（(江南大學(xué) 理學(xué)院 江蘇省輕工光電工程技術(shù)研究中心，江蘇 無錫 214122））

引言

皮革分為動(dòng)物皮革和人造皮革，其中人造皮革（簡(jiǎn)稱皮革）以其品種多、可以大批量、寬幅生產(chǎn)而得到廣泛應(yīng)用，生產(chǎn)線可采用造皮、印染、檢測(cè)一體化，生產(chǎn)效率高。然而，皮革在加工過程中表面易出現(xiàn)的褶皺、穿孔、劃痕、光啞度不均勻、油墨、壓印等缺陷，已成為生產(chǎn)企業(yè)迫切期望解決的問題。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，目前已有很多的企業(yè)采用了機(jī)器視覺在線檢測(cè)技術(shù)，其優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)質(zhì)量穩(wěn)定、效率高。目前，對(duì)穿孔、劃痕、破損等缺陷已基本能檢出，但對(duì)光啞度不均勻、油墨、壓印等缺陷則存在漏檢或錯(cuò)檢情況，迫切需要研究缺陷的特征，給出有效的解決方案。

機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)主要分為圖像采集和算法識(shí)別。常用算法有：灰度共生矩陣[1-3]、Gabor濾波器[4-6]、顯著性對(duì)象檢測(cè)[7-11]、閾值法[12-13]、小波法[14-15]等。但圖像算法適用于缺陷信息較為完整的情況，若圖像中缺陷信息過少，則難以通過算法識(shí)別。因此，如何增強(qiáng)缺陷信息的采集是提高缺陷識(shí)別率更為關(guān)鍵的因素。

目前，對(duì)皮革、布匹等平面、寬幅且連續(xù)產(chǎn)品的在線表面缺陷檢測(cè)，主要采用線掃模式，即線光源照明線陣相機(jī)采集，其采集方法主要有單一方向采集、單一角度或多角度照明方式進(jìn)行明場(chǎng)或暗場(chǎng)檢測(cè)，可以檢測(cè)出大部分缺陷[16-17]。但也有研究發(fā)現(xiàn)某些表面缺陷僅在某些照明方向才能有效地觀測(cè)到，即缺陷呈現(xiàn)對(duì)照明方向的各向異性，存在檢測(cè)盲區(qū)。如楊星宇等人在用散射顯微鏡成像檢測(cè)超光滑表面劃痕時(shí)發(fā)現(xiàn)，照明方向與缺陷的方向有關(guān)，需要旋轉(zhuǎn)目標(biāo)面才能檢測(cè)到[18]，但該研究是在顯微領(lǐng)域，對(duì)于宏觀無法旋轉(zhuǎn)的生產(chǎn)線顯然是不適用的。也有采用光度立體視覺法對(duì)織物、布匹等目標(biāo)物采集不同照明方向下的圖像并進(jìn)行融合，可以有效地消除檢測(cè)盲區(qū)[19-20]，但需要目標(biāo)物在同一位置靜止進(jìn)行8次圖像采集才能實(shí)現(xiàn)多幅圖像的融合，不太適合人造皮革類的在線檢測(cè)，且光學(xué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，處理效率低。而照明方式的不同直接影響著缺陷的成像效果[21]，如對(duì)稱式的照明方式雖然提供了多方向照明且保持光照均勻，但是會(huì)弱化缺陷與紋底對(duì)比度，增加識(shí)別難度。

為此，本文通過分析缺陷散射機(jī)理和檢測(cè)特性，從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面研究缺陷凸顯性與照明方向的相關(guān)性，找到變化規(guī)律，設(shè)計(jì)出更簡(jiǎn)潔、高效的可消除檢測(cè)盲區(qū)的在線檢測(cè)系統(tǒng)。

