李慶利 郭彩玲 張向紅

(唐山學(xué)院，河北唐山063000)

陶瓷磚表面質(zhì)量視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)研究

李慶利 郭彩玲 張向紅

(唐山學(xué)院，河北唐山063000)

重點(diǎn)介紹了機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在陶瓷磚表面質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用。系統(tǒng)采用面陣攝象機(jī)作為測(cè)量工具，應(yīng)用方向算子進(jìn)行對(duì)目標(biāo)邊緣的定位和跟蹤，以便獲得完整、精確、封閉的目標(biāo)邊緣。實(shí)現(xiàn)了對(duì)陶瓷磚的邊直度、直角度、缺邊和缺角等項(xiàng)目的非接觸檢測(cè)。

圖像測(cè)量，邊緣檢測(cè)，方向算子，表面質(zhì)量

1 引言

GB/T 3810.2-2006(陶瓷磚實(shí)驗(yàn)方法，第2部分：尺寸和表面質(zhì)量的檢驗(yàn))推薦了陶瓷磚的尺寸和表面質(zhì)量的檢驗(yàn)項(xiàng)目及方法，各陶瓷磚生產(chǎn)企業(yè)據(jù)此并結(jié)合生產(chǎn)實(shí)踐增加了一些檢驗(yàn)項(xiàng)目以保障產(chǎn)品質(zhì)量。目前，國(guó)內(nèi)大多數(shù)陶瓷磚生產(chǎn)企業(yè)通常采用人工抽樣的方法進(jìn)行表面質(zhì)量檢測(cè)，質(zhì)檢過(guò)程效率低，質(zhì)檢結(jié)果精度差[1]。

本課題所研究的應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的陶瓷磚表面質(zhì)量在線檢測(cè)系統(tǒng)，能夠?qū)μ沾纱u的邊直度、直角度、缺邊、缺角、對(duì)角線長(zhǎng)度等檢測(cè)項(xiàng)目（前兩項(xiàng)為國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)推薦檢驗(yàn)項(xiàng)目）實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的檢測(cè)。

2 視覺(jué)檢驗(yàn)項(xiàng)目及檢驗(yàn)方法

陶瓷磚尺寸（長(zhǎng)度、寬度、厚度、邊直度、直角度、表面平整度）和表面缺陷（裂紋、針孔、磕碰、缺邊、缺角、對(duì)角線長(zhǎng)度等）檢驗(yàn)項(xiàng)目較多，其中長(zhǎng)度、寬度、邊直度、直角度、缺邊、缺角、對(duì)角線長(zhǎng)度等項(xiàng)目適合采用單個(gè)面陣CCD或CMOS相機(jī)進(jìn)行在線非接觸檢測(cè)，下面以邊直度為例介紹如何應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行對(duì)陶瓷磚質(zhì)量的在線檢測(cè)。

GB/T 3810.2-2006對(duì)邊直度定義為（如圖1）:邊直度式中：C為測(cè)量邊的中央偏離直線的偏差，L為測(cè)量邊長(zhǎng)度，結(jié)果用百分比表示。

進(jìn)行邊直度檢測(cè)前，應(yīng)對(duì)采集的陶瓷磚圖像應(yīng)用一系列圖像處理算法（主要是濾波和邊緣檢測(cè)）進(jìn)行處理，以獲取完整、精確、封閉的陶瓷磚邊緣。然后綜合應(yīng)用多種尺寸計(jì)算算法（Hough變換和最小二乘法等[2-3]精確擬合出陶瓷磚的長(zhǎng)度和寬度。最后，對(duì)圖像中的陶瓷磚邊緣點(diǎn)進(jìn)行分組處理，按照邊直度的定義計(jì)算出檢驗(yàn)結(jié)果。

檢測(cè)流程見(jiàn)圖2，直角度、缺邊、缺角、對(duì)角線長(zhǎng)度等項(xiàng)目的檢驗(yàn)與此相類(lèi)似。

3 關(guān)鍵檢測(cè)算法及步驟

陶瓷磚質(zhì)量的在線檢測(cè)要求快速和魯棒性，上述檢驗(yàn)項(xiàng)目與陶瓷磚長(zhǎng)度、寬度尺寸檢驗(yàn)要求相比，對(duì)于圖像預(yù)處理算法提出了更高的要求。對(duì)于陶瓷磚長(zhǎng)、寬尺寸的檢驗(yàn)，應(yīng)用閾值分割或Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)[4]，即可獲得在速度和精度兩方面均較滿意的效果。對(duì)于進(jìn)行邊直度、直角度、缺邊、缺角等項(xiàng)目的檢測(cè)，必須獲得完整、封閉和有序的陶瓷磚邊緣點(diǎn)列(閾值分割或Canny算子只能獲得邊緣點(diǎn)，無(wú)法對(duì)邊緣點(diǎn)進(jìn)行排序)。因此，在閾值分割的基礎(chǔ)上，應(yīng)用改進(jìn)的Sobel算子對(duì)原始圖像進(jìn)行處理，然后依據(jù)目標(biāo)邊緣灰度梯度的性質(zhì)，進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)邊緣進(jìn)行精確定位和跟蹤，以期獲得完整、封閉和有序的陶瓷磚邊緣點(diǎn)列。利用圖像邊緣的灰度梯度信息進(jìn)行邊緣跟蹤，關(guān)鍵在于獲得灰度圖像中目標(biāo)邊緣的梯度信息。下面簡(jiǎn)要介紹其算法原理。

