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    基于機器視覺的塑料制品外觀缺陷檢測

    2021-03-01 04:12:36王宇杰
    合成樹脂及塑料 2021年1期
    關鍵詞:塑料制品圖像處理均值

    王宇杰

    (河南經貿職業(yè)學院,河南 鄭州 450053)

    塑料因具有物化性質穩(wěn)定、價格低廉、質量輕、密度小、絕緣性好等優(yōu)點,在建筑、醫(yī)療、航天、農業(yè)等領域廣泛應用[1-3]。塑料制品產量隨著經濟的增長出現了大幅增長,在生產過程中對塑料質量的要求也越來越高。塑料制品外觀質量檢測是塑料生產過程中極其重要的部分,對提高生產效率,提升產品競爭力具有重要作用。目前,我國塑料生產企業(yè)對塑料制品外觀缺陷的檢測通常采用人工檢測方法,該方法準確率低,勞動強度大,檢測效率和準確率均依賴在線檢測人員技術熟練程度,嚴重制約著企業(yè)的快速發(fā)展。機器視覺是智能化檢測發(fā)展的重要方向之一,機器視覺可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工進行檢測和判斷,具有廣闊的應用前景[4-6]。機器視覺檢測系統(tǒng)主要利用圖像采集設備和圖像處理系統(tǒng)將采集到的圖像進行處理,將處理后得到的圖像信息與標準信息進行比對后得出適當判斷。應用機器視覺檢測技術對塑料制品外觀缺陷進行智能自動化檢測,能夠顯著提高檢測效率和檢測精度,同時提升塑料生產企業(yè)生產效率和生產的智能自動化程度。本工作設計了一套基于機器視覺的塑料制品外觀缺陷檢測系統(tǒng),利用相機進行圖像采集,并利用均值濾波和邊緣分割算法對圖像進行處理,以提高圖像的品質,提升檢測效率和準確率。

    1 塑料制品機器視覺在線檢測系統(tǒng)

    機器視覺檢測技術主要是利用圖像采集設備,獲得檢測物品的原始圖像,再將原始圖像傳送到圖像處理系統(tǒng)中,利用圖像處理算法對圖像進行有效處理,最終獲得有效信息,實現塑料生產流水線的自動化、智能化檢測。機器視覺檢測技術具有檢測精度高、效率高、非接觸等優(yōu)點,在眾多自動檢測領域廣泛應用。近年來,機器視覺檢測技術逐漸應用于塑料制品生產領域,主要用于塑料制品外觀污點、裂痕等缺陷檢測,機器視覺檢測系統(tǒng)能夠實現塑料制品外觀缺陷的快速檢測。機器視覺檢測系統(tǒng)主要包括:光源模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、控制模塊和機械設備。背光源和環(huán)光源為機器視覺檢測系統(tǒng)提供光源,電荷耦合器件(CCD)工業(yè)相機、模擬量和數字量轉換模塊構成了圖像采集單元,圖像處理單元主要對采集到的圖像進行處理,并將處理結果傳送到計算機中,根據處理結果發(fā)出相應控制指令,控制步進電機將有缺陷的塑料制品取走,從而完成整個檢測過程。機器視覺檢測系統(tǒng)組成見圖1。

    圖1 機器視覺檢測系統(tǒng)組成示意Fig.1 Composition of machine vision inspection system

    相機選擇時不僅需要考慮其工作性能是否能夠滿足檢測系統(tǒng)的設計要求,還要兼顧其數據傳輸過程中是否對系統(tǒng)產生影響。相機選型過程中綜合考慮了分辨率、圖像傳輸速度、曝光時間以及接口形式等。基于以上考慮,本工作選擇上海方誠光電科技有限公司的IK145M-15CCD型相機。在機器視覺檢測系統(tǒng)中,圖像采集卡主要負責控制相機進行拍攝,并將采集的圖像進行放大和數字化處理。根據實際要求,采用合眾達電子技術有限責任公司的SEED-VPM642型開發(fā)板處理采集圖像,該開發(fā)板集成了TMSDM642型數字信號處理芯片,既可以作為圖像采集卡使用,又可以作為圖像處理單元的硬件仿真使用。

