本發(fā)明涉及一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置和方法，屬于視覺檢測領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

板狀帶孔工件，近年來被廣泛應(yīng)用于機(jī)床設(shè)備加工、醫(yī)療器械制造、車輛裝置方面。目前大多數(shù)生產(chǎn)廠家仍采用人工方式尋找板狀帶孔工件表面缺陷，不僅對人眼傷害大，而且效率低、成本高，不能準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)工件表面缺陷的具體位置，而且容易使人產(chǎn)生視覺誤差，導(dǎo)致工件質(zhì)量下降，出現(xiàn)漏檢、誤檢，大大降低了產(chǎn)品價格和市場競爭力。

曾有生產(chǎn)廠家通過技術(shù)改進(jìn)，采用激光掃描檢測，以多點排列的點光源照射工件的表面，通過觀察到達(dá)接收板的點光源的缺省程度來判斷工件表面的完整程度。該檢測方法不但動作復(fù)雜，需要提前排列激光發(fā)生器的發(fā)光點位置，并且激光發(fā)生器的成本及后期維護(hù)費用也比較高，增加了探傷檢測的成本。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供了一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置和方法，用以解決上述板狀帶孔工件表面缺陷檢測所存在的技術(shù)問題。

本發(fā)明一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置予以實現(xiàn)的技術(shù)方案是：該裝置包括傳送系統(tǒng)、特形照明光源、工業(yè)CCD圖像傳感器、圖像采集卡及處理器；所述的傳送系統(tǒng)用于水平傳送待檢測板狀帶孔工件，并以勻速直線形式進(jìn)行傳送；所述的特形照明光源用于提供均勻照明光源，并且特形照明光源能夠覆蓋整個待檢測板狀帶孔工件所在區(qū)域；所述的工業(yè)CCD圖像傳感器用于將光學(xué)信號轉(zhuǎn)換為電信號，完成圖像的采集部分；所述的圖像采集卡用于接收從攝像頭采集的電信號，并將收集到的模擬信號經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，對圖像信息進(jìn)行存儲和處理，并將數(shù)據(jù)信息傳輸給處理器；所述的處理器是在編程環(huán)境中實現(xiàn)相應(yīng)代碼的運(yùn)行，計算、標(biāo)記出缺陷位置并直觀顯示出來；

所述的待檢測板狀帶孔工件水平置于所述的傳送系統(tǒng)中；所述的特形照明光源為頂部是弧形、水平切面是矩形的棚狀結(jié)構(gòu)光源，并且特形照明光源能夠覆蓋整個所述的待檢測板狀帶孔工件所在區(qū)域；所述的特形照明光源設(shè)置在所述的工業(yè)CCD圖像傳感器的鏡頭四周，并與所述的工業(yè)CCD圖像傳感器連接固定；所述的特形照明光源的幾何模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(1)

其中，、為未知數(shù)系數(shù)，、、為邊界值；所述的工業(yè)CCD圖像傳感器包括：攝像機(jī)主體、鏡頭及C接口；所述的攝像機(jī)主體采用工業(yè)CCD攝像機(jī)；所述的攝像機(jī)主體與鏡頭通過C接口連接；所述的鏡頭設(shè)置在所述的特形照明光源內(nèi)側(cè)，并垂直于所述的待檢測板狀帶孔工件；所述的圖像采集卡為圖像采集部分與圖像處理部分的接口。

本發(fā)明提出的一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測方法，是利用上述一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置，并按照以下步驟：

所述的待檢測板狀帶孔工件水平置于所述的傳送系統(tǒng)中，并以直線的形式勻速地從鏡頭下方移過，鏡頭實時采集完整的圖像信息；所述的工業(yè)CCD圖像傳感器將光學(xué)信號轉(zhuǎn)換為電信號，再經(jīng)過所述的圖像采集卡接收從攝像頭采集到的電信號，并將采集到的模擬信號經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，對圖像信息進(jìn)行存儲和處理，并由圖像采集卡將數(shù)據(jù)信息傳輸給所述的處理器；在處理器中，首先通過編程軟件對圖像進(jìn)行預(yù)處理，改善圖像的視覺效果和清晰度，包含直方圖均衡化處理、歸一化處理、中值濾波，再根據(jù)圖像特征對圖像進(jìn)行二值化處理；接著使用邊緣檢測技術(shù)，在抑噪的同時用邊緣點勾畫出各個對象的輪廓，分析圖像某些需要識別的目標(biāo)；然后通過圖像分割技術(shù)，對比圖像中顯著值的異常位置進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記，最后提取圖像特征，并直觀發(fā)現(xiàn)缺陷所在位置。

