CN111389765A - 一种产品表面质量检测方法、装置及产品分拣*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及产品质量检测技术领域,公开一种产品表面质量检测方法、装置及产品分拣***,该产品表面质量检测方法,包括:获取第一图像,其中,第一图像为包含产品的待检测表面在内的图像;根据第一图像得到掩模图像;利用掩膜图像排除掉第一图像中产品的待检测表面对应区域以外的区域,获得第二图像;对第二图像进行去噪,得到第三图像;使第二图像和第三图像相减得到第四图像;计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,以判断产品的待检测表面质量是否合格。以上过程中,无需人工利用肉眼对产品进行检测,效率提高。
Description
技术领域
本发明涉及产品质量检测技术领域,特别涉及一种产品表面质量检测方法、装置及产品分拣***。
背景技术
在生产制造过程中,常需要对一些产品表面质量进行检测,以判断是否合格。例如,用来制造电机定子铁心的矽钢片对于电机的可靠性具有关键性影响,其表面通常具有划痕等缺陷,为此,需要进行严格的检测,以判断矽钢片质量是否合格。在现有技术中通常通过人的肉眼对上述缺陷进行识别,效率十分低下。
发明内容
本发明公开了一种产品表面质量检测方法、装置及产品分拣***,用于提升对产品表面质量进行检测的效率。
为达到上述目的,本发明提供以下技术方案:
一种产品表面质量检测方法,包括:
获取第一图像,其中,所述第一图像为包含所述产品的待检测表面在内的图像;
根据所述第一图像得到掩模图像;
利用所述掩膜图像排除掉所述第一图像中所述产品的待检测表面对应区域以外的区域,获得第二图像;
对所述第二图像进行去噪,得到第三图像;
使所述第二图像和所述第三图像相减得到第四图像;
计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,以判断所述产品的待检测表面质量是否合格。
可选地,在所述计算所得图像中的缺陷区域的数量和/或面积之前,还包括:
对所述第四图像进行二值化操作,得到第五图像。
可选地,所述根据所述第一图像得到掩模图像,具体包括:
将所述产品的待检测表面对应区域的像素值全部置为1,将所述产品的待检测表面对应区域以外的区域的像素值全部置为0。
可选地,所述利用所述掩膜图像排除掉所述第一图像中所述产品的待检测表面对应区域以外的区域,获得第二图像,具体包括:
使所述第一图像和所述掩膜图像相乘,得到所述第二图像。
可选地,所述计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,具体包括:
对所述所得图像进行连通域计算,以得到所述所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积。
可选地,所述计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,具体包括:
根据所述所得图像中缺陷对应区域的轮廓得到所述缺陷对应区域的数量和/或面积。
在上述产品表面质量检测方法中,通过对包含产品的待检测表面在内的第一图像进行处理得到掩膜图像,利用掩膜图像排除掉第一图像中产品的待检测表面对应区域以外的区域,得到第二图像,再对第二图像进行去噪得到第三图像,第三图像中划痕等缺陷会缩小甚至消失,再使第二图像与第三图像相减,这样就得到仅显示缺陷影像的所得图像,此时可以计算所得图像中缺陷的数量和/或面积,来判断产品表面质量是否合格。从而,免去人工使用肉眼判断产品表面是否合格的麻烦,提升检测效率。
一种产品表面质量检测设备,包括:
图像处理单元,用于根据图像获取单元获取的第一图像得到掩模图像,利用所述掩膜图像排除掉所述第一图像中所述产品的待检测表面对应区域以外的区域,以获得第二图像,对所述第二图像进行去噪,得到第三图像,使所述第二图像和所述第三图像相减得到第四图像,计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,以判断所述产品的待检测表面质量是否合格。
可选地,所述图像处理单元还用于,在所述计算所得图像中的缺陷区域的数量和/或面积之前,对第四图像进行二值化操作,得到第五图像。
可选地,所述图像处理单元具体用于:
将所述产品的待检测表面对应区域的像素值全部置为1,将所述产品的待检测表面对应区域以外的区域的像素值全部置为0。
可选地,所述图像处理单元具体用于:
使所述第一图像和所述掩膜图像相乘,得到所述第二图像。
可选地,所述图像处理单元具体用于:
对所述所得图像进行连通域计算,以得到所述所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积。
可选地,所述图像处理单元具体用于:
根据所述所得中缺陷对应区域的轮廓得到所述缺陷对应区域的数量和/或面积。
所述的产品表面质量检测设备与上述的产品表面质量检测方法相对于现有技术所具有的优势相同,在此不再赘述。
一种产品分拣***,包括:
图像获取单元,用于获取第一图像,其中,所述第一图像为包含所述产品的待检测表面在内的图像;
上述任一项技术方案所述的产品表面质量检测设备;
分拣单元,用于对所述产品表面质量检测设备识别出的合格产品和/或不合格产品分拣。
所述的产品分拣***与上述的产品表面质量检测装置相对于现有技术所具有的优势相同,在此不再赘述。
附图说明
