TW201518708A - 玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法 - Google Patents
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Abstract
一種玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含：提供一光源，以便進行光學擴散調整處理；將該光源轉換形成一擴散光，並將該擴散光照射至一待測玻璃片上，以獲得一玻璃片光照影像；利用一取像方式對應取像於該待測玻璃片，以取得該玻璃片光照影像；將該玻璃片光照影像進行二值化處理，以取得至少一二值化閥值；利用該二值化閥值產生一二值化影像；將該二值化影像進行切割出至少一感興趣區塊；利用該二值化閥值於該感興趣區塊搜尋一氣泡影像，並切割出該氣泡影像。
Description
本發明係關於一種玻璃氣泡瑕疵〔bubble defect〕檢測處理方法；特別是關於一種玻璃之微小氣泡瑕疵〔50μm至300μm〕檢測處理方法；更特別是關於一種球面玻璃〔spherical glass〕或曲面玻璃〔curved-surface glass〕氣泡瑕疵檢測處理方法。
舉例而言，習用玻璃氣泡瑕疵檢測方法，如中國專利公開第CN102305798號〝基於機器視覺的玻璃缺陷的檢測與分類方法〞之發明專利申請案，其揭示一種基於機器視覺的玻璃缺陷的檢測與分類方法包括：首先，利用Canny邊緣檢測提取相機〔線掃描〕給出的圖片中缺陷區域，從而獲得缺陷的最小連通域。之後，利用濾波器與W特徵對目標區域進行處理。再定義9類特徵模式並按行按列掃描最小連通域，並統計這9類特徵模式在樣本中出現的頻率。在此基礎上判斷缺陷的類型〔如空心的為氣泡，實心的為雜質〕。
前述專利公開第CN102305798號之玻璃缺陷的檢測與分類方法僅為：步驟一、對圖像進行缺陷邊緣檢測以獲得缺陷的邊緣信息，根據邊緣信息確定目標區域；步驟二、對目標區域進行二值化處理；步驟三、去除目標區域中的噪聲點；步驟四、根據某行灰度值跳變的次數定義9類特徵模式；步驟五、提取二值特徵序列直方圖，對於獲得的目標區域的二值化圖像逐行逐列尋找9類特徵模
式，統計這9類特徵模式在目標區域出現的頻率，從而完成目標缺陷類型的判斷。
然而，前述專利公開第CN102305798號之玻璃缺陷的檢測與分類方法僅以對圖像進行缺陷邊緣檢測，以獲得缺陷的邊緣信息，再根據邊緣信息確定目標區域，再對目標區域進行二值化處理及去除噪聲點〔雜訊〕，但其仍無法滿足玻璃的微小氣泡瑕疵〔特別是50μm至300μm〕精密檢測技術之需求。
事實上，前述專利公開第CN102305798號之玻璃缺陷的檢測與分類方法仍必然存在進一步改良其玻璃缺陷的檢測方法之需求。前述專利僅為本發明技術背景之參考及說明目前技術發展狀態而已，其並非用以限制本發明之範圍。
有鑑於此，本發明為了滿足上述技術問題及需求，其提供一種玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其利用一擴散光照射至一待測玻璃片上，以獲得一玻璃片光照影像，並將該玻璃片光照影像進行二值化處理，以產生至少一二值化閥值及一二值化影像，將該二值化影像進行切割出至少一感興趣區塊，再利用該二值化閥值於該感興趣區塊搜尋一氣泡影像，因此相對於習用玻璃氣泡瑕疵檢測方法可大幅提升檢驗準確性。
本發明之主要目的係提供一種玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其利用一擴散光照射至一待測玻璃片上，以獲得一玻璃片光照影像，並將該玻璃片光照影像進行二值化處理，以產生至少一二值化閥值及一二值化影像，將該二值化影像進行切割出至少一感興趣區塊，再利用該二值化閥值於該感興趣區塊搜尋一氣泡影像，以達成提升檢驗準確性之目的。
為了達成上述目的，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含：提供一光源，以便進行光學擴散調整處理；將該光源轉換形成一擴散光，並將該擴散光照射至一待測玻璃片上，以獲得一玻璃片光照影像；利用一取像方式對應取像於該待測玻璃片，以取得該玻璃片光照影像；將該玻璃片光照影像進行二值化處理，以取得至少一二值化閥值；利用該二值化閥值產生一二值化影像；將該二值化影像進行切割出至少一感興趣區塊；及利用該二值化閥值於該感興趣區塊搜尋一氣泡影像，並切割出該氣泡影像。
為了達成上述目的，本發明另一較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含：提供一光源，以便進行光學擴散調整處理；將該光源轉換形成一擴散光，並將該擴散光照射至一待測玻璃片上，以獲得一玻璃片光照影像；利用一取像方式對應取像於該待測玻璃片，以取得該玻璃片光照影像；將該玻璃片光照影像進行二值化處理，以取得至少一二值化閥值；利用該二值化閥值產生一二值化影像；將該二值化影像進行切割出至少一感興趣區塊；將該感興趣區塊饋入進行能量分析後，取得一能量分析影像，自該能量分析影像萃取出至少一氣泡邊緣；及
