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    基于機(jī)器視覺(jué)的日用瓷表面缺陷檢測(cè)

    2014-10-30 03:15:30謝森林,曾輝,董曉慶
    關(guān)鍵詞:同軸斑點(diǎn)像素點(diǎn)

    潮州市陶瓷生產(chǎn)歷史悠久,是潮州三大經(jīng)濟(jì)支柱之一,特別是日用瓷、建筑衛(wèi)生瓷,其出口量分別占全國(guó)的60%、30%,產(chǎn)品遠(yuǎn)銷世界160多個(gè)國(guó)家和地區(qū).陶瓷在生產(chǎn)過(guò)程中不可避免地會(huì)出現(xiàn)瑕疵(其中包括斑點(diǎn)、裂痕、起泡、變形等問(wèn)題),其產(chǎn)生的原因,一方面是在陶瓷生產(chǎn)過(guò)程中,因泥釉過(guò)篩設(shè)備性能差或設(shè)備老化,在對(duì)泥釉料進(jìn)行過(guò)篩處理后,泥釉料中仍含有過(guò)多過(guò)粗的有害雜質(zhì)顆粒,導(dǎo)致燒結(jié)過(guò)程中不能全部熔融;另一方面是原料的配比、燒制溫度和時(shí)間的控制不當(dāng)?shù)龋斐僧a(chǎn)品表面缺陷[1-2].

    對(duì)于這些缺陷,目前本地企業(yè)主要是根據(jù)缺陷的類型和大小,通過(guò)人工檢查的方法來(lái)區(qū)分其等級(jí),這種方法存在著檢測(cè)效率低、準(zhǔn)確性差且隨意性大等問(wèn)題.而傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM算法需要事先建立辨識(shí)模型,不能應(yīng)對(duì)企業(yè)產(chǎn)品類型多的特點(diǎn),且速度較慢.

    本文運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù),分析缺陷產(chǎn)品的特征和識(shí)別方法,提出一種日用瓷缺陷的識(shí)別方法,研制一套陶瓷表面缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng).該系統(tǒng)采用同軸光照方式,CCD 為圖像獲取工具.根據(jù)地方企業(yè)生產(chǎn)的白釉面陶瓷的特點(diǎn),將CCD獲取的圖像作均值濾波處理,以減少噪聲干擾,再使用圖像閾值分割提取初步陶瓷區(qū)域,然后使用形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算生成最終ROI,最后將ROI與經(jīng)過(guò)分離中值濾波算法處理過(guò)的ROI進(jìn)行對(duì)比,從而確定陶瓷的缺陷信息.

    1 檢測(cè)原理

    基于陶瓷缺陷檢測(cè)的特點(diǎn)與要求,機(jī)器視覺(jué)的陶瓷表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)主要由圖像采集部分、圖像處理部分和運(yùn)動(dòng)控制部分等幾個(gè)部分組成,如圖1所示.圖像采集部分一般由光源組成的照明系統(tǒng)、鏡頭、CCD攝像頭等組成,而圖像處理部分和運(yùn)動(dòng)控制部分則通過(guò)Halcon產(chǎn)生算子、VC++制作界面和調(diào)用算子來(lái)完成.在一定的光源照明條件下,定位檢測(cè)器探測(cè)到物體已經(jīng)運(yùn)動(dòng)至接近攝像頭的拍攝中心,向攝像頭發(fā)出啟動(dòng)脈沖,攝像頭將圖像轉(zhuǎn)變成數(shù)字信號(hào)并保存在攝像頭的FIFO內(nèi),從而保證圖片的快速獲取、保存和讀取,然后由圖像采集部分接收攝像機(jī)數(shù)字化后的數(shù)字圖像信號(hào)(即原始圖像)送入計(jì)算機(jī)內(nèi),圖像處理單元對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理、分析、識(shí)別,獲得測(cè)量結(jié)果并輸出邏輯控制值控制執(zhí)行部分流水線的動(dòng)作.

    圖1 檢測(cè)系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)圖

    圖像獲取是圖像處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,要對(duì)圖像進(jìn)行處理,第一步就是需要通過(guò)合適的成像系統(tǒng),盡可能獲得好的圖像.圖像質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到圖像處理系統(tǒng)的穩(wěn)定性,決定了圖像處理是否會(huì)成功.一幅好的圖像可以簡(jiǎn)化圖像處理的過(guò)程,相反,一幅差的圖像也會(huì)增加圖像處理的難度,甚至使系統(tǒng)無(wú)法做出正確的判斷.為搭建出用于本課題研究的陶瓷斑點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng),首先需要合理選擇系統(tǒng)的圖像成像、圖像采集及圖像處理等硬件部分.