步驟一、譜剩余算法計算：

首先對輸入的灰度圖像進(jìn)行二維離散傅里葉變換，將圖像從空間域轉(zhuǎn)入頻率域:，其中，為灰度圖像空間域坐標(biāo)，為灰度圖像頻率域坐標(biāo)；

(2)

其中，為該點傅里葉頻譜值。再求幅度譜和相位譜：

(3)

(4)

對幅度譜取對數(shù)，得到其幅值的Log譜：

(5)

然后對Log譜進(jìn)行平滑濾波，獲取Log譜的大概形狀：

(6)

其中，是一個的平滑濾波器，為平滑濾波器的空域帶寬。求取兩者的差值，得到譜殘差：

(7)

對譜殘差和相位譜進(jìn)行二維傅里葉逆變換，得

(8)

其中，表示灰度圖像中每點坐標(biāo)的顯著值。

步驟二、閾值的設(shè)定：

本發(fā)明采用兩種方法設(shè)置閾值，并分別將閾值與同一幅圖像中各像素點的顯著值對比，將顯著值大于等于閾值的像素點標(biāo)記為“1”，記為目標(biāo)區(qū)域；顯著值小于閾值的像素點標(biāo)記為“0”，記為背景區(qū)域。

根據(jù)自適應(yīng)閾值算法求解閾值。將設(shè)為給定圖像的平均顯著值：

(9)

其中，、對應(yīng)圖像的長和寬。將獲取的圖像的每處顯著值與自適應(yīng)閾值比較，將大于等于閾值的像素點標(biāo)記為“1”，小于閾值的像素點標(biāo)記為“0”， 并把該幅圖像中的所有像素點集合用由0、1組成的行列矩陣表示。

根據(jù)大律法求解閾值。將該幅圖像顯著值范圍記為，(為最大顯著值)。預(yù)先設(shè)置一閾值將上述圖像顯著值分為兩類：,，并將與分別記為目標(biāo)與背景，兩者的類間方差為：

(10)

(11)

(12)

其中，表示圖像中顯著值低于的像素個數(shù)，表示圖像中顯著值高于等于的像素個數(shù)，為低于的總像素的平均顯著值，為高于等于的總像素的平均顯著值；

使得值最大的值就是所需的閾值，即。再將與圖像的每處顯著值比較，將大于等于閾值的像素點標(biāo)記為“1”，小于閾值的像素點標(biāo)記為“0”， 并把該幅圖像中的所有像素點集合用由0、1組成的行列矩陣表示。

步驟三、標(biāo)記缺陷

將矩陣與矩陣對應(yīng)元素相乘，得新矩陣。即：。由矩陣點乘公式可知，矩陣也是由元素0、1構(gòu)成，元素1表示該像素點顯著值均大于等于兩閾值，即目標(biāo)圖像的重合位置。再按照從左往右、從上往下的順序依次尋找三個矩陣、、中元素為1的連通區(qū)，分別將每個矩陣的連通區(qū)記為、、。選取矩陣，對矩陣中所有元素求和，記和為；對矩陣中所有元素求和，記和為。引入函數(shù)，令 (13)

若，則認(rèn)為在r處為缺陷位置。若小于，則認(rèn)為是誤差檢測，工件此處無缺陷。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明提供的一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置和方法，采用特形照明光源取代現(xiàn)有的點光源，能夠均勻照射，不存在光差現(xiàn)象，解決了待檢測板狀帶孔工件表面檢測受照明程度影響導(dǎo)致采集圖像不清晰的問題。本發(fā)明對于待檢測板狀帶孔工件圖像的采集方式不存在同步時差，能夠?qū)崟r顯示待檢測板狀帶孔工件表面缺陷位置，軟硬件互換度高，適用于動態(tài)目標(biāo)物的視覺成像，且圖像精度高、色彩還原度高。

附圖說明

圖1為本發(fā)明提供的一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置結(jié)構(gòu)圖；

圖2為本發(fā)明提供的特形照明光源結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為本發(fā)明提供的一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置的檢測系統(tǒng)流程圖。