1 原理分析

1.1 線掃描檢測(cè)機(jī)理

研究對(duì)象為表面存在均勻分布的紋理皮革。光照射在皮革表面時(shí)，吸收散射強(qiáng)度不僅與表面材料本身特性有關(guān)，也會(huì)與光照方向、強(qiáng)度、波長(zhǎng)和采集方向等有關(guān)。而工業(yè)上的皮革加工印染都是以傳送帶形式進(jìn)行的，即沿單一方向均勻運(yùn)動(dòng)，在線檢測(cè)常采用線掃描模式，如圖1所示。圖中xOy為皮革所在平面，光源和線陣相機(jī)陣列方向沿x方 向放置，皮革沿y方向勻速移動(dòng)，相機(jī)的采集方向?yàn)槠涔廨S方向。

圖1 皮革線陣檢測(cè)分析Fig.1 Analysis of leather linear array CCD detection

設(shè)線光源入射光強(qiáng)為I0，檢測(cè)過程中光源照射方向與相機(jī)采集方向和位置固定不變，當(dāng)皮革表面無缺陷時(shí)，皮革表面的散射吸收系數(shù)為α0(x,y)，則探測(cè)器接收到的皮革表面光強(qiáng)可寫為

A是與探測(cè)器的性能和空間位置有關(guān)的量，當(dāng)檢測(cè)系統(tǒng)確定后，探測(cè)器在空間的位置也不會(huì)變的，A近似為常量。若皮革表面存在缺陷，則缺陷處會(huì)產(chǎn)生不同的吸收和散射。設(shè)缺陷處的吸收散射系數(shù)為α (x,y)，則采集到缺陷處的光強(qiáng)分布可寫為

若對(duì)有缺陷的圖像進(jìn)行濾波處理，即濾除非缺陷區(qū)域，則圖像中只顯示缺陷處的相對(duì)光強(qiáng)分布

實(shí)際上，皮革表面大部分缺陷的采集是各向同性的，即從不同方向采集的?L(x,y)基本不變。但也存在一些缺陷對(duì)檢測(cè)呈各向異性，即 ?L會(huì)隨照明方向的改變而改變，我們稱這類缺陷為各向異性缺陷。

為研究此類缺陷的檢測(cè)特性，考慮相對(duì)運(yùn)動(dòng)，令圖1中被測(cè)樣品沿通過樣品中心的z軸方向旋轉(zhuǎn)，其他保持不變。則缺陷處光強(qiáng)變化量可改寫為

式中：F(θ)為與照明方向相關(guān)的函數(shù)，當(dāng)缺陷不具有方向特征時(shí)，F(xiàn)(θ)為1。?L(x,y)為缺陷信息變化量H最大時(shí)的強(qiáng)度分布，令此時(shí)F(θ0)為1。

判斷缺陷信息量變化的多少是以所能采集到的有效缺陷區(qū)域來定的，在采集系統(tǒng)轉(zhuǎn)過 θ時(shí)缺陷的信息變化量為

式中：δ0是F(θ0)時(shí) 缺陷的區(qū)域范圍；δ是采集系統(tǒng)轉(zhuǎn)過 θ時(shí)所能采集到的缺陷區(qū)域范圍。故可通過采集到的圖像缺陷有效區(qū)域（包括形態(tài)上的一致性）的大小來確定缺陷信息量的得失。

視覺檢測(cè)是先通過傳感器將采集到的光強(qiáng)轉(zhuǎn)化為灰度圖像再進(jìn)行圖像信息處理。設(shè)G(x,y)為圖像灰度分布，K為相機(jī)參數(shù)相關(guān)系數(shù)，則

