[發(fā)明專利]一種基于偽影剔除的印刷品缺陷檢測(cè)方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010884956.8
• 申請(qǐng)日: 2020-08-28
• 公開（公告）號(hào): CN111986190B
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李東明;盧光明;范元一;郭成昊;羅子娟
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）;深圳富聯(lián)富桂精密工業(yè)有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/73;G06K9/62;G01N21/88
• 代理公司: 深圳市添源知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44451
• 代理人: 黎健任

本發(fā)明公開了一種基于偽影剔除的印刷品缺陷檢測(cè)方法及裝置，該方法包括：圖像定位配準(zhǔn)：基于linemod特征點(diǎn)定位配準(zhǔn)算法，將標(biāo)準(zhǔn)模板圖像與待檢測(cè)印刷品目標(biāo)圖像進(jìn)行定位配準(zhǔn)；目標(biāo)圖像偽影剔除：將定位配準(zhǔn)后的標(biāo)準(zhǔn)圖像和目標(biāo)圖像分別劃分為若干相同大小的子塊，利用子塊鄰域滑動(dòng)偽影剔除法剔除目標(biāo)圖像局部形變引起的偽影；提取最終差分圖背景區(qū)域缺陷：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像提取輪廓并做數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算，得到輪廓掩模，利用輪廓掩模覆蓋法分割最終差分圖為輪廓及非輪廓區(qū)域，提取及判別最終差分圖非輪廓區(qū)域及輪廓區(qū)域中的缺陷，最后對(duì)缺陷進(jìn)行整合并輸出顯示。本發(fā)明方法及裝置可以成功檢測(cè)臟污、殘缺、重影、移位、劃傷、漏印等缺陷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于工業(yè)視覺印刷品缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于偽影剔除的印刷品缺陷檢測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

印刷品表面缺陷的類別包含臟污、殘缺、重影、移位、劃傷、漏印及顏色失真等。目前一般是采用人工目檢的方法，由有經(jīng)驗(yàn)的工人采用肉眼檢測(cè)，但是長(zhǎng)時(shí)間的肉眼檢測(cè)會(huì)引起視覺疲勞，容易造成漏檢或者誤判，另外，人工目檢效率低下，成本高。近年來也出現(xiàn)了一些通過機(jī)器視覺用圖像處理分析的檢測(cè)技術(shù)，但同樣也存在各種各樣的問題，印刷品缺陷檢測(cè)存在的技術(shù)難點(diǎn)有：實(shí)時(shí)采集的圖像相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)模板圖像會(huì)由于夾具松動(dòng)、機(jī)械振動(dòng)、表面反光等原因，不可避免的出現(xiàn)角度、位置和大小的偏差；紙質(zhì)印刷品是非剛體，易發(fā)生各種隨機(jī)形態(tài)的形變；受環(huán)境光或者拍照設(shè)置的影響，不可避免引入隨機(jī)噪聲；工業(yè)檢測(cè)要求較高實(shí)時(shí)性及檢測(cè)精度；受光照、印刷品表面雙重反射及光暈效果等影響，會(huì)引起輪廓偽影。因此，偽影的剔除對(duì)最終檢測(cè)效果起決定性影響。

傳統(tǒng)的基于形態(tài)學(xué)腐蝕剔除偽影的方法，圖像腐蝕時(shí)，算法沒有區(qū)分真?zhèn)稳毕莸哪芰?，剔除偽輪廓的同時(shí)，一些面積比較小的真瑕疵點(diǎn)也會(huì)被剔除，影響了印刷品檢測(cè)的效果。另外，圖像形態(tài)學(xué)的腐蝕膨脹，會(huì)使得真瑕疵點(diǎn)的一些特征發(fā)生變化，比如瑕疵點(diǎn)面積、質(zhì)心、外形等，這些變化對(duì)后續(xù)的瑕疵點(diǎn)的分類識(shí)別都有很大的不利影響?；谏疃葘W(xué)習(xí)的小樣本圖像缺陷檢測(cè)方法應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)流水線上時(shí)，印刷品表面缺陷的產(chǎn)品很少，收集大量的缺陷數(shù)據(jù)圖片費(fèi)時(shí)又費(fèi)力。另外，由于紙質(zhì)印刷品的缺陷多種多樣，屬于一個(gè)無邊界問題；特別對(duì)于漏印的缺陷，難以通過人工打標(biāo)簽的方式來標(biāo)注用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的樣本。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)上述問題，提出了一種基于偽影剔除的印刷品缺陷檢測(cè)方法及裝置，其中偽影的剔除決定了檢測(cè)的效果。

本發(fā)明的技術(shù)方案是：提出的一種基于偽影剔除的印刷品缺陷檢測(cè)方法，具體步驟包括：

S1、從工業(yè)相機(jī)采集一張模板圖像，對(duì)模板圖像通過網(wǎng)頁(yè)界面設(shè)定模板區(qū)域、搜索區(qū)域、裁剪區(qū)域、模板特征點(diǎn)數(shù)量、模板旋轉(zhuǎn)角度步長(zhǎng)、模板旋轉(zhuǎn)角度的上下限及圖像金字塔滑動(dòng)步長(zhǎng)的參數(shù)，然后生成所有旋轉(zhuǎn)角度的標(biāo)準(zhǔn)圖像并保存；

S2：圖像定位配準(zhǔn)：從工業(yè)相機(jī)采集待檢測(cè)圖像，利用基于linemod特征點(diǎn)定位配準(zhǔn)算法將所有旋轉(zhuǎn)角度的標(biāo)準(zhǔn)圖像逐個(gè)與待檢測(cè)圖像進(jìn)行定位配準(zhǔn)，按匹配分?jǐn)?shù)從高到低排序，選取匹配分?jǐn)?shù)最高的標(biāo)準(zhǔn)圖像作為最終匹配標(biāo)準(zhǔn)圖像，根據(jù)最終匹配標(biāo)準(zhǔn)圖像的角度及匹配位置坐標(biāo)，由幾何關(guān)系在待測(cè)圖像中裁剪出配準(zhǔn)后的目標(biāo)圖像；

S3、目標(biāo)圖像偽影剔除：將步驟S2得到的最終匹配標(biāo)準(zhǔn)圖像劃分為若干相同大小的標(biāo)準(zhǔn)圖像子塊，將步驟S2得到的目標(biāo)圖像劃分為若干與標(biāo)準(zhǔn)圖像子塊相同大小的目標(biāo)圖像子塊，遍歷所有標(biāo)準(zhǔn)圖像子塊在相匹配的目標(biāo)圖像子塊鄰域范圍內(nèi)滑動(dòng)，得到最終差分圖；

S4、分割最終差分圖為輪廓區(qū)域及非輪廓區(qū)域并判別非輪廓區(qū)域的缺陷：將步驟S2得到的最終匹配標(biāo)準(zhǔn)圖像先利用Canny算子提取輪廓，再用13*13的矩形結(jié)構(gòu)元素對(duì)所提取輪廓進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算，對(duì)膨脹后的圖像逐位取反得到輪廓掩模，將輪廓掩模覆蓋在完成步驟S3得到的最終差分圖上，得到最終差分圖的非輪廓區(qū)域圖，最終差分圖減去非輪廓區(qū)域圖，得到最終差分圖的輪廓區(qū)域圖，再對(duì)非輪廓區(qū)域圖提取輪廓，得到最終差分圖非輪廓區(qū)域的所有輪廓，最后依次計(jì)算最終差分圖非輪廓區(qū)域的每個(gè)輪廓的面積并判斷其是否為缺陷；