘差异度范围,所述数据分析单元判定存在预估缺陷区域,以Lmax所对应的像素点为中点并取该第一对边上Li大于L0的连续线段为预估缺陷线段,预估缺陷线段水平方向上对应的光照轮廓图像纵轴部分为预估缺陷区域;
所述数据分析单元在所述第一数据分析条件下获取各第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域;
若边缘差异度处于第一预设边缘差异度范围,所述数据分析单元判定不存在预估缺陷区域;
若边缘差异度处于第二预设边缘差异度范围,所述数据分析单元判定存在预估缺陷区域并根据第二光照子图像确定预估缺陷区域是否为缺陷区域;
所述数据分析单元在第二数据分析条件下检测第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,
若亮度差值处于第一预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定该预估缺陷区域非缺陷区域;
若亮度差值处于第二预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定针对预估缺陷区域进行光差图像采集;
若亮度差值处于第三预设亮度差值范围,所述数据分析单元判定该预估缺陷区域为缺陷区域;
所述数据分析单元判定针对预估缺陷区域进行光差图像采集时,缺陷检测单元针对目标工件进行多次图像采集,每次图像采集时的光照强度不同,光差图像采集的光照强度范围由数据分析单元根据预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值确定,
所述光照强度范围与所述亮度差值为正相关关系;
所述数据分析单元在第三数据分析条件下计算光差图像采集中各次图像采集获取到的第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值,
若存在处于第三预设亮度差值范围的亮度差值,所述数据分析单元判定预估缺陷区域为缺陷区域;
若不存在处于第三预设亮度差值范围的亮度差值,所述数据分析单元判定预估缺陷区域非缺陷区域;
其中,所述第一数据分析条件为缺陷检测单元针对单个目标工件的全部第一光照子图像采集完成;所述第二数据分析条件为存在预估缺陷区域;所述第三数据分析条件为针对单个目标工件的全部光差图像采集完成;所述第一拼接调节条件为存在缺陷区域;图像偏差距离为第一侧面图像拼接处两第一光照子图像第一对边偏差位移。
2.根据权利要求1所述的用于瑕疵检测的机器视觉检测方法,其特征在于,所述拼接调节单元在第一拼接调节条件下将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,拼接调节单元检测第一侧面图像拼接处的图像偏差距离,
若图像偏差距离大于预设偏差距离,所述拼接调节单元判定拼接效果不符合标准并根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
若图像偏差距离小于或等于预设偏差距离,所述拼接调节单元判定拼接效果符合标准;
其中,所述第一拼接调节条件为存在缺陷区域。
3.根据权利要求2所述的用于瑕疵检测的机器视觉检测方法,其特征在于,所述拼接调节单元在第二拼接调节条件下检测缺陷区域的最大划痕长度;
若最大划痕长度大于预设划痕长度,所述拼接调节单元判定对目标工件的工件转动速度进行减小调节并根据最大划痕长度确定工件转动速度的调节量,所述最大划痕长度与所述工件转动速度的减小量为正相关关系;
其中,第二拼接调节条件为图像偏差距离小于或等于预设偏差距离。
4.根据权利要求3所述的用于瑕疵检测的机器视觉检测方法,其特征在于,所述拼接调节单元在第三拼接调节条件下针对目标工件的工件转动速度进行减小调节,根据图像偏差距离确定工件转动速度的调节量;
所述图像偏差距离与所述工件转动速度的减小量为正相关关系;
其中,所述第三拼接调节条件为图像偏差距离大于预设偏差距离。
5.一种应用权利要求1至4任一权利要求所述的检测方法的用于瑕疵检测的机器视觉检测系统,其特征在于,包括:
缺陷检测单元,用以依次针对目标工件进行待分析信息的采集,待分析信息包括目标工件的直径、第一光照子图像以及第二光照子图像;
数据分析单元,其与所述缺陷检测单元相连,用以根据目标工件的直径确定遮挡板的间距,获取各第一光照子图像中的光照轮廓图像,并根据光照轮廓图像中的边缘差异度确定是否存在预估缺陷区域,且在存在预估缺陷区域时,根据第二光照子图像中预估缺陷区域与无缺陷区域的亮度差值判定预估缺陷区域是否为缺陷区域;
调节控制单元,其分别与所述缺陷检测单元以及所述数据分析单元相连,用以将目标工件的第一光照子图像进行拼接以形成第一侧面图像,并根据第一侧面图像拼接处的图像偏差距离判定第一侧面图像的拼接效果是否符合标准;
显示单元,其分别与所述缺陷检测单元、所述数据分析单元以及所述调节控制单元相连,用以显示数据分析单元以及调节控制单元的判定信息。
6.根据权利要求5所述的用于瑕疵检测的机器视觉检测系统,其特征在于,所述缺陷检测单元包括:
传送装置,用以传送目标工件移动;
直径检测装置,其设置于传送装置一侧,用以检测目标工件的直径;
平面光源装置,其设置于传送装置上方,用以为目标工件提供图像采集的光线;
图像采集装置,其平行设置于平面光源装置的水平面上,用于采集目标工件的图像;
拦截装置,其设置于传送装置的一侧,用以拦截目标工件;
遮挡板,其设置高度位于传送装置以及平面光源装置之间,用以遮挡传送装置以及目标工件。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN105378444A (zh) * | 2013-06-25 | 2016-03-02 | 普睿司曼股份公司 | 用于检测杆形透明物体中的缺陷的方法 |
CN110148130A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测零件缺陷的方法和装置 |
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CN113777030A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-12-10 | 杭州信畅信息科技有限公司 | 一种基于机器视觉的布料表面缺陷检测装置及方法 |
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---|---|---|---|---|
CN101506962A (zh) * | 2007-03-06 | 2009-08-12 | 拓普康株式会社 | 表面检查方法与装置 |
CN105378444A (zh) * | 2013-06-25 | 2016-03-02 | 普睿司曼股份公司 | 用于检测杆形透明物体中的缺陷的方法 |
CN110148130A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测零件缺陷的方法和装置 |
CN113450307A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-09-28 | 西安电子科技大学 | 一种产品边缘缺陷检测方法 |
CN113777030A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-12-10 | 杭州信畅信息科技有限公司 | 一种基于机器视觉的布料表面缺陷检测装置及方法 |
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