基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法，該方法的步驟如下：步驟1)、成像系統(tǒng)將直條紋大景深條帶圖像成像到移動(dòng)中的待測(cè)樣品表面，調(diào)整成像系統(tǒng)相對(duì)于待測(cè)樣品表面的位置，使投影條紋的邊緣清晰銳利；步驟2)、啟動(dòng)高速相機(jī)采集待測(cè)樣品表面圖像信息并將其傳遞給圖像處理模塊；步驟3)、圖像處理模塊提取條紋的兩邊緣，分析對(duì)比條紋兩邊緣獲取缺陷信息；步驟4)、綜合分析連續(xù)采集的多幅圖像，輸出鑒別結(jié)果。本發(fā)明能夠形成邊緣清晰銳邊的條紋，有利于獲取條紋邊緣形貌特征，排除色斑等非三維缺陷干擾等。
【專利說明】基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于檢測(cè)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表 面缺陷鑒別方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前存在許多基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。按照原理主要分為兩類：一種 是二維成像方法，通過圖像傳感器獲取待測(cè)表面的二維圖像，提取缺陷信息。由于缺陷形狀 方位、樣品的材質(zhì)紋理和光照的角度強(qiáng)度等對(duì)待測(cè)表面成像質(zhì)量影響較大，對(duì)算法要求較 高，而且這種方法不能反映待測(cè)樣品表面的三維信息，容易受到色斑紋理等的干擾。另一種 是三維成像方法，使用線激光器將線激光投影至待測(cè)對(duì)象表面，通過監(jiān)測(cè)光帶的變化鑒別 缺陷，這種方法在檢測(cè)粗糙的待測(cè)對(duì)象表面時(shí)，光帶受粗糙表面強(qiáng)烈散射，對(duì)圖像質(zhì)量的影 響較大。中國專利CN102749336A采用線結(jié)構(gòu)光投射至被測(cè)被測(cè)物表面，并利用canny邊緣 檢測(cè)方法得到線結(jié)構(gòu)光投影邊緣，將像素點(diǎn)與之前的像素點(diǎn)與預(yù)設(shè)閾值對(duì)比判別缺陷，這 種方法存在一些不足：第一，采用canny算子檢測(cè)粗糙表面時(shí)會(huì)出現(xiàn)一些偽邊緣；第二，結(jié) 構(gòu)光投影掃描至與其方向一致的條狀缺陷時(shí)，由于被測(cè)對(duì)象速度快會(huì)導(dǎo)致高速相機(jī)來不及 采集而出現(xiàn)漏檢。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于：直條紋大景深條帶圖像在樣品表面彎曲的情況下投影，能夠 形成邊緣清晰銳邊的條紋，有利于獲取條紋邊緣形貌特征，排除色斑等非三維缺陷干擾。配 合樣品或鑒別系統(tǒng)的連續(xù)移動(dòng)，對(duì)連續(xù)采集的多幅圖像實(shí)時(shí)對(duì)比條紋兩邊緣即可獲得待測(cè) 對(duì)象表面的缺陷信息，算法簡(jiǎn)單、精度高且受系統(tǒng)振動(dòng)影響較小。采用多個(gè)方向的條帶圖像 組合可有效避免因掃描方向與條狀缺陷方向平行或垂直帶來的漏檢。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)對(duì)待測(cè)對(duì)象表面的鑒別，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：基于大景深條帶圖 像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法，該方法的步驟如下：
[0005] 步驟1)、成像系統(tǒng)將直條紋大景深條帶圖像成像到移動(dòng)中的待測(cè)樣品表面，調(diào)整 成像系統(tǒng)相對(duì)于待測(cè)樣品表面的位置，使投影條紋的邊緣清晰銳利；
[0006] 步驟2)、啟動(dòng)高速相機(jī)采集待測(cè)樣品表面圖像信息并將其傳遞給圖像處理模塊；
[0007] 步驟3)、圖像處理模塊提取條紋的兩邊緣，分析對(duì)比條紋兩邊緣獲取缺陷信息；
[0008] 步驟4)、綜合分析連續(xù)采集的多幅圖像，輸出鑒別結(jié)果。
[0009] 進(jìn)一步的，所述直條紋大景深條帶圖像是一條或多條不同方向的組合；所述成像 系統(tǒng)景深能保證投影條紋的邊緣清晰銳利。
