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    基于OpenCV 的偏光片檢測方法

    2020-10-16 09:53:00石鵬飛
    機(jī)械管理開發(fā) 2020年10期
    關(guān)鍵詞:偏光片噴碼小圖

    石鵬飛, 劉 慧

    (中電科風(fēng)華信息裝備股份有限公司, 山西 太原 030024)

    引言

    偏光片的檢測需求主要分為兩大類:第一,噴碼字符檢測,常見的檢測內(nèi)容包括噴碼字符不正、錯碼、缺點(diǎn)、重碼、紅點(diǎn)等;第二,表面缺陷檢測,常見的包括打痕、壓痕、糊污、條紋、劃傷、剝離、折痕等。對于這兩大類檢測需求,傳統(tǒng)的方法是人工檢測,人工檢測費(fèi)時又費(fèi)力,不僅檢測水平受人的因素影響非常大,而且人工操作容易對偏光片造成二次傷害。近些年來,隨著自動化需求不斷提高,在線檢測逐漸開始替代人工檢測。

    由于國內(nèi)外的檢測水平參差不齊,國外一些視覺廠商由于行業(yè)接觸早,技術(shù)積累多,因而在技術(shù)上一直處于領(lǐng)先地位,但功能模塊固定,不能隨著檢測需求的變化積極應(yīng)對。國內(nèi)一些視覺供應(yīng)商,通過購買成熟算法庫,積極進(jìn)行二次開發(fā),在偏光片檢測行業(yè)逐步占有了一席之地。

    國內(nèi)對偏光片檢測的研究主要集中在深圳大學(xué)。曾小星[1]等人采用結(jié)構(gòu)光照明的方法,對偏光片外觀缺陷進(jìn)行了研究;賴文威[2]等人研究了偏光片外觀缺陷的成像機(jī)理;賀健[3]對偏光片缺陷進(jìn)行了仿真。石鵬飛[4]引入了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,對偏光片缺陷進(jìn)行了檢測和分類。綜上所述,國內(nèi)對偏光片缺陷的檢測處于起步階段,一些技術(shù)并沒有大規(guī)模地應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐。

    本研究采集了大量實(shí)際生產(chǎn)缺陷小圖,使用開源計算機(jī)視覺庫(Open Source Computer Vision Library)中算法進(jìn)行處理,而OpenCV 提供的視覺處理算法非常豐富。一次作業(yè)中,噴碼字符是固定的,因此對于噴碼字符的檢測,并不需要對字符進(jìn)行識別,只需要比對每次噴碼內(nèi)容是否一致即可。而OpenCV 中,模板匹配算法非常適合進(jìn)行字符比對,只需要事先提取一個圖片模板,每次利用匹配算法進(jìn)行圖片模板的匹配即可,通過匹配度即可判斷噴碼字符優(yōu)良。表面缺陷的檢測則需要依次進(jìn)行多種算法操作,最終將缺陷輪廓位置提取出來。

    1 噴碼字符檢測

    1.1 模板匹配簡介

    用T 表示模板圖像,I 表示待匹配圖像,切模板圖像的寬為w 高為h,用R 表示匹配結(jié)果,匹配過程如圖1 所示。

    圖1 匹配過程

    歸一化平方差匹配法算法如式(1)所示:

    此處R 越小,表示匹配程度越高。實(shí)際程序中,用1-R 表示匹配度。OpenCV 主要函數(shù)如下:

    MatchTemplate(img,temp,ftmp,1);

    //0-5 共5 種方法,1 表示歸一化平方差匹配

    MinMaxLoc (ftmp, &minv, &maxv, &minl, &maxl,NULL);

    //輸出最小值,最大值,以及最小值,最大值的位置

    1.2 模板提取

    如下頁圖2 所示,提取200*200 大小的一幅待匹配模板。該模板完美體現(xiàn)了噴碼字符的內(nèi)容,沒有缺點(diǎn),沒有其它遮擋,角度也正確,是一個合格模板。使用該模板在原圖中進(jìn)行匹配,匹配結(jié)果如圖3 所示。

    圖2 模板圖

    圖3 驗證原圖模板

    從匹配結(jié)果來看,匹配度達(dá)到了99.83%,匹配程度非常的高。從紅框的位置來看,準(zhǔn)確地找到了目標(biāo)字符的位置,并顯示出了結(jié)果,X 方向1 729,Y 方向1 825。

    1.3 OK 結(jié)果匹配驗證

    從同一噴碼批次中隨機(jī)抽取8 張噴碼字符確認(rèn)OK 的圖片進(jìn)行驗證。每張圖片都通過了人工的檢測,判定OK。驗證結(jié)果如表1 所示。

    表1 OK 樣品匹配結(jié)果

    表1 中顯示,樣品OK3 未能匹配到準(zhǔn)確的位置,其余的樣品均可以達(dá)到98%左右的匹配度,X 方向以及Y 方向的位置精度均在100 個像素以內(nèi),選擇合適大小的矩形區(qū)域,可以完整地提取出來。

