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    基于非線性擴(kuò)散與圖像配準(zhǔn)的印刷品表面缺陷檢測(cè)

    2021-05-07 02:16:46邢旭朋
    輕工機(jī)械 2021年2期
    關(guān)鍵詞:印刷品差分模板

    邢旭朋

    (西安工程大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院, 陜西 西安 710048)

    隨著科技的快速發(fā)展,印刷產(chǎn)品越來(lái)越趨于自動(dòng)化生產(chǎn),同時(shí)工業(yè)上對(duì)于印刷品的質(zhì)量要求也相對(duì)應(yīng)有所提高。在印刷的過(guò)程中,由于各種因素(人為、設(shè)備或者原材料等),不可避免地會(huì)使得印刷產(chǎn)品表面產(chǎn)生一些缺陷,常見的缺陷有:飛墨、針孔、偏色、漏印、黑點(diǎn)、刮擦和套印不全等[1]。對(duì)于印刷品的缺陷檢測(cè),傳統(tǒng)方法主要是依靠人工檢測(cè),但是該方法成本較高、效率低下,而且人長(zhǎng)時(shí)間工作容易產(chǎn)生疲勞,不可避免地就會(huì)出現(xiàn)誤檢和漏檢,很難滿足現(xiàn)在高速發(fā)展的生產(chǎn)需求。而為了保障印刷產(chǎn)品的質(zhì)量及提高效率,將機(jī)器視覺(jué)引入到了工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中,大大減少了人力勞動(dòng)。

    筆者設(shè)計(jì)了一種利用改進(jìn)的P-M非線性擴(kuò)散模型[2]與圖像差分模型配準(zhǔn)的方法對(duì)印刷品的表面缺陷進(jìn)行檢測(cè),最后通過(guò)仿真案列對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證。

    1 檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建

    檢測(cè)系統(tǒng)主要采用Halcon圖像處理軟件來(lái)搭建,其檢測(cè)原理為:首先相機(jī)通過(guò)驅(qū)動(dòng)軸上的編碼器實(shí)時(shí)觸發(fā)來(lái)采集圖像,將采集得到的圖像傳輸?shù)焦た貦C(jī)上,運(yùn)用改進(jìn)的P-M模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理,增強(qiáng)缺陷區(qū)域的對(duì)比度;通過(guò)模板匹配算法定位到缺陷區(qū)域,最后通過(guò)圖像配準(zhǔn)算法檢測(cè)到缺陷區(qū)域的特征值并輸出檢測(cè)結(jié)果。該檢測(cè)系統(tǒng)的硬件主要包括相機(jī)(邁德威視500萬(wàn)級(jí)的千兆網(wǎng)工業(yè)相機(jī),分辨率為2 448像素×2 048像素),鏡頭(焦距3.5~8.0 mm,手動(dòng)調(diào)節(jié)),光源(LED條形光源)。檢測(cè)的產(chǎn)品為工業(yè)上常用的鋰電池標(biāo)簽(尺寸400 mm×200 mm,檢測(cè)精度為400 μm)。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖1所示。

    圖1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Figure 1 Experimental platform

    2 印刷品表面缺陷檢測(cè)方法設(shè)計(jì)

    2.1 表面缺陷檢測(cè)流程

    如圖2所示,文中印刷品的缺陷檢測(cè)主要包括3個(gè)階段,依次為創(chuàng)建模板、定位和圖像配準(zhǔn)檢測(cè)。具體過(guò)程為:首先對(duì)6~7張OK品級(jí)的圖像進(jìn)行訓(xùn)練得到標(biāo)準(zhǔn)圖像,對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行Blob分析定位,得到標(biāo)簽所在的區(qū)域,并生成配準(zhǔn)和檢測(cè)模板,記為標(biāo)準(zhǔn)模板圖像;然后利用非線性擴(kuò)散模型的方法,在保持非缺陷區(qū)域平滑程度不變的情況下,對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行平滑后,將原始圖像與擴(kuò)散后的圖像做差分運(yùn)算增強(qiáng)缺陷區(qū)域的對(duì)比度,得到差分圖像;最后將差分圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板圖像進(jìn)行配準(zhǔn),檢測(cè)出缺陷所在的區(qū)域特征值以便分析硬件設(shè)備對(duì)于印刷品印刷質(zhì)量的影響。

