王祥 武占俠 魏本海 吳在軍 張英

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在進(jìn)行產(chǎn)品外殼制作期間，受到原材料、加工工藝等因素的影響，造成產(chǎn)品外殼出現(xiàn)顆粒、劃痕、污點(diǎn)等缺陷問(wèn)題。而機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用，不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)微小缺陷問(wèn)題的采集和整理，還能保證最終檢測(cè)結(jié)果的精確性和真實(shí)性。因此，為了保證產(chǎn)品外殼制作的美觀性，在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用背景下，如何科學(xué)地檢測(cè)產(chǎn)品外殼污損缺陷問(wèn)題是技術(shù)人員必須思考和解決的問(wèn)題。

1 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方案設(shè)計(jì)

1.1 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1.1 光源選擇及照明方式

選用好的光源，不僅可以保證最終照明效果，還能突出圖像的重點(diǎn)區(qū)域特征，同時(shí)，還能對(duì)圖像背景部分進(jìn)行削弱和淡化[1]，為提高待檢測(cè)圖像和背景圖像之間的對(duì)比度具有重要作用。

在選用照明方式期間，首先，要從以下幾個(gè)方面入手，全面地了解產(chǎn)品外殼污損缺陷類型[2]。

（1）劃痕。產(chǎn)品外殼在外力的刮擦下，可能會(huì)出現(xiàn)細(xì)條型的痕跡，這些痕跡呈現(xiàn)出凹陷狀，且凹陷程度不明顯。

（2）顆粒。產(chǎn)品外殼凸起物均采用顆粒分布的方式，分布于整個(gè)產(chǎn)品外殼表面處，同時(shí)，顆粒與非缺陷區(qū)域之間銜接自然、過(guò)渡平緩，沒(méi)有出現(xiàn)較為清晰的邊界現(xiàn)象。

（3）斑點(diǎn)。產(chǎn)品外殼表面由于受自身析出、外界物質(zhì)侵入等因素的影響，經(jīng)常出現(xiàn)各種大大小小的色斑[3]，這些色斑與產(chǎn)品外殼本身的顏色存在很大的不同。但是，產(chǎn)品外殼表面較為平坦，沒(méi)有出現(xiàn)比較顯眼的凹凸問(wèn)題。

所選用的材質(zhì)不同，其產(chǎn)品外殼表面所呈現(xiàn)的鏡面效應(yīng)也存在一定的差異。其次，要在綜合考慮以上影響因素的基礎(chǔ)上，根據(jù)帶測(cè)對(duì)象的特征，進(jìn)行合理選擇，最終選用的環(huán)形光源與同軸光源相結(jié)合的照明方式。同軸光源在一直反光現(xiàn)象方面具有重要作用[4]，同時(shí)，還能保證反光表面照明效果的均勻性和合理性。環(huán)形光能對(duì)產(chǎn)品外殼表面紋理起到一定的抑制作用，這樣一來(lái)，無(wú)疑會(huì)增加產(chǎn)品外殼表面突出物的凸顯程度。各類缺陷圖像采集效果如圖1所示。

圖1：常見(jiàn)缺陷類型

1.1.2 相機(jī)選擇

相機(jī)選擇是否合理同樣決定了圖像最終采集質(zhì)量。目前，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)經(jīng)常用到兩種圖像采集設(shè)備，分別是CCD 攝像機(jī)和CMOS 攝像機(jī)，其中，CCD 攝像機(jī)屬于一種典型的電耦合器件，所產(chǎn)生的信號(hào)源主要以電荷為主[5]，該信號(hào)源主要集中分布于半導(dǎo)體單晶材料上，CMOS 攝像機(jī)屬于一種典型的光電轉(zhuǎn)換器件，主要集中分布于金屬氧化物半導(dǎo)體材料上。

1.1.3 鏡頭選擇

在完成相機(jī)型號(hào)的選定后，就可以確定鏡頭選取范圍，這是由于鏡頭成像面積尺寸不能小于相機(jī)尺寸。在充分結(jié)合檢測(cè)尺寸范圍芯片的基礎(chǔ)上[6]，將鏡頭的視野尺寸設(shè)置在15mm 以上，最終將ZML1010 鏡頭規(guī)格作為最終選用的鏡頭。

1.2 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

軟件系統(tǒng)主要包含以下兩個(gè)組成部分：

（1）圖像處理庫(kù)。圖像處理庫(kù)在具體的設(shè)計(jì)中，主要借助圖像處理庫(kù)函數(shù)，該函數(shù)內(nèi)部綜合利用了邊緣檢測(cè)算法、直方圖處理算法、圖像幾何操作算法，為保證圖像預(yù)處理效果打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

（2）人機(jī)交互界面。人機(jī)交互界面在具體的設(shè)計(jì)中，要利用MFC 框架，對(duì)人機(jī)交互界面進(jìn)行檢測(cè)，這樣一來(lái)，不僅有效地簡(jiǎn)化了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程，縮短了開(kāi)發(fā)周期，還最大限度地提高了界面的整潔性和友好性，從而為用戶帶來(lái)良好的視覺(jué)體驗(yàn)。

2 產(chǎn)品外殼污損缺陷檢測(cè)圖像處理算法研究

數(shù)字圖像處理算法設(shè)計(jì)是否合理，直接影響了系統(tǒng)檢測(cè)軟件程序的應(yīng)用效果。通過(guò)綜合利用圖像濾波技術(shù)、圖像分割技術(shù)、圖像形態(tài)學(xué)技術(shù)等多種技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品外殼污損缺陷圖像的精確獲取和識(shí)別，為保證自動(dòng)化檢測(cè)結(jié)果的精確性和真實(shí)性打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.1 空間銳化濾波

