CN111812103B - 一种图像采集装置、视觉检测***及检测点提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及冶金行业中金属液取样检测技术领域,特别涉及一种图像采集装置及视觉检测***。一种图像采集装置,它包括:工业相机、同轴光源、环形光源以及支撑架;工业相机、同轴光源以及环形光源由上至下同轴安装于支撑架;采集图像时,样品置于环形光源的下方。同轴光源适宜用于反射度极高的物体,如样品检测面的缺陷检测,环形光源能够提供不同角度照射,突出样品的三维信息,光线均匀扩散有效解决对角照射阴影问题。当样品检测面不垂直同轴光源时,同轴光源及环形光源均有光反射成像到工业相机中,本发明保证了成像清晰、亮度均匀,无虚影产生。同时,本发明还公开了一种视觉检测***及检测点提取方法。
Description
技术领域
本发明涉及冶金行业中金属液取样检测技术领域,特别涉及一种图像采集、检测装置及视觉提取方法。
背景技术
冶金生产工艺流程中,炉前取样进行成分检测,是对金属液中化学成分是否达到配比的依据,也是长期保证产品质量的重要依据和主要手段。
取样分析的一般流程是:炉前取样,冷却成型、脱样、运输、检测面加工、视觉检测、荧光分析仪检测、光电直读光谱仪检测,最后将检测结果通报生产***。若样品中含有杂质,在制样后,表面可能会存在夹杂、裂纹、凹坑、水渍等缺陷;制样过程中,也可能出现加工面过于粗糙、凹坑等缺陷。检测时,如果激发点选择在这些缺陷上,会造成检测结果与实际严重偏差。
传统检测依靠有经验的人工对样品表面进行识别和判断,找出样品上的可用检测点后,将样品翻转放到检测台上,令检测点对准检测仪上的检测口,然后启动检测仪进行检测。样品不透明,检测仪的检测口也较小,难保证放置时检测点对准检测口,需要在检测仪完成检测后,查看已经检测的点是否与预选的点重合,不重合,需重新检测。人工放样效率低,容易出现误差。利用视觉***代替人工选择检测点,并指导机器手***将放置样品,实现生产的自动化是势在必行。而实现检测自动化的前提就是智能找到样品上合格的检测点。因此获取样品检测面检测点信息的技术是冶金样品检测自动化领域亟待解决的重问题。
现有视觉技术中,多采用同轴光源和工业相机对样品表面进行拍照,但是当样品检测面与同轴光源不垂直,且达到一定角度时,从检测面反射回到工业相机中的光量就会变少,造成像亮度不足或亮度不均匀,从而影响视觉识别的效果。而样品制作采用模具成型法,圆柱样的样品外缘面有一定的拔模角度,夹持后检测面与相机上下面往往不平行,都可能有一定角度,这就造成了在拍摄时,反射光亮度不足的问题,再经过简单的阈值计算,就很大程度上造成误判问题,从而严重影响分析结果或废样率。
发明内容
本发明的目的是:针对现有技术的不足,提供一种图像采集装置、视觉检测***以及样品检测面上检测点的提取方法。
本发明的一个技术方案是:一种图像采集装置,它包括:工业相机、同轴光源、环形光源以及支撑架。
工业相机、同轴光源以及环形光源由上至下同轴安装于支撑架。
采集图像时,样品置于环形光源的下方。
同轴光源内侧的多个小光源通过漫射板散打到半透半反射分光片上,该分光片将光反射到样品的检测面上,再由样品检测面反射后透过分光片,进入工业相机中。
环形光源内设设有成圆锥状排布的多个小光源,多个小光源从多个角度多个方向散照到样品检测面上,其中的一部分光源会影射到工业相机中;因为多光源和多角度的光照射,当检测面不平行于光源外壳上表面时,也有光影射到工业相机中成像。
同轴光源和环形光源组合使用后,即使样品检测面不垂直同轴光源,同轴光源有少部分光反射成像到工业相机中,同时环形光源也有部分光反射成像到工业相机中,此时成像清晰、亮度均匀,无虚影和阴阳面的产生。
在上述方案的基础上,进一步的,为避免外部光照对检测的影响,在工业相机、同轴光源、环形光源的四周及顶部设有遮光罩。
上述方案中,具体的,支撑架为L型结构,包括水平的固定座以及背板。利用固定座可以地面或面板固定连接,利用背板可对工业相机、同轴光源、环形光源进行安装。
进一步的,背板上设有带滑槽的安装板。工业相机通过第一安装架固定安装于安装板的顶部。同轴光源通过第一滑块安装于安装板,第一滑块与滑槽相配合,实现上下移动。环形光源通过第二滑块安装于安装板,第二滑块与滑槽相配合,实现上下移动。