    圖2 檢測(cè)流程Figure 2 Testing process

    2.2 非線性擴(kuò)散模型(P-M模型)

    圖像預(yù)處理后,利用改進(jìn)的非線性擴(kuò)散模型對(duì)缺陷區(qū)域進(jìn)行平滑和銳化處理,然后以圖像差分的方法增強(qiáng)缺陷的對(duì)比度。

    P-M模型是數(shù)學(xué)中常用的非線性擴(kuò)散模型[3-4],表達(dá)式為:

    (1)

    表達(dá)式為:

    (2)

    式中t為一個(gè)常數(shù)。

    P-M模型對(duì)應(yīng)的離散解為[5-6]:

    誰(shuí)都聽得出來(lái)這是一句玩笑話,可周暄的臉卻一下子陰沉下來(lái),一口氣喝干杯子里的燒酒,又倒了一杯,酒勁上來(lái),他端著杯子走到那人邊上:“能娶到朝敏這么好的老婆,那是我的福氣,來(lái),跟我干三杯,你也一樣能找到這么好的老婆,就不用總惦記別人家的老婆了?!?/p>

    (3)

    表達(dá)式為:

    (4)

    (5)

    筆者為了提高算法的檢測(cè)效率以及魯棒性,用求中心差值的方法來(lái)替換傳統(tǒng)的前后項(xiàng)差值的方法。式(4)表明,相比于傳統(tǒng)方法,改進(jìn)的方法準(zhǔn)確性更高;且如圖3所示,當(dāng)隨機(jī)噪聲與真實(shí)邊緣出現(xiàn)在水平方向時(shí),傳統(tǒng)方法容易引起誤檢。

    圖3 真實(shí)邊緣與隨機(jī)噪聲示意圖Figure 3 Schematic diagram of real edge and random noise

    為準(zhǔn)確得到某像素點(diǎn)的4個(gè)鄰點(diǎn)的最鄰近差分值,采用中心差值法[7-8],表達(dá)式為:

    (6)

    由圖3(a)所示,對(duì)于真實(shí)的邊緣,公式為:

    (7)

    中心差值法求得的隨機(jī)噪聲與真實(shí)邊緣的通量值為:

    (8)

    2.3 圖像差分

    假設(shè)原始圖像為lε(x,y),經(jīng)過(guò)改進(jìn)的P-M模型對(duì)原始圖像lε(x,y)進(jìn)行擴(kuò)散后得到的圖像為lf(x,y)。繼而對(duì)lε(x,y)與lf(x,y)進(jìn)行圖像的差分運(yùn)算,來(lái)對(duì)缺陷區(qū)域的對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)。

    圖像lε(x,y)與lf(x,y)的差分運(yùn)算公式為[9]:

    (9)

    2.4 圖像配準(zhǔn)

    在通過(guò)P-M模型得到差分圖像后,利用仿射變換將差分圖像變換到標(biāo)準(zhǔn)圖像的位置,使得到的差分圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板圖的圖像數(shù)據(jù)在空間上一一對(duì)應(yīng),然后根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模板圖與差分圖像之間的像素?cái)?shù)據(jù)差異判別此待測(cè)圖有無(wú)缺陷,從而實(shí)現(xiàn)印刷產(chǎn)品表面的缺陷檢測(cè)。差分圖像D(i,j)為模板圖像T(i,j)與待檢測(cè)圖像S(i,j)匹配相減后得到的差:

    D(i,j)=|S(i,j)-T(i,j)|。

    (10)

    D(i,j)值越小,說(shuō)明差分圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板圖像對(duì)應(yīng)的像素值的差別越小,2副圖越相似[10-13]。

