[發(fā)明專利]一種基于圖像處理的表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711261412.0
• 申請(qǐng)日: 2017-12-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108346138B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 勞永革;段峰;何建枝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東嘉銘智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像處理的表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：對(duì)獲取到的工件的表面圖像，對(duì)圖像灰度求取沿第一方向的一階導(dǎo)數(shù)；對(duì)圖像沿第二方向掃描，尋找出圖像灰度沿第一方向的一階導(dǎo)數(shù)的極大值點(diǎn)，第一方向和第二方向中的一個(gè)為沿圖像橫向的方向，另一個(gè)為沿圖像縱向的方向；從獲得的極大值點(diǎn)中選取出能夠?qū)z測(cè)區(qū)域劃分出的若干點(diǎn)，基于選取出的若干點(diǎn)使用直線在圖像中劃分出檢測(cè)區(qū)域，以在劃分出的檢測(cè)區(qū)域內(nèi)識(shí)別缺陷。本發(fā)明基于圖像處理的表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，能夠更為準(zhǔn)確地在獲取圖像中劃分出檢測(cè)區(qū)域。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于圖像處理的表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

現(xiàn)有技術(shù)中，請(qǐng)參考圖1，應(yīng)用圖像處理方法對(duì)圓柱形金屬工件的外表面進(jìn)行缺陷檢測(cè)，具體方法為：圓柱形金屬工件在滾筒形成的傳輸線上傳輸，在傳輸過(guò)程中金屬工件同時(shí)隨滾筒轉(zhuǎn)動(dòng)會(huì)產(chǎn)生360度旋轉(zhuǎn)，相機(jī)相應(yīng)獲取金屬工件表面的圖像；光源10發(fā)出的照明光以一定入射角照射到工件表面，處于工件另一側(cè)的相機(jī)11拍攝工件表面圖像，工件表面上無(wú)缺陷區(qū)域形成的反射光正好被相機(jī)11接收，相應(yīng)在拍攝圖像中表現(xiàn)為亮；而經(jīng)缺陷(包括凹形缺陷或者凸形缺陷)形成的反射光則偏離相機(jī)11，在拍攝圖像中表現(xiàn)為暗。對(duì)于獲取的金屬工件表面圖像，首先在圖像中將對(duì)應(yīng)圓柱形工件表面的檢測(cè)區(qū)域從背景中區(qū)分出，然后在劃分出的檢測(cè)區(qū)域內(nèi)，基于圖像呈現(xiàn)的灰度特征識(shí)別出缺陷。在傳輸過(guò)程中圓柱形金屬工件可產(chǎn)生360度旋轉(zhuǎn)，從而可以對(duì)工件整個(gè)圓柱外表面完成檢測(cè)。

然而在上述方法中，在拍攝圖像中劃分出檢測(cè)區(qū)域的方法是，使用無(wú)表面缺陷的金屬工件作為模板拍攝其表面圖像，以模板圖像為根據(jù)，利用灰度特征或者幾何特征匹配算法，在待檢測(cè)工件表面圖像中匹配劃分出檢測(cè)區(qū)域。但是在實(shí)際在線檢測(cè)中，在傳輸線上每一金屬工件的放置位置不固定，與模板工件位置可能有偏差，工件表面被照亮的區(qū)域不能與模板圖像準(zhǔn)確匹配，這樣會(huì)導(dǎo)致在圖像中劃分對(duì)應(yīng)工件表面的檢測(cè)區(qū)域時(shí)容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，降低準(zhǔn)確性。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供一種基于圖像處理的表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，能夠更為準(zhǔn)確地在獲取圖像中劃分出對(duì)應(yīng)工件表面的檢測(cè)區(qū)域。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于圖像處理的表面缺陷檢測(cè)方法，包括：

對(duì)獲取到的工件的表面圖像，對(duì)圖像灰度求取沿第一方向的一階導(dǎo)數(shù)；

對(duì)所述圖像沿第二方向掃描，尋找出圖像灰度沿第一方向的一階導(dǎo)數(shù)的極大值點(diǎn)，所述第一方向和所述第二方向中的一個(gè)為沿圖像橫向的方向，另一個(gè)為沿圖像縱向的方向；

從獲得的極大值點(diǎn)中選取出能夠?qū)z測(cè)區(qū)域劃分出的若干點(diǎn)，基于選取出的若干點(diǎn)使用直線在所述圖像中劃分出檢測(cè)區(qū)域，以在劃分出的檢測(cè)區(qū)域內(nèi)識(shí)別缺陷。

可選地，所述對(duì)獲取到的工件的表面圖像，對(duì)圖像灰度求取沿第一方向的一階導(dǎo)數(shù)之前，還包括：

將獲取的所述圖像中灰度值小于最低灰度閾值的像素點(diǎn)賦值為所述最低灰度閾值，將所述圖像中灰度值大于最高灰度閾值的像素點(diǎn)賦值為所述最高灰度閾值，所述最低灰度閾值為圖像中背景區(qū)域的灰度平均值，所述最高灰度閾值為圖像中檢測(cè)區(qū)域的灰度平均值。

可選地，所述對(duì)獲取到的工件的表面圖像，對(duì)圖像灰度求取沿第一方向的一階導(dǎo)數(shù)之前，還包括：采用膨脹算法對(duì)圖像進(jìn)行處理，并采用腐蝕算法對(duì)圖像進(jìn)行處理。

可選地，所述從獲得的極大值點(diǎn)中選取出能夠?qū)z測(cè)區(qū)域劃分出的若干點(diǎn)包括：

根據(jù)獲得的極大值點(diǎn)，求取位于沿所述第一方向的同一行兩極大值點(diǎn)之間的寬度，并求取沿所述第一方向所有行的平均寬度；

從所述圖像沿所述第二方向的頂端開(kāi)始逐行判斷，尋找出根據(jù)極大值點(diǎn)確定的寬度與所述平均寬度相差預(yù)設(shè)數(shù)量像素的行，將該行的兩極大值點(diǎn)分別作為檢測(cè)區(qū)域上端的兩頂點(diǎn)；