CN108459023A - 双基准电容外观图像检测方法 - Google Patents

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    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
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Abstract

本发明公开了一种双基准电容外观图像检测方法，包括以下步骤：第一步：注册电容各待测表示面的深浓度基准图像和浅浓度基准图像，设定检测瑕疵量上限值；第二步：待测样品放置在输送装置上，检测装置对电容表示面进行捕获待检图像；第三步：提取待检图像中比深浓度基准图像更深的部分作为瑕疵，检测出瑕疵量；第四步：提取所述待检图像中比浅浓度基准图像更浅的部分作为瑕疵，检测出瑕疵量；第五步：测出样品最大瑕疵量检测值，综合判定结果；第六步：根据判定结果，已检样品通过筛选装置分拣存放。采用样品图像与具有浓度差异的两个基准图像分别对比，明确分工，在不影响判别不良品的基础上，消除浓度差异带来的误判，有效提高检测准确率。

Description

双基准电容外观图像检测方法
技术领域
本发明涉及电容外观检测领域，尤其涉及一种双基准电容外观图像检测方法。
背景技术
在制造电容时，需要在电容外壳上表明电容值大小、工作电压等信息，目前的印刷工艺是采用油墨对表示面进行按印，这种印刷方式会存在表示面残缺、重印、偏移，甚至无按印等不良印刷现象，造成信息标识不清楚，用户使用时，容易导致误用，从而导致以此电容器生产的产品不能正常使用或造成产品的损坏，甚至造成更严重的后果。
目前，对电容外观印刷进行检测基本采用人工肉眼检测，检测速度慢，容易出错，有些厂家则引入智能检测***，能有效提高检测效率和准确度，此类现有检测***采用的单基准图像对比，即将样品图像与一个基准图像进行黑白对比以找出瑕疵量，具有高精度、高识别的能力，但由于现行油墨按印的水平不稳定，良品之间存在浓度差异，但这种浓度差异大于良品跟不良品的差异时，***容易出现误判，不能正确检测区分良品与不良品，影响检测准确性。
发明内容
为克服上述问题，本发明提供了一种准确性高的双基准电容外观图像检测方法。
本发明采用的技术方案是：
双基准电容外观图像检测方法，包括以下步骤：
第一步：注册电容外壳待测表示面的基准图像，每个表示面分别注册深浓度基准图像和浅浓度基准图像，设定检测瑕疵量上限值；
第二步：将待测样品放置在输送装置上，启动检测装置对电容表示面进行捕获待检图像；
第三步：提取所述待检图像中比深浓度基准图像的颜色更深的部分，并将提取部分作为瑕疵，检测出瑕疵量；
第四步：提取所述待检图像中比浅浓度基准图像的颜色更浅的部分，并将提取部分作为瑕疵，检测出瑕疵量；
第五步：得出样品最大瑕疵量检测值，与瑕疵量上限值对比，并给出综合判定结果；
第六步：根据判定结果，已检样品通过筛选装置分拣存放。
所述的第二步中的输送装置设置为环形传送带。
所述的第二步中的检测装置包括安装在输送装置侧边和上方的CCD相机。
进一步的，所述输送装置上方固定设置有照明光源。
进一步的，所述CCD相机和照明光源均固定在安装支架上。
所述的第六步中的筛选装置包括设置在输送装置一侧的不良排出机构，所述不良排出机构对应位置设置有不良品箱，所述输送装置末端设置有良品箱。
本发明的有益效果是：
本发明的双基准电容外观图像检测方法适用于电容油墨按印检测，采用样品图像与具有浓度差异的两个基准图像分别对比，两者不互相干涉，明确分工，综合判定，在不影响判别不良品的基础上，消除浓度差异带来的误判，有效提高检测准确率。
附图说明
以下结合附图和实例对本发明的双基准电容外观图像检测方法作进一步说明。
图1是电容检测***结构示意图。
附图标号说明：1、待检电容；2、环形传送带；3、CCD相机；4、照明光源；5、安装支架；6、不良排出机构；7、不良品箱；8、良品箱。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供的实施例之一，双基准电容外观图像检测方法，包括以下步骤：
第一步：注册电容外壳待测表示面的基准图像，每个表示面分别注册深浓度基准图像和浅浓度基准图像，设定检测瑕疵量上限值；
第二步：将待测样品放置在输送装置上，启动检测装置对电容表示面进行捕获待检图像；
第三步：提取所述待检图像中比深浓度基准图像的颜色更深的部分，并将提取部分作为瑕疵，检测出瑕疵量；
第四步：提取所述待检图像中比浅浓度基准图像的颜色更浅的部分，并将提取部分作为瑕疵，检测出瑕疵量；
第五步：得出样品最大瑕疵量检测值，与瑕疵量上限值对比，并给出综合判定结果；
第六步：根据判定结果，已检样品通过筛选装置分拣存放。
所述的第二步中的输送装置设置为环形传送带。
所述的第二步中的检测装置包括安装在输送装置侧边和上方的CCD相机。
所述输送装置上方固定设置有照明光源，用于照明，为所述CCD相机提供充足光线，便于所述CCD相机快速、准确捕捉待检图像。
所述CCD相机和照明光源均固定在安装支架上，讲CCD相机和照明光源位置相对定位，便于照明光源提供合适角度和亮度的光线。
所述的第六步中的筛选装置包括设置在输送装置一侧的不良排出机构，所述不良排出机构对应位置设置有不良品箱，所述输送装置末端设置有良品箱。
检测时，在检测***中预先注册待测表示面的基准图像，每个待测表示面注册两个基准图像，分别为一个深浓度基准图像和一个浅浓度基准图像，注册完成后，输入设定瑕疵量上限值。
