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1、基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测何小利1,宋钰2(1.四川理工学院计算机学院,四川自贡;2.四川理工学院网络中心,四川自贡;摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测.而检测的方法是采用LED环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像.具体过程是使用动态阈值分割图像,并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕.关键词:机器视觉;物体表面;缺陷检测中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-4970(201102-0064-050引言在传统的产品生产过程中,一般情况下对产品
2、的表面缺陷检测是采用人工检测的方法.随着科学技术的不断发展,特别是计算机技术的发展,出现了计算机视觉检测技术.利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响,能快速、准确地检测产品的质量,完成人工无法完成的检测任务.机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论,它综合了计算机技术、数据结构、图像处理,模式识别和软件工程等不同领域的相关知识.一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块,照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.1物体表面缺陷检测物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用.本文以插座面板划痕检测为
3、例,通过采用LED环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像,然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来,再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物,确保计算上有足够的精度,最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法检测出划痕并显示其结果(见图1.图1插座面板划痕检测流程图1.1图像获取照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.漫射时,光在各个方向的强度几乎是一样的.直接照射时,光源发出的光集中在非常窄的空间范围内.本文检测对象是插座面板划痕,由于此类缺
4、陷检测面积小,划痕不明显等条件,明场照明方式下,难以得到理想的划痕图像.因此本次检测采用LED环形灯直接暗视场照明方式,环形光与物体表面呈非常小的角度,这样可以突出被测物的缺口及凸起,所以划痕、纹理或雕刻文字等被增强,看得更加清晰(见图2.收稿日期:2010-07-03基金项目:四川理工学院网格计算人才引进项目(2008RCYJ04作者简介:何小利(1982-,女,四川南充人,硕士,助教.2011年2月第30卷第2期洛阳师范学院学报JournalofLuoyangNormalUniversityFeb.,2011Vo
5、.l30No.2图2直接暗视场正面照明1.2目标分割采集到的图像不能提供图像中包含物体的信息.为了得到图像中的物体信息,必须进行图像分割,图像分割就是将图像划成一些区域,在同一区域内,图像的特征相近;而不同的区域内,图像特征相差较大.图像特征可以是图像本身的特征,如像素的灰度、边缘轮廓和纹理等.图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单的图像分割方法.图像阈值化的目的是按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域,各个区域内部具有一致的属性,而相邻区域布局有这种一致属性.阈值分割操
6、作被定义为S={(r,cR
7、gminfr,cgmax}(1因此,阈值分割将图像ROIR内灰度值处于某一指定灰度值范围内全部点选到输出区域S中.使gmin=0或gmax=2b-1.如果光照能保持恒定,阈值gmin和gmax能在系统设置时被定选且永远不用被调整.阈值分割分为固定阈值分割和动态阈值分割.动态阈值分割将图像与其局部背景进行比较的操作被称为动态阈值分割处理,用fr,c表示输入图像,用gr,c表示平滑后的图像,则对亮物体的动态阈值分割处理如下S={(r,cR
8、fr,c-gr,cgdiff}(2而对暗物体的动态阈值
9、分割处理是S={(r,cR
10、fr,c-gr,c-gdiff}(3在动态阈值分割处理中,平滑滤波器的尺寸决定了能被分割出来的物体的尺寸.如果滤波器尺寸太小,那么在物体的中心估计出的局部背景将不理想.,选择动态阈值分割方式来进行处理.此时,图像gr,c代表理想物体,即无缺陷物体的图像.为检测出同理想物体的偏差,我们仅需要使用等式(公式2或等式(公式3找到图像fr,c中太亮的那些像素.1.3感兴趣区域提取经过前面的处理,可以得到从图像中提取到的区域或亚像素精度轮廓.但它们只包含了对分割结果的原始描述.后面还必须从分割结果中
11、选出某些区域或轮廓,作为分割结果中不想要的部分去除.到目前为止,最简单的区域特征是区域的面积:a=R=(r,cR1=ni-1cei-csi+1(4由上式可知,区域的面积a就是区域内的点数
12、R
13、.如果区域用一幅二值图像表示,那么用公式4中的第一个求和等式计算区域的面积;如果区域是用行程编码表示的,那么用公式4中的第二个求和等式计算区域的面积.一个
