[發(fā)明專利]一種玻璃缺陷檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710957604.9 | 申請日: | 2017-10-13 |
| 公開(公告)號: | CN109668909A | 公開(公告)日: | 2019-04-23 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 歐陽光;池敏 | 申請(專利權(quán))人: | 南京敏光視覺智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/958 | 分類號: | G01N21/958 |
| 代理公司: | 南京睿之博知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32296 | 代理人: | 陳琛 |
| 地址: | 210019 江蘇省南*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 玻璃缺陷 圖像預處理 檢測 高速線陣CCD攝像機 圖像模擬信號 數(shù)字化處理 圖像采集卡 玻璃圖像 幾何性質(zhì) 實時采集 特征參數(shù) 特征提取 圖像分割 圖像獲取 圖像濾波 圖像增強 灰度 圖像 計算機 分類 決策 | ||
本發(fā)明提供了一種玻璃缺陷檢測方法,包括步驟:(1)圖像獲?。翰捎酶咚倬€陣CCD攝像機實時采集生產(chǎn)線上的玻璃圖像,所獲取的圖像模擬信號通過圖像采集卡的數(shù)字化處理,再傳送到計算機中進行圖像預處理;(2)圖像預處理:包括圖像濾波處理和圖像增強處理;(3)圖像分割:依據(jù)圖像的灰度、顏色或幾何性質(zhì)將其中具有特殊含義的不同區(qū)域區(qū)分開;(4)特征提?。捍_定特征參數(shù),提取玻璃缺陷特征;(5)判斷決策:根據(jù)步驟(4)對玻璃缺陷進行分類。本發(fā)明的玻璃缺陷檢測方法的精度相對于現(xiàn)有技術(shù)大大提高,操作簡便。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及機器視覺領(lǐng)域,具體涉及一種玻璃缺陷檢測方法。
背景技術(shù)
在玻璃實際生產(chǎn)過程中,常見的玻璃缺陷主要有:氣泡、粘錫、結(jié)石、夾雜物等缺陷,各類缺陷的主要特點分:
(1)氣泡,該類缺陷主要是由于玻璃生產(chǎn)材料含有氣體、外界環(huán)境氣泡、金屬鐵絲等引起,其主要特 點為整體輪廓近似于圓形、線形、中空、具有光透射性等。
(2)結(jié)石,由于其熱脹系數(shù)和外界環(huán)境熱脹系數(shù)的差異,該類缺陷嚴重影響玻璃質(zhì)量。主要分為:原材料結(jié)石、耐火材料結(jié)石以及玻璃析晶結(jié)石等。
(3)夾錫,夾錫主要分為粘錫和錫結(jié)石,其特點是呈暗黑色、具有光吸收性。
(4)劃傷,該缺陷主要是玻璃原板與硬質(zhì)介質(zhì)間的相互摩擦產(chǎn)生,外表呈線性。
(5)表面裂紋及線道,其特點表面呈線性。
玻璃生產(chǎn)過程大體可分為:原料加工、備制配合料、熔化和澄清、冷卻和成型及切裁等。在各生產(chǎn)過程中,由于制造工藝、人為等因素,在玻璃原板的生產(chǎn)任一過程中都有可能產(chǎn)生缺陷,根據(jù)玻璃現(xiàn)行標準中的規(guī)定,玻璃常見的缺陷主要包括:氣泡、粘錫、劃傷、夾雜等。無缺陷的玻璃其特點是質(zhì)地均勻、表面光潔且透明。玻璃質(zhì)量缺陷檢測是采用先進的CCD成像技術(shù)和智能光源。系統(tǒng)照明采用背光式照明,即在玻璃的背面放置光源,光線經(jīng)待檢玻璃,透射進入攝像頭。
光線垂直入射玻璃后,當玻璃中沒有雜質(zhì)時,出射的方向不會發(fā)生改變,CCD攝像機的靶面探測到的光也是均勻的;當玻璃中含有雜質(zhì)時,出射的光線會發(fā)生變化,CCD攝像機的靶面探測到的光也要隨之改變。玻璃中含有的缺陷主要分為兩種:一是光吸收型(如沙粒,夾錫等夾雜物),光透射玻璃時,該缺陷位置的光會變?nèi)酰珻CD攝像機的靶面上探測到的光比周圍的光要弱;二是光透射型(如裂紋,氣泡等),光線在該缺陷位置發(fā)生了折射,光的強度比周圍的要大,因而CCD攝像機的靶面上探測到的光也相應增強。因此,本文研究的基于機器視覺技術(shù)的玻璃缺陷檢測系統(tǒng)是可行的。
發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的:本發(fā)明針對上述不足,提供一種玻璃缺陷檢測方法。
技術(shù)方案:
一種玻璃缺陷檢測方法,包括步驟:
(1)圖像獲取:采用高速線陣CCD攝像機實時采集生產(chǎn)線上的玻璃圖像,所獲取的圖像模擬信號通過圖像采集卡的數(shù)字化處理,再傳送到計算機中進行圖像預處理;
(2)圖像預處理:包括圖像濾波處理和圖像增強處理;
(3)圖像分割:依據(jù)圖像的灰度、顏色或幾何性質(zhì)將其中具有特殊含義的不同區(qū)域區(qū)分開;
(4)特征提?。捍_定特征參數(shù),提取玻璃缺陷特征;
(5)判斷決策:根據(jù)步驟(4)對玻璃缺陷進行分類。
所述圖像濾波處理包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波;所述圖像增強處理包括圖像的灰度變換、直方圖均衡化和圖像尖銳化處理。
采用基于灰度直方圖的閾值分割算法和邊緣檢測算法相結(jié)合,將缺陷從玻璃背景圖像中分割出來,形成完整的缺陷目標。
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