检测***中设置有为环形传送带2的输送装置，所述环形传送带2两侧设置有检测装置，所述检测装置为安装在环形传送带2两侧的CCD相机3，两侧的CCD相机3分别用于拍摄电容侧面和顶部的印刷图像，CCD相机3上方设置有照明光源4，CCD相机3和照明光源4均通过安装支架5固定，所述CCD相机3下游设置有筛选装置，包括分设在环形传送带2两侧的不良排出机构6和不良品箱7，以及设置在环形传送带2末端的良品箱8。
将待检电容1放置在设置为环形传送带2上，在环形传送带2运动下，待检电容1被送至CCD相机3下方，进行待检电容1顶部和侧面的图像提取。
以印刷油墨为白色的电容外观图像为例，提取出的待检图像与深浓度基准图像对比，只检测比深浓度基准图像更白的地方，并视之为瑕疵，输出瑕疵量，再将提取出的待检图像与浅浓度基准图像对比，只检测比浅浓度基准图像更黑的地方，并视之为瑕疵，输出瑕疵量，对比后检测出最大瑕疵量，通过与设定的瑕疵量上限值对比，综合判定结果，根据判定结果，不良品会通过不良排出机构6落入不良品箱7中，良品则留在环形传送带2上，送至末端的良品箱8中。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.双基准电容外观图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：注册电容外壳待测表示面的基准图像，每个表示面分别注册深浓度基准图像和浅浓度基准图像，设定检测瑕疵量上限值；
第二步：将待测样品放置在输送装置上，启动检测装置对电容表示面进行捕获待检图像；
第三步：提取所述待检图像中比深浓度基准图像的颜色更深的部分，并将提取部分作为瑕疵，检测出瑕疵量；
第四步：提取所述待检图像中比浅浓度基准图像的颜色更浅的部分，并将提取部分作为瑕疵，检测出瑕疵量；
第五步：得出样品最大瑕疵量检测值，与瑕疵量上限值对比，并给出综合判定结果；
第六步：根据判定结果，已检样品通过筛选装置分拣存放。
2.根据权利要求1所述的双基准电容外观图像检测方法，其特征在于：第二步中的输送装置设置为环形传送带。
3.根据权利要求1所述的双基准电容外观图像检测方法，其特征在于：第二步中的检测装置包括安装在输送装置侧边和上方的CCD相机。
4.根据权利要求3所述的双基准电容外观图像检测方法，其特征在于：所述输送装置上方固定设置有照明光源。
5.根据权利要求4所述的双基准电容外观图像检测方法，其特征在于：所述CCD相机和照明光源均固定在安装支架上。
6.根据权利要求1所述的双基准电容外观图像检测方法，其特征在于：第六步中的筛选装置包括设置在输送装置一侧的不良排出机构，所述不良排出机构对应位置设置有不良品箱，所述输送装置末端设置有良品箱。
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Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1466678A (zh) * 2001-08-31 2004-01-07 ���µ繤��ʽ���� 图像处理与检验***
CN1732682A (zh) * 2002-12-27 2006-02-08 株式会社尼康 图像处理装置及图像处理程序
CN101403708A (zh) * 2008-10-31 2009-04-08 广东正业科技有限公司 一种电路板外观缺陷检查方法
CN101419176A (zh) * 2007-10-26 2009-04-29 比亚迪股份有限公司 表面瑕疵检测方法及装置
CN201413296Y (zh) * 2009-06-11 2010-02-24 浙江创鑫木业有限公司 一种检测木板表面缺陷的装置
JP2011158367A (ja) * 2010-02-02 2011-08-18 Hitachi Metals Ltd 被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置
CN102288619A (zh) * 2011-07-01 2011-12-21 明基材料有限公司 三维光学膜的瑕疵检测方法及***
CN103439337A (zh) * 2013-08-29 2013-12-11 华南理工大学 压电陶瓷蜂鸣片外观缺陷自动检测装置及方法
CN103808732A (zh) * 2014-01-21 2014-05-21 图灵视控（北京）科技有限公司 基于机器视觉的电容检测***和方法
CN105548216A (zh) * 2016-01-15 2016-05-04 浙江野马电池有限公司 一种半成品电池外观视觉检测方法
CN205449820U (zh) * 2016-04-01 2016-08-10 无锡商业职业技术学院 一种可检测滚珠轴承缺陷的机器视觉装置
CN106662538A (zh) * 2014-08-27 2017-05-10 科磊股份有限公司 重复缺陷检测
CN106770331A (zh) * 2017-02-10 2017-05-31 南京航空航天大学 一种基于机器视觉的工件缺陷检测***
CN106918600A (zh) * 2017-04-07 2017-07-04 江苏博虏智能科技有限公司 一种基于机器视觉的面料表面缺陷检测和标记方法
CN107389693A (zh) * 2017-06-29 2017-11-24 西安理工大学 一种基于机器视觉的印刷品缺陷自动检测方法
CN207036716U (zh) * 2017-05-02 2018-02-23 重庆悦美包装工业有限公司 一种包装袋缺陷检测装置