利用該氣泡邊緣切割出一氣泡影像。
本發明較佳實施例之該光學擴散調整處理採用Moire條紋光，以設計出均勻的擴散光。
本發明較佳實施例之該二值化處理採用自動選取二值化閥值演算法、動態選取閥值演算法或大津二值化演算法。
本發明較佳實施例將該二值化影像進行交叉投影。
本發明較佳實施例之該交叉投影包含水平投影及垂直投影。
本發明較佳實施例將該氣泡影像進行梯度演算，以萃取出一梯度影像，以便判定是否為氣泡。
本發明較佳實施例之該梯度演算包含高斯平滑化及梯度域。
本發明較佳實施例之該玻璃片光照影像具有R、G、B影像通道。
本發明較佳實施例之該光源採用對該B影像通道之響應。
第1圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法適用微小氣泡瑕疵與比例尺對照圖。
第2圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法之流程示意圖。
第2A圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法採用Prewitt遮罩之示意圖。
第3(a)至3(c)圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法：第3(a)圖、取得玻璃片光照影像，第3(b)圖、二值化處理影像及第3(c)圖、切割出感興趣區塊影
像之示意圖。
第4(a)至4(c)圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法：第4(a)圖、在四個頂角填補相同色調影像，第4(b)圖、能量分析影像及第4(c)圖、能量分析及其對應RGB全彩子區塊影像之示意圖。
第5(a)至5(f)圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在子區塊氣泡影像上產生：第5(a)圖、能量分析影像，第5(b)圖、其梯度影像，第5(c)圖、全彩影像及第5(d)至5(f)圖、其R、G、B通道梯度影像之示意圖。
第6(a)至6(f)圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在子區塊灰塵影像上產生：第6(a)圖、能量分析影像，第6(b)圖、其梯度影像，第6(c)圖、全彩影像及第6(d)至6(f)圖、其R、G、B通道梯度影像之示意圖。
第7圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法遠拍影像交叉投影之示意圖。
第8A及8B圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法進行遠拍影像及近拍影像能量分析之示意圖。
第9A及9B圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法進行遠拍能量影像及近拍能量影像之交叉投影之示意圖。
第10A及10B圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法進行遠拍氣泡梯度影像及近拍氣泡梯度影像之示意圖。
第11圖：本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在檢測氣泡與灰塵時採用奇異值矩陣排列之示意圖。
為了充分瞭解本發明，於下文將舉例較佳實施例並配合所附圖式作詳細說明，且其並非用以限定本發明。
本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法及其操作方法適用於各種玻璃片製造業、球面或曲面玻璃片製造業，例如：各種厚度玻璃片、各種透明度玻璃片、各種曲率〔curvature〕球面或曲面玻璃片，但其並非用以限制本發明之範圍。
第1圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法適用微小氣泡瑕疵與比例尺對照圖，其中將玻璃片之微小氣泡瑕疵以長方框體顯示，並將微小氣泡瑕疵與比例尺進行對照，如第1圖之上方長方塊所示。請參照第1圖之上半部所示，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法適用之微小氣泡瑕疵為50μm至300μm之間，但其並非用以限制本發明之範圍。
第2圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法之流程示意圖，其包含兩個操作流程，即判斷是否有氣泡之處理流程及判斷是否為氣泡之處理流程，如第2圖之左側及右側所示。在不脫離本發明之操作方法下將選擇適當省略或增加操作步驟，但其並非用以限制本發明之範圍。