图1为本申请实施例提供的产品表面质量检测方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的产品表面质量检测方法中的第一图像的示意图;
图3为本申请实施例提供的产品表面质量检测方法中的第六图像的示意图;
图4为本申请实施例提供的产品表面质量检测方法中的掩膜图像的示意图;
图5为本申请实施例提供的产品表面质量检测方法中的第二图像的示意图;
图6为本申请实施例提供的产品表面质量检测方法中的第三图像的示意图;
图7为本申请实施例提供的产品表面质量检测方法中的第四图像的示意图;
图8为本申请实施例提供的产品表面质量检测方法中的第五图像的示意图;
图9为本申请实施例提供的产品分拣***的结构示意图。
具体实施方式
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,本申请实施例提供的产品表面质量检测方法,包括:
S100:获取第一图像(参考图2),其中,第一图像为包含产品的待检测表面在内的图像;
S200:根据第一图像得到掩模图像(参考图4);
S300:利用掩膜图像排除掉第一图像中产品的待检测表面对应区域以外的区域,获得第二图像(参考图5);
S400:对第二图像进行去噪,得到第三图像(参考图6);
S500:使第二图像和第三图像相减得到第四图像(参考图7);
S600:计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,以判断产品的待检测表面质量是否合格。
在上述产品表面质量检测方法中,通过对包含产品的待检测表面在内的第一图像进行处理得到掩膜图像,利用掩膜图像排除掉第一图像中产品的待检测表面对应区域以外的区域,得到第二图像,再对第二图像进行去噪得到第三图像,第三图像中划痕等缺陷会缩小甚至消失,再使第二图像与第三图像相减,这样就得到仅显示缺陷影像的所得图像(如第四图像),此时可以计算所得图像中缺陷的数量和/或面积,来判断产品表面质量是否合格。从而,免去人工使用肉眼判断产品表面是否合格的麻烦,提升检测效率。
其中,步骤S600之前,还包括:步骤S510对第四图像进行二值化操作,以得到第五图像(参考图8)。由于在步骤S400对第二图像进行去噪时,得到的第三图像中的缺陷可能不完全消失,因此,当第二图像与第三图像相减后,得到的第四图像中缺陷的面积比缺陷的实际面积会小,但是,在步骤S510中,二值化阈值分割可以将像素值为0~255的灰度图转化为像素值为0或1的二值图,这样,对第四图像进行二值化操作,可以使得到的第五图像中的缺陷区域面积更加接近于缺陷的真实面积。其中,阈值的获取方法可以采用大津阈值法,大津阈值是一种自适应的阈值算法,可以使得到的缺陷的面积和数量更准确。
根据第一图像得到掩膜图像的方式可以有多种,在一种具体的实施例中:
将产品的待检测表面对应区域的像素值全部置为1(参考图4,该区域呈白色),将产品的待检测表面对应区域以外的区域的像素值全部置为0(参考图4,该区域呈黑色)。
其中,得到上述掩膜图像的方法可以是,先对第一图像进行中值滤波,得到第六图像(参考图3),中值滤波法将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,以去除噪点,再对第六图像二值化即可得到上述的掩膜图像,该二值化的过程也可以采用大津阈值法。
并且,利用掩膜图像排除掉第一图像中产品的待检测表面对应区域以外的区域,获得第二图像,可以有多种方式,在一种具体的实施例中,可以是:
使第一图像和掩膜图像相乘,得到第二图像;更具体地,是指掩膜图像与第一图像相对应的像素值一一相乘。
计算S600前所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积的方法可以有多种,例如:
步骤S520:对步骤S600前的所得图像进行连通域计算,以得到该所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积。
或者,在另一个具体的实施例中,计算S600前所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,具体包括:
根据该所得图像中缺陷对应区域的轮廓得到缺陷对应区域的数量和/或面积。
基于相同的发明构思,本申请实施例还提供了一种产品表面质量检测设备,包括:
图像处理单元,用于根据图像获取单元获取的第一图像得到掩模图像,利用掩膜图像排除掉第一图像中产品的待检测表面对应区域以外的区域,获得第二图像,对第二图像进行去噪,得到第三图像,使第二图像和第三图像相减得到第四图像,计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,以判断产品的待检测表面质量是否合格。
通过使用上述产品表面质量检测设备,对包含产品的待检测表面在内的第一图像进行处理得到掩膜图像,利用掩膜图像排除掉第一图像中产品的待检测表面对应区域以外的区域,得到第二图像,再对第二图像进行去噪得到第三图像,第三图像中划痕等缺陷会缩小甚至消失,再使第二图像与第三图像相减,这样就得到仅显示缺陷影像的所得图像(如第四图像),此时可以计算该所得图像中缺陷的数量和/或面积,来判断产品表面质量是否合格。从而,免去人工使用肉眼判断产品表面是否合格的麻烦,提升检测效率。
一个具体的实施例中,图像处理单元还用于,在计算上述所得图像中的缺陷区域的数量和/或面积之前,对第四图像进行二值化操作,得到第五图像。
另一个具体的实施例中,图像处理单元具体用于:
将产品的待检测表面对应区域的像素值全部置为1(参考图4,该区域呈白色),将产品的待检测表面对应区域以外的区域的像素值全部置为0(参考图4,该区域呈黑色)。