上述方案中,具体的,工业相机选用像素500万及以上的相机。
本发明的另一个技术方案是:一种视觉检测***,它包括如上所述的图像采集装置,它还包括:图像识别设备;图像识别设备与工业相机建立信号连接,用于对工业相机所采集的图像进行分析处理,寻找合适作为检测的检测点。检测点要满足无凹坑、凸起、毛刺和杂质。
对于荧光检测仪而言,一般选用样品检测面的中心部分直径为10mm的圆面作为检测点;对于直读光谱仪而言,可在样品检测面的任何位置选用直径为6~10mm的圆面作为激发点,检测时,首先对激发点处进行激发,之后再对发出的光谱光进行收集和分析。
图像识别设备对图像进行识别时,准守以下原则:
T1.判断样品检测面中心处、荧光检测点大小的圆内是否存在缺陷,若有则不进行后续检测,直接判定为不合格样品;如无则进行步骤T2。
T2.寻找样品检测面其余部是否存在缺陷,如无则执行步骤T4;如有,则确定缺陷位置及大小后执行步骤T3。
T3.判断样品检测面上去除缺陷及中心处荧光检测点,之后在剩余面积内是否能选取直径为特定值的圆,若能则执行步骤T4;若否则不进行后续检测,判定为不合格样品。
T4.在样品检测面上去除缺陷之外的剩余面积内设置直径为特定值的圆为激发点;为保证尽可能多的在检测面上设置激发点,激发点应尽量与缺陷处及检测面边缘处相切。
本发明的第三个技术方案是:一种检测点提取方法,它基于如上所述的视觉检测***,包括以下步骤:
A.对样品检测面图像进行处理,获取检测面图像上缺陷点的集合。
B.提取荧光仪检测点。
检验在样品检测面中心设定圆面内是否出现缺陷点,若该处存在缺陷点则结束提取;若该处不存在缺陷点,则在样品检测面中心的圆面内标记荧光仪检测点,并进行步骤C。
C.提取直读光谱仪激发点。
检验在去除荧光仪检测点及所有缺陷点的检测面图像的剩余面积内,是否能够选取一个以上的直读光谱仪激发点,若否则结束提取,若是,则在样品检测面上标记直读光谱仪激发点;为尽可能多的对激发点进行标记,直读光谱仪激发点应与样品检测面的外轮廓、缺陷点相切;进入步骤D。
D.以样品检测面图像中心为原点,建立直角坐标系,对荧光仪检测点、直读光谱仪激发点的位置进行量化。
获取到荧光仪检测点、直读光谱仪激发点的坐标点后,将坐标点发送至控制***。
上述方案中,具体的,步骤A中缺陷点的识别方法为:
S1.获取样品检测面图像,并对图像进行处理生成灰度图。
S2.将灰度图中灰度大于设定阈值的像素置为255,灰度小于设定阈值的像素置为0,得到二值化图像。
S3.识别样品检测面的轮廓,在轮廓范围内剔除二值化图像中不与相邻像素连通的像素值为255的单个像素点。
S4.确认二值化图像中每一行连通域的起始位置与结束位置。
S5.将第i行的某个连通域的起始位置、结束位置与第i+1行的连通域的起始位置、结束位置进行比较,判断相邻两行连通域是否相交。
S6.得到二值化图像中像素值为255的所有相交连通域的区域集,该集合即为检测面图像上缺陷点的集合。
在上述方案的基础上,进一步的,在所有直读光谱仪激发点中,找到分别位于同一直径两端、且靠近样品检测面的外轮廓的直读光谱仪激发点,作为最优直读光谱仪激发点。
有益效果:本发明采用组合光源,同轴光源适宜用于反射度极高的物体,如样品检测面的缺陷检测,环形光源能够提供不同角度照射,突出样品的三维信息,光线均匀扩散有效解决对角照射阴影问题。当样品检测面不垂直同轴光源时,同轴光源及环形光源均有光反射成像到工业相机中,本发明保证了成像清晰、亮度均匀,无虚影及阴阳面的产生。
视觉检测***包括如上的图像采集装置以及图像识别设备,图像识别设备对成像清晰、亮度均匀的图像进行识别,提高了识别准确定,能够合理排布激发点的位置,增大检测准确性。
检测点提取方法通过特征提取法对样品检测面图像进行缺陷识别,在去除缺陷点的基础上,能够在指定位置有效精准设置激发点并提取激发点的坐标信息,有利于自动化的进行。
附图说明
图1为实施例1中本发明的结构示意图;
图2为实施例1中本发明的***图;
图3为实施例1中本发明的光路传递图;
图4为实施例2中本发明的组成框图;
图5为实施例3中的方法流程图;
图6为实施例3中直读光谱仪激发点选取示意图;
图中:1-工业相机、11-第一安装架、2-同轴光源、21-第一滑块、3-环形光源、31-第二滑块、4-支撑架、41-固定座、42-背板、43-滑槽、44-安装板、5-样品、6-遮光罩、7-图像识别设备。