圖中：1-傳送系統(tǒng)，2-待檢測板狀帶孔工件，3-特形照明光源，4-工業(yè)CCD圖像傳感器，5-圖像采集卡，6-處理器。

具體實施方式

下面結(jié)合具體實施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)地描述。

如圖1所示，本發(fā)明一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置，包括傳送系統(tǒng)1、特形照明光源3、工業(yè)CCD圖像傳感器4、圖像采集卡5及處理器6。所述的傳送系統(tǒng)1用于水平傳送所述的待檢測板狀帶孔工件2，并以勻速直線形式進(jìn)行傳送；所述的特形照明光源3用于提供均勻照明光源，并且特形照明光源3能夠覆蓋整個待檢測板狀帶孔工件2所在區(qū)域；所述的工業(yè)CCD圖像傳感器4用于將光學(xué)信號轉(zhuǎn)換為電信號，完成圖像的采集部分；所述的圖像采集卡5用于接收從攝像頭采集的電信號，并將收集到的模擬信號經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，對圖像信息進(jìn)行存儲和處理，并將數(shù)據(jù)信息傳輸給所述的處理器6；所述的處理器6是在編程環(huán)境中實現(xiàn)相應(yīng)代碼的運(yùn)行，計算、標(biāo)記出缺陷位置并直觀顯示出來。

所述的待檢測板狀帶孔工件2水平置于所述的傳送系統(tǒng)1中；所述的特形照明光源3為頂部是弧形、水平切面是矩形的棚狀結(jié)構(gòu)光源，并且特形照明光源3能夠覆蓋整個所述的待檢測板狀帶孔工件2所在區(qū)域；所述的特形照明光源3設(shè)置在所述的工業(yè)CCD圖像傳感器4的鏡頭四周，并與所述的工業(yè)CCD圖像傳感器4連接固定；所述的特形照明光源3的幾何模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(1)

其中，、為未知數(shù)系數(shù)，、、為邊界值；所述的工業(yè)CCD圖像傳感器4包括攝像機(jī)主體、鏡頭及C接口；所述的攝像機(jī)主體采用工業(yè)CCD攝像機(jī)；所述的攝像機(jī)主體與鏡頭之間通過C接口連接；所述的鏡頭垂直于所述的待檢測板狀帶孔工件2；所述的圖像采集卡5為圖像采集部分與圖像處理部分的接口。

本發(fā)明提出的一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測方法，是利用上述一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置，并按照以下步驟：

所述的待檢測板狀帶孔工件2水平置于所述的傳送系統(tǒng)1中，并以直線的形式勻速地從鏡頭下方移過，鏡頭實時采集完整的圖像信息；所述的工業(yè)CCD圖像傳感器4將光學(xué)信號轉(zhuǎn)換為電信號，再經(jīng)過所述的圖像采集卡5接收從攝像頭采集的電信號，并將采集到的模擬信號經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，對圖像信息進(jìn)行存儲和處理，并由圖像采集卡5將數(shù)據(jù)信息傳輸給所述的處理器6；在處理器6中，首先通過編程軟件對圖像進(jìn)行預(yù)處理，改善圖像的視覺效果和清晰度，包含直方圖均衡化處理、歸一化處理、中值濾波，再根據(jù)圖像特征對圖像進(jìn)行二值化處理；接著使用邊緣檢測技術(shù)，在抑噪的同時用邊緣點勾畫出各個對象的輪廓，分析圖像某些需要識別的目標(biāo)；然后通過圖像分割技術(shù)，對比圖像中顯著值的異常位置進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記，最后提取圖像特征，并直觀發(fā)現(xiàn)缺陷所在位置。

如圖3所示，一種板狀帶孔工件表面缺陷檢測裝置的檢測流程依次為光源照射、圖像采集傳輸、圖像預(yù)處理、圖像邊緣檢測、圖像分割及圖像識別，最終標(biāo)記缺陷。

光源照射采用所述的特形照明光源3向所述的待檢測板狀帶孔工件2投射均勻光。

圖像采集傳輸為所述的鏡頭實時采集完整的圖像數(shù)據(jù)，通過所述的工業(yè)CCD圖像傳感器4將光學(xué)信號轉(zhuǎn)換為電信號，再經(jīng)過所述的圖像采集卡5接收從攝像頭采集到的電信號，并將收集到的模擬信號經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，對圖像信息進(jìn)行采集存儲和傳輸。

圖像預(yù)處理為所述的處理器6首先對圖像建立灰度直方圖，直觀發(fā)現(xiàn)圖像中像素亮度的分布情況；再對直方圖進(jìn)行均衡化、歸一化處理，使圖像的灰度均勻分布、增大反差，圖像細(xì)節(jié)更加清晰；接著進(jìn)行中值濾波，對圖像濾除噪聲，保護(hù)信號的細(xì)節(jié)信息，并保護(hù)圖像邊緣；最后對圖像進(jìn)行二值化處理，利用圖像中的顯著值差異，對比設(shè)定的閾值，將每個像素點歸于一個區(qū)域，把目標(biāo)區(qū)域標(biāo)記為“1”，背景區(qū)域標(biāo)記為“0”，從而一幅灰度圖像變?yōu)槎祱D像。

