CN102042812A - 一种机器视觉检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种机器视觉检测方法，包括如下步骤：(1)图像获取步骤，对待检测器件通过拍照、摄像或扫描得到待检测图像；(2)灰度值计算步骤，计算待检测图像的灰度值；(3)灰度值对比步骤，将计算得到的灰度值与标准图像的灰度值进行运算；(4)面积计算步骤，将运算的结果中灰度值大于阈值的区域的面积进行计算，通过面积计算结果判定待检测器件为良品或不良品。本发明解决了现有技术的缺点，提供了一种可全自动进行外观检测的机器视觉检测方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种机器视觉检测方法。
背景技术
手机、汽车、电脑等外观的文字都需要通过喷涂工艺进行生产，在手机、汽车等的壳体喷涂生产过程中，为确保喷涂品质，需要对喷涂完毕的外壳进行外观检测。目前，厂家采用的外观检测方式都是人工检验，而人工检验结果往往不确定，产品是否为良品和不良品的判断都完全依赖于工人的工作经验，造成产品品质不稳定。另一方面，工人每天重复着高强度的工作，要想要求他们做到对每个产品都能做到准确的判断是不可能的，因此，由于人为的疏忽很有可能造成客户投诉和退货，这会给公司带来很大的金钱和名誉的损失。同时人工检验效率低，需要占用大量的人力和时间。而且不仅喷涂的文字需要外观检测，led灯是否可以顺利点亮等缺陷都需要人员进行检测。
发明内容
为了克服现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供可全自动进行外观检测的机器视觉检测方法。
为达到以上目的，本发明提供了一种机器视觉检测方法，包括如下步骤：
(1)图像获取步骤，对待检测器件通过拍照、摄像或扫描得到待检测图像；
(2)灰度值计算步骤，计算待检测图像的灰度值；
(3)灰度值对比步骤，将计算得到的灰度值与标准图像的灰度值进行运算；
(4)面积计算步骤，将运算的结果中灰度值大于阈值的区域的面积进行计算，通过面积计算结果判定待检测器件为良品或不良品。
本发明的进一步改进在于，在所述的图像获取步骤与灰度值计算步骤之间还设置有区块划分步骤，所述的区块划分步骤将图像划分为区块，每个区块独立进行所述的灰度值计算步骤、灰度值对比步骤和面积计算步骤，每个区块独立识别和计算，可以有效减少误识别，也可以加快运算的速度。
本发明的进一步改进在于，在所述的图像获取步骤与灰度值计算步骤之间还设置有RGB提取步骤，将拍摄的彩色图像的R、G、B值进行提取，通过RBG提取步骤，可以对彩色的图像进行分析，甚至可以用于LED背光检测。
本发明的进一步改进在于，在所述的灰度值对比步骤中，所述的运算为减运算。
本发明的有益效果是：1、通过获取产品外观图片，并对图片进行分析处理的方式得到产品外观的检测结果，可自动进行产品外观的检测，节约人力；2、除对图片进行计算外，可设置了面积计算步骤，通过计算不合格区域的面积，判定产品是否合格，防止将合格产品误判为不合格产品，检测结果更加合理和准确。
具体实施方式
下面对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
本实施例中，以检测彩色的喷涂字样为例，详述本发明的工作原理。一种机器视觉检测方法，包括
(1)图像获取步骤，对待检测器件使用相机进行拍照，得到待检测器件的外观图片，以该外观图片作为待检测图像进行后续步骤。为了保证外观检测的效果，本步骤在一个密闭空间内进行，在待检测器件正上方设置一个环形灯作为光源提供亮度，相机设置在环形灯的中心对待检测器件进行拍照。这种方式可以防止外部光源对待检测器件的光照角度、亮度等进行干扰，得到统一光照和光照角度的待检测图片。
特别需要提及的是，对于全自动机台而言，外观检测机台需要嵌入机台内部并与上下游的设备形成联动，完成产品的全自动生产过程。在这种情况下，可以采用扫描仪、摄像头等器件增快拍摄的时间，获取待检测器件的图片。图像获取方式有多种，待检测图像获取方式不限定本发明的保护范围。
(2)区块划分步骤，将待检测图像划分为均匀排布的9个区块。对9个区块独立进行以下步骤。当然大多数待检测图像待检测的部分都排布在图像的中间，这时就无需对待检测图像的边缘进行检测，而仅需要对待检测图像的中间区域进行划分，甚至还可以对待检测图像的每一个图样区域进行划分。待检测图像的分块方式不限定本发明的保护范围。
(3)RGB提取步骤，将9个区块的彩色图像的R、G、B值进行提取。
(4)灰度值计算步骤，根据提取出的R、G、B值依次计算9个区块每个像素点的灰度值。
(5)灰度值对比步骤，将计算得到的灰度值与标准图像的灰度值进行减运算；如果侍检测器件为合格产品，字样的中心区域的灰度值和标准图像的灰度值是相同的，边缘区域和标准图像相比会有模糊，所以边缘区域的灰度值会小于标准图像的灰度值，减运算后的结果的图样中心区域的计算值就为0，得到的值全为边缘区域的运算后的灰度值。
如果待检测器件为不合格产品，第一种情况为字样的中心区域会有缺失或模糊，减运算后的结果为缺失区域对应的运算后的灰度值以及边缘区域的运算后的灰度值。第二种情况为字样的边缘缺失，这时减运算的结果为缺失边缘对应标准图像的灰度值以及其余边缘区域运算后的灰度值。第三种情况为应该为空白的区域也出现字样，这时运算结果为边缘区域运算后的灰度值和空白区域的灰度值。
(6)面积计算步骤，将运算的结果中灰度值大于180的区域的面积进行计算，如果灰度值大于180，表示字样喷涂过于不清楚或者甚至没有喷涂出字样，本实施例中面积设定为5像素，如果单块区域灰度值大于180的面积超过5个像素，那喷涂的缺失面积过大，不予接受，判定为不良品。如果缺失的面积为5个像素以下，判定在人眼不易识别的区域内，判定为良品。
作为阈值的灰度值(如本实施例中的180)和面积(如本实施例中的5像素)的可以根据不同的产品进行不同的设定，设定的不同得到的产品的良率和精细度也不相同，作为阈值的灰度值和面积的变化都不限定本发明的保护范围。
通过以上实施例可以看出，本发明是一种可全自动进行外观检测的机器视觉检测方法。
以上实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所做的等效变化或修饰均涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种机器视觉检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)图像获取步骤，对待检测器件通过拍照、摄像或扫描得到待检测图像；
(2)灰度值计算步骤，计算待检测图像的灰度值；
(3)灰度值对比步骤，将计算得到的灰度值与标准图像的灰度值进行运算；
(4)面积计算步骤，将运算的结果中灰度值大于阈值的区域的面积进行计算，通过面积计算结果判定待检测器件为良品或不良品。
2.根据权利要求1所述的机器视觉检测方法，其特征在于：在所述的图像获取步骤与灰度值计算步骤之间还设置有区块划分步骤，所述的区块划分步骤将图像划分为区块，每个区块独立进行所述的灰度值计算步骤、灰度值对比步骤和面积计算步骤。
3.根据权利要求1所述的机器视觉检测方法，其特征在于：在所述的图像获取步骤与灰度值计算步骤之间还设置有RGB提取步骤，将拍摄的彩色图像的R、G、B值进行提取。
4.根据权利要求1所述的机器视觉检测方法，其特征在于：在所述的灰度值对比步骤中，所述的运算为减运算。
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