    3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析

    筆者以鋰電池標(biāo)簽表面的缺陷檢測(cè)為案列,對(duì)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)選取漏印、墨點(diǎn)、刮擦等缺陷模式的鋰電池標(biāo)簽進(jìn)行試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)步驟為:

    1) 圖像灰度化,然后預(yù)處理進(jìn)行去噪。

    2) 使用非線性擴(kuò)散模型以及圖像差分將缺陷區(qū)域的對(duì)比度增強(qiáng)。

    3) 通過(guò)圖像配準(zhǔn)的方法檢測(cè)出缺陷區(qū)域特征值。

    實(shí)驗(yàn)中將筆者所設(shè)計(jì)的方法與文獻(xiàn)[14]和文獻(xiàn)[1]中的方法進(jìn)行對(duì)比,更直觀地突出筆者改進(jìn)的設(shè)計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)。文獻(xiàn)[14]將基于形狀的模板匹配算法創(chuàng)建多個(gè)特征區(qū)域并依次進(jìn)行配準(zhǔn),根據(jù)配準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲得變換矩陣,既而通過(guò)仿射變換,完成模板匹配的過(guò)程,得到缺陷檢測(cè)的區(qū)域,該方法具有一定的實(shí)用性。文獻(xiàn)[1]首先手動(dòng)定位區(qū)域特征,然后通過(guò)基于形狀的模板匹配算法來(lái)快速匹配,利用灰度值差影算法來(lái)進(jìn)行缺陷檢測(cè),此方法能夠理論聯(lián)系實(shí)際,具有一定的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

    從圖4~5的檢測(cè)結(jié)果可知,3種方法對(duì)缺陷檢測(cè)都有效果。然而,各個(gè)方法檢測(cè)的效果并不相同,在圖4(b)中,文獻(xiàn)[14]中的方法只能檢測(cè)較為明顯的缺陷,存在缺陷丟失的現(xiàn)象。在圖4(c)中,文獻(xiàn)[1]的方法檢測(cè)效果較好,但是仍存在檢測(cè)不全以及缺陷區(qū)域邊緣信息丟失的情況。而在圖4(d)和圖5(d)中,筆者所提出的檢測(cè)方法能完整地檢測(cè)出缺陷區(qū)域,效果明顯要優(yōu)于另外2種檢測(cè)方法。該檢測(cè)方法提高了檢測(cè)精度(準(zhǔn)確率高達(dá)99.97%),同時(shí)保持了檢測(cè)的速度,滿足工業(yè)上的生產(chǎn)質(zhì)量要求。

    圖4 劃痕缺陷檢測(cè)效果對(duì)比Figure 4 Comparison of detection effects of scratch defects

    圖5 墨點(diǎn)與劃痕混合缺陷檢測(cè)效果對(duì)比Figure 5 Comparison of detection effect between ink spot and scratch mixed defect

    4 結(jié)論

    筆者提出了一種基于改進(jìn)Perona-Malik(P-M)非線性擴(kuò)散模型與圖像差分模型配準(zhǔn)的印刷品表面缺陷檢測(cè)方法。將采集完好的圖像進(jìn)行圖像平均運(yùn)算,并將該平均圖像建為模板;其次對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)處理,將缺陷區(qū)域用改進(jìn)后的非線性擴(kuò)散模型進(jìn)行平滑;繼而將原始圖像與非線性模型擴(kuò)散后的圖像進(jìn)行差分,增強(qiáng)了缺陷區(qū)域的對(duì)比度;最后在將得到的差分圖像與開始時(shí)創(chuàng)建的模板圖像進(jìn)行比對(duì),得到缺陷區(qū)域。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,筆者所設(shè)計(jì)的方法相比傳統(tǒng)方法提高了精度(準(zhǔn)確率高達(dá)99.97%),且有較高的速度,能夠滿足一般工業(yè)缺陷檢測(cè)的需求。

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