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含步驟：首先，提供一光源〔例如：投影機光源〕，以便進行光學擴散調整處理〔例如：以電腦程式進行處理〕。該光學擴散調整處理採用Moire條紋光，以設計出均勻的擴散光。本發明較佳實施例採用Moire圖訊影像強度值為：
其中I 0為參考光源〔例如：投影機光源〕平均亮度，γ
為正規化後的條紋光〔例如：由筆記型電腦產生的條紋光〕可見度，為條紋光的相位，△為條紋光相位漂移值分別為0、π/2、π、及3π/2。
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含步驟：接著，將該光源轉換形成一擴散光，並將該擴散光照射至一待測玻璃片上，以獲得一玻璃片光照影像，以便輸出該玻璃片光照影像至一預定取像裝置。
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含步驟：接著，利用一取像方式對應取像於該待測玻璃片，以取得該玻璃片光照影像。本發明較佳實施例採用該預定取像裝置選自各種相機或攝影機，例如：數位攝影機。
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含步驟：接著，將該玻璃片光照影像進行二值化處理，以取得至少一二值化閥值。該二值化處理採用自動選取二值化閥值演算法、動態選取閥值演算法或大津〔Otsu〕二值化演算法。
請再參照第2圖所示，本發明較佳實施例輸入的全彩影像為I A ，其解析度為(高×寬)，A {R,G,B}為R、G、B影像三通道〔紅、綠、藍影像三通道〕。由於B通道對於投影機光源的響應較佳，因此在選擇計算出B通道的二值化閥值T Otsu 後，保留偏亮的子影像做為下一步驟使用。本發明較佳實施例之該二值化閥值T Otsu 為：T Otsu =Max(ω 1(t)ω 2(t)[μ 1(t)-μ 2(t)]2) (2)
其中t為當前的直方圖色階值，由0至255，ω 1(t)為0
至t-1的累計機率，ω 2(t)為t至255的累計機率，μ 1(t)為0至t-1的累計期望值平均，μ 2(t)為t至255的累計期望值平均，P(i)為色階值i在影像中的分佈機率。
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含步驟：接著，利用該二值化閥值產生一二值化影像。本發明較佳實施例選擇採用公式(2)之二值化閥值T Otsu ，以便進行產生該二值化影像，但其並非用以限制本發明之範圍。
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含步驟：接著，將該二值化影像進行切割出至少一感興趣區塊。為了使後續辨識作業能順利進行，需要適當定義檢測範圍。根據公式(2)之二值化閥值T Otsu 所產生之該二值化影像，搭配水平結合垂直雙向投影，可切割出該感興趣區塊。本發明較佳實施例將該二值化影像進行交叉投影，且該交叉投影包含水平投影及垂直投影。由於氣泡在藍光波長下有較好的折射效果，本發明較佳實施例選擇採用藍色通道，以取出該感興趣區塊之影像，以便再進行後續辨識作業。
本發明較佳實施例將該二值化影像進行交叉投影之為：
其中V(x)為垂直的投影量、H(y)為水平的投影量，B(x,y)為大津二值化影像的像素值。
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含步驟：接著，將該感興趣區塊饋入進行能量分析後，取得一能量分析影
像，自該能量分析影像萃取出至少一氣泡邊緣。本發明較佳實施例之切割後的影像為C A ，其灰階影像為C gray 。本發明較佳實施例之能量分析為：
其中E(x,y)為能量分析的影像像素值，μ C 為遮罩的像素平均值，N為遮罩內的像素個數。
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之能量分析可選擇採用3x3遮罩形式調整公式(5)，但其並非用以限制本發明之範圍。3x3遮罩如下：
請再參照第2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法包含步驟：接著，利用該氣泡邊緣切割出一氣泡影像。為了重新定位出氣泡的座標，本發明較佳實施例藉著該交叉投影技術在能量分析影像E中進行搜尋氣泡，並以所搜尋獲得的座標在該切割後的影像C A 中切割出該氣泡影像X A ，且各別進行梯度演算法，如第2圖之右側所示。
請再參照第2圖所示，該氣泡影像X A 對R、G、B三通道同時進行高斯平滑化為：X' A =X A *G(x,y,σ) (6)
其中*為內積的運算子，
二維高斯分佈函數為
接著，本發明較佳實施例將平滑化的該氣泡影像X A 分別計算出其中的x及y方向分量如下：X Ax =X' A *G x (x,y,σ) (7)
X Ay =X' A *G y (x,y,σ) (8)
