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        基于Halcon的環(huán)保型餐盤缺陷檢測方法

        2022-07-05 07:49:22彭昕昀林文強(qiáng)龍迎春
        關(guān)鍵詞:區(qū)域檢測

        彭昕昀,林文強(qiáng),龍迎春,李 錦

        (韶關(guān)學(xué)院 智能工程學(xué)院,廣東 韶關(guān) 512005)

        環(huán)保型餐盤在生產(chǎn)過程中采用工業(yè)機(jī)器人快速大量生產(chǎn),由于生產(chǎn)工藝和生產(chǎn)環(huán)境的影響,會出現(xiàn)少量缺陷產(chǎn)品.目前廠家對環(huán)保型餐具的缺陷檢測大多采用人工分揀,人工目檢的檢測速度慢、檢測失誤率高、檢測效率遠(yuǎn)低于機(jī)器視覺檢測效率[1].隨著中國智能制造在全國制造業(yè)大規(guī)模的推廣應(yīng)用,國產(chǎn)的圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺技術(shù)的快速發(fā)展,現(xiàn)代化智能制造工廠采用機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)代替了人工目檢.筆者基于Halcon圖像算法平臺,主要研究環(huán)保型餐盤的邊緣缺陷和表面污點(diǎn)的圖像處理算法.

        1 環(huán)保型餐盤的缺陷分類及檢測流程

        環(huán)保型餐盤的表面缺陷主要包括邊緣缺陷、表面污點(diǎn)、內(nèi)部破損、內(nèi)部劃痕、圓形度不良等.通過工業(yè)相機(jī)對環(huán)保餐盤進(jìn)行圖像采集,在Halcon軟件平臺運(yùn)用算子處理,通過檢測結(jié)果進(jìn)行分析,從而判斷出正品和次品.

        環(huán)保型餐盤缺陷檢測步驟主要包括:(1)圖像采集系統(tǒng)拍照后,傳送原圖像到圖像處理系統(tǒng),運(yùn)用圖像灰度化和圖像分割進(jìn)行預(yù)處理;(2)通過灰度化閾值分割方法,提取被檢餐盤圖像中所需檢測的區(qū)域(ROI區(qū)域);(3)分別提取圖像中的邊緣特征和內(nèi)表面特征,根據(jù)圓度和區(qū)域數(shù)量等特征來判斷是否為缺陷產(chǎn)品;(4)標(biāo)記出被檢產(chǎn)品的缺陷區(qū)域,再輸出結(jié)果[2].餐盤缺陷檢測流程如圖1所示.

        圖1 環(huán)保餐盤缺陷檢測流程

        2 圖像預(yù)處理

        2.1 圖像灰度化

        圖像灰度化是圖像處理系統(tǒng)基本的圖像預(yù)處理,為之后的特征點(diǎn)提取、特征識別和特征檢測等圖像處理操作做準(zhǔn)備.灰度化處理有分量法、平均法、最大值法以及加權(quán)平均法等.筆者采用加權(quán)平均法進(jìn)行灰度化處理,將彩色圖像中的三分量亮度求平均得到一個(gè)灰度值[3].即:

        其中,gray 表示圖像處理后灰度值,red表示在圖像處理后紅色占用的灰度值,green 代表圖像處理后綠色占用的灰度值,blue表示在圖像處理后藍(lán)色占用的灰度值.

        2.2 圖像增強(qiáng)

        圖像增強(qiáng)是指運(yùn)用某種方法對圖像進(jìn)行處理,增強(qiáng)圖像特征,如對環(huán)保餐盤邊緣或輪廓等進(jìn)行處理,增強(qiáng)圖像的清晰度,使圖像特征更加明顯.圖像增強(qiáng)的方法可分為兩類:空間域法和頻域法.筆者選擇空間域法中的灰度值線性化[4-5],即:

        其中,Mf表示f(x,y)的最大值.

        2.3 ROI(0Region of Interest)提取

        ROI是指用戶感興趣的一個(gè)或多個(gè)經(jīng)過固定劃分的子圖所組成的集合[6].在被檢餐盤產(chǎn)品中,需要提取邊緣缺陷和表面污點(diǎn)的缺陷區(qū)域,多個(gè)不同臟污缺陷點(diǎn)可能出現(xiàn)在被檢餐盤的不同位置,需要提取不同的ROI區(qū)域,消除其他缺陷位置的影響,以提高餐盤缺陷檢測的準(zhǔn)確性.

        2.4 圖像定位

        筆者根據(jù)設(shè)置圖像采集系統(tǒng)的固定位置,來實(shí)現(xiàn)圖像定位.即設(shè)置被檢產(chǎn)品的Y軸坐標(biāo)為一個(gè)固定坐標(biāo)值,進(jìn)行圖像定位.當(dāng)被檢產(chǎn)品的Y軸運(yùn)動到圖像采集系統(tǒng)的固定坐標(biāo)位置時(shí),圖像采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)圖像定位,啟動拍照.如果被檢產(chǎn)品的Y軸沒有運(yùn)動到指定位置,系統(tǒng)會報(bào)錯(cuò).當(dāng)被檢產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)圖像定位后,運(yùn)動系統(tǒng)的X、Y、Z三軸會重新回到零點(diǎn),為下一次被檢產(chǎn)品的圖像定位做準(zhǔn)備.

