CN105572137A - 一种外观缺陷测试方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种外观缺陷测试方法，该方法包括：调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面；所述产品外观的图像测试界面中包括产品外观的图像；接收测试命令，在所述产品外观的图像测试界面中执行测试命令；利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷。该方法实现对产品外观的快速准确的缺陷测试，节省人力成本。

Description

一种外观缺陷测试方法
技术领域
本发明涉及外观测试技术领域，特别是涉及一种外观缺陷测试方法。
背景技术
目前，对于汽车零部件外观测试、齿轮缺陷测试、布匹缺陷测试和陶瓷缺陷等这些产品的测试，一般采用人工测试的方法对外观进行检测，需要技术人员使用测试工具对产品进行全面的检查和排除缺陷，查找出外观缺陷。
由于需要大量的技术人员和测试工具和对产品的外观进行测试，测试过程也很繁琐，时间过长，不仅浪费大量人力资源，而且导致测试的效率较低，也不够准确地查找出缺陷。
发明内容
本发明的目的是提供一种外观缺陷测试方法，以实现对产品外观的快速准确的缺陷测试，节省人力成本。
为解决上述技术问题，本发明提供一种外观缺陷测试方法，该方法包括：
调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面；所述产品外观的图像测试界面中包括产品外观的图像；
接收测试命令，在所述产品外观的图像测试界面中执行测试命令；
利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷。
优选的，所述接收测试命令之前，还包括：
获取标准产品的外观图像；
对标准产品的外观图像进行画框，利用深度学习算法对标准产品的外观图像的局部参数进行自动学习；
将自动学习过程中生成的学习参数进行保存。
优选的，所述产品包括汽车零部件、齿轮、布匹、陶瓷或者纸张。
优选的，所述获取标准产品的外观图像之后，还包括：
将标准产品的外观图像作为标准图像加载到内存中，并将所述标准图像分割成若干片。
优选的，所述利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷，包括：
将产品外观的图像分为若干片；
按照测试算法，将已分为若干片的产品外观的图像与预设存储的已分为若干片的标准图像进行比较；
将比较结果与学习参数进行对比，若对比结果不在公差内，确定产品外观存在缺陷；所述学习参数为标准图像在自动学习过程中生成的学习参数。
优选的，所述调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面，包括：
调用工业相机，通过串口发送灯光控制命令，对被测试的产品进行打光，获取产品外观的图像测试界面。
本发明所提供的一种外观缺陷测试方法，调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面；所述产品外观的图像测试界面中包括产品外观的图像；接收测试命令，在所述产品外观的图像测试界面中执行测试命令；利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷。可见，该方法实现对产品外观的快速准确的缺陷测试，采用图像比对的方式只需要很短的时间就能完成一个新产品的外观缺陷测试，无需技术人员进行人工测试，节省人力成本，并且无需过多人工参与，检测过程简单、高效和客观。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种外观缺陷测试方法的流程图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种外观缺陷测试方法，以实现对产品外观的快速准确的缺陷测试，节省人力成本。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明所提供的一种外观缺陷测试方法的流程图，该方法包括：
S11：调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面；产品外观的图像测试界面中包括产品外观的图像；
其中，调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面的具体过程为：调用工业相机，通过串口发送灯光控制命令，对被测试的产品进行打光，获取产品外观的图像测试界面。
其中，所述产品包括汽车零部件、齿轮、布匹、陶瓷或者纸张。
S12：接收测试命令，在产品外观的图像测试界面中执行测试命令；
其中，接收测试命令之前，获取标准产品的外观图像；对标准产品的外观图像进行画框，利用深度学习算法对标准产品的外观图像的局部参数进行自动学习；将自动学习过程中生成的学习参数进行保存。
其中，获取标准产品的外观图像之后，将标准产品的外观图像作为标准图像加载到内存中，并将标准图像分割成若干片。
S13：利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷。
其中，利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷的过程具体为：将产品外观的图像分为若干片；按照测试算法，将已分为若干片的产品外观的图像与预设存储的已分为若干片的标准图像进行比较；将比较结果与学习参数进行对比，若对比结果不在公差内，确定产品外观存在缺陷；所述学习参数为标准图像在自动学习过程中生成的学习参数。
该方法能够用于汽车零部件外观测试，齿轮缺陷测试，布匹缺陷测试，陶瓷缺陷测试，纸张污点测试等领域。只需要几分钟就能完成一个新产品的外观缺陷测试。
具体的，该方法的具体实现过程中，调用工业相机，同时通过串口发送灯光控制命令对被测试的物品进行打光。在学习界面，测试人员可以编辑测试流程和选择测试算法。在测试界面，可以按回车键启动测试或者通过串口发送命令来启动测试。测试人员按下鼠标左键对被测试的物体进行画框，鼠标点击“添加”按钮，在弹出算法对话框后选择相应的算法，即可完成对被测试物体局部参数的自动学习，通过继续对被测试物体的局部画框和鼠标点击“添加”按钮完成对整个被测试物体的学习，学习的所有参数将以XML格式进行保存，防止非法修改。学习的部件名以及选择的算法将以表格方式显示在学习界面的右边，可使用点击“删除”或者“修改”按钮的方式对已经学习的部件进行修改。
而且，可以按回车键启动测试或者通过串口发送命令来启动测试,，之后执行流程为：
启动测试的一瞬间已经学习的标准参数和标准图片将被加载到内存；相机拍照，从相机读取当前被测物品的图片product；对当前图片按照学习时的流程和参数分割成若干片保存到内存；当前图片的若干片小图片与标准图片按照学习时指定的算法进行比较；比较结果与学习时自动生成的参数进行对比，如果在公差内，对应的小图片合格，比较结果保存为标识T，反之不合格，比较结果保存为标识F；同时更新测试界面右边的表格，结果为F的测试项显示为不合格，结果为T的测试项显示为合格，对比较结果为F的对应小图片将其在product图片的对应区域画红框。
本发明所提供的一种外观缺陷测试方法，调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面；产品外观的图像测试界面中包括产品外观的图像；接收测试命令，在产品外观的图像测试界面中执行测试命令；利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷。可见，该方法实现对产品外观的快速准确的缺陷测试，采用图像比对的方式只需要很短的时间就能完成一个新产品的外观缺陷测试，无需技术人员进行人工测试，节省人力成本，并且无需过多人工参与，检测过程简单、高效和客观。
以上对本发明所提供的一种外观缺陷测试方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。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，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (6)

