CN101403602B

CN101403602B - 嵌入式高速在线机器视觉检测方法及装置

Info

Publication number: CN101403602B
Application number: CN2008101531021A
Authority: CN
Inventors: 张宝峰; 张晓玲; 朱均超; 李晓飞; 刘冬梅
Original assignee: Tianjin University of Technology
Current assignee: Shuangfeng Gerresheimer Pharmaceutical Packaging (Zhenjiang) Co., Ltd.
Priority date: 2008-11-17
Filing date: 2008-11-17
Publication date: 2010-08-11
Anticipated expiration: 2028-11-17
Also published as: CN101403602A

Abstract

本发明公开了一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法，包括步骤：高速实时采集产品生产线上被检测对象的图像信号；对所采集的被检测对象的图像进行分析，分割定位出容易出现质量问题的敏感图像区域；提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征；将所提取的敏感图像区域的特征与敏感图像区域的标准特征进行比较，根据两者的相似度是否达到预定值，来判断出被检测对象是否合格。此外，本发明还公开了一种嵌入式高速在线机器视觉检测装置。通过实施本发明，可以高速对自动化生产中生产线上的产品进行质量检测，且成本低廉，有利于广泛的推广应用。

Description

嵌入式高速在线机器视觉检测方法及装置

技术领域

本发明涉及自动化生产技术领域，特别是涉及一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法及装置，主要应用于自动化生产过程中的高速在线质量检测。

背景技术

随着我国经济的快速发展，我国政府把提高产品质量纳入国民经济和社会发展规划，保证产品质量已经成为每个企业生产工作中需要注意的重要事项。

当前，自动化生产过程中的质量检测是保证产品质量的关键环节，是提高企业同类产品市场竞争力的关键环节，而机器视觉高速在线检测是解决这个问题的首选方案。过去由于硬件水平和软件算法的限制，国内的机器视觉在线检测技术停留在较低的技术水平，其主要实现方式是台式机或者工控机加上图像采集板卡，不仅体积大，而且检测速度低，远远不能满足企业的高速实时检测的要求。虽然国外一些国家在该机器视觉高速在线检测技术领域发展相对比较成熟，然而从国外进口一套机器视觉设备的价格是非常昂贵的。

因此，目前迫切需要开发出一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法，可以高速对自动化生产中的产品进行质量检测，且成本低廉，有利于广泛的生产普及。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法及装置，可以高速对自动化生产中生产线上的产品进行质量检测，且成本低廉，有利于广泛的推广应用。

为此，本发明提供了一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法，包括以下步骤：

由单色发光二极管构成的专用照明光源照射下，高速实时采集产品生产线上被检测对象的图像信号；

对所采集的被检测对象的图像进行分析，分割定位出容易出现质量问题的敏感图像区域；

利用小波变换法提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征；

将所提取的敏感图像区域的特征与敏感图像区域的标准特征进行比较，根据两者的相似度是否达到预定值，来判断出被检测对象是否合格。

优选地，由单色发光二极管构成的专用照明光源照射下，通过高速线阵电荷藕合器件图像传感器CCD相机实时采集生产线上被检测对象的图像信号。

优选地，在高速实时采集产品生产线上被检测对象的图像信号之后还包括步骤：

对所采集的被检测对象的图像进行预处理操作，提高图像的质量；

所述预处理操作包括：去噪、滤波、背景补偿。

优选地，在判断出被检测对象是否合格之后还包括步骤：

将判断结果输出给产品分拣机构，筛选出不合格的产品，所述产品分拣机构为高压气泵。

优选地，所述敏感图像区域的标准特征由用户根据合格产品的敏感图像区域的特征进行预先设定。

此外，本发明还提供了一种嵌入式高速在线机器视觉检测装置，其特征在于，包括有：

图像采集单元，用于在由单色发光二极管构成的专用照明光源照射下，高速实时采集产品生产线上被检测对象的图像信号；

区域定位单元，用于对所采集的被检测对象的图像进行分析，分割定位出容易出现质量问题的敏感图像区域；

特征提取单元，用于利用小波变换法提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征；

分析单元，用于将所提取的敏感图像区域的特征与敏感图像区域的标准特征进行比较，根据两者的相似度是否达到预定值，来判断出被检测对象是否合格。

优选地，还包括：

预处理单元，用于对所采集的被检测对象的图像进行预处理操作，提高图像的质量；

输出控制单元，用于将判断结果输出给产品分拣机构，筛选出不合格的产品。

优选地，所述特征提取单元利用小波变换法来提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征。

由以上本发明提供的技术方案可见，本发明提出了一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法及装置，可以高速对自动化生产中生产线上的产品进行质量检测，且成本低廉，有利于广泛的推广应用。

图1是本发明提供的一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法的流程图；

附图说明

图2是本发明提供的一种嵌入式高速在线机器视觉检测装置的结构示意图；

图3是运用本发明提供的嵌入式高速在线机器视觉检测方法及装置的具体检测过程示意图。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明。

具体实施方式

图1是本发明提供的一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法的流程图，参见图1，本发明提供了一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法，包括以下步骤：

