CN108181324A - 一种基于机器视觉的木板表面检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于机器视觉的木板表面检测方法，包括以下步骤：1)图像采集；2)图像增强、噪声去除；3)优化傅里叶变换速度；4)傅里叶变换，图像先经过傅里叶变换，然后滤波，然后再用傅里叶反变换进行处理；5)将采集到的木板图像转换为Gray图像；6)对Gray图像进行频域处理和高斯滤波器做卷积；7)模板处理，做一个矩形模板，模板处理图像得到模板图像；8)将采集到的木板图像和模板图像进行相减；9)对边界干扰进行相关处理：腐蚀边缘和缩小ROI；10)数据存储，显示相应的检查结果同时把相关缺陷信息保存在相应的数据库里面。与现有技术相比，本发明不仅实现了木板表面的自动检测，而且提高了检测精度效率和增强了检测结果的可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及木板检测技术领域，尤其涉及一种木板表面检测方法。
背景技术
影响木板质量的因素主要包括：尺寸、表面缺陷以及表面颜色。现有技术中，木板表面的检测主要通过人工来进行，检测效果和效率主要依赖检验人员的经验，人为影响因素大、自动化程度低。同时，纯人工检测操作也存在工人劳动强度大、生产效率低的缺陷。
就检测方法而言，现有的木板表面检测技术还存在以下缺陷：1)传统的接触式测量技术制约了木板生产效率和加工精度。2)传统的离线、静态测量技术满足不了现代加工中测量的要求，不能及时检测产品、控制生产过程容易造成废品，严重影响了产品质量。
因而，如何实现木板表面的快速、高精度及在线自动检测是木板生成加工企业亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种检测精度高、检测可靠性好且能实现检测自动化的木板表面检测方法。
为达到以上目的，本发明采用如下技术方案。
一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)图像采集，采用光源发射器把激光投射到木板上，得到木板相应的人工纹理，并利用相机采集木板图像信息；2)图像增强、噪声去除，利用中值滤波法对采集到图像进行噪声的去除；3)优化傅里叶变换速度，根据具体采集到图像实际尺寸优化傅里叶变换速度；4)傅里叶变换，图像先经过傅里叶变换，然后滤波，然后再用傅里叶反变换进行处理；5)将采集到的木板图像转换为Gray图像；6)对Gray图像进行频域处理和高斯滤波器做卷积；7)模板处理，做一个矩形模板，模板处理图像得到模板图像；8)将采集到的木板图像和模板图像进行相减；9)对边界干扰进行相关处理：腐蚀边缘和缩小ROI；10)数据存储，显示相应的检查结果同时把相关缺陷信息保存在相应的数据库里面。
作为上述方案的进一步说明，所述相机为工业CCD相机。
作为上述方案的进一步说明，利用相机采集到的木板图像为RGB图像。
作为上述方案的进一步说明，所述图像增强、噪声去除、傅里叶变换、傅里叶反变换、高斯滤波器做卷积、做一个矩形模板、采集到的木板图像和模板图像进行相减都通过机器视觉软件来实现。
作为上述方案的进一步说明，所述光源发生器为激光发生器。
作为上述方案的进一步说明，所述相机可变换拍摄位置。
作为上述方案的进一步说明，所述相机通过丝杆与伺服电机连接，并在伺服电机的驱动下变换拍摄位置。
本发明的有益效果是：
一、利用傅里叶变换、反变换对图像进行处理，同时，将图像进行频域处理、高斯滤波器做卷积等处理，有效增强图像质量，有效减少误差，保证了检测的可靠性。
二、通过设置丝杆和伺服电机，在木板表面缺陷检查过程中，完全可以代替人工操作，自动化程度高。相机在采集木板表面图像的过程，根据待木板的类型和规格，上位机发送木板类型和规格到PLC中，通过伺服电机带动丝杆传动，把相机移动到相应位置，定位准确，实现对不同类型和规格木板的图像采集，使用方便。
附图说明
图1所示为本发明提供的木板表面检测方法流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作进一步的描述，使本发明的技术方案及其有益效果更加清楚、明确。下面通过参考附图描述实施例是示例性的，旨在解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示，一种基于机器视觉的木板表面检测方法，包括以下步骤：
1)图像采集，采用光源发射器投射到木板上，得到木板相应的人工纹理，并利用CCD采集木板图像信息。其中，所述光源发生器优选为激光发射器，采集到的木板图像为RGB图像。
2)图像增强、噪声去除，利用中值滤波法对采集到图像进行噪声的去除。
3)优化傅里叶变换速度，根据具体采集到图像实际尺寸优化傅里叶变换速度。
4)傅里叶变换，图像先经过傅里叶变换，然后滤波，然后再用傅里叶反变换处理。
5)将RGB图像转换为Gray图像。
6)将图像进行频域处理和高斯滤波器做卷积。
7)模板处理，做一个矩形模板，模板处理图像10×10。
8)采集图像和模板图像进行相减。
9)对边界干扰进行相关处理：腐蚀边缘和缩小ROI(感兴趣区域，Region OfInterest)。
10)数据存储，显示相应的检查结果同时把相关缺陷信息保存在相应的数据库里面。
与现有技术相比，本实施例采用激光发射器投射到木板表面上，从而得到相应的图像人工纹理，有效增强被检测木板的条理特征。同时，在对图像去除噪声的过程除了采用中值滤波法，并对图像进行傅里叶变换、频域处理和高斯滤波器做卷积，有效减少误差，提高了检测的可靠性。
通过上述的结构和原理的描述，所属技术领域的技术人员应当理解，本发明不局限于上述的具体实施方式，在本发明基础上采用本领域公知技术的改进和替代均落在本发明的保护范围，本发明的保护范围应由各权利要求项及其等同物限定之。
Claims (7)
1.一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)图像采集，采用光源发射器把激光投射到木板上，得到木板相应的人工纹理，并利用相机采集木板图像信息；
2)图像增强、噪声去除，利用中值滤波法对采集到图像进行噪声的去除；
3)优化傅里叶变换速度，根据具体采集到图像实际尺寸优化傅里叶变换速度；
4)傅里叶变换，图像先经过傅里叶变换，然后滤波，然后再用傅里叶反变换进行处理；
5)将采集到的木板图像转换为Gray图像；
6)对Gray图像进行频域处理和高斯滤波器做卷积；
7)模板处理，做一个矩形模板，模板处理图像得到模板图像；
8)将采集到的木板图像和模板图像进行相减；
9)对边界干扰进行相关处理：腐蚀边缘和缩小ROI；
10)数据存储，显示相应的检查结果同时把相关缺陷信息保存在相应的数据库里面。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，所述相机为工业CCD相机。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，利用相机采集到的木板图像为RGB图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，所述图像增强、噪声去除、傅里叶变换、傅里叶反变换、高斯滤波器做卷积、做一个矩形模板、采集到的木板图像和模板图像进行相减都通过机器视觉软件来实现。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，所述光源发生器为激光发生器。
6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，所述相机可变换拍摄位置。
7.根据权利要求6所述的一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，所述相机通过丝杆与伺服电机连接，并在伺服电机的驱动下变换拍摄位置。
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