段春梅　張濤川

摘要：針對(duì)瓷磚生產(chǎn)中對(duì)瓷磚素坯表面缺陷檢測(cè)的高速度和高準(zhǔn)確率的要求，本文提出了基于機(jī)器視覺的表面缺陷無損檢測(cè)算法。首先對(duì)采集到的瓷磚素坯圖像采用雙邊濾波器進(jìn)行圖像預(yù)處理，降低噪聲，提高圖像質(zhì)量，然后利用Canny邊緣算子提取圖像邊緣，在圖像邊緣的基礎(chǔ)上，采用最佳閾值分割算法，實(shí)現(xiàn)圖像分割，利用圓形度對(duì)缺陷特征進(jìn)行描述，并實(shí)現(xiàn)缺陷判別，最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表面缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以實(shí)現(xiàn)瓷磚素坯表面缺陷的無損檢測(cè)，準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，能應(yīng)用于瓷磚表面缺陷質(zhì)量檢測(cè)的生產(chǎn)實(shí)踐中。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；表面缺陷；雙邊濾波器；Canny邊緣算子；最佳閾值分割

0引言

質(zhì)量檢測(cè)是瓷磚生產(chǎn)線上一個(gè)非常重要的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。在瓷磚素坯生產(chǎn)過程當(dāng)中，由于生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)設(shè)備或者生產(chǎn)環(huán)境等因素的影響，會(huì)在產(chǎn)品中生成不同特征的缺陷，常見的坯體缺陷有裂紋、斑點(diǎn)、色差、黑心、鼓泡等。然而大部分工廠的瓷磚缺陷檢測(cè)依然由人工完成，由于完全依靠人眼及檢測(cè)人所具備的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行人為判斷，因此容易受主觀因素的影響，導(dǎo)致檢測(cè)速度慢、檢測(cè)精度低，不利于現(xiàn)代自動(dòng)化生產(chǎn)的發(fā)展。

機(jī)器視覺技術(shù)主要利用圖像傳感器采集客觀事物的圖像，然后從采集到圖像中提取所需信息，并根據(jù)圖形圖像技術(shù)進(jìn)行處理并加以拓展融合，最終應(yīng)用于機(jī)械、汽車、建材陶瓷等各種行業(yè)領(lǐng)域，快速地實(shí)現(xiàn)無損檢測(cè)、測(cè)量和控制。

將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于瓷磚素坯表面缺陷的無損檢測(cè)中，相對(duì)于人工檢測(cè)具有顯著優(yōu)勢(shì)，并能避免人為主觀因素的影響，可以減少檢測(cè)誤差，提高檢測(cè)精度、準(zhǔn)確度和生產(chǎn)效率，呈現(xiàn)出高度良好的實(shí)用性，而且也推進(jìn)了質(zhì)量檢測(cè)的自動(dòng)化，同時(shí)還創(chuàng)造了更高的價(jià)值。

本文提出了采用機(jī)器視覺和圖像技術(shù)進(jìn)行瓷磚素坯表面缺陷檢測(cè)的算法研究，其算法的設(shè)計(jì)是系統(tǒng)研發(fā)的關(guān)鍵核心部分，算法設(shè)計(jì)的好壞將影響無損檢測(cè)的準(zhǔn)確度、精確度和速度。其中，圖像預(yù)處理采用雙邊濾波器，目的是減少噪聲、提高圖像質(zhì)量；采用Canny邊緣算子和最佳閾值分割算法將缺陷從圖像背景中分離出來；最后通過圓形度和幾何矩對(duì)特征進(jìn)行描述，實(shí)現(xiàn)特征提取和判別。

1檢測(cè)系統(tǒng)的組成

基于機(jī)器視覺的瓷磚素坯缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)主要由硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)集結(jié)構(gòu)成。為了保證檢測(cè)的準(zhǔn)確性，硬件系統(tǒng)包含CCD（電荷耦合器件圖像傳感器）相機(jī)、照明系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)和輔助硬件設(shè)備，其硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)即如圖1所示。