其中,得到上述掩膜图像的方法可以是,先对第一图像进行中值滤波,得到第六图像(参考图3),中值滤波法将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,以去除噪点,再对第六图像二值化即可得到上述的掩膜图像,该二值化的过程也可以采用大津阈值法。
另一个具体的实施例中,图像处理单元具体用于:
使第一图像和掩膜图像相乘,得到第二图像;更具体地,是指掩膜图像与第一图像相对应的像素值一一相乘。
一个具体的实施例中,图像处理单元具体用于:
对所得图像进行连通域计算,以得到所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积。
可选地,图像处理单元具体用于:
根据上述所得图像中缺陷对应区域的轮廓得到缺陷对应区域的数量和/或面积。
关于上述产品表面质量检测设备的有益效果,可对应参考产品表面质量检测方法的相关有益效果,在此不再赘述。
基于相同的发明构思,本申请实施例提供了一种产品分拣***:
图像获取单元,用于获取第一图像,其中,第一图像为包含产品的待检测表面在内的图像,该图像获取单元可以是线扫相机;
上述实施例中的产品表面质量检测设备;
分拣单元,用于对产品表面质量检测设备识别出的合格产品和/或不合格产品分拣。
具体地,请参考图9,产品分拣***包括第一传送带31和第二传送带32,第二传送带32的皮带内侧设有电磁部件,其中,第一传送带31设置于第二传送带32的上游,且第一传送带31顶面的高度低于第二传送带32底面的高度,且第一传送带31的尾端与第二传送带32的首端相对设置,第一传送带31的首端的上方设有霍尔传感器11,第一传送带31中部上方设有线扫相机51,第二传送带32的首端下方设有霍尔传感器12和线扫相机52,其中,线扫相机52位于霍尔传感器12的下游,且沿第二传送带32的传输方向,第二传送带32的线扫相机52下游的下方依次放置合格框41和废品框42;当产品20(此处示例性地为矽钢片)到达第一传送带31的首端后,霍尔传感器11对检测到产品20后,将信号传递给处理单元,处理单元控制线扫相机51开始对产品20的顶面拍照,第一传送带31继续对产品20传送,当产品到达第二传送带32下方时,第二传送带32内的电磁部件处于常通电状态,将产品20吸附在第二传送带32下表面,第二传送带32将产品20继续传送,霍尔传感器12被触发,并将信号传递给控制单元,控制单元控制线扫相机52开始工作,对产品20的底面进行拍照。其中,线扫相机51和线扫相机52分别作为图像获取单元获取了产品20的顶面和底面的图像,这两个图像作为第一图像,产品表面质量检测设备中的图像处理单元对产品20的顶面和底面的图像分别进行处理,控制单元根据图像处理结果判断产品20顶面和底面图像的质量,当产品20的顶面和底面均合格时,该产品20视为合格,当产品20的顶面和底面中有一面不合格,该产品20视为不合格,对于合格的产品20,当到达合格框41上方时,控制单元即控制电磁部件断电,合格的产品20落入合格框41,类似地,不合格的产品20落入废品框42,完成分拣。其中,带有电磁部件的第二传送带32作为分拣单元,该分拣单元也可以替换为机械手等,霍尔传感器12和霍尔传感器11还可以替代为其他位置传感器,线扫相机51和线扫相机52可以替换为其他图像获取单元,第一传送带31和第二传送带32可以替换为其他传送装置。
显然,本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (13)
1.一种产品表面质量检测方法,其特征在于,包括:
获取第一图像,其中,所述第一图像为包含所述产品的待检测表面在内的图像;
根据所述第一图像得到掩模图像;
利用所述掩膜图像排除掉所述第一图像中所述产品的待检测表面对应区域以外的区域,获得第二图像;
对所述第二图像进行去噪,得到第三图像;
使所述第二图像和所述第三图像相减得到第四图像;
计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,以判断所述产品的待检测表面质量是否合格。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述计算所得图像中的缺陷区域的数量和/或面积之前,还包括:
对所述第四图像进行二值化操作,得到第五图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一图像得到掩模图像,具体包括:
将所述产品的待检测表面对应区域的像素值全部置为1,将所述产品的待检测表面对应区域以外的区域的像素值全部置为0。
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述利用所述掩膜图像排除掉所述第一图像中所述产品的待检测表面对应区域以外的区域,获得第二图像,具体包括:
使所述第一图像和所述掩膜图像相乘,得到所述第二图像。
5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,具体包括:
对所述所得图像进行连通域计算,以得到所述所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,具体包括:
根据所述所得图像中缺陷对应区域的轮廓得到所述缺陷对应区域的数量和/或面积。
7.一种产品表面质量检测设备,其特征在于,包括:
图像处理单元,用于根据图像获取单元获取的第一图像得到掩模图像,利用所述掩膜图像排除掉所述第一图像中所述产品的待检测表面对应区域以外的区域,以获得第二图像,对所述第二图像进行去噪,得到第三图像,使所述第二图像和所述第三图像相减得到第四图像,计算所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积,以判断所述产品的待检测表面质量是否合格。
8.根据权利要求7所述的产品表面质量检测设备,其特征在于,所述图像处理单元还用于,在所述计算所得图像中的缺陷区域的数量和/或面积之前,对所述第四图像进行二值化操作,得到第五图像。
9.根据权利要求7所述的产品表面质量检测设备,其特征在于,所述图像处理单元具体用于:
将所述产品的待检测表面对应区域的像素值全部置为1,将所述产品的待检测表面对应区域以外的区域的像素值全部置为0。
10.根据权利要求7所述的产品表面质量检测设备,其特征在于,所述图像处理单元具体用于:
使所述第一图像和所述掩膜图像相乘,得到所述第二图像。
11.根据权利要求7至10任一项所述的产品表面质量检测设备,其特征在于,所述图像处理单元具体用于:
对所述所得图像进行连通域计算,以得到所述所得图像中的缺陷对应区域的数量和/或面积。
12.根据权利要求7至10任一项所述的产品表面质量检测设备,其特征在于,所述图像处理单元具体用于:
根据所述所得中缺陷对应区域的轮廓得到所述缺陷对应区域的数量和/或面积。
13.一种产品分拣***,其特征在于,包括:
图像获取单元,用于获取第一图像,其中,所述第一图像为包含所述产品的待检测表面在内的图像;
权利要求7至12任一项所述的产品表面质量检测设备;
分拣单元,用于对所述产品表面质量检测设备识别出的合格产品和/或不合格产品分拣。
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---|---|
CN (1) | CN111389765A (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102020036A (zh) * | 2010-11-02 | 2011-04-20 | 昆明理工大学 | 一种条烟外包装透明纸缺陷的视觉检测方法 |
CN103376259A (zh) * | 2012-04-11 | 2013-10-30 | 百励科技股份有限公司 | 元件内部缺陷的检测装置及方法 |
US20140002634A1 (en) * | 2012-06-27 | 2014-01-02 | Fin Scan Oy | System for imaging sawn timber |
CN103868924A (zh) * | 2012-12-18 | 2014-06-18 | 江南大学 | 一种基于视觉的轴承外观缺陷检测算法 |
CN103954634A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-07-30 | 昆明瑞丰印刷有限公司 | 一种印刷品在线质量检测*** |
CN105445277A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-30 | 湖北工业大学 | 一种fpc表面质量视觉智能检测方法 |
CN210071681U (zh) * | 2019-05-14 | 2020-02-14 | 株洲科威铁路配件有限公司 | 一种机车受电弓碳滑板监测*** |
-
2020
- 2020-03-31 CN CN202010245965.2A patent/CN111389765A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102020036A (zh) * | 2010-11-02 | 2011-04-20 | 昆明理工大学 | 一种条烟外包装透明纸缺陷的视觉检测方法 |
CN103376259A (zh) * | 2012-04-11 | 2013-10-30 | 百励科技股份有限公司 | 元件内部缺陷的检测装置及方法 |
US20140002634A1 (en) * | 2012-06-27 | 2014-01-02 | Fin Scan Oy | System for imaging sawn timber |
CN103868924A (zh) * | 2012-12-18 | 2014-06-18 | 江南大学 | 一种基于视觉的轴承外观缺陷检测算法 |
CN103954634A (zh) * | 2014-05-08 | 2014-07-30 | 昆明瑞丰印刷有限公司 | 一种印刷品在线质量检测*** |
CN105445277A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-30 | 湖北工业大学 | 一种fpc表面质量视觉智能检测方法 |
CN210071681U (zh) * | 2019-05-14 | 2020-02-14 | 株洲科威铁路配件有限公司 | 一种机车受电弓碳滑板监测*** |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
刘吉平等: "《遥感原理及遥感信息分析基础》", 30 November 2012, 武汉大学出版社 * |
孙水发等: "《ImageJ图像处理与实践》", 31 December 2013, 国防工业出版社 * |
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