設(shè) ?G(x,y)為缺陷信息變化量H最大時(shí)圖像的灰度分布，則由（5）式可得

對(duì)于給定的缺陷，δ0和?G(x,y)為確定值，所以H(θ)與F(θ)呈正相關(guān)，是表征缺陷檢測(cè)的各向異性特征函數(shù)。

1.2 實(shí)驗(yàn)裝置與方法

本文以紋理皮革表面的壓印和油墨2種缺陷為檢測(cè)樣本研究其隨檢測(cè)方向的變化規(guī)律。實(shí)驗(yàn)檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示，其中圖像采集系統(tǒng)由大恒圖像Linea LA-GM-08K08A 黑白線陣數(shù)字工業(yè)相機(jī)和尼康A(chǔ)F NIKKOR 35MM F/2D 鏡頭構(gòu)成，相機(jī)標(biāo)準(zhǔn)行頻13 K；照明系統(tǒng)為東冠科技OLH-750R 單紅色高亮線掃光源，中心波長(zhǎng)623 nm；圖像處理系統(tǒng)采用紋底濾波濾去紋底，使用分水嶺分割缺陷區(qū)域，進(jìn)而計(jì)算缺陷處信息量的改變[22]，如圖2所示。

圖2 圖像處理流程圖Fig.2 Flow chart of image processing

為了便于描述缺陷的方向性，選擇的缺陷呈長(zhǎng)型。設(shè) θ為缺陷長(zhǎng)度方向與相機(jī)光軸投影在平面上的夾角，變化范圍為0?～180?。對(duì)壓印及油墨缺陷進(jìn)行不同方向照明的采集時(shí)，θ轉(zhuǎn)動(dòng)步距是5?。

1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)1.2 中的圖像采集系統(tǒng)和圖像處理方法進(jìn)行缺陷特征獲取實(shí)驗(yàn)，表1給出了部分照明方向下的圖像處理結(jié)果。

表1 部分照明方向下的圖像處理結(jié)果Table1 Image processing results in partial lighting directions

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，0?～90?與 90?～180?下H隨 θ的變化關(guān)系呈鏡像對(duì)稱關(guān)系，故僅對(duì) 0?～90?的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如圖3所示。

由圖3（a）給出的壓印缺陷擬合函數(shù)為

式中：p1～p5為常量。

圖3（b）的油墨缺陷擬合函數(shù)為

式中：q1～q5為常量。

顯然，（8）式和（9）式表達(dá)形式相近，但從圖3（a）、（b）中可以看出，式中的參量系數(shù)可能完全不同。對(duì)壓印缺陷，對(duì)比圖3（a）和如表1所得的圖像分析表明，θ<50?左 右時(shí)，H1值 隨 θ呈上升趨勢(shì)，之后逐步下降。當(dāng) θ ≥30?時(shí)，H1≥1.7×105，可以有效提取缺陷信息；20?<θ<30?時(shí)雖然能夠識(shí)別有缺陷，但缺陷信息并不完整；而在 θ ≤20?時(shí)，H1≤9.6×104，雖然H1數(shù)值較大，但單位面積下缺陷與紋底的灰度差異卻很小，缺陷分割受到影響，已無法將缺陷與濾波后紋底造成的細(xì)小干擾區(qū)分。此時(shí)會(huì)造成錯(cuò)檢、漏檢，即為系統(tǒng)的檢測(cè)盲區(qū)。

圖3 缺陷的各向異性特征函數(shù)Fig.3 Characteristic function of defects anisotropy

同理，對(duì)油墨缺陷，當(dāng)θ≤60?時(shí)，即H2≥7.1×103可有效識(shí)別；60?<θ<70?時(shí)，缺陷信息有缺失；而當(dāng) θ ≥70?時(shí)，H2≤2.2×103，缺陷無法準(zhǔn)確識(shí)別，即為油墨缺陷檢測(cè)盲區(qū)。

綜上，對(duì)皮革表面壓印和油墨類缺陷檢測(cè)均存在各向異性，單純采用線掃模式進(jìn)行在線缺陷檢測(cè)，對(duì)這種各向異性缺陷漏檢率近22%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，無論缺陷的各向異性特征函數(shù)H(θ)的形式如何，檢測(cè)盲區(qū)與有效檢測(cè)區(qū)90°位置呈正交態(tài)。如果在與線掃檢測(cè)方向垂直的位置（皮革運(yùn)動(dòng)的垂直方向）添加一個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)，就可以消除檢測(cè)盲區(qū)，實(shí)現(xiàn)各向異性缺陷全方位檢測(cè)。

