[發明專利]一種鏡片檢測方法及多工位檢測裝置

有效

• 申請號: 202211330558.7
• 申請日: 2022-10-28
• 公開（公告）號: CN115393358B
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發明（設計）人: 杜英;袁帥鵬;李雪梅;張瑞強;楊炳輝;蔣書民;曹彬;胡江洪
• 申請（專利權）人: 菲特（天津）檢測技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/73;G06V10/80;G06T5/30;G06T3/00
• 代理公司: 天津知川知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 12249
• 代理人: 胡翠

1.一種鏡片檢測方法，其特征在于，包括：

S1、獲取待測鏡片的鏡片圖像，所述鏡片圖像包括第一組圖像和第二組圖像；

S2、對鏡片圖像進行分析處理；包括：

S201、初次提取缺陷特征：對第一組圖像和第二組圖像分別進行局部閾值處理得到第一組圖像的缺陷特征和第二組圖像的缺陷特征；

S202、再次提取缺陷特征：

首先遍歷比較第一組圖像中的每個像素，選擇每個位置像素點灰度最大的值，合成為新的第一對比圖像；然后對第一對比圖像依次進行乘法運算和全局閾值處理，得到第一對比圖像的缺陷特征；

首先遍歷比較第二組圖像中的每個像素，選擇每個位置像素點灰度最大的值，合成為新的第二對比圖像；然后對第二對比圖像依次進行乘法運算和全局閾值處理，得到第二對比圖像的缺陷特征；

S203、缺陷特征合并：將S201中得到的第一組圖像的缺陷特征和S202中得到的第一對比圖像的缺陷特征合并一起得到第一組圖像的所有缺陷特征，將S201中得到的第二組圖像的缺陷特征和S202中得到的第二對比圖像的缺陷特征合并一起得到第二組圖像的所有缺陷特征；

S204、將第一組圖像的所有缺陷特征仿射變換到第二組圖像的所有缺陷特征位置，將所述第一組圖像和第二組圖像對應位置的缺陷特征分別進行膨脹，對膨脹后的缺陷特征進行差分運算，得到差值圖像，將差值圖像上的非0像素點認定為鏡片本身的缺陷，將由非0轉為0的像素點認定為灰塵。

2.根據權利要求1所述的鏡片檢測方法，其特征在于，在S1中，第一組圖像是待測鏡片除塵前的圖像，第二組圖像為待測鏡片除塵后的圖像。

3.根據權利要求2所述的鏡片檢測方法，其特征在于，在S1中，所述第一組圖像包括待測鏡片的圖像和定位標識圖像，所述第二組圖像包括待測鏡片的圖像和定位標識圖像。

4.根據權利要求3所述的鏡片檢測方法，其特征在于，所述定位標識為位于待測鏡片四周的四個定位孔，四個定位孔位于矩形框的四個頂角位置。

5.根據權利要求4所述的鏡片檢測方法，其特征在于，所述仿射變換的過程為：

a、確定基準點坐標差值：分別將第一組圖像中待測鏡片的輪廓和第二組圖像中待測鏡片的輪廓擬合為圓，提取第一組圖像的圓心作為源點坐標，提取第二組圖像的圓心作為目標點坐標；計算源點坐標和目標點坐標的差值得到基準點坐標差值；

b、確定夾角差值：計算第一組圖像的定位標識圖像的四個定位孔形成的矩形框與水平線的第一夾角，計算第二組圖像的定位標識圖像的四個定位孔形成的矩形框與水平線的第二夾角；計算第一夾角和第二夾角的差值得到夾角差值；

c、利用基準點坐標差值和夾角差值確定變換矩陣；

d、通過變換矩陣將第一組圖像的所有缺陷特征仿射變換到第二組圖像的所有缺陷特征位置。

6.根據權利要求1所述的鏡片檢測方法，其特征在于，S2還包括：通過衍射原理檢測鏡片膜層不到邊缺陷。

7.根據權利要求1所述的鏡片檢測方法，其特征在于，S2還包括：鏡片脫膜和掛邊缺陷分析。

8.一種鏡片檢測用多工位檢測裝置，其特征在于，包括：

第一工位：獲取第一組圖像，通過第一組圖像提取待測鏡片的位置和定位孔位置，提取待測鏡片上的缺陷特征；

第二工位：獲取第二組圖像，通過第二組圖像提取待測鏡片的位置和定位孔位置，提取待測鏡片上的缺陷特征；

第三工位：用碗光源打光，獲取第三圖像，通過第三圖像分析得到鏡片膜層不到邊缺陷；

第四工位：用兩個傾斜的點光源分別打光，透過鏡片拍攝鏡片在背景板上的投影，獲取鏡片脫膜和掛邊缺陷；

圖像處理模塊：包括：

初次提取缺陷特征：對第一組圖像和第二組圖像分別進行局部閾值處理得到第一組圖像的缺陷特征和第二組圖像的缺陷特征；

再次提取缺陷特征：

首先遍歷比較第一組圖像中的每個像素，選擇每個位置像素點灰度最大的值，合成為新的第一對比圖像；然后對第一對比圖像依次進行乘法運算和全局閾值處理，得到第一對比圖像的缺陷特征；

首先遍歷比較第二組圖像中的每個像素，選擇每個位置像素點灰度最大的值，合成為新的第二對比圖像；然后對第二對比圖像依次進行乘法運算和全局閾值處理，得到第二對比圖像的缺陷特征；

缺陷特征合并：將第一組圖像的缺陷特征和第一對比圖像的缺陷特征合并一起得到第一組圖像的所有缺陷特征，將第二組圖像的缺陷特征和第二對比圖像的缺陷特征合并一起得到第二組圖像的所有缺陷特征；

將第一組圖像的所有缺陷特征仿射變換到第二組圖像的所有缺陷特征位置，將所述第一組圖像和第二組圖像對應位置的缺陷特征分別進行膨脹，對膨脹后的缺陷特征進行差分運算，得到差值圖像，將差值圖像上的非0像素點認定為鏡片本身的缺陷，將由非0轉為0的像素點認定為灰塵。