CCD機(jī)器視覺在缺陷檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)研究

錢禮閏

摘要：隨著人工智能和機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展，利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)精密工件表面的缺陷檢測(cè)也就成為了必然。采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和人工智能的方法將會(huì)極大地提高檢測(cè)精度和效率。本課題主要研究基于CCD工業(yè)相機(jī)的機(jī)器視覺技術(shù)在精密機(jī)械缺陷檢測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)，期望能夠?qū)崿F(xiàn)利用計(jì)算機(jī)來(lái)對(duì)精密機(jī)械的缺陷進(jìn)行高質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；特征提?。蝗毕輽z測(cè)；分類器

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2018）15-0058-02

一、引言

本課題研究的主要內(nèi)容包括：（1）根據(jù)工廠產(chǎn)品質(zhì)量的要求確定了機(jī)器視覺中的工業(yè)相機(jī)拍照的工作方式；（2）用計(jì)算機(jī)對(duì)獲取的物件進(jìn)行圖像處理，突出計(jì)算機(jī)圖像中被測(cè)物件的特征信息，從而依據(jù)這些特征對(duì)目標(biāo)物件進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤等。通過各種算法，提取目標(biāo)特征進(jìn)行判斷，根據(jù)結(jié)果對(duì)特定的場(chǎng)景和需要做出反應(yīng)，并對(duì)設(shè)備進(jìn)行符合要求的控制。一個(gè)典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)硬件組成如圖所示：

二、機(jī)器視覺關(guān)鍵技術(shù)

1.圖像傳感器。通過人眼進(jìn)入大腦的光線，會(huì)被人腦處理以合成現(xiàn)實(shí)世界的三維圖像，這種圖像獲取顏色和深度信息。人眼中有兩種感光器：錐狀體和柱狀體。其中錐狀體的數(shù)量在600—700萬(wàn)之間。錐狀體對(duì)強(qiáng)光比較敏感，所以錐狀體視覺被稱為白晝視覺。人眼中柱狀體的數(shù)目在7500萬(wàn)—15000萬(wàn)左右，柱狀體沒有彩色感覺，但是對(duì)低照明度敏感，這種現(xiàn)象被稱為暗視覺。從自然分辨能力的角度看，錐狀體的數(shù)量恰好與一個(gè)中等分辨率的電荷耦合元件（CCD）數(shù)量相當(dāng)。機(jī)器視覺是通過圖像傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)的，其最大的優(yōu)點(diǎn)是不需要與測(cè)量目標(biāo)接觸，因此對(duì)觀測(cè)目標(biāo)不會(huì)產(chǎn)生任何損傷，這是其他測(cè)量方式不具備的優(yōu)點(diǎn)。

本課題以精密機(jī)械零件作為研究對(duì)象，對(duì)表面的各種缺陷進(jìn)行檢測(cè)和研究，提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的零件表面缺陷檢測(cè)算法，如下圖所示：

2.關(guān)鍵圖像處理算法。精密部件圖像缺陷算法研究的關(guān)鍵是如何準(zhǔn)確分割出計(jì)算機(jī)圖像中具有缺陷的目標(biāo)。圖像缺陷的分割是指將感興趣的圖像目標(biāo)從圖像的背景信息中分離出來(lái)，分割出的缺陷特征直接成為分析處理對(duì)象的過程。圖像缺陷的分割為后續(xù)特征分析打下基礎(chǔ)，在圖像處理過程中，圖像分割不準(zhǔn)確的話，會(huì)導(dǎo)致特征的檢測(cè)產(chǎn)生錯(cuò)誤或失敗。因此，分割算法的性能優(yōu)劣直接影響著后續(xù)處理的進(jìn)行，是圖像缺陷檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)。

