段春梅 張濤川
摘要:針對瓷磚生產(chǎn)中對瓷磚素坯表面缺陷檢測的高速度和高準(zhǔn)確率的要求,本文提出了基于機(jī)器視覺的表面缺陷無損檢測算法。首先對采集到的瓷磚素坯圖像采用雙邊濾波器進(jìn)行圖像預(yù)處理,降低噪聲,提高圖像質(zhì)量,然后利用Canny邊緣算子提取圖像邊緣,在圖像邊緣的基礎(chǔ)上,采用最佳閾值分割算法,實(shí)現(xiàn)圖像分割,利用圓形度對缺陷特征進(jìn)行描述,并實(shí)現(xiàn)缺陷判別,最后,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表面缺陷檢測的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以實(shí)現(xiàn)瓷磚素坯表面缺陷的無損檢測,準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上,能應(yīng)用于瓷磚表面缺陷質(zhì)量檢測的生產(chǎn)實(shí)踐中。
關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺;表面缺陷;雙邊濾波器;Canny邊緣算子;最佳閾值分割
0引言
質(zhì)量檢測是瓷磚生產(chǎn)線上一個非常重要的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。在瓷磚素坯生產(chǎn)過程當(dāng)中,由于生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)設(shè)備或者生產(chǎn)環(huán)境等因素的影響,會在產(chǎn)品中生成不同特征的缺陷,常見的坯體缺陷有裂紋、斑點(diǎn)、色差、黑心、鼓泡等。然而大部分工廠的瓷磚缺陷檢測依然由人工完成,由于完全依靠人眼及檢測人所具備的先驗(yàn)知識進(jìn)行人為判斷,因此容易受主觀因素的影響,導(dǎo)致檢測速度慢、檢測精度低,不利于現(xiàn)代自動化生產(chǎn)的發(fā)展。
機(jī)器視覺技術(shù)主要利用圖像傳感器采集客觀事物的圖像,然后從采集到圖像中提取所需信息,并根據(jù)圖形圖像技術(shù)進(jìn)行處理并加以拓展融合,最終應(yīng)用于機(jī)械、汽車、建材陶瓷等各種行業(yè)領(lǐng)域,快速地實(shí)現(xiàn)無損檢測、測量和控制。
將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于瓷磚素坯表面缺陷的無損檢測中,相對于人工檢測具有顯著優(yōu)勢,并能避免人為主觀因素的影響,可以減少檢測誤差,提高檢測精度、準(zhǔn)確度和生產(chǎn)效率,呈現(xiàn)出高度良好的實(shí)用性,而且也推進(jìn)了質(zhì)量檢測的自動化,同時(shí)還創(chuàng)造了更高的價(jià)值。
本文提出了采用機(jī)器視覺和圖像技術(shù)進(jìn)行瓷磚素坯表面缺陷檢測的算法研究,其算法的設(shè)計(jì)是系統(tǒng)研發(fā)的關(guān)鍵核心部分,算法設(shè)計(jì)的好壞將影響無損檢測的準(zhǔn)確度、精確度和速度。其中,圖像預(yù)處理采用雙邊濾波器,目的是減少噪聲、提高圖像質(zhì)量;采用Canny邊緣算子和最佳閾值分割算法將缺陷從圖像背景中分離出來;最后通過圓形度和幾何矩對特征進(jìn)行描述,實(shí)現(xiàn)特征提取和判別。
1檢測系統(tǒng)的組成
基于機(jī)器視覺的瓷磚素坯缺陷自動檢測系統(tǒng)主要由硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)集結(jié)構(gòu)成。為了保證檢測的準(zhǔn)確性,硬件系統(tǒng)包含CCD(電荷耦合器件圖像傳感器)相機(jī)、照明系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)和輔助硬件設(shè)備,其硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)架構(gòu)即如圖1所示。