具体实施方式
实施例1,参见附图1、2,一种图像采集装置,它包括:工业相机1、同轴光源2、环形光源3以及支撑架4。
工业相机1、同轴光源2以及环形光源3由上至下同轴安装于支撑架4;本例中,支撑架4为L型结构,包括水平的固定座41以及背板42。利用固定座41可以地面或面板固定连接,利用背板42可对工业相机1、同轴光源2、环形光源3进行安装。
优选的,背板42上设有带滑槽43的安装板44。工业相机1通过第一安装架11固定安装于安装板44的顶部。同轴光源2通过第一滑块21安装于安装板44,第一滑块21与滑槽43相配合,实现上下移动。环形光源3通过第二滑块31安装于安装板44,第二滑块31与滑槽43相配合,实现上下移动。
采集图像时,样品5置于环形光源3的下方。
为避免外部光照对检测的影响,在工业相机1、同轴光源2、环形光源3的四周及顶部设有遮光罩6。
本例中,工业相机1的像素为500万。实际使用时,应根据样品的大小和要求、实际距离等因素选型合适的相机镜头。
参见附图3,同轴光源2和环形光源3组合使用后,当样品5检测面不垂直同轴光源2时,同轴光源有少部分光反射成像到工业相机1中,而环形光源3也有部分光反射成像到工业相机1中,此时成像清晰、亮度均匀,无虚影产生。
实施例2,参见附图4,一种视觉检测***,它包括如实施例1所述的冶金样品的图像采集装置,它还包括:图像识别设备7;图像识别设备7与工业相机1建立信号连接,用于对工业相机1所采集的图像进行分析处理,寻找合适作为检测的检测点。检测点要满足无凹坑、凸起、毛刺和杂质。
本例中,选用样品5检测面的中心部分直径为10mm的圆面作为荧光仪检测点;选用直径为8mm的圆面作为直读光谱仪激发点。
图像识别设备7对图像进行识别时,准守以下原则:
T1.判断样品5检测面中心处直径10mm的圆内是否存在缺陷,若有则不进行后续检测,直接判定为不合格样品;如无则进行步骤T2。
T2.寻找样品5检测面其余部是否存在缺陷,如无则执行步骤D;如有,则确定缺陷位置及大小后执行步骤T3。
T3.判断样品5检测面上去除缺陷及中心处直径10mm的荧光检测点,之后在剩余面积内是否能选取一个以上直径8mm的圆,若能则执行步骤T4;若否则不进行后续检测,判定为不合格样品。
T4.在样品5检测面上去除缺陷之外的剩余面积内设置直径8mm的圆为激发点;为保证尽可能多的在检测面上设置激发点,激发点应尽量与缺陷处及检测面边缘处相切。
实施例3,参见附图5,一种检测点提取方法,它基于如实施例2所述的视觉检测***,包括以下步骤:
A.对样品检测面图像进行处理,获取检测面图像上缺陷点的集合。
本例中,缺陷点的识别方法为:
S1.获取样品检测面图像,并对图像进行处理生成灰度图。
S2.将灰度图中灰度大于设定阈值的像素置为255,灰度小于设定阈值的像素置为0,得到二值化图像。
S3.识别样品检测面的轮廓,在轮廓范围内剔除二值化图像中不与相邻像素连通的像素值为255的单个像素点。
S4.确认二值化图像中每一行连通域的起始位置与结束位置。
S5.将第i行的某个连通域的起始位置、结束位置与第i+1行的连通域的起始位置、结束位置进行比较,判断相邻两行连通域是否相交。
S6.得到二值化图像中像素值为255的所有相交连通域的区域集,该集合即为检测面图像上缺陷点的集合。
B.提取荧光仪检测点。
检验在样品检测面中心设定圆面内是否出现缺陷点,若该处存在缺陷点则结束提取;若该处不存在缺陷点,则在样品检测面中心的圆面内标记荧光仪检测点,并进行步骤C。
C.提取直读光谱仪激发点。
检验在去除荧光仪检测点及所有缺陷点的检测面图像的剩余面积内,是否能够选取一个以上的直读光谱仪激发点,若否则结束提取,若是,则在剩余面积内尽量多的标记直读光谱仪激发点,直读光谱仪激发点与样品检测面的外轮廓、缺陷点相切;进入步骤D。
本例中,选取4个激发点,若在剩余面积内无法放置四个面积与激发点大小相同的圆环,则该样品为不合格样品,需要对样品进行重新制备。