2 復(fù)合檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)搭建與測(cè)試

2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與搭建

生產(chǎn)線上的皮革會(huì)經(jīng)過機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行傳動(dòng)，一般線掃描檢測(cè)系統(tǒng)放置在傳動(dòng)裝置的滾軸處，采用與圖1相同的前向照明。根據(jù)實(shí)際檢測(cè)效果，將相機(jī)垂直于皮革表面，光源以45°的傾角放置。此時(shí)為反射暗場(chǎng)檢測(cè)，可以降低反射明場(chǎng)下過強(qiáng)的反射光造成的干擾，更好地凸顯缺陷區(qū)域。如圖4中A 區(qū)所示。由于皮革的運(yùn)動(dòng)方向是單一的，在垂直方向加入的檢測(cè)系統(tǒng)只能是面陣的，即圖4中B 區(qū)，其采集系統(tǒng)為面陣相機(jī)，光軸垂直皮革表面，相機(jī)參數(shù)匹配線掃描系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)置，照明采用自主設(shè)計(jì)的離軸側(cè)入式面光源[21]，同樣以45°傾角放置，保證側(cè)入式照明的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)光照的均勻，避免了由傳統(tǒng)光源側(cè)入時(shí)造成的光照遠(yuǎn)近強(qiáng)度不均勻的情況出現(xiàn)。

圖4 復(fù)合在線檢測(cè)系統(tǒng)示意圖Fig.4 Schematic diagram of multi-direction on-line detection system

為了保證缺陷的檢測(cè)效果，簡(jiǎn)化程序邏輯復(fù)雜度，提高檢測(cè)效率，整個(gè)采集系統(tǒng)采用以線掃描為主，面陣檢測(cè)為輔的檢測(cè)方式，其程序邏輯判斷如圖5所示。如果僅線陣能夠檢出或線面均能檢出，則直接處理線掃檢測(cè)結(jié)果，記錄信息變化量H，反之，則采用面陣系統(tǒng)檢測(cè)結(jié)果。

圖5 程序邏輯判斷Fig.5 Procedural logic judgment

為模擬皮革的在線檢測(cè)狀態(tài)，以電控平移臺(tái)代替?zhèn)鲃?dòng)裝置，盡量保持表面平展裁剪皮革樣本，2個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)在同一平面進(jìn)行檢測(cè)，圖6為實(shí)測(cè)系統(tǒng)。

線陣系統(tǒng)選取與1.2系統(tǒng)相同，設(shè)置相機(jī)行頻為7 kHz，曝光時(shí)間為50 ms，增益為2。面陣輔助系統(tǒng)中，相機(jī)選取水星MER-200 CCD 及其配套鏡頭，離軸曲面光源由80 顆中心波長(zhǎng)630 nm的5 730紅光貼片LED組成，額定電流10 μA。平移臺(tái)使用大恒GCD-302004M 長(zhǎng)距電控平移臺(tái)。

圖6 復(fù)合在線檢測(cè)系統(tǒng)裝置圖Fig.6 Device diagram of composite on-line detection system

2.2 檢測(cè)結(jié)果

采用圖6檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)2種各向異性缺陷進(jìn)行各向異性檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，缺陷樣本以任意隨機(jī)方向在平移臺(tái)上運(yùn)動(dòng)，表2列出了部分缺陷的檢測(cè)結(jié)果，其中紅色區(qū)域?yàn)闄z測(cè)到的缺陷區(qū)域。表3為檢測(cè)準(zhǔn)確率的比較結(jié)果。