[0010] 進(jìn)一步的，所述高速相機(jī)的參數(shù)可根據(jù)實(shí)際需要調(diào)整，且高速相機(jī)的視場(chǎng)需覆蓋 待測(cè)樣品表面上的條紋。
[0011] 進(jìn)一步的，所述圖像處理模塊首先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，粗提取所述投影條紋 的兩邊緣，根據(jù)邊緣點(diǎn)鄰域?qū)l紋邊緣進(jìn)行校正，然后求取條紋兩邊緣的對(duì)應(yīng)點(diǎn)差值，若差 值與標(biāo)準(zhǔn)條紋寬度的偏差大于一定閾值則判定存在缺陷；將所有邊緣對(duì)應(yīng)點(diǎn)差值求和，，若 和值與標(biāo)準(zhǔn)條紋面積的偏差大于一定閾值則判定存在缺陷；所述標(biāo)準(zhǔn)條紋寬度即無缺陷樣 本表面條紋邊緣對(duì)應(yīng)點(diǎn)差值的均值，標(biāo)準(zhǔn)條紋面積即無缺陷樣本表面條紋邊緣對(duì)應(yīng)點(diǎn)差值 的和值。
[0012] 進(jìn)一步的，所述待測(cè)樣品表面是平面或者柱面，在連續(xù)檢測(cè)過程中試樣或檢測(cè)系 統(tǒng)沿著待測(cè)樣品表面直母線方向移動(dòng)；若根據(jù)上述方法對(duì)連續(xù)采集的多幅圖像預(yù)判定均存 在缺陷，則判定待測(cè)樣品在條紋邊緣掃描區(qū)域存在缺陷。
[0013] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果為：
[0014] 直條紋大景深條帶圖像在樣品表面彎曲的情況下投影，能夠形成邊緣清晰銳邊的 條紋，有利于獲取條紋邊緣形貌特征，排除色斑等非三維缺陷干擾。配合樣品或鑒別系統(tǒng) 的連續(xù)移動(dòng)，對(duì)連續(xù)采集的多幅圖像實(shí)時(shí)對(duì)比條紋兩邊緣即可獲得待測(cè)對(duì)象表面的缺陷信 息，算法簡(jiǎn)單、精度高且受系統(tǒng)振動(dòng)影響較小。采用多個(gè)方向的條帶圖像組合可有效避免因 掃描方向與條狀缺陷方向平行或垂直帶來的漏檢。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0015] 圖1為曲面鑒別示意圖；
[0016] 圖2為平面鑒別示意圖；
[0017] 圖3為劃傷缺陷原理圖；
[0018] 圖4為磨損缺陷原理圖；
[0019] 圖5為圖像處理流程圖；
[0020] 圖中標(biāo)號(hào)：1_ _速相機(jī)、2_成像系統(tǒng)、3_條紋、4_待測(cè)樣品表面、5_劃傷缺陷、 磨損缺陷、a_標(biāo)準(zhǔn)條紋寬度、b_缺陷處窄條紋寬度、c_缺陷處寬條紋寬度、d_標(biāo)準(zhǔn)條紋 面積、e-有缺陷條紋面積。

【具體實(shí)施方式】
[0021] 下面結(jié)合附圖以及具體實(shí)施例進(jìn)一步說明本發(fā)明。
[0022] 參照?qǐng)D1和圖2,基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法，包括： 高速相機(jī)1、成像系統(tǒng)2、圖像處理模塊（未圖示）和待測(cè)樣品表面4。其中，成像系統(tǒng)2將 直條紋大景深條帶圖像按一定角度投影至待測(cè)樣品表面4,在待測(cè)樣品表面4上形成邊緣 清晰銳利的條紋3,高速相機(jī)1采集待測(cè)樣品表面4圖像信息并將其傳遞給圖像處理模塊， 圖像處理模塊負(fù)責(zé)提取條紋3的兩邊緣，分析對(duì)比獲取缺陷信息。
[0023] 參照?qǐng)D3,當(dāng)待測(cè)樣品表面4存在劃傷缺陷5時(shí)，條紋3兩邊緣會(huì)發(fā)生畸變，其畸變 的程度與缺陷深度成正比。在缺陷處條紋寬度b、c與標(biāo)準(zhǔn)條紋寬度a存在一定偏差。參見 圖4,當(dāng)待測(cè)樣品表面4存在磨損缺陷6時(shí)，條紋3兩邊緣同樣會(huì)發(fā)生畸變，由于一般磨損缺 陷6的深度較小，使得條紋寬度偏差較小，不利于缺陷鑒別，但是標(biāo)準(zhǔn)條紋面積d與有缺陷 條紋面積e差異明顯，可作為缺陷鑒別標(biāo)準(zhǔn)。綜合圖3和圖4分析，同時(shí)采用條紋寬度偏差 與條紋面積偏差作為缺陷鑒別標(biāo)準(zhǔn)，魯棒性較好。