较优的,在所有直读光谱仪激发点中,选取最优激发点;最优激发点应为所有直读光谱仪激发点中相距最远的一组,即,找到分别位于同一直径两端、且靠近样品检测面的外轮廓的直读光谱仪激发点,作为最优直读光谱仪激发点。参见附图6,在样品检测面内对称的设置上、下、左、右四个与激发点大小相同的圆环,四个圆环与样品检测面边缘相切、以样品检测面中心为圆心旋转,当四个圆环内均不存在缺陷点时,将四个圆环此时位置标记为激发点1、激发点2、激发点3、激发点4,其中,激发点1、激发点2为一组最优激发点,激发点3、激发点4为一组最优激发点;若四个圆环旋转一周后,不存在四个圆环内同时不存在缺陷点的情况,则该样品检测面上无最优激发点。在没有最优激发点的情况下,在所有直读光谱仪激发点中,选取4个相互距离最远的激发点即可。
检测时,对激发点1、激发点2进行检测,若激发点1、激发点2处检测结果偏差较大,则对激发点3进行检测,若激发点3与激发点1、激发点2处检测结果仍然偏差较大,则继续对激发点4进行检测。若激发点1、激发点2、激发点3、激发点4的检测结果偏差较大,则该样品为不合格样品,需要对样品进行重新制备并选取激发点。
D.以样品检测面图像中心为原点,建立直角坐标系,对荧光仪检测点、直读光谱仪激发点的位置进行量化。
获取到荧光仪检测点、直读光谱仪激发点的坐标点后,将坐标点发送至控制***。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之作一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (3)
1.一种检测点提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
A.对样品检测面图像进行处理,获取检测面图像上缺陷点的集合;
B.提取荧光仪检测点;
检验在样品检测面中心设定圆面内是否出现缺陷点,若该处存在缺陷点则结束提取;若该处不存在缺陷点,则在样品检测面中心的圆面内标记荧光仪检测点,并进行步骤C;
C.提取直读光谱仪激发点;
检验在去除荧光仪检测点及所有缺陷点的检测面图像的剩余面积内,是否能够选取一个以上的直读光谱仪激发点,若否则结束提取,若是,则在检测面上标记直读光谱仪激发点,所述直读光谱仪激发点与所述样品检测面的外轮廓、所述缺陷点相切,并进入步骤D;
D.以所述样品检测面图像中心为原点,建立直角坐标系,对所述荧光仪检测点、所述直读光谱仪激发点的位置进行量化。
2.如权利要求1所述的一种检测点提取方法,其特征在于,所述步骤A中缺陷点的识别方法为:
S1.获取样品检测面图像,并对图像进行处理生成灰度图;
S2.将所述灰度图中灰度大于设定阈值的像素置为255,灰度小于设定阈值的像素置为0,得到二值化图像;
S3.识别样品检测面的轮廓,在轮廓范围内剔除所述二值化图像中不与相邻像素连通的像素值为255的单个像素点;
S4.确认所述二值化图像中每一行连通域的起始位置与结束位置;
S5.将第i行的某个连通域的起始位置、结束位置与第i+1行的连通域的起始位置、结束位置进行比较,判断相邻两行连通域是否相交;
S6.得到所述二值化图像中像素值为255的所有相交连通域的区域集,该集合即为检测面图像上缺陷点的集合。
3.如权利要求1或2所述的一种检测点提取方法,其特征在于,所述步骤C中,在所有所述直读光谱仪激发点中,找到分别位于同一直径两端、且靠近所述样品检测面的外轮廓的所述直读光谱仪激发点,作为最优直读光谱仪激发点。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103940822A (zh) * | 2014-04-01 | 2014-07-23 | 华南理工大学 | 一种基于机器视觉的产品外表面缺陷图像采集装置 |
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---|---|---|---|---|
CN103940822A (zh) * | 2014-04-01 | 2014-07-23 | 华南理工大学 | 一种基于机器视觉的产品外表面缺陷图像采集装置 |
CN204629260U (zh) * | 2015-05-29 | 2015-09-09 | 杭州利珀科技有限公司 | 一种用于金属盖缺陷智能检测设备的光源 |
CN106680208A (zh) * | 2017-03-17 | 2017-05-17 | 苏州富鑫林光电科技有限公司 | Aoi视觉检测bowl光源配四周条光检测机构 |
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