    2 照明方式

    不同的光源和照明方式對(duì)于檢測(cè)效果的影響是不同的[3],為了盡量突出被檢測(cè)陶瓷缺陷的特征,避免干擾,應(yīng)該選擇恰當(dāng)?shù)恼彰鞣绞接糜跈z測(cè).根據(jù)相機(jī)、光源、被測(cè)物體之間的位置關(guān)系不同,照明方式主要分為:直接照明、背光照明、同軸照明三種不同方式.其中背光照明主要用于檢測(cè)尺寸,直接照明和同軸照明都可用于檢測(cè)物品表面特征.從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,直接照明亮度高,照明效果好,但是對(duì)于上釉的陶瓷器來(lái)說(shuō),容易形成光斑,影響辨識(shí)效果.而同軸照明方式指將光源置于相機(jī)與被測(cè)物之間,LED的高強(qiáng)度均勻光線通過(guò)半鏡面后成為與鏡頭同軸的光,具有特殊涂層的半鏡面可以抑制反光和消除圖像中的重影,同軸光照明主要用來(lái)檢測(cè)表面光滑的物體,能夠清楚的顯示出表面特征和減少陰影.通過(guò)以上分析及實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,針對(duì)陶瓷表面斑點(diǎn)的檢測(cè),在LED燈作為照明光源條件下,從陶瓷表面可以得到基本信息,由于陶瓷表面光滑,且具有反光性質(zhì),可以采用同軸照明方式對(duì)陶瓷進(jìn)行照明,以清楚檢測(cè)物體的表面特征并避免成像時(shí)產(chǎn)生光斑.因此最終選擇使用LED燈的同軸照明方式.

    3 陶瓷斑點(diǎn)檢測(cè)算法

    首先從采集得到的原始圖像中提取初步的陶瓷物體區(qū)域(即初始感興趣區(qū)域),然后對(duì)初始感興趣區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理得到最終感興趣區(qū)域,最后通過(guò)濾波處理,并計(jì)算原始感興趣區(qū)域與處理后感興趣區(qū)域的灰度差,根據(jù)各像素點(diǎn)灰度差的大小即可得出檢測(cè)結(jié)果.算法流程如圖2所示.

    圖2 陶瓷斑點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)圖像處理流程圖

    3.1 圖像平滑

    在圖像采集以及后期傳輸?shù)倪^(guò)程中,容易引入外界的干擾噪聲,從而使圖像的原始特征信息被湮滅.有時(shí)在模擬圖像進(jìn)行數(shù)字轉(zhuǎn)換的過(guò)程中也會(huì)引入噪聲.這些干擾可能會(huì)使原始圖像中連續(xù)的均勻分布的灰度在某點(diǎn)突然變大或者陡然減小,這是在物體輪廓邊緣才能夠發(fā)生的灰度陡變.為了避免出現(xiàn)這種情況,要采取一定的措施來(lái)消除噪聲,提高圖像質(zhì)量.在這里使用均值濾波,濾波效果取決于濾波窗口的大小,濾波窗口越大,濾波結(jié)果圖像越模糊,這里采用3×3的矩陣濾波窗口,采集到的圖片和濾波結(jié)果如圖3、圖4所示.

    圖3 采集到的陶瓷圖像圖

    圖4 均值平滑濾波預(yù)處理后陶瓷圖像圖

    3.2 目標(biāo)圖像邊界提取

    需要從濾波圖像中分割提取陶瓷目標(biāo)區(qū)域,設(shè)(x,y)是采集到的二維數(shù)字圖像R的平面坐標(biāo),圖像灰度級(jí)的取值范圍是G={0 ,1,2,…L-1} (0 代表最暗的像素點(diǎn),L-1 代表最亮的像素點(diǎn)),位于坐標(biāo)點(diǎn)(x,y)上的像素點(diǎn)的灰度值表示為f(x,y).設(shè)閾值t 為一個(gè)灰度范圍[tmin,tmax],于是圖像函數(shù)(x,y) 在閾值t 上的分割結(jié)果輸出區(qū)域S 可以表示為

    由于使用同軸光照明,圖片上不會(huì)產(chǎn)生陰影和光斑,利用黑色的墊板作為背景,而陶瓷本身偏為白色,不難找到一個(gè)合適的閾值,為了分割結(jié)果輸出陶瓷區(qū)域,采用閾值tmin=50,tmax=250.處理后結(jié)果如圖5所示.