    1.4 NG 結(jié)果匹配驗證

    圖4 依次為四種典型的噴碼NG 缺陷類型:未噴碼、字符缺點(diǎn)、記號覆蓋、字符錯印。表2 中是相應(yīng)的匹配度。

    圖4 四種典型的噴碼NG 缺陷類型

    表2 NG 品匹配結(jié)果

    對比所有的匹配度結(jié)果發(fā)現(xiàn),除字符錯印外,同一批噴碼結(jié)果無論NG 還是OK,均有較高的匹配度,其原因主要是背景像素占比過大,計算匹配矩陣時,結(jié)果往往就過大。極端地講,例如OK3 樣品,雖然找到了最大的匹配度值,但確未能正確匹配位置。通過比較匹配度,可以發(fā)現(xiàn),選取合適的閾值,可以將大部分噴碼結(jié)果篩選出來,對于印錯字符,可以明顯地挑選出來,但仍然存在不能完全檢出的問題,存在一定的誤判風(fēng)險,既有可能由于過低的匹配度將OK 品過殺,又有可能由于過高的匹配度將NG 品放過。表1、表2 中,無論是OK 品和NG 品,二者的匹配度都太高了,并且十分接近。

    2 表面缺陷檢測

    2.1 處理過程

    采用OpenCV 中的算法,對一些表面帶有缺陷的偏光片圖片進(jìn)行處理,把最大的缺陷位置標(biāo)記出來。為了處理方便,將帶有缺陷的偏光片按照缺陷位置預(yù)先分割成200*200 的缺陷小圖。如下頁圖5 所示,帶有明顯缺陷的缺陷小圖。

    高斯濾波是一種線性平滑濾波,適用于消除高斯噪聲,廣泛應(yīng)用于圖像去噪,因此采用高斯濾波對圖像進(jìn)行預(yù)處理。下頁圖6 為高斯濾波后的效果圖。

    選取合適的閾值對圖像高斯濾波后的圖像進(jìn)行二值化運(yùn)算,如下頁圖7 所示。二值化后,缺陷部分和非缺陷部分明顯的黑白分明。但缺陷位置的范圍可能略小,避免提取輪廓時不能完全包圍,因此對二值化后的圖像進(jìn)行膨脹操作,如下頁圖8 所示,白色區(qū)域面積明顯擴(kuò)張。

    圖5 缺陷小圖

    圖6 高斯濾波

    圖7 二值化

    圖8 膨脹

    采用canny 算法提取圖像的輪廓,如圖9 所示,四個大小不一的缺陷輪廓都被提取出來。找出最大的一組輪廓,并找到圍成該輪廓的最小矩形,并在原始缺陷小圖上標(biāo)記出來,如圖10 所示。

    圖9 輪廓提取

    圖10 缺陷標(biāo)記

    2.2 驗證結(jié)果分析

    對48 幅不同的缺陷小圖進(jìn)行處理,選取其中有代表性的進(jìn)行分析。圖11 是六種典型的處理結(jié)果。圖11-1 代表了能夠正常檢測的結(jié)果,圖11-2 代表了未能找到缺陷位置的檢測結(jié)果。圖11-3 和圖11-4 分別代表了橫向和縱向條紋的缺陷檢測結(jié)果。圖11-5 表面缺陷的對比度較高,有利于檢測結(jié)果。對比圖11-4 和圖11-6 發(fā)現(xiàn),橫向條紋的檢測結(jié)果不是很理想,但如果橫向條紋有較高的對比度,可以得到不錯的檢測結(jié)果。

    通過分析以及驗證,造成以上六種典型檢測結(jié)果的一個原因是在使用OpenCV 中算法時,函數(shù)參數(shù)選取的差異性。高斯濾波、二值化、膨脹、輪廓提取對應(yīng)的函數(shù)中都要選取對應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素,機(jī)構(gòu)元素的大小和方向都會造成檢測結(jié)果有較大的差異性。

    3 結(jié)論

    圖11 驗證結(jié)果

    1)OpenCV 中模板匹配算法不僅可以準(zhǔn)確對噴碼字符進(jìn)行匹配,而且可以驗證噴碼位置的準(zhǔn)確性。對于噴碼不良的各種情況,也可以分辨出來。但仍有匹配失誤的圖片,究其原因,背景和字符像素差異不大,二值化可以解決這個問題。

    2)利用OpenCV 中算法組合以及選取合適的結(jié)構(gòu)元素,偏光片表面缺陷檢測大部分可以檢測出來。但參數(shù)的選取比較困難,需要大量的驗證。另外,算法的穩(wěn)定性也需要長期的驗證。

    3)機(jī)器視覺檢測的經(jīng)典算法和深度學(xué)習(xí)算法結(jié)合起來,可大大提高缺陷檢測的能力和圖像分類的能力。

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