圖像邊緣檢測為用邊緣點勾畫出各個對象的輪廓，分析出圖像中需要識別的目標(biāo)，即突出圖像的邊緣以提取圖像特征。

圖像分割為對標(biāo)識邊緣檢測后圖像中亮度不同的點進(jìn)行分割，將其劃分為若干不重疊區(qū)域。

圖像識別為先采用譜剩余的顯著目標(biāo)檢測法對所述的待檢測板狀帶孔工件2進(jìn)行檢測，再使用綜合比對法識別待檢測板狀帶孔工件2表面缺陷位置。

步驟一、譜剩余算法計算：

首先對輸入的灰度圖像進(jìn)行二維離散傅里葉變換，將圖像從空間域轉(zhuǎn)入頻率域:，其中，為灰度圖像空間域坐標(biāo)，為灰度圖像頻率域坐標(biāo)；

(2)

其中，為該點傅里葉頻譜值。再求幅度譜和相位譜：

(3)

(4)

對幅度譜取對數(shù)，得到其幅值的Log譜：

(5)

然后對Log譜進(jìn)行平滑濾波，獲取Log譜的大概形狀：

(6)

其中，是一個的平滑濾波器，為平滑濾波器的空域帶寬。求取兩者的差值，得到譜殘差：

(7)

對譜殘差和相位譜進(jìn)行二維傅里葉逆變換，得

(8)

其中，表示灰度圖像中每點坐標(biāo)的顯著值。

步驟二、閾值的設(shè)定：

本發(fā)明采用兩種方法設(shè)置閾值，并分別將閾值與同一幅圖像中各像素點的顯著值對比，將顯著值大于等于閾值的像素點標(biāo)記為“1”，記為目標(biāo)區(qū)域；顯著值小于閾值的像素點標(biāo)記為“0”，記為背景區(qū)域；

根據(jù)自適應(yīng)閾值算法求解。將閾值設(shè)為給定圖像的平均顯著值：

(9)

其中，、對應(yīng)圖像的長和寬。將獲取的每處顯著值與自適應(yīng)閾值比較，通過對比，將大于等于閾值的像素點標(biāo)記為“1”，小于閾值的像素點標(biāo)記為“0”， 并把該幅圖像中的所有像素點集合用由0、1組成的行列矩陣表示。

根據(jù)大律法求解。將圖像顯著值范圍記為,(為最大顯著值)。預(yù)先設(shè)置一閾值將上述圖像顯著值分為兩類：,，并將與分別記為目標(biāo)與背景，兩者的類間方差為：

(10)

(11)

(12)

其中，表示圖像中顯著值低于的像素個數(shù)，表示圖像中顯著值高于等于的像素個數(shù)，為低于的總像素的平均顯著值，為高于等于的總像素的平均顯著值；

使得值最大的值就是所需的閾值，即。再將T與圖像的每處顯著值比較，將大于等于閾值的像素點標(biāo)記為“1”，小于閾值的像素點標(biāo)記為“0”， 并把該幅圖像中的所有像素點集合用由0、1組成的行列矩陣表示。

步驟三、標(biāo)記缺陷

將矩陣與矩陣對應(yīng)元素相乘，得新矩陣。即：。由矩陣點乘公式可知，矩陣也是由元素0、1構(gòu)成，元素1表示該像素點顯著值均大于等于兩閾值，即目標(biāo)圖像的重合位置。再按照從左往右、從上往下的順序依次尋找三個矩陣、、中元素為1的連通區(qū)，分別將每個矩陣的連通區(qū)記為、、。選取矩陣，對矩陣中所有元素求和，記和為；對矩陣中所有元素求和，記和為。引入函數(shù)，令 (13)

若，則認(rèn)為在r處為缺陷位置。若小于，則認(rèn)為是誤差檢測，工件此處無缺陷。

本發(fā)明中，圖像預(yù)處理、圖像邊緣檢測、圖像分割技術(shù)屬于本領(lǐng)域類公知常識，本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員可根據(jù)被測物的具體要求再現(xiàn)，在此不再贅述。

盡管上面結(jié)合圖對本發(fā)明進(jìn)行了描述，但是本發(fā)明并不局限于上述的具體實施方式，上述的具體實施方式僅僅是示意性的，而不是局限性的，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明宗旨的情況下，還可以作出很多變形，這些均屬于本發(fā)明的保護(hù)之內(nèi)。