在對(duì)產(chǎn)品外殼圖像進(jìn)行預(yù)處理之前，通常會(huì)出現(xiàn)污損缺陷輪廓模糊現(xiàn)象，尤其是微小缺陷在實(shí)際的分割處理中，經(jīng)常出現(xiàn)被背景紋理掩蓋問(wèn)題，這無(wú)疑增加了檢測(cè)難度。圖像模糊處理主要是指根據(jù)圖像積分運(yùn)算結(jié)果，采用逆運(yùn)算的方式，完成以下兩種運(yùn)算類型，分別是微分運(yùn)算和梯度運(yùn)算，只有這樣，才能提高圖像的清晰度。另外，銳化濾波處理主要是為了確保邊緣模糊或者輪廓模糊的圖像變得更加清晰化，便于相關(guān)人員對(duì)圖像細(xì)節(jié)一目了然。

2.2 圖像分割

在處理圖像期間，人們僅僅對(duì)圖像某一微小部分感興趣。圖像分割主要是指將圖像劃分成人們感興趣的若干個(gè)部分，并對(duì)各個(gè)部分的特性進(jìn)行分析。閾值分割法在具體的運(yùn)用中，需要事先選取一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像灰度劃分為若干個(gè)部分，在此基礎(chǔ)上，提取出相應(yīng)的目標(biāo)區(qū)域。當(dāng)出現(xiàn)光照不均勻現(xiàn)象時(shí)，單一閾值法，難以快速分割產(chǎn)品外殼污損缺陷，為了解決這一問(wèn)題，需要采用局部閾值法，對(duì)這些圖像進(jìn)行分割處理。局部閾值處理法主要是指將一幅圖像劃分成獨(dú)立互斥的若干個(gè)矩形，同時(shí)，還要保證所選用的矩形面積要足夠小，確保所有矩形的光照均處于均勻狀態(tài)，在此基礎(chǔ)上，完成對(duì)多個(gè)窗口的自動(dòng)化閾值處理，最后，對(duì)每個(gè)圖像進(jìn)行捆綁處理，并將最終的處理結(jié)果形象、直觀地呈現(xiàn)在用戶面前。

2.3 形態(tài)學(xué)圖像處理

在獲取圖像期間，由于相機(jī)產(chǎn)生嚴(yán)重噪音，光照不均勻，導(dǎo)致所獲取的圖像出現(xiàn)大大小小的噪聲點(diǎn)。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，可以降低圖像孤立特征。在形態(tài)學(xué)變換期間，需要借助結(jié)構(gòu)元素，開(kāi)展相關(guān)運(yùn)算工作。同時(shí)，還要在所有像素位置上放置與之相對(duì)應(yīng)的區(qū)域，為后期邏輯運(yùn)算工作的有效開(kāi)展。另外，還要將最終運(yùn)算結(jié)果設(shè)置為相應(yīng)的圖像元素，以實(shí)現(xiàn)對(duì)多樣化形態(tài)學(xué)處理運(yùn)算的構(gòu)造。

3 缺陷識(shí)別結(jié)果與分析

缺陷檢測(cè)結(jié)果如圖2所示，通過(guò)利用環(huán)形光源與同軸光源相結(jié)合的照明方式，不僅實(shí)現(xiàn)對(duì)反光現(xiàn)象的有效抑制，還能實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品外殼表面成像信息的有效獲取，圖像亮度均勻，但是，顆粒、劃痕缺陷等部分圖像比較顯眼，此外，在產(chǎn)品外殼圖像邊緣部分存在一定的輕微反光現(xiàn)象。濾波處理不僅有效地增強(qiáng)了缺陷邊緣灰度，還能有效降低灰度值緩慢變化幅度，使得灰度圖中的缺陷呈現(xiàn)出不斷增強(qiáng)的狀態(tài)，為后期圖像高效分割處理創(chuàng)造良好的條件。局部閾值處理不僅可以有效地避免因光照不均勻而對(duì)圖像灰度值產(chǎn)生不良影響。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相關(guān)操作步驟的實(shí)施，在降低微小顆粒對(duì)檢測(cè)結(jié)果的干擾程度方面提供有力的保障。由此可見(jiàn)，縱觀上述識(shí)別結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)本文所提出的檢測(cè)算法，可以保證精確度的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品外殼樣品中顆粒、劃痕、斑點(diǎn)等污損缺陷的有效識(shí)別，為后期產(chǎn)品外殼的美化提供重要的依據(jù)和參考。

圖2：缺陷檢測(cè)結(jié)果

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，通過(guò)對(duì)產(chǎn)品外殼的缺陷分類以及相關(guān)特征的分析，提出了一種新型、先進(jìn)的暗場(chǎng)照明方式，該照明方式將環(huán)形光源和同軸光源進(jìn)行充分結(jié)合，不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品污損缺陷圖像的快速獲取，還能根據(jù)產(chǎn)品外殼污損缺陷邊緣模糊情況，選用相應(yīng)的算法，對(duì)分割后的圖像進(jìn)行精確化處理，在符合相關(guān)精度要求的基礎(chǔ)上，保證產(chǎn)品外殼污損缺陷檢測(cè)結(jié)果的精確性。因此，本文所提出的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)算法具有較高的使用價(jià)值，值得被進(jìn)一步推廣和應(yīng)用于產(chǎn)品外殼制作中。