朱傳清 鄭茂溪 肖曙紅 周文輝 向興鑫

（1.廣東工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院；2.電子科技大學(xué)中山學(xué)院）

隨著人們社會發(fā)展和生活水平的提高，洗液產(chǎn)品的需求數(shù)量越來越大，其中，乳液泵蓋作為洗液產(chǎn)品容器的重要組成成分，在產(chǎn)品注塑生產(chǎn)及搬運過程中可能產(chǎn)生表面污漬等問題，因此其質(zhì)檢精度受到廠家的高度重視。傳統(tǒng)人目檢測在準(zhǔn)確率、速度和主觀性上有明顯的限制，已無法滿足工業(yè)質(zhì)檢需求。

近年來，由于機(jī)器視覺技術(shù)有無接觸性、高穩(wěn)定性和高可靠性等優(yōu)點，其在眾多行業(yè)都得到了廣泛應(yīng)用，因此迅速發(fā)展。有關(guān)文獻(xiàn)使用稀疏特征方法對啤酒瓶蓋實現(xiàn)快速檢測；有關(guān)文獻(xiàn)使用三圓周定位和動態(tài)閾值方法實現(xiàn)對啤酒瓶蓋的快速、準(zhǔn)確檢測；有關(guān)文獻(xiàn)使用均值濾波和邊緣分割算法對塑料手機(jī)殼進(jìn)行缺陷檢測；有關(guān)文獻(xiàn)使用圓心定位和多相機(jī)融合方法解決了但相機(jī)缺膠檢測盲區(qū)的不足；有關(guān)文獻(xiàn)使用Freeman鏈碼提取邊緣，并利用局部梯度和半徑差檢測缺陷。有關(guān)文獻(xiàn)使用講述了圖像最小二乘法擬合直線原理并編程實現(xiàn)。有關(guān)文獻(xiàn)通過分析鋼軌表面光的反射特性，提出局部歸一化和基于投影變換的缺陷定位方法檢測表面缺陷，消除了鋼軌表面光照不均勻的影響。針對乳液泵蓋定位及檢測精度低等問題，本文分析泵蓋表面物理特性，提出一種基于雙邊濾波的乳液泵蓋表面定位及污漬檢測方法，有效檢測泵蓋底面污漬。

泵蓋底面圖像的特點及難點包括：1）泵蓋表面亮度與周圍背景無明顯差距；2）模具印記對邊緣提取造成影響；3）生產(chǎn)制造中模具印記與污漬亮度相似，會對污漬檢測造成干擾。本文對此提出基于雙邊濾波方法對乳液泵蓋底面定位及污漬檢測，如圖1所示。

圖1 泵蓋底面圖像

1 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理是缺陷檢測處理過程的重要環(huán)節(jié)，可減弱或消除圖像噪聲干擾為后續(xù)，提取圖像關(guān)鍵信息，增強圖像質(zhì)量，為后續(xù)定位與檢測環(huán)節(jié)作鋪墊。

1.1 灰度化

將原彩色圖像進(jìn)行灰度化處理，提取圖像亮度信息，便于后續(xù)圖像處理流程。

1.2 雙邊濾波

由于圖像采集、傳輸過程中不可避免的產(chǎn)生噪聲，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，所以需要使用圖像濾波算法消除或減少圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量。

雙邊濾波也是一種非線性的濾波算法，不僅考慮空間臨近度，和高斯濾波一樣去除噪聲，還考慮了像素值相似度，具有高斯濾波所沒有的保邊特性。其濾波器核函數(shù)計算公式由兩個函數(shù)構(gòu)成：

其中(i,j)為模板中心像素坐標(biāo)，(j,l)為模板領(lǐng)域像素坐標(biāo)，d(i,j,k,l)為空間距離函數(shù)，δd為灰度相似度函數(shù)，δr為空間距離函數(shù)方差系數(shù)，為灰度相似度方差系數(shù)。

當(dāng)灰度差一定時，δr越大，r(i,j,k,l)就越大，此時r(i,j,k,l)的值域就越小，高灰度差產(chǎn)生的影響就越大，保護(hù)邊緣的特性就會被削弱，因此需要選擇較小的δr值以獲得好的保邊特性。本文雙邊濾波平滑去噪效果較好，如圖2所示。

圖2 雙邊濾波效果圖

2 圖像定位

圖像定位是檢測過程中的關(guān)鍵步驟，直接影響到后續(xù)所有缺陷檢測環(huán)節(jié)的精度。經(jīng)觀察，泵蓋與背景間無明顯灰度差，因此不能采用閾值分割方法，而泵蓋在快速移動過程中易產(chǎn)生輕微的傾斜，導(dǎo)致泵蓋內(nèi)圓邊緣并非圓形，通過Hough圓變換等幾何形狀定位方法效果較差。本文決定尋找泵蓋閉合區(qū)域邊緣來定位圖像，根據(jù)雙邊濾波和高斯濾波特性，具體步驟如下：

（1）反轉(zhuǎn)濾波圖像灰度。原圖中明亮邊緣被模具印記分割，而暗邊緣完整，所以需反轉(zhuǎn)圖像灰度將暗邊緣轉(zhuǎn)換為明亮邊緣，如圖3(a)所示；

（2）對反轉(zhuǎn)圖像分別進(jìn)行雙邊濾波和高斯濾波，并計算兩者之間的殘差。其中，兩濾波算法的模板大小k和空間距離方差需相同，以獲取幾乎相同的去噪效果；設(shè)置灰度閾值，閾值分割效果如圖3(b)所示；

圖3 圖像定位

（3）在閾值圖靠近泵蓋質(zhì)心處隨機(jī)選取一種子點，使用漫水填充算法填充內(nèi)圓區(qū)域，最后使用開運算消除多余邊緣，確定內(nèi)圓區(qū)域，最后根據(jù)形態(tài)學(xué)處理可定位roi區(qū)域，效果如圖3(c)所示。

3 污漬檢測

對于污漬檢測，有關(guān)文獻(xiàn)提出使用雙高斯濾波方法檢測污漬，經(jīng)測試，此方法對污漬灰度不敏感，只能提取比較明顯的污漬區(qū)域，模具印記提取不完整。由圖3(b)可知圖中污漬邊緣和模具印記邊緣比較完整，因此，以上圖3(c)所示白色roi區(qū)域為mask掩碼，即可提取污漬邊緣和模具印記邊緣。根據(jù)模具印記穿過泵蓋質(zhì)心的特性，對得到的污漬邊緣進(jìn)行最小二乘直線擬合，計算泵蓋質(zhì)心到各擬合直線之間的距離，對于質(zhì)心，直線 ，相關(guān)計算公式如下：

其中(xi, yi)為roi區(qū)域邊緣點，d為點到直線距離。

對各計算距離進(jìn)行比較，消除距離最小的直線所對應(yīng)的模具印記，即可得到正確的污漬區(qū)域，效果如圖4所示。

圖4 污漬檢測效果圖

結(jié)論：針對乳液泵蓋定位及檢測精度低等問題，提出了一種基于雙邊濾波的乳液泵蓋表面定位及污漬檢測方法。通過該方法提取圖像邊緣，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)圖像定位，還能提取污漬區(qū)域，且比雙高斯濾波殘差法更敏感，能夠通過調(diào)節(jié)參數(shù)和提取對比度較小的污漬區(qū)域，使得檢測到的污漬區(qū)域更完整。

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（50975051）；廣東省普通高校重點領(lǐng)域?qū)ｍ?智能制造（2020ZDZX2037）；電子科技大學(xué)中山學(xué)院產(chǎn)研院成果培育項目（419YIY06）。