    2 圖像處理算法

    2.1 均值濾波算法

    塑料制品圖像在采集、傳送、成像過程中不可避免地受到外部噪聲干擾(如外部設備的電磁干擾、設備振動干擾等),噪聲會降低邊緣提取等圖像處理效果。為了獲得準確的圖像信號,必須有效濾除圖像中的噪聲。本工作采用均值濾波算法對圖像進行濾波處理,以保證塑料制品圖像缺陷檢測精度。均值濾波算法是一種空間域局部處理方法,該處理算法主要是將圖像區(qū)域中的相鄰點的灰度平均化處理后作為最終的灰度[7-9]。假設圖像中某點的灰度為f(x,y),S為相鄰像素組成的點集合,M為點集合S中像素個數,通過均值濾波器后,得到新的灰度,可表示為式(1)。

    式中:g(x,y)為新的灰度;f(i,j)為圖像中某點的像素灰度,i,j分別為像素。

    采用相鄰像素的均值來替代f(x,y)。若點集合S為8個鄰域,則f(x,y)對應的輸出值為式(2)。

    均值濾波算法可以描述為:將原始圖像中的一個點的灰度與它相鄰點的灰度相加,再進行平均算法處理,平均值處理后便可得到新的灰度。該算法運算量較大,為了降低算法的運算量,提高算法處理速度,采用式(3)的運算方式。

    2.2 邊緣分割算法

    圖像分割是將圖像分割成多個不同的具有特定性質的區(qū)域,并對有價值的部分進行提取。為了有效地對塑料制品圖像進行分割,采用Roberts算法的邊緣分割算法對其進行處理。首先對圖2所示的兩個對角線方向的相鄰像素之間的灰度做差值,再利用差值對圖像進行邊緣分割。

    假設輸入圖像灰度為s(x,y),輸出圖像灰度為g(x,y),n為常數,則Roberts算法可以表示為式(4)。

    圖2 Roberts算子Fig.2 Roberts operator

    在實際應用過程中,為了提高控制器運行速度,通常對式(4)進行簡化處理,見式(5)。

    3 實驗分析

    使用IK145M-15CCD型相機、SEED-VPM642型圖像采集卡搭建了機器視覺檢測系統(tǒng)硬件平臺,采用均值濾波算法對圖像進行處理,最后對圖像中缺陷進行判斷。

    從圖3可以看出:采用均值濾波器對遭受噪聲污染的塑料圖像進行濾波后,圖像中的噪聲能夠有效被濾除,且能夠很好地保護圖像中的細節(jié)。

    圖3 均值濾波結果Fig.3 Mean filter results of images of plastic products

    塑料制品的邊緣分割是圖像校正和目標定位的關鍵,為此用Roberts算子對圖像進行邊緣分割處理,從圖4可以看出:塑料手機外殼四周的邊緣能夠完整分割出來,且分割線平滑,連細小細節(jié)(如SAMSUNG的圖標和話筒)都能完整分割出來,效果較好。

    圖4 Roberts算子邊緣分割Fig.4 Roberts operator edge segmentation

    利用上位機統(tǒng)計軟件得到表1數據,從表1可以看出:污點、劃痕、孔洞檢測準確率均在96.0%以上,而毛刺的檢測準確率略低,原因是塑料制品毛刺程度較低,對毛刺程度較低的產品分辨較差??偟膩碚f,基于機器視覺的塑料制品外觀缺陷檢測準確率較高,檢測準確率平均值為95.8%,完全能夠滿足塑料制品外觀缺陷檢測要求,對于提升生產企業(yè)檢測效率具有重要作用。

    表1 缺陷檢測結果Tab.1 Results of defect detection

    4 結論

    a)設計了一種基于機器視覺的塑料制品外觀缺陷檢測系統(tǒng),采用CCD工業(yè)相機、光源、圖像采集卡、計算機等作為系統(tǒng)硬件,經過圖像均值濾波、圖像邊緣分割算法對采集到的圖像進行處理。

    b)機器視覺檢測系統(tǒng)能夠實現塑料制品外觀圖像的采集,多種缺陷的檢測,檢測準確率平均值達95.8%。

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