CN112950619A - 基于可视化仿真的视觉检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于可视化仿真的视觉检测方法，包括以下步骤，1)进行所需算法的开发并建立已开发的算法库；2)利用已开发的算法库新建模板并将模板发送至每个图像处理单元；3)加载图像，调整模板参数同时进行仿真，并根据仿真结果再次调整模板参数至合适范围；4)保存已调整至合适参数的模板，并发布模板至所有图像处理单元进行同步检测。本发明从完整解决方案角度出发，仿真能将各相机各图像之间的关联纳入仿真范围，结果全面而准确；所调即所见的方式调整，直观而准确；无论何调整都可通过UI操作实现，无需编码，技术门槛低。

Description

基于可视化仿真的视觉检测方法

技术领域

本发明涉及视觉检测技术领域，尤其是一种基于可视化仿真的视觉检测方法。

背景技术

由于实际环境、光源等因素的影响，相机成像效果会有一定的波动，从而导致需要反复调试来找出针对所有产品都比较合理的一套算法参数。同时由于检测的产品及产品的工艺也是不断更换的，针对不同产品配置的视觉体统、检测算法及算法参数也是不通用的。所以在检测软件中，算法的配置和算法参数的调整是非常重要的一环，对检测结果有决定性作用。

对于现有算法开发软件，需要在程序中仿真，通过调试结果调整算法参数，面向对象是算法开发人员。同时软件也只能针对单图像进行仿真，没有相机的概念，如果需要对一套完整的解决方案，比如多相机多图的结构组成，需要在代码中写多个程序块进行仿真。当视觉结构改变时，又必须重新修改代码逻辑来仿真调参。这个过程必须算法开发人员操作，对于算法开发阶段尚可，但是一旦软件下厂，根本无法实现在算法开发软件中仿真调整算法及参数。

对于现有检测软件，用于检测的算法就是由算法开发人员已经开发出的算法库，其中的算法参数也只是经过了基本的设定。基本步骤是建立视觉结构，新建模板，使用该模板检测。在新建模板时，在模板中添加算法并初步调整算法参数后，需要在实际检测过程中观察检测效果，如果检测效果不理想，则需要停止检测，重新进入模板中调整算法和对应参数，调参效果如何需要再次在检测中进行验证，通过反复切换模板中参数调整和检测过程，在此过程中找到合适的检测参数，操作过程如图2所示。这个过程操作复杂且反复，耗时长。同时由于检测工艺及要求的提升，配置的视觉结构越发复杂，多算法多参数协同作用，传统的这种通过检测结果来调整参数的方法越来越难以找到一套效果最好的算法及参数。一旦视觉结构改变或者产品更换，整个流程又需重来一遍，及其复杂。

并且，对于算法仿真，当前的算法开发软件的主要缺点就是只能针对图像进行仿真，脱离完整的解决方案，如果需要针对多相机多图的使用场景，需要在代码中书写多个模块，每个图像对应一个模块，然后调试每个模块仿真调整参数，必须算法开发人员的参与。当软件下厂后，现场是不可能始终配备算法开发人员的，当视觉结构修改或者更换检测产品，就必须重新修改代码及算法逻辑，技术门槛极高，实现可能性低。

当前检测软件的缺点主要就是无仿真平台，在建模体统中配置不同的算法，凭经验完成模板中初始算法参数的设定，如果检测效果不理想，只能再进入模板中调整参数，再通过检测效果来验证参数的准确性，在反复试验中获取一套比较好的参数，调整参数这个过程复杂而冗长。同时检测是多算法多参数协同作用的结果，通过结果来反推参数的这种方式找出的算法参数并不一定是检测效果最好的。

