[發明專利]基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法

在審

• 申請號: 202210048876.8
• 申請日: 2022-01-17
• 公開（公告）號: CN114418986A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 韓焱;張苗苗;顧灝;王鑒
• 申請（專利權）人: 中北大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06T5/00
• 代理公司: 中國兵器工業集團公司專利中心 11011
• 代理人: 劉瑞東

本發明涉及一種基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，屬于表面疵病檢測領域。本發明預處理采集回的圖像，抑制部分噪聲影響的圖像；使用濾波器均勻圖像光照明暗；使用瑕疵檢測算法，濾除與瑕疵無關的信號，保留瑕疵信息，檢測出不同大小的瑕疵。本發明將圖像中的背景信息及噪聲信息進行抑制，可實現不同部位車身漆膜檢測，并且采用傳統的圖像處理算法，大大提升了算法的運行速度可實現在線實時檢測。本發明適用于不同車型；且本發明算法速度快，可實現在線實時檢測。

技術領域

本發明屬于表面疵病檢測領域，具體涉及一種基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法。

背景技術

汽車涂裝是汽車生產制造過程中至關重要的一個環節，車身漆膜對車身起到防護和裝飾的作用，進行涂裝后的車身需進行表面漆膜瑕疵的檢測和修飾。噴漆后可能出現多種瑕疵，例如縮孔、流掛、漆包、臟粒、纖維、漆渣、漆片等，這些存在瑕疵的車身需要重新打磨噴漆。常規的漆膜瑕疵尋找、標定均由人工完成，在噴涂線后人工檢查漆面。常規的檢查線需占據較大空間及較多的人員配置。由于強光環境及長時間的工作，人眼疲勞會降低分辨速度及正確率，常有漏檢的現象發生，檢查流程耗時久、效率低。

現行的表面疵病檢測技術，使用工業相機采集被測物圖像，處理圖像得到被測物的瑕疵信息。表面疵病檢測技術已經廣泛地應用在視覺檢測各個領域中，它是確保自動化生產中產品質量的一個非常重要的環節。近幾年，表面疵病自動檢測技術開始在汽車車身漆面瑕疵的檢測領域發展，這種漆面瑕疵自動檢測技術有效率高、精度高、檢測范圍廣以及穩定性強等優點。

根據轎車的大致大小及工廠生產線節拍要求，檢測一臺車的時間大概為60-70s，采用4個機械臂，對車身整體進行圖像采集工作，去除車窗等位置，整體車身共32個采樣點，每個點采集多張有效圖像。為了在標準時間內完成整體車身檢測，單次拍照的視場范圍需要達到800mm。為了保證0.1mm大小的瑕疵能夠成像，采集回的圖像大小至少為8000*5000像素，方可保證0.1mm大小的瑕疵在圖像中可成像。因此采用四千萬像素的工業相機及定焦鏡頭，獲得清晰穩定的圖片。

現在的算法大多針對大于1mm的瑕疵，對大小為0.1-0.2mm瑕疵的檢測算法較少且精度較低。采集回的圖像大小為8000*5000像素，0.2mm瑕疵在圖像中的投影大小為2*2，占比約為千萬分之一。相對于其他算法，圖像大小是3000*2000像素，瑕疵投影大小卻占據20*20像素，占比約為十萬分之六。現在的算法針對微小瑕疵進行處理，漏檢率高計算時間長。漏檢率較低的算法相對耗時較長，難以實現在線檢測；運行速度快的算法相對漏檢率較高，難以對車身機蓋及表面明顯位置的微小瑕疵進行精準檢測。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明要解決的技術問題是如何提供一種基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，以解決現有技術中對微小瑕疵檢測速度慢和漏檢率高的問題。

(二)技術方案

為了解決上述技術問題，本發明提出一種基于小波變換的車身漆面微小瑕疵檢測方法，該方法包括如下步驟：

S1、預處理采集回的圖像，抑制部分噪聲影響的圖像；

S2、使用濾波器均勻圖像光照明暗；

S3、使用瑕疵檢測算法，濾除與瑕疵無關的信號，保留瑕疵信息，檢測出不同大小的瑕疵。

進一步地，所述步驟S1具體包括如下步驟：

S11、獲得同一采樣點采集回的多張圖片；

S12、對多張圖片疊加求均值，多張圖片疊加求均值可抑制高斯噪聲的影響，并保留瑕疵信息。

進一步地，所述步驟S2具體包括如下步驟：