圖像缺陷特征提取常用的技術(shù)有：（1）紋理特征提?。杭y理特征是一種全局特征，它描述了圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)的表面性質(zhì)。（2）Gabor濾波器：Gabor濾波器是一個(gè)用于邊緣提取的線性濾波器，它的頻率和方向表達(dá)同人類視覺系統(tǒng)類似。Gabor濾波器十分適合紋理表達(dá)和分離。Gabor濾波器的脈沖響應(yīng)，可以定義為一個(gè)正弦波（對(duì)于二維Gabor濾波器是正弦平面波）乘以高斯函數(shù)。Gabor濾波器的脈沖響應(yīng)的傅里葉變換是其調(diào)和函數(shù)的傅里葉變換和高斯函數(shù)傅里葉變換的卷積。一組不同頻率不同方向的Gabor函數(shù)數(shù)組對(duì)于圖像特征提取非常有用。（3）小波變換：小波變換是一種新的變換分析方法，它繼承和發(fā)展了短時(shí)傅里葉變換局部化的思想，同時(shí)又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點(diǎn)，能夠提供一個(gè)隨頻率改變的“時(shí)間-頻率”窗口，是進(jìn)行信號(hào)時(shí)頻分析和處理的理想工具。（4）統(tǒng)計(jì)幾何特征提取方法：首先用NSCT對(duì)缺陷圖像進(jìn)行多尺度多方向分解；然后將子帶圖像輸入迭代點(diǎn)火，計(jì)算點(diǎn)火圖的熵序列作為子圖的特征，合并各子圖特征得到原圖的特征向量。

對(duì)不同類型的表面缺陷進(jìn)行分類的難點(diǎn)在于分類器的選擇與設(shè)計(jì)。目前模式識(shí)別領(lǐng)域常用分類器有k-鄰近法、聚類、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等多種。本課題比較了各種算法，提出一種基于缺陷區(qū)域輪廓、制品輪廓、區(qū)域灰度等特征的缺陷自動(dòng)識(shí)別算法。該方法將識(shí)別過程分為兩步：缺陷提取和缺陷跟蹤。第一步利用傳統(tǒng)方法在每幅圖像中分離出潛在缺陷。這一步保證缺陷能被提取出來(lái)，而不考慮偽缺陷的數(shù)量。第二步力圖找出同一試件不同圖像中分離出的缺陷之間的相互關(guān)系。如果第一步某一圖像中分離出的某一缺陷在其他圖像中都找不到相對(duì)應(yīng)的缺陷區(qū)域，就定義該缺陷為偽缺陷，也就是說，真缺陷在不同圖像中必須滿足一定的幾何關(guān)系。多幅圖像中的缺陷跟蹤綜合利用了極線約束、三維重建和三線性約束等立體視覺算法。

可疑區(qū)域篩選的方法有兩種：去除偽缺陷或者挑選真缺陷。其中偽缺陷基本是由水、空氣氧化及光照不均等現(xiàn)象引起，難以找到合適的算法直接去除，不過可以通過增加4種不同類型的缺陷檢測(cè)步驟，去除了大量由水、氧化鐵皮等造成的偽缺陷，在保證缺陷檢出率的同時(shí)，減小缺陷的誤識(shí)率。在精密機(jī)械部件使用過程中，因?yàn)楦鞣N因素的影響，設(shè)備部件表面會(huì)產(chǎn)生一些缺陷。這些缺陷不僅影響產(chǎn)品的質(zhì)量，還會(huì)造成不可預(yù)計(jì)的事故。因此，發(fā)現(xiàn)并消除表面缺陷是工業(yè)生產(chǎn)中需要重點(diǎn)關(guān)注的一個(gè)問題。產(chǎn)品表面裂紋與其他缺陷（如疤痕和振痕）或偽缺陷（水痕、渣痕和氧化鐵皮）組成，它們?cè)诟鱾€(gè)方向上的紋理特征各有不同，可以利用小波分析技術(shù)的多方向性特點(diǎn)對(duì)圖像進(jìn)行分解后再作紋理分析。

三、總結(jié)與展望

本課題以精密機(jī)械部件的缺陷檢測(cè)為研究對(duì)象，采用圖像處理和人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)設(shè)計(jì)出實(shí)用性很強(qiáng)的缺陷自動(dòng)檢測(cè)算法。

本課題的算法設(shè)計(jì)還需要進(jìn)行優(yōu)化，通過CCD相機(jī)獲取的圖像還可以采用不同的濾波方法和圖像增強(qiáng)技術(shù)達(dá)到更好的效果，特征分類器的設(shè)計(jì)與選擇也有待進(jìn)一步地研究，通過大量實(shí)驗(yàn)不斷改進(jìn)使系統(tǒng)更加完善，識(shí)別和分類效果更好。

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