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1466678A (zh) * 2001-08-31 2004-01-07 ���µ繤��ʽ���� 图像处理与检验***
CN1732682A (zh) * 2002-12-27 2006-02-08 株式会社尼康 图像处理装置及图像处理程序
CN101419176A (zh) * 2007-10-26 2009-04-29 比亚迪股份有限公司 表面瑕疵检测方法及装置
CN101403708A (zh) * 2008-10-31 2009-04-08 广东正业科技有限公司 一种电路板外观缺陷检查方法
CN201413296Y (zh) * 2009-06-11 2010-02-24 浙江创鑫木业有限公司 一种检测木板表面缺陷的装置
JP2011158367A (ja) * 2010-02-02 2011-08-18 Hitachi Metals Ltd 被検査物の検査方法、検査用プログラム及び検査装置
CN102288619A (zh) * 2011-07-01 2011-12-21 明基材料有限公司 三维光学膜的瑕疵检测方法及***
CN103439337A (zh) * 2013-08-29 2013-12-11 华南理工大学 压电陶瓷蜂鸣片外观缺陷自动检测装置及方法
CN103808732A (zh) * 2014-01-21 2014-05-21 图灵视控（北京）科技有限公司 基于机器视觉的电容检测***和方法
CN106662538A (zh) * 2014-08-27 2017-05-10 科磊股份有限公司 重复缺陷检测
CN105548216A (zh) * 2016-01-15 2016-05-04 浙江野马电池有限公司 一种半成品电池外观视觉检测方法
CN205449820U (zh) * 2016-04-01 2016-08-10 无锡商业职业技术学院 一种可检测滚珠轴承缺陷的机器视觉装置
CN106770331A (zh) * 2017-02-10 2017-05-31 南京航空航天大学 一种基于机器视觉的工件缺陷检测***
CN106918600A (zh) * 2017-04-07 2017-07-04 江苏博虏智能科技有限公司 一种基于机器视觉的面料表面缺陷检测和标记方法
CN207036716U (zh) * 2017-05-02 2018-02-23 重庆悦美包装工业有限公司 一种包装袋缺陷检测装置
CN107389693A (zh) * 2017-06-29 2017-11-24 西安理工大学 一种基于机器视觉的印刷品缺陷自动检测方法

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