1.一种外观缺陷测试方法，其特征在于，包括：
调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面；所述产品外观的图像测试界面中包括产品外观的图像；
接收测试命令，在所述产品外观的图像测试界面中执行测试命令；
利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收测试命令之前，还包括：
获取标准产品的外观图像；
对标准产品的外观图像进行画框，利用深度学习算法对标准产品的外观图像的局部参数进行自动学习；
将自动学习过程中生成的学习参数进行保存。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述产品包括汽车零部件、齿轮、布匹、陶瓷或者纸张。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取标准产品的外观图像之后，还包括：
将标准产品的外观图像作为标准图像加载到内存中，并将所述标准图像分割成若干片。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用测试算法将图像测试界面中产品外观的图像与预先存储的标准图像进行比对，若产品外观的图像与预先存储的标准图像之间的差异结果超过预设范围，确定产品外观出现缺陷，包括：
将产品外观的图像分为若干片；
按照测试算法，将已分为若干片的产品外观的图像与预设存储的已分为若干片的标准图像进行比较；
将比较结果与学习参数进行对比，若对比结果不在公差内，确定产品外观存在缺陷；所述学习参数为标准图像在自动学习过程中生成的学习参数。
6.如权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述调用工业相机对产品的外观进行图像采集，获取产品外观的图像测试界面，包括：
调用工业相机，通过串口发送灯光控制命令，对被测试的产品进行打光，获取产品外观的图像测试界面。
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