由表2可以看出，第1組結(jié)果中，線掃描系統(tǒng)處于缺陷檢測(cè)盲區(qū)內(nèi)，無法識(shí)別缺陷，而輔助系統(tǒng)卻在檢測(cè)有效區(qū)，可將缺陷準(zhǔn)確識(shí)別，此時(shí)以輔助系統(tǒng)判斷為主；同理，對(duì)于第2組結(jié)果，輔助系統(tǒng)在檢測(cè)盲區(qū)，而線掃描系統(tǒng)在有效檢測(cè)區(qū)，故此時(shí)以線掃描結(jié)果為主；對(duì)于第3組結(jié)果，線掃描系統(tǒng)與輔助檢測(cè)系統(tǒng)均能完整識(shí)別缺陷，此時(shí)可以線掃描檢測(cè)的結(jié)果為主。

表2 復(fù)合在線檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)測(cè)結(jié)果Table2 Measured results of composite on-line detection system

由實(shí)驗(yàn)可知，單一方向的檢測(cè)無法對(duì)隨機(jī)出現(xiàn)的各向異性缺陷進(jìn)行完全檢測(cè)，而通過輔助的面陣系統(tǒng)與原有線掃系統(tǒng)的檢測(cè)互補(bǔ)，可對(duì)隨機(jī)方向的各向異性缺陷進(jìn)行全方位有效的檢測(cè)和識(shí)別。通過對(duì)隨機(jī)方向的缺陷進(jìn)行100次檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

表3 檢測(cè)準(zhǔn)確率比較Table3 Comparison of detection accuracy

引入輔助系統(tǒng)后，實(shí)驗(yàn)對(duì)較為顯著的各向異性缺陷檢出率幾乎可以達(dá)到100%。而對(duì)于識(shí)別難度較大的各向異性缺陷或較為復(fù)雜的檢測(cè)環(huán)境，紋底濾波算法效果也會(huì)變差，進(jìn)而影響檢測(cè)結(jié)果，對(duì)于這一問題可通過改進(jìn)算法，如使用SVM 支持向量機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等作為識(shí)別算法，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率及抗干擾能力。

3 結(jié)論

本文針對(duì)傳統(tǒng)皮革表面的在線檢測(cè)存在檢測(cè)盲區(qū)的問題，從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究，并以此給出了消除檢測(cè)盲區(qū)的工業(yè)檢測(cè)解決方案。根據(jù)對(duì)缺陷區(qū)特征的光信息采集分析，表明缺陷特征光強(qiáng)分布與照明方向存在的特征函數(shù)關(guān)系；通過系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合出了缺陷特征光強(qiáng)分布與照明方向的特征函數(shù)，給出缺陷的檢測(cè)盲區(qū)，分析得出檢測(cè)盲區(qū)與有效檢測(cè)區(qū)存在正交關(guān)系；根據(jù)研究結(jié)果，模擬工業(yè)在線檢測(cè)形式，采用線陣工業(yè)相機(jī)和線光源組成線陣主檢測(cè)系統(tǒng)，并在此系統(tǒng)上加入1個(gè)面陣離軸照明檢測(cè)輔助系統(tǒng)，即采用自主設(shè)計(jì)的離軸曲面照明光源，提供與線光源正交的照明，用面陣相機(jī)采集，搭建出了可完全消除檢測(cè)盲區(qū)的機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)。采用該系統(tǒng)對(duì)皮革表面存在的壓印和油墨缺陷進(jìn)行各方向隨機(jī)數(shù)百次檢測(cè)，證明了采用側(cè)入式照明的面陣系統(tǒng)輔助檢測(cè)后，不用旋轉(zhuǎn)樣品，僅用2次成像即消除了在線檢測(cè)盲區(qū)，對(duì)各向異性類缺陷的識(shí)別率可提升22%。本檢測(cè)系統(tǒng)及設(shè)計(jì)方法也適用于其他表面中各向異性類缺陷的檢測(cè)，在線處理簡(jiǎn)單高效，為工業(yè)在線表面各向異性缺陷檢測(cè)提供了一種解決方案。