        3 環(huán)保餐盤缺陷的檢測算法

        3.1 表面污點(diǎn)檢測算法

        對環(huán)保餐盤表面污點(diǎn)的檢測先采用歐式距離變換[7],將二值圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像.歐式距離變換是把原圖像的像素到邊緣的像素距離轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶戎档拇笮?,距離越大,灰度值越大,圖像中間比較光亮.歐式距離變換主要呈現(xiàn)圖像的骨架.圖2為被檢測餐盤的原圖像,圖3為經(jīng)過歐式距離變換后的效果圖,歐式距離變換公式如下:

        圖2 環(huán)保餐盤原始圖像

        圖3 經(jīng)過歐式距離變換后的效果圖

        環(huán)保餐盤原始圖像經(jīng)過二值圖像的歐式距離變換后,再對該圖像采用分水嶺運(yùn)算的方法進(jìn)行處理.本文使用快速圖像分割算法[8].運(yùn)用快速圖像分割算法,如果被檢餐盤表面沒有污點(diǎn),圖像區(qū)域只有一個(gè);如果被檢餐盤表面有污點(diǎn)時(shí),圖像將分成n+1個(gè)區(qū)域,n表示污點(diǎn)的數(shù)量.當(dāng)出現(xiàn)多個(gè)區(qū)域,圖像處理系統(tǒng)將采用不同顏色進(jìn)行標(biāo)記,并分割出來.經(jīng)過分水嶺算法后,被檢餐盤圖像的效果如圖4所示.

        圖4 分水嶺算法后效果圖

        利用區(qū)域交集算法,對沒有圖像分割的區(qū)域和運(yùn)用分水嶺算法分割的區(qū)域進(jìn)行交集,所得到的區(qū)域數(shù)量來判斷表面污點(diǎn)的數(shù)量,當(dāng)區(qū)域交集數(shù)量為1時(shí),說明環(huán)保餐盤表面沒有污點(diǎn),當(dāng)區(qū)域數(shù)量大于2時(shí),環(huán)保餐盤表面污點(diǎn)為n-1個(gè),n表示區(qū)域交集數(shù)量.運(yùn)用intersection算子進(jìn)行交集的數(shù)學(xué)模型如圖5所示.

        圖5 數(shù)學(xué)模型

        當(dāng)被檢餐盤表面有污點(diǎn)區(qū)域時(shí),運(yùn)用區(qū)域交集算法會標(biāo)出污點(diǎn)交集區(qū)域,餐盤內(nèi)部污點(diǎn)檢測后結(jié)果如圖6所示,餐盤的表面污點(diǎn)檢測算法流程如圖7所示.

        圖6 餐盤內(nèi)部污點(diǎn)檢測后結(jié)果圖

        圖7 餐盤表面污點(diǎn)檢測算法流程

        3.2 邊緣缺陷檢測

        對被檢餐盤進(jìn)行邊緣缺陷檢測時(shí),先進(jìn)行圖像預(yù)處理.首先進(jìn)行圖像的灰度變換,再使用閉運(yùn)算把干擾點(diǎn)腐蝕,之后用開運(yùn)算進(jìn)行填充.使用Halcon軟件中的fit_circle_contour_xld算子,找出被檢餐盤的圓心坐標(biāo)和半徑;接著使用gen_contour_region_xld算子,進(jìn)行Canny亞像素的邊緣提取[9].筆者通過像素級別來尋找被檢餐盤的邊緣,通過比較兩個(gè)閥值大小,來判斷尋找邊緣點(diǎn)是真邊緣點(diǎn)還是偽邊緣點(diǎn).運(yùn)用數(shù)學(xué)公式擬合出邊緣,找到真正的餐盤邊緣.之后進(jìn)行邊緣圓度判斷.圓度計(jì)算需要先輸入一個(gè)區(qū)域,并且該區(qū)域要與一個(gè)圓進(jìn)行比較,算出輸入?yún)^(qū)域與圓的相似度.餐盤邊緣缺陷檢測的處理流程如圖8所示.被檢餐盤圖像經(jīng)過邊緣算法處理后,得到清晰的紅色邊緣輪廓圖像如圖9所示.

        圖8 餐盤邊緣缺陷檢測的處理流程

        圖9 餐盤邊緣缺陷的檢測效果圖

        4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

        為了驗(yàn)證環(huán)保餐盤缺陷檢測的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,對不同缺陷類型的環(huán)保型餐盤進(jìn)行測試.測試樣本總數(shù)為200張,50個(gè)合格品出現(xiàn)一個(gè)誤檢,測試結(jié)果如表1所示,總體檢測準(zhǔn)確率為99%.

        表1 測試結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

        測試中部分參數(shù)具體設(shè)置如下:(1)表面污點(diǎn)的檢測中,設(shè)置判斷數(shù)量,如果區(qū)域交集數(shù)量大于1,則判斷為有污點(diǎn).(2)邊緣缺陷的檢測中,正常邊緣的圓度為0.97以上,如果圓度小于0.97則判斷為有邊緣缺陷.

        5 結(jié)語

        筆者提出的基于Halcon的環(huán)保型餐盤的缺陷檢測算法,運(yùn)用圖像處理算法對產(chǎn)品的表面污點(diǎn)和邊緣缺陷進(jìn)行檢測,在實(shí)驗(yàn)室運(yùn)用三軸工業(yè)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)設(shè)備,檢測200份樣本后,出現(xiàn)兩個(gè)誤檢.實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明,本缺陷檢測算法穩(wěn)定性好、精確度高,可滿足環(huán)保餐盤生產(chǎn)過程的缺陷檢測需要.本文針對環(huán)保餐盤產(chǎn)品的多種缺陷檢測需求,先進(jìn)行分區(qū)檢測,能較好地提高檢測的準(zhǔn)確性,但對檢測速度有一定的影響.如何增加環(huán)保型餐盤產(chǎn)品的更多缺陷檢測需求和檢測速度,有待后續(xù)進(jìn)一步研究.

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