[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器視覺的柱狀二極管表面缺陷檢測裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510053437.6
• 申請日: 2015-02-02
• 公開（公告）號: CN104597057B
• 公開（公告）日: 2017-06-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張中煒;郭朝偉;姚意;譚志軍;陳夢云
• 申請（專利權(quán)）人: 東華大學(xué)
• 主分類號: G01N21/89
• 分類號: G01N21/89
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司31001
• 代理人: 翁若瑩

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種用于柱狀二極管表面缺陷檢測的硬件裝置及軟件方法。

背景技術(shù)

目前，機(jī)器視覺的被測對象大都是平面結(jié)構(gòu)，形狀和紋理的一致性很高，比如SMT表面貼裝、晶片的缺陷檢測等。隨著自動化程度的進(jìn)一步提高，對視覺系統(tǒng)的適應(yīng)性提出更高的要求，需要更多優(yōu)秀的特征算子和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器，以保證系統(tǒng)對復(fù)雜對象有一個更全面和智能的學(xué)習(xí)和認(rèn)識。

對于立體結(jié)構(gòu)對象來說，表面紋理分布于四周，缺陷的空間位置、形狀特征和灰度特征的不確定性很大，而且可能出現(xiàn)正常紋理與缺陷相混，不同缺陷相混的情況，增大了圖像分割和特征提取的難度。

對于這種三維對象，目前有兩種解決方案，第一種是基于圖像分析的平面視覺；第二種是基于三維建模的重構(gòu)技術(shù)。前者的檢測難度較大，更多的是檢測側(cè)面外形缺陷和少數(shù)紋理缺陷，若要進(jìn)行完整檢測，需要增加工業(yè)相機(jī)的數(shù)量，成本很高。后者又細(xì)分為兩類方法，分別是基于圖像的方法和基于幾何的方法，基于圖像的單目/雙目立體視覺不太成熟，耗時較長，不適合實(shí)時性在線檢測。基于幾何的激光掃描可以獲取對象的深度數(shù)據(jù)來建立三維模型，精度和實(shí)時性都很高，缺點(diǎn)是丟失了紋理信息，成本較高。

相對于平面對象來說，三維對象包含了更多復(fù)雜的信息，而且受到光照不均勻、深度信息不一致、局部圖像畸變等不利因素。這種視覺系統(tǒng)的開發(fā)就不能簡單的按照灰度進(jìn)行圖像分割，也不能簡單的按照灰度、形狀特征進(jìn)行特征提取，而是要考慮包括邊緣、紋理等更多的信息，這樣才能對三維對象有更全面、準(zhǔn)確的描述。如何利用平面視覺對三維對象進(jìn)行檢測和識別是機(jī)器視覺一個重要應(yīng)用方向。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種利用平面視覺對柱狀二極管進(jìn)行檢測和識別的裝置。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是提供了一種基于機(jī)器視覺的柱狀二極管表面缺陷檢測裝置，其特征在于，包括用于傳輸二極管的傳送帶，在傳送帶的上方設(shè)有用于拍攝二極管正面圖像的工業(yè)相機(jī)一，在傳送帶的下方設(shè)有用于拍攝二極管背面圖像的工業(yè)相機(jī)二，傳送帶分別與工業(yè)相機(jī)一和二之間安放特定空間角度和照明方式的條形散射光源，工業(yè)相機(jī)一及工業(yè)相機(jī)二均連接電腦，電腦連接驅(qū)動單元，驅(qū)動單元與剔除裝置相連，剔除裝置用于剔除經(jīng)工業(yè)相機(jī)一及工業(yè)相機(jī)二拍攝后檢驗(yàn)不合格的柱狀二極管，其中，電腦對工業(yè)相機(jī)一及工業(yè)相機(jī)二拍攝到的原始圖像做如下處理：

步驟1、利用雙射線管體分割算法從原始圖像中分割出柱狀二極管的管體；

步驟2、利用設(shè)限最大類間方差法二值化及閉運(yùn)算對步驟1分割得到的管體進(jìn)行預(yù)處理；

步驟3、在筆畫寬度轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上增加兩條與梯度方向呈±45°的射線去計(jì)算筆畫寬度，通過計(jì)算每個邊緣點(diǎn)梯度方向上的筆畫寬度將文字和邊緣彌散光區(qū)域從管體上分割出來；

步驟4、遍歷去除文字和邊緣彌散光區(qū)域的管體所包含的各區(qū)域的輪廓，分別計(jì)算各區(qū)域的面積，若某區(qū)域的面積大于事先設(shè)定的閾值，則將該區(qū)域設(shè)定為缺陷感興趣區(qū)域，若沒有找到面積大于閾值的區(qū)域，則返回步驟1對下一個柱狀二極管進(jìn)行計(jì)算；

步驟5、提取缺陷感興趣區(qū)域的形狀和紋理特征；

步驟6、基于決策樹分類，利用步驟5提取到的特征對缺陷感興趣區(qū)域所屬的缺陷類別進(jìn)行判定。

優(yōu)選地，所述步驟1的具體步驟為：

分別繪制兩條射線，根據(jù)管體的邊緣信息確定管體直角點(diǎn)的粗略感興趣區(qū)域，然后在粗略感興趣區(qū)域內(nèi)進(jìn)行角點(diǎn)檢測，最后確定管體的兩個相對的直角點(diǎn)，從而將管體從原始圖像中分割出來。

優(yōu)選地，所述步驟5中的特征包括：缺陷感興趣區(qū)域的平均灰度，缺陷感興趣區(qū)域的空間邊緣方向直方圖，缺陷感興趣區(qū)域的環(huán)狀度，缺陷感興趣區(qū)域的模式化梯度方向，缺陷感興趣區(qū)域的梯度幅值直方圖特征算子。

優(yōu)選地，所述步驟6包括：

步驟6.1、判斷缺陷感興趣區(qū)域的平均灰度是否大于設(shè)定閾值，若是，則缺陷感興趣區(qū)域?yàn)楦呋叶雀信d趣區(qū)域，進(jìn)入步驟6.2，若否，則缺陷感興趣區(qū)域?yàn)榈突叶雀信d趣區(qū)域，進(jìn)入步驟6.3；

步驟6.2、基于歐氏距離，利用缺陷感興趣區(qū)域的空間邊緣方向直方圖及環(huán)狀度，判斷當(dāng)前柱狀二極管的缺陷屬于露白膠或?qū)儆趥?cè)面缺陷；

步驟6.3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類，利用缺陷感興趣區(qū)域的梯度幅值直方圖特征算子，判斷當(dāng)前柱狀二極管的缺陷屬于片狀印染或?qū)儆趦?nèi)部缺陷。