步骤S101：高速实时采集产品生产线上被检测对象的图像信号；

在本发明中，具体实现上，在专用光源的照射下，通过高速线阵电荷藕合器件图像传感器(Charge Coupled Device，CCD)相机实时采集生产线上被检测对象的图像信号。

需要说明的是，由单色发光二极管构成专用照明光源，可以提供合理照度，针对生产线上产品的不同材质，保证CCD所采集的图像的边缘及条理清晰度最佳。

步骤S102：对所采集的被检测对象的图像进行预处理操作，提高图像的质量；

所述预处理操作包括：去噪、滤波、背景补偿。

一个被检测对象在不同的光源和照明结构照射下会产生截然不同的图像，而图像质量的优劣影响检测算法的复杂程度。一幅采集的图像一般要经过预处理(去噪、滤波、背景补偿等)，提高了图像质量之后才可以进行后续的分析处理，捕获效果较好的图像可以经过很少的预处理即可使用，这就节省了处理时间。而且，一些构造巧妙的照明结构所产生的被检测对象图像甚至可以处理直接使用，直接用于进行下述的分析处理步骤，而无需运行该步骤S102。

步骤S103：对所采集的被检测对象的图像进行分析，分割定位出容易出现质量问题的敏感图像区域；

需要说明的是，首先对得到的被检测对象的静态图像进行分析，分割定位出容易出现质量问题的敏感图像区域，将后续技术处理区域将锁定在敏感区域。

步骤S104：提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征；

本发明在具体实现上，利用小波变换法来提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征。

步骤S105：将所提取的敏感图像区域的特征与敏感图像区域的标准特征进行比较，根据两者的相似度是否达到预定值，来判断出被检测对象是否合格；

在本发明中，所述敏感图像区域的标准特征由用户根据合格产品的敏感图像区域的特征进行预先设定。

根据所提取的敏感图像区域的特征与敏感图像区域的标准特征之间的相似度，得出被测对象的合格或者不合格结论。

用户可以预先设定所提取的敏感图像区域的特征与敏感图像区域的标准特征的相似度达到一定值(如90％、95％)时，得出被检测对象合格。

步骤S106：将判断结果输出给产品分拣机构，筛选出不合格的产品。

具体实现上，可以将判断结果以特定电压信号的形式输出到产品分拣结构，由产品分拣机构将不合格的产品筛选到不合格产品回收装置。

在本发明中，所述产品分拣机构优选为高压气泵。

在本发明中，采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)构成的嵌入式***作为中央处理器来进行上述步骤，从而妥善解决了机器视觉在处理速度上的瓶颈。

基于上述本发明提供的一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法，参见图2，本发明还提供了一种嵌入式高速在线机器视觉检测装置，包括有：

图像采集单元201，用于高速实时采集产品生产线上被检测对象的图像信号；

在本发明中，在由单色发光二极管构成的专用照明光源照射下，将被检测对象固定在产品生产线上，图像采集单元201通过高速线阵电荷藕合器件图像传感器(Charge CoupledDevice，CCD)相机实时采集生产线上被检测对象的图像信号。需要说明的是，由单色发光二极管构成专用照明光源，可以提供合理照度，针对生产线上产品的不同材质，保证CCD相机所采集的图像的边缘及条理清晰度最佳。

此外，为了实现准备标定CCD相机与被检测对象，该装置还具有***标定模块，包括CCD相机成像轴与被检测对象固定平台面的准直定位、CCD相机的自动增益以及合格被检对象的标定；

预处理单元202，与图像采集单元201相连接，用于对所采集的被检测对象的图像进行预处理操作，提高图像的质量；

所述预处理操作包括：去噪、滤波、背景补偿。

一个被检测对象在不同的光源和照明结构照射下会产生截然不同的图像，而图像质量的优劣影响检测算法的复杂程度。一幅采集的图像一般要经过预处理(去噪、滤波、背景补偿等)，提高了图像质量之后才可以进行后续的分析处理，捕获效果较好的图像可以经过很少的预处理即可使用，这就节省了处理时间。而且，一些构造巧妙的照明结构所产生的被检测对象图像甚至可以处理直接使用，直接用于进行下述的分析处理，而无需运行预处理单元202。

此外，本发明的预处理单元202中，包括有模数A/D转换器、信号放大器，用于对图像采集单元201所采集输出的图像信号进行转换放大，使模拟的信号变换为数字信号，以供下述的区域定位单元203、特征提取单元204、分析单元205进行数据处理；

区域定位单元203，用于对所采集的被检测对象的图像进行分析，分割定位出容易出现质量问题的敏感图像区域；

需要说明的是，区域定位单元203首先对得到的被检测对象的静态图像进行分析，分割定位出容易出现质量问题的敏感图像区域，将后续技术处理区域将锁定在敏感区域。

特征提取单元204，用于提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征；

本发明在具体实现上，特征提取单元204利用小波变换法来提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征，通过增强型直接内存存取EDMA通道存储到随机存取记忆体(Random Access Memory，RAM)中，之后DSP结合FPGA对图像进行运算处理，从而妥善解决了机器视觉在处理速度上的瓶颈。