其中G x (x,y,σ)及G y (x,y,σ)為x及y方向的一階偏微分運算函數或Prewitt遮罩作為偏微分運算子，如第2A圖所示，且該偏微分函數已加入高斯分佈的概念。
接著，本發明較佳實施例採用arctan函數計算出在各個影像座標的角度完成梯度臉影像G A 如下：
最後，本發明較佳實施例採用萃取出的梯度影像G A ，以幾何圖形的概念，直接在RGB三通道針對影像計算像素個數及折射角度，以所制定的瑕疵規範作為標準，判斷是否為氣泡及是否良品的判定。
第3(a)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法取得玻璃片光照影像。第3(b)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法由第3(a)圖獲得二值化處理影像，其顯示採用大津二值化的輸出效果非常明顯。第3(c)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法由第3(b)圖獲得切割出感興趣區塊影像，如第3(c)圖之八邊框所示。請再參照第3(a)至3(c)圖所示，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法所檢測氣泡瑕疵以箭頭〔arrow〕表示。
第4(a)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在四個頂角完成填補相同色調影像。第4(b)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法由
第4(a)圖獲得能量分析影像，且原本不明顯的微小氣泡皆能更突顯。第4(c)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法由第4(b)圖獲得能量分析及其對應RGB全彩子區塊影像。請參照第4(c)圖所示，本發明較佳實施例再度採用交叉投影搜尋所有可能的氣泡範圍，並同時在全彩影像及能量分析影像進行定位擷取，取出兩張子區塊影像。
第5(a)及5(b)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在子區塊氣泡影像上產生能量分析影像及其梯度影像。第5(c)、5(d)、5(e)及5(f)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在子區塊氣泡影像上產生全彩影像及其R、G、B通道梯度影像。請參照第5(c)至5(f)圖所示，另外，本發明較佳實施例在RGB梯度影像的尺寸直接反映出氣泡的大小資訊，還能從RGB梯度影像與能量梯度影像之間的差距範圍取得光暈的資訊。再者，本發明較佳實施例自梯度所計算出的角度來推斷可能的氣泡深度資訊。
第6(a)及6(b)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在子區塊灰塵影像上產生能量分析影像及其梯度影像。第6(c)圖、第6(d)圖、第6(e)圖及第6(f)圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在子區塊灰塵影像上產生全彩影像及其R、G、B通道梯度影像。請參照第6(c)至6(f)圖所示，本發明較佳實施例所檢測灰塵的反黑程度較弱，且不存在折射光暈，因此使得梯度的角度計算會產生較氣泡更為小的角度，藉此本發明較佳實施例能避免因灰塵所引起的雜訊，且能避免誤判為玻璃的氣泡瑕疵。
第7圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法遠拍影像交叉投影之示意圖。請參照第7圖
所示，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法遠拍影像交叉投影顯示於影像之下方及右側。
第8A及8B圖揭示本發明較佳實施例之玻璃
氣泡瑕疵檢測處理方法進行遠拍影像及近拍影像能量分析之示意圖。請參照第8A及8B圖所示，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法皆適用於遠拍影像及近拍影像能量分析。
第9A及9B圖揭示本發明較佳實施例之玻璃
氣泡瑕疵檢測處理方法進行遠拍能量影像及近拍能量影像之交叉投影之示意圖。請參照第9A及9B圖所示，由交叉投影結果將搜尋每一個具投影量的區段，並記錄該區段的起始及終止位置，進而取得可能存在氣泡的影像擷取座標及尺寸資訊。如此，本發明較佳實施例可選擇依氣泡的影像擷取座標及尺寸資訊去除空白區塊，並讓系統自動用紅框或其它方式定位劃記。
第10A及10B圖揭示本發明較佳實施例之玻
璃氣泡瑕疵檢測處理方法進行遠拍氣泡梯度影像及近拍氣泡梯度影像之示意圖。請參照第10A圖所示，第10A圖之左側為遠拍氣泡梯度影像之能量影像及其梯度影像，而第10A圖之右側為遠拍氣泡梯度影像之全彩影像及其R/G/B梯度影像。請參照第10B圖所示，第10B圖之左側為近拍氣泡梯度影像之能量影像及其梯度影像，而第10B圖之右側為近拍氣泡梯度影像之全彩影像及其R/G/B梯度影像。
