[發明專利]基于機器視覺的產品表面形狀缺陷檢測方法和系統

在審

• 申請號: 201811334974.8
• 申請日: 2018-11-10
• 公開（公告）號: CN109596620A
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發明（設計）人: 潘成華;周泓鑌
• 申請（專利權）人: 江蘇網進科技股份有限公司
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88
• 代理公司: 蘇州佳博知識產權代理事務所(普通合伙) 32342
• 代理人: 唐毅

本發明提出一種基于機器視覺的產品表面形狀缺陷檢測方法，包括以下步驟：通過圖像采集獲取待檢測產品的樣本圖像和目標圖像；對所述樣本圖像和目標圖像進行預處理，分別獲取樣本圖像和目標圖像的二值圖；對所述樣本圖像的二值圖和所述目標圖像的二值圖進行差運算，獲取差影圖和缺陷值，根據所述缺陷值判斷所述目標圖像是否有缺陷。本發明無接觸的自動檢測產品表面圖案的質量，不需取回缺陷產品一一對比，大大減少工作人員的工作量。且該方法易于擴展，若需要對顏色也進行檢查，只需在圖像處理模塊中的圖像對比與分析中加入顏色對比算法即可。

技術領域

本發明涉及產品缺陷檢測領域，特別涉及一種基于機器視覺的產品表面形狀缺陷檢測方法和系統圖像處理領域。

背景技術

工業產品表面會印有許多的花紋、圖案以及一些必須的說明標簽，當這些圖案、標簽有了缺陷，那不論是對產品的美觀性、舒適性還是實用性都會產生不良影響。傳統的檢測方法一般都是人工檢測，它有著效率低、成本高、準確率一般、實時性低，一般人工檢測還會采取抽檢方法，這樣難免會有漏網之魚，降低準確率，而基于機器視覺的方法將會大大克服這些弊端。目前為止關于這方面的方法基本都是面對有規則的花紋表面的檢測，比如說壁紙、鋼鐵、太陽能電池等產品表面缺陷的檢測，而對無規則圖案表面的檢測則很少。

中國發明專利200910232677.7揭示了一種基于視覺仿生的銅帶表面質量智能檢測裝置及方法。但是由于產品表面缺陷出現的概率小于5％，當前的計算機視覺檢測方法對獲取的每一幀圖像都進行分割、表面缺陷特征提取等操作，花費了大量時間在正常圖像的處理上，降低了系統的實時性，存在檢測效率不高、缺陷類型識別準確度低等不足。

發明內容

基于上述問題，本發明的目的旨在至少解決所述技術缺陷之一。本發明提出一種基于機器視覺的產品表面形狀缺陷檢測方法，該方法包括以下步驟：

通過圖像采集獲取待檢測產品的樣本圖像和目標圖像；

對所述樣本圖像和目標圖像進行預處理，分別獲取樣本圖像和目標圖像的二值圖；

對所述樣本圖像的二值圖和所述目標圖像的二值圖進行差運算，獲取差影圖和缺陷值，根據所述缺陷值判斷所述目標圖像是否有缺陷。

優選的，所述對所述樣本圖像和目標圖像進行預處理，分別獲取樣本圖像和目標圖像的二值圖的步驟包括：

對所述樣本圖像和目標圖像進行灰度處理，對處理后的樣本圖像和目標圖像通過中值濾波進行去噪；

判斷去噪后的圖像是否為目標圖像；

若是，則對去噪后的樣本圖像和目標圖像進行hough變換檢測，分別找出樣本圖像和目標圖像的邊界，獲得邊界集；

將目標圖像的邊界集與樣本圖像的邊界進行匹配處理，對處理后的圖像進行canny算子的邊緣檢測，分別得到樣本圖像和目標圖像的二值圖。

優選的，所述將目標圖像的邊界集與樣本圖像的邊界進行匹配處理的步驟包括：

將目標圖像的邊界集與樣本圖像的邊界進行對比，然后對目標圖像進行旋轉與縮放操作，使目標圖像的邊界與樣本圖像的邊界吻合。

優選的，所述對所述樣本圖像和目標圖像進行灰度處理的步驟包括：

通過加權平均法對所述樣本圖像和目標圖像進行灰度處理。

優選的，所述根據所述缺陷值判斷所述目標圖像是否有缺陷的步驟包括：

若缺陷值大于閾值則目標圖像有缺陷，否則，目標圖像沒有缺陷。

本發明實施例還提供一種基于機器視覺的產品表面形狀缺陷檢測系統，所述系統包括：

圖像采集模塊，獲取待檢測產品的樣本圖像和目標圖像；