[發明專利]一種基于U_Net網絡的光學鏡片表面劃痕檢測方法

在審

• 申請號: 202010422041.5
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111551350A
• 公開（公告）日: 2020-08-18
• 發明（設計）人: 薛萍;王雨龍
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G01M11/02
• 分類號: G01M11/02;G06T7/00;G06T7/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于U_Net網絡的光學鏡片表面劃痕檢測方法，其特征在于：它的方法如下：

步驟一：劃痕檢測系統的流程結構：

建立了專用的圖像采集平臺，研究以同軸光源為基礎的照明單元，將采集到的圖像傳輸至上位機并制作圖像訓練集，再經過U_Net深度學習網絡訓練得到高精度劃痕特征圖像，在此基礎上實現劃痕與相似疵病的區分，最后通過對應算法完成針對劃痕的位置，數量，長寬的測量；

步驟二：影響圖像采集質量因素分析：

采取基于同軸光源的照明單元，同軸光的定義為光源通過漫射板發散打到半透半反射分光片上，該分光片將光反射到物體上，再由物體反射到鏡頭中；檢測物體平整光滑表面的碰傷、劃傷、裂紋和異物；通過計算機控制對比不同顏色，強度的光照環境采集的圖像，綜合得到更加完整準確的圖像信息；

步驟三：劃痕圖像與其他相似疵病的區分研究：

采用RGB三通道u_net網絡對劃痕圖像進行分割，通過對三種色彩通道分別卷積，實現對劃痕邊緣更精確的體現；通過實驗尋找最佳光照條件，同時盡可能提高相機分辨率，保證圖像原始特征，為后續的深度學習訓練提供高精度樣本，提高檢測精度；

步驟四：劃痕檢測算法研究：

檢測劃痕主要包括三個方面：區域定位，數量統計與長度測量；

4.1、區域定位與數量統計擬采用輪廓查詢法實現，首先對劃痕圖像進行輪廓提取，在獲得輪廓圖像后遍歷像素提取輪廓像素的四個頂點坐標A(x1,y1),B(x2,y2),C(x3,y3),D(x4,y4)限定劃痕區域，通過坐標點差值得到劃痕區域的長度與寬度，輸出其坐標位置并統計劃痕數量；

4.2、劃痕長度測量擬采用K3M算法，K3M骨架提取算法是一種連續迭代算法，由七個步驟的迭代部分和末端的單個額外步驟組成，獲取劃痕骨架后，對劃痕骨架像素點進行統計獲取劃痕的弧長；劃痕弧長表達式如公式1所示：

其中，L為劃痕區域的弧長，單位為mm，lp為單個像素對應的實際長度，單位為mm；g(x,y)表示劃痕經K3M算法骨架提取后的連通域像素點；最后根據像素與真實長度換算的到像素代表的實際距離。