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

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110109329.1
• 申請(qǐng)日: 2021-01-27
• 公開（公告）號(hào): CN112903703A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李科
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號(hào): G01N21/88
• 分類號(hào): G01N21/88
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 葉潔勇

本發(fā)明涉及陶瓷表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的陶瓷表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取陶瓷的RGB圖像和NIR圖像，從所述RGB圖像中提取陶瓷所在區(qū)域的第一圖像，從所述NIR圖像中提取陶瓷所在區(qū)域的第二圖像；將所述第一圖像轉(zhuǎn)換為YUV格式，得到Y(jié)UV圖像，根據(jù)YUV圖像中的Y分量圖像和第二圖像得到混合圖像；將所述混合圖像轉(zhuǎn)換為二值化圖像，分割出所述二值化圖像中的缺陷區(qū)域，根據(jù)所述缺陷區(qū)域確定陶瓷的表面缺陷類型，本發(fā)明基于圖像處理進(jìn)行陶瓷表面缺陷檢測(cè)，具有高效可靠、且低成本的優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及陶瓷表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的陶瓷表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在陶瓷生產(chǎn)過程中，釉面缺陷是導(dǎo)致陶瓷質(zhì)量不合格的一大困擾，特別是凹釉、釉泡、棕眼、針孔等陶瓷表面缺陷，是常見的幾項(xiàng)質(zhì)量問題點(diǎn)，對(duì)陶瓷表面質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，是保證陶瓷墻地磚外觀質(zhì)量和整個(gè)產(chǎn)品檔次的重要途徑和措施。

現(xiàn)有技術(shù)中，僅靠人工進(jìn)行肉眼質(zhì)檢，容易存在錯(cuò)誤檢測(cè)的情況，且費(fèi)時(shí)費(fèi)力，不能適應(yīng)當(dāng)前智能制造的發(fā)展需求，因此，亟待一種高效可靠、且低成本的陶瓷表面缺陷檢測(cè)手段，以解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于圖像處理的陶瓷表面缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中所存在的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)問題，至少提供一種有益的選擇或創(chuàng)造條件。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

一種基于圖像處理的陶瓷表面缺陷檢測(cè)方法，所述方法包括以下步驟：

獲取陶瓷的RGB圖像和NIR圖像，從所述RGB圖像中提取陶瓷所在區(qū)域的第一圖像，從所述NIR圖像中提取陶瓷所在區(qū)域的第二圖像；

將所述第一圖像轉(zhuǎn)換為YUV格式，得到Y(jié)UV圖像，根據(jù)YUV圖像中的Y分量圖像和第二圖像得到混合圖像；

將所述混合圖像轉(zhuǎn)換為二值化圖像，分割出所述二值化圖像中的缺陷區(qū)域，根據(jù)所述缺陷區(qū)域確定陶瓷的表面缺陷類型。

進(jìn)一步，將所述第一圖像轉(zhuǎn)換為YUV格式的轉(zhuǎn)換公式為：Y＝0.257*R+0.504*G+0.098*B+16，U＝－0.148*R－0.291*G+0.439*B+128，V＝0.439*R－0.368*G－0.071*B+128；

其中：Y、U、V分別為YUV圖像的三個(gè)分量，R、G、B分別為RGB圖像的三個(gè)分量。

進(jìn)一步，所述混合圖像的計(jì)算公式為：混合圖像＝255*(第二圖像/YUV圖像中的Y分量圖像)。

進(jìn)一步，所述將所述混合圖像轉(zhuǎn)換為二值化圖像，分割出所述二值化圖像中的缺陷區(qū)域，根據(jù)所述缺陷區(qū)域確定陶瓷的表面缺陷類型，包括：

將所述混合圖像轉(zhuǎn)換為二值化圖像，將所述二值化圖像按設(shè)定比例值等比例縮小，得到基準(zhǔn)模；所述設(shè)定比例值的取值范圍為[0.001,0.01]；

從所述二值化圖像的一端開始，以基準(zhǔn)模對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行分割，得到基準(zhǔn)圖像；

計(jì)算每張基準(zhǔn)圖像的亮度平均值，根據(jù)所述亮度平均值確定亮度區(qū)間；

將偏離所述亮度區(qū)間的圖像區(qū)域作為所述基準(zhǔn)圖像中的缺陷區(qū)域；

確定所述缺陷區(qū)域的大小，若所述缺陷區(qū)域小于設(shè)定閾值，則確定所述缺陷區(qū)域?yàn)辄c(diǎn)狀缺陷；若所述缺陷區(qū)域大于設(shè)定閾值，通過目標(biāo)檢測(cè)模型確定陶瓷的表面缺陷類型，所述缺陷類型包括凹釉、釉泡、棕眼、以及針孔。

進(jìn)一步，所述通過目標(biāo)檢測(cè)模型確定陶瓷的表面缺陷類型，包括：