第11圖揭示本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕
疵檢測處理方法在檢測氣泡與灰塵時採用奇異值矩陣排列之示意圖。請參照第11圖所示，本發明較佳實施例之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法在檢測氣泡與灰塵時，兩者在子區域影像的背景上會有不同的色彩飽和程度，因此本發明選擇採用奇異值分解〔SVD〕技術，並分析出影像的資料分
佈狀況。本發明將針對單一影像的奇異值進行觀察，對第9A及9B圖所取得的子區域影像X A 轉換為灰階影像，並採用公式為：
其中，U gray 與V gray 為正交矩陣，Σ gray 為奇異值矩陣。
請再參照第11圖所示，本發明分解出其奇異值矩陣Σ gray ，其為對角矩陣，且奇異值會由左上至右下、由大至小排列。在影像的分佈狀況中，最大根Σ0大多代表著背景在影像中所佔有的資料量，並在其他根呈現出前景的特徵。本發明將利用此特性找出能分辨出氣泡影像與灰塵影像的資料成份比例。
前述較佳實施例僅舉例說明本發明及其技術特徵，該實施例之技術仍可適當進行各種實質等效修飾及/或替換方式予以實施；因此，本發明之權利範圍須視後附申請專利範圍所界定之範圍為準。本案著作權限制使用於中華民國專利申請用途。
Claims (10)
- 一種玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其包含：提供一光源，以便進行光學擴散調整處理；將該光源轉換形成一擴散光，並將該擴散光照射至一待測玻璃片上，以獲得一玻璃片光照影像；利用一取像方式對應取像於該待測玻璃片，以取得該玻璃片光照影像；將該玻璃片光照影像進行二值化處理，以取得至少一二值化閥值；利用該二值化閥值產生一二值化影像；將該二值化影像進行切割出至少一感興趣區塊；及利用該二值化閥值於該感興趣區塊搜尋一氣泡影像，並切割出該氣泡影像。
- 一種玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其包含：提供一光源，以便進行光學擴散調整處理；將該光源轉換形成一擴散光，並將該擴散光照射至一待測玻璃片上，以獲得一玻璃片光照影像；利用一取像方式對應取像於該待測玻璃片，以取得該玻璃片光照影像；將該玻璃片光照影像進行二值化處理，以取得至少一二值化閥值；利用該二值化閥值產生一二值化影像；將該二值化影像進行切割出至少一感興趣區塊；將該感興趣區塊饋入進行能量分析後，取得一能量分析影像，自該能量分析影像萃取出至少一氣泡邊緣；及利用該氣泡邊緣切割出一氣泡影像。
- 依申請專利範圍第1或2項所述之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其中該光學擴散調整處理採用Moire條紋光。
- 依申請專利範圍第1或2項所述之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其中該二值化處理採用自動選取二值化閥值演 算法、動態選取閥值演算法或大津二值化演算法。
- 依申請專利範圍第1或2項所述之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其中將該二值化影像進行交叉投影。
- 依申請專利範圍第5項所述之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其中該交叉投影包含水平投影及垂直投影。
- 依申請專利範圍第1或2項所述之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其中將該氣泡影像進行梯度演算，以萃取出一梯度影像，以便判定是否為氣泡。
- 依申請專利範圍第7項所述之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其中該梯度演算包含高斯平滑化及梯度域。
- 依申請專利範圍第1或2項所述之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其中該玻璃片光照影像具有R、G、B影像通道。
- 依申請專利範圍第9項所述之玻璃氣泡瑕疵檢測處理方法，其中該光源採用對該B影像通道之響應。
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| Publication number | Publication date |
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| TWI510776B (zh) | 2015-12-01 |
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