依據(jù)以經(jīng)典Sobel算子的基礎(chǔ)上定義的8個(gè)方向模板（如圖3所示）構(gòu)造方向算子（使用這種多模板的梯度算法統(tǒng)稱為方向算子)[5-6]，使模板表示的方向?yàn)閳D像的實(shí)際邊緣方向，而模板方向順時(shí)針轉(zhuǎn)90o即為梯度方向。算子運(yùn)算時(shí)采取類(lèi)似卷積的方式，將模板在圖像上移動(dòng)，利用這組模板分別計(jì)算在不同方向上的差分值，取其中最大的值作為梯度值（邊緣強(qiáng)度），而將與之對(duì)應(yīng)的方向作為邊緣方向。

進(jìn)行邊緣定位和跟蹤時(shí)，具體步驟如下：

（1）在由閾值法邊緣檢測(cè)處理后得到的邊緣點(diǎn)中搜索一個(gè)目標(biāo)邊緣的起點(diǎn)[7-8]。

（2）應(yīng)用方向算子進(jìn)行計(jì)算。為了提高邊緣搜索的效率，并不是應(yīng)用方向算子對(duì)整幅圖像進(jìn)行處理，而是對(duì)于已知點(diǎn)的3×3鄰域應(yīng)用方向算子進(jìn)行處理。

（3）由已知點(diǎn)出發(fā)在圖像上繼續(xù)搜索下一邊緣點(diǎn)。搜索時(shí)以當(dāng)前點(diǎn)的方向?yàn)樗阉鞣较?，在該方向上確定一相鄰點(diǎn)，判斷在該點(diǎn)的正負(fù)梯度方向上與其相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值必須小于該點(diǎn)的梯度幅值。如果滿足條件，則判定該點(diǎn)為新的邊緣點(diǎn)，由該點(diǎn)出發(fā)繼續(xù)搜索下一邊緣點(diǎn)；不滿足條件，則將搜索方向沿逆時(shí)針轉(zhuǎn)到下一個(gè)方向（方向定義見(jiàn)圖3），并確定新的相鄰點(diǎn)進(jìn)行條件判斷。

（4）重復(fù)步驟2、3直到回到起點(diǎn)為止。獲得有序的陶瓷磚目標(biāo)邊緣點(diǎn)列后，依據(jù)擬合后得到的標(biāo)準(zhǔn)矩形（圖4c）對(duì)邊緣點(diǎn)列進(jìn)行分組。最后根據(jù)檢驗(yàn)項(xiàng)目的定義即可計(jì)算出邊直度(圖4d)、直角度、缺邊、缺角和對(duì)角線長(zhǎng)度等檢驗(yàn)結(jié)果。

4 結(jié)論

圖4d所示為邊直度檢測(cè)結(jié)果，將機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于陶瓷磚表面質(zhì)量檢測(cè)可以極大的提高效率，可實(shí)現(xiàn)陶瓷磚的在線全檢。根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，使用P4級(jí)工控機(jī)對(duì)上述檢測(cè)項(xiàng)目測(cè)量耗時(shí)約0.15秒。攝像機(jī)的分辨率均1280×1024像素，對(duì)于1000×1000mm陶瓷磚的測(cè)量，有效區(qū)域像素?cái)?shù)約為500×500，對(duì)應(yīng)尺寸關(guān)系為0.5mm/像素。由此可見(jiàn)，應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)陶瓷磚尺寸的在線、高精度檢測(cè)。

1周云風(fēng).陶瓷墻地磚幾何尺寸在線檢測(cè)系統(tǒng)研制.浙江:浙江大學(xué),2005

2邢希東.裝飾材料尺寸偏差檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及分析.計(jì)量技術(shù),2003,8:35～37

3李慶利,王永強(qiáng),郝天鹿.陶瓷磚長(zhǎng)、寬尺寸視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)研究.陶瓷學(xué)報(bào),2009,30(4):508～510

4艾矯健.數(shù)字圖像處理技術(shù)在尺寸測(cè)量系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.北京:北京科技大學(xué),2002

5李慶利,張少軍,李忠富等.一種基于多項(xiàng)式插值改進(jìn)的亞像素細(xì)分算法.北京科技大學(xué)學(xué)報(bào),2003,23(3):280～283

6王建民,尹繼學(xué).空間矩亞像素細(xì)分算法的研究.光學(xué)技術(shù), 1999,（4）:37～42

7朱偉.復(fù)雜零件尺寸的計(jì)算機(jī)圖像處理測(cè)量系統(tǒng)的研究.上海:上海交通大學(xué),1994

8尹輝,諸昌鈴.一種基于圖象處理技術(shù)的幾何參數(shù)測(cè)量系統(tǒng).計(jì)算機(jī)應(yīng)用,1997,17（1）:11～14

Abstract

In this paper,an on-line machine vision system for surface quality inspection of ceramic tiles is introduced,which grabs the images scanned by area-array cameras.The image processing algorithm which uses direction masks is used to locate the edge points exactly.The surface quality of ceramic tiles is measured by the real-time,high precision and non-contact method,which can detect straightness of sides,deviation from rectangularity,rough edge,chip and so on.

Keywords imaging measurement,edge detection,direction masks,surface quality

Received on Nov.2,2010

Li Qingli,E-mail:qljlql@163.com

SURFACE QUALITY INSPECTION OF CERAMIC TILES BY MACHINE VISION

Li QingliGuo Cailing Zhang Xianghong
(Tangshan College,Tangshan Hebei 063000,China)

TQ174.1+2

A

1000-2278（2011）01-0097-03

2010-11-02

李慶利，E-mail:qljlql@163.com