分析单元205，用于将所提取的敏感图像区域的特征与敏感图像区域的标准特征进行比较，根据两者的相似度是否达到预定值，来判断出被检测对象是否合格；

输出控制单元206，用于将判断结果输出给产品分拣机构，筛选出不合格的产品。

在本发明中，具体实现上，可以将判断结果以特定电压信号的形式输出到产品分拣结构，由产品分拣机构将不合格的产品筛选到不合格产品回收装置。

在本发明中，所述产品分拣机构优选为高压气泵。

参见图3，运用本发明提供的嵌入式高速在线机器视觉检测方法及装置的具体检测过程为：

1)由高速CCD图像传感器高速实时捕捉在生产线上的被检测工件的实时图像信号，该被检测工件沿着图3所示的V箭头方向移动。

2)在FPGA时序控制下，所采集的实时图像信号经过高速模数A/D转换器进行数字采样量化。

3)特征提取单元利用小波变换法提取出确定的敏感区域的特征，通过增强型直接内存存取EDMA通道存储到随机存取记忆体RAM中，之后DSP结合FPGA构成的嵌入式***来作为中央处理器对图像进行运算处理。

4)将计算所得的特征与预先设定的敏感图像区域的标准特征进行比对，主要是要对其细节进行比对，从而找出目标对象与样本对象的相似度，将相似度与预设域值相比较，最后得到被检测对象是否合格的结论。

5)把步骤4)的处理结果通过控制端口输出到产品分拣控制机构高压气泵上，实现对合格产品与不合格产品的筛选。

在本发明中，本发明提供的嵌入式高速在线机器视觉检测装置包括一个融高速图像采集、传输、分析处理于一体的硬件平台和适合于该平台的高速图像模式识别算法，该算法为开发高速机器视觉在线检测产品提供了必要的软件，硬件平台提供高速稳定的运算功能，软件算法高度并行，以充分利用DSP的多个并行指令流水线，核心算法采用FPGA硬件实现，同DSP的算法之间有机配合，使得最终的检测处理速度的达到最优，通过DSP为核心的嵌入式***和FPGA硬件算法相结合，使得图像处理速度相对于现有技术提高了至少一个数量级以上；例如，以冲压螺丝钉为例，把产品质量检测速度从现在的600个/min提高到12000个/min，从而达到了国际水平；本发明具有通过FPGA硬件实现的高速图像处理算法；此外，本发明可以实现DSP处理算法并行多级流水线执行并最大化的发挥DSP的并行流水线处理能力，且可以实现运行于FPGA和DSP的算法之间的无缝连接。本申请人自行研制的嵌入式高速在线机器视觉检测装置具有高性能、低成本，可以满足企业产品的高速实时检测的要求。

本发明是在有强烈的市场需求下提出的，因此众多需要高速在线质量检测的自动化生产企业是本发明研究成果***。本发明本着为国内企业提供高速、高技术含量、价格低廉的机器视觉在线检测设备理念，满足各领域的企业对机器视觉检测需求，加速其工业生产现代化进程，提高国内企业产品的国际竞争力。本发明的技术与国际前沿研究，又包括科学仪器研制内容，一方面提升机器视觉领域的学术地位和学术影响，另一方面其研究成果在相关科学研究领域有着实用空间，且在工业界有着很好的市场前景，将对推动我国自动化生产的迅速发展具有重大的现实意义。同时，本发明提供的装置作为有广大市场需求的产品，具有巨大的经济和社会效益。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种嵌入式高速在线机器视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的嵌入式高速在线机器视觉检测方法，其特征在于，由单色发光二极管构成的专用照明光源照射下，通过高速线阵电荷藕合器件图像传感器CCD相机实时采集生产线上被检测对象的图像信号。

3.如权利要求1所述的嵌入式高速在线机器视觉检测方法，其特征在于，在高速实时采集产品生产线上被检测对象的图像信号之后还包括步骤：

所述预处理操作包括：去噪、滤波、背景补偿。

4.如权利要求1所述的嵌入式高速在线机器视觉检测方法，其特征在于，在判断出被检测对象是否合格之后还包括步骤：

5.如权利要求1至4中任一项所述的嵌入式高速在线机器视觉检测方法，其特征在于，所述敏感图像区域的标准特征由用户根据合格产品的敏感图像区域的特征进行预先设定。

6.一种嵌入式高速在线机器视觉检测装置，其特征在于，包括有：

7.如权利要求6所述的嵌入式高速在线机器视觉检测装置，其特征在于，还包括：

8.如权利要求6所述的嵌入式高速在线机器视觉检测装置，其特征在于，所述特征提取单元利用小波变换法来提取出容易出现质量问题的敏感图像区域的特征。

9.如权利要求6至8中任一项所述的嵌入式高速在线机器视觉检测装置，其特征在于，所述敏感图像区域的标准特征由用户根据合格产品的敏感图像区域的特征进行预先设定。