    圖5 閾值分割出的陶瓷目標(biāo)區(qū)域圖

    3.3 閉運(yùn)算提取感興趣區(qū)域

    由于部分陶瓷斑點(diǎn)等瑕疵的顏色與背景顏色接近,使用圖像閾值分割的方法不能完全提取陶瓷區(qū)域,通過(guò)調(diào)用形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算將斑點(diǎn)歸為目標(biāo)區(qū)域.在圖像中陶瓷斑點(diǎn)是位于陶瓷區(qū)域的內(nèi)部,如圖6(a)所示,灰色區(qū)域表示提取到的初步陶瓷區(qū)域S(目標(biāo)區(qū)域),白色區(qū)域表示斑點(diǎn)或背景區(qū)域,由于閉運(yùn)算可以填充原圖像中的凹入部分或空洞部分,本文采用閉運(yùn)算對(duì)圖像進(jìn)行處理,過(guò)程如圖6所示,經(jīng)過(guò)閉運(yùn)算后初步陶瓷區(qū)域S包含的斑點(diǎn)區(qū)域歸為目標(biāo)區(qū)域,而背景區(qū)域保持不變.處理后結(jié)果如圖7所示.

    圖6 陶瓷區(qū)域閉運(yùn)算過(guò)程圖

    圖7 閉運(yùn)算后的陶瓷目標(biāo)區(qū)域圖

    3.4 行列分離中值濾波

    此時(shí)已經(jīng)把圖像中陶瓷區(qū)域完全分割出來(lái),接下來(lái)則對(duì)分割陶瓷區(qū)域進(jìn)行處理,本文采用行列分離中值濾波算法對(duì)提取的陶瓷區(qū)域(目標(biāo)區(qū)域)進(jìn)行濾波,行列分離中值濾波算法運(yùn)算速度比傳統(tǒng)的中值濾波快,因?yàn)槊看蔚木匦螢V波窗口的寬度都是一個(gè)像素點(diǎn)的寬度,運(yùn)行時(shí)間主要取決于矩形濾波窗口的長(zhǎng)度,行列分離中值濾波在紋理濾波需要很大濾波窗口的情況下非常適用.通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)和分析,發(fā)現(xiàn)行列分離中值算法對(duì)提取斑點(diǎn)、抑制光斑很有效果.濾波前后圖像如圖8所示.矩形濾波窗口長(zhǎng)度越大時(shí),圖像越模糊,通過(guò)試驗(yàn)得出水平和垂直的矩形濾波窗口長(zhǎng)度都為7時(shí)效果最佳,處理后結(jié)果如圖8所示.

    圖8 行列分離中值濾波前后的陶瓷目標(biāo)區(qū)域圖

    3.5 缺陷檢測(cè)

    最后計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)濾波前與濾波后灰度的變化差,根據(jù)灰度差的大小與偏移量Off?set 進(jìn)行比較,根據(jù)比較結(jié)果判定像素點(diǎn)是否屬于斑點(diǎn)區(qū)域,處理結(jié)果如圖9.其中參數(shù)Offset的設(shè)定對(duì)處理結(jié)果影響比較大,如果Offset選擇太小,容易把非斑點(diǎn)區(qū)域誤判為斑點(diǎn)區(qū)域,反之則容易漏判斑點(diǎn)區(qū)域,這里將偏移量Offset設(shè)置為20.

    圖9 陶瓷斑點(diǎn)檢測(cè)處理結(jié)果圖

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文根據(jù)白釉面陶瓷的特點(diǎn),提出一種陶瓷表面缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)方法.該方法首先提取目標(biāo)邊界,利用圖形形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算獲取ROI(感興趣區(qū)域),再將ROI與經(jīng)過(guò)分離中值濾波算法處理過(guò)的ROI進(jìn)行對(duì)比,從而確定陶瓷的缺陷信息.實(shí)驗(yàn)表明:該方法檢測(cè)速度快(系統(tǒng)的檢測(cè)效率超過(guò)3個(gè)熟練工人),準(zhǔn)確度高(低于4%的誤報(bào)率),且不像傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM算法需要建模,可以滿足當(dāng)?shù)仄髽I(yè)生產(chǎn)陶瓷種類多外形不定的檢測(cè)要求.

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