[0024] 參照?qǐng)D5,圖像處理模塊接收了高速相機(jī)1采集的原始圖像信息，可根據(jù)圖5所示 流程對(duì)其進(jìn)行缺陷鑒別：
[0025] 1)、濾波，采用5X5模版對(duì)原始圖像進(jìn)行中值濾波得到圖像img，中值濾波作為一 種非線性濾波方式，在去除噪聲的同時(shí)還能很好的保護(hù)邊緣信息。
[0026] 2)、二值化處理，由于條紋3的灰度和待測(cè)樣品表面4的灰度相差較大，可設(shè)置一 個(gè)低閾值進(jìn)行二值化分割。
[0027] 3)、形態(tài)學(xué)處理，二值化分割后的圖像難免會(huì)存在一些孔洞，采用形態(tài)學(xué)腐蝕膨脹 操作對(duì)其進(jìn)行填充。
[0028] 4)、邊緣粗提取，使用水平邊緣檢測(cè)算子[-1，1]與形態(tài)學(xué)處理后的圖像進(jìn)行卷積 運(yùn)算，粗提取條紋3的左右兩邊緣。
[0029]5)、邊緣校正，對(duì)于坐標(biāo)為（x，y)的邊緣點(diǎn)，用其行鄰域灰度重心坐標(biāo)（x，z)對(duì)其 進(jìn)行校正，其中z的計(jì)算公式如下：

【權(quán)利要求】
1. 基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法，其特征在于：該方法的步 驟如下： 步驟1)、成像系統(tǒng)將直條紋大景深條帶圖像成像到移動(dòng)中的待測(cè)樣品表面，調(diào)整成像 系統(tǒng)相對(duì)于待測(cè)樣品表面的位置，使投影條紋的邊緣清晰銳利； 步驟2)、啟動(dòng)高速相機(jī)采集待測(cè)樣品表面圖像信息并將其傳遞給圖像處理模塊； 步驟3)、圖像處理模塊提取條紋的兩邊緣，分析對(duì)比條紋兩邊緣獲取缺陷信息； 步驟4)、綜合分析連續(xù)采集的多幅圖像，輸出鑒別結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法，其 特征在于：所述直條紋大景深條帶圖像是一條或多條不同方向的組合；所述成像系統(tǒng)景深 能保證投影條紋的邊緣清晰銳利。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法，其 特征在于：所述高速相機(jī)的參數(shù)可根據(jù)實(shí)際需要調(diào)整，且高速相機(jī)的視場(chǎng)需覆蓋待測(cè)樣品 表面上的條紋。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法，其 特征在于：所述圖像處理模塊首先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，粗提取所述投影條紋的兩邊緣， 根據(jù)邊緣點(diǎn)鄰域?qū)l紋邊緣進(jìn)行校正，然后求取條紋兩邊緣的對(duì)應(yīng)點(diǎn)差值，若差值與標(biāo)準(zhǔn) 條紋寬度的偏差大于一定閾值則預(yù)判定存在缺陷；將所有邊緣對(duì)應(yīng)點(diǎn)差值求和，若和值與 標(biāo)準(zhǔn)條紋面積的偏差大于一定閾值則預(yù)判定存在缺陷；所述標(biāo)準(zhǔn)條紋寬度即無缺陷樣本表 面條紋邊緣對(duì)應(yīng)點(diǎn)差值的均值，標(biāo)準(zhǔn)條紋面積即無缺陷樣本表面條紋邊緣對(duì)應(yīng)點(diǎn)差值的和 值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大景深條帶圖像投影的彎曲粗糙表面缺陷鑒別方法，其 特征在于：所述待測(cè)樣品表面是平面或者柱面，在連續(xù)檢測(cè)過程中試樣或檢測(cè)系統(tǒng)沿著待 測(cè)樣品表面直母線方向移動(dòng)；若根據(jù)權(quán)利要求4中所述方法對(duì)連續(xù)采集的多幅圖像預(yù)判定 均存在缺陷，則判定待測(cè)樣品在條紋邊緣掃描區(qū)域存在缺陷。
【文檔編號(hào)】G06K9/32GK104458764SQ201410773348
【公開日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年12月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月14日
【發(fā)明者】王克逸, 王玉偉, 閆佩正, 盧鈺 申請(qǐng)人:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)