针对算法仿真功能，算法开发软件和检测软件是相对独立的。当前由于检测工艺的提升及检测要求的提高，配置的视觉***越来越复杂，常规操作的复杂性弊端越来越明显。同时客户印刷厂等的产品更换或者视觉***的调整也是越来越频繁，由于技术门槛高，往往需要配备专业的售后人员，随着软件使用规模的扩大及使用场景的延伸，传统做法带来的复杂操作性及人员配置等的弊端就越来越明显。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于可视化仿真的视觉检测方法，将算法仿真和检测集成于一体，解决视觉检测中由于算法配置及算法参数设置不准确带来的检测效果不理想、操作复杂带来的人员配置多余等问题。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于可视化仿真的视觉检测方法，包括以下步骤，

1)进行所需算法的开发并建立已开发的算法库；

2)利用已开发的算法库新建模板并将模板发送至每个图像处理单元；

3)加载图像，调整模板参数同时进行仿真，并根据仿真结果再次调整模板参数至合适范围；

4)保存已调整至合适参数的模板，并发布模板至所有图像处理单元进行同步检测。

进一步的说，本发明所述的步骤3)中，仿真时加载检测图，检测图为单个产品的多张产品图像或多个产品的多张图像。

进一步的说，本发明所述的步骤3)中，调整模板参数包括修改模板参数，添加模板检测算法和/或更换模板图。

进一步的说，本发明所述的各个图像处理单元各自回传仿真结果，并将仿真信息以UI方式显示。

进一步的说，本发明所述的步骤3)中，仿真包括单次仿真模式和连续仿真模式，所述的单次仿真模式下，根据需要触发仿真；所述的连续仿真模式下，只要模板参数调整自动触发仿真。

进一步的说，本发明所述的步骤3)中，仿真包括图像模式仿真和产品模式仿真；所述的图像模式仿真按照图像进行仿真，一次对一张图像仿真；所述的产品模式仿真对该产品下的所有图像进行仿真，将同一产品的关联图像进行关联仿真，即上一张图像的仿真输出作为下一张图像的仿真输入，跨图像调用，将同一产品下的图像都纳入仿真范围。

进一步的说，本发明所述的各图像处理单元分别与图像中心工作站相连。

本发明的有益效果是，解决了背景技术中存在的缺陷，将仿真嵌入建模***中，仿真对象是整个视觉***，各个图像处理模块会将各自的仿真结果回传给图像中心工作站进行汇总，所以无论是多么复杂的视觉结构配置，都能应用本发明来进行仿真调参，仿真完成后发布模板即可进行检测；同时在仿真过程中，图像中心工作站发送仿真命令及参数，各个图像处理模块立即进行处理并将结果回传，所调及所见，通过结果用户就能直观地进行算法配置及参数修改；整个过程无需修改代码和逻辑，通过直观的UI结果展示来修改参数，操作简单快捷，技术门槛低，车间操作工即可快速上手；在检测软件中能够通过交互界面实时看到不同算法参数的作用结果，以进一步判断该算法是否合适以及接下来如何调整参数，大大提高了调参效率和检测效果。

附图说明

图1是现有的算法开发软件工作流程图；

图2是传统检测方法工作流程图；

图3是本发明可视化仿真方法工作流程图；

图4是本发明算法仿真流程图。

具体实施方式

现在结合附图和优选实施例对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

一种基于可视化仿真的视觉检测方法，将算法仿真嵌入建模***，以完整的视觉***为单位，主控控制多个分控的分布式***来处理及综合数据，将算法的中间结果可视化显示，用户可通过直观结果快速调整算法及参数至最佳检测效果；包括以下步骤，

首先，进行所需算法的开发并建立已开发的算法库；如图1所示，

然后，如图3-4所示；利用已开发的算法库新建模板并将模板发送至每个图像处理单元；加载图像，调整模板参数同时进行仿真，并根据仿真结果再次调整模板参数至合适范围；保存已调整至合适参数的模板，并发布模板至所有图像处理单元进行同步检测。

本方法采用分布式***，由一个主控控制多个分控，主控即为图像中心工作站，分控即为图像处理单元。面对使用场景，在图像中心工作站端根据实际机台情况来配置视觉结构，新建、编辑模板，并将配置和模板分发至每个图像处理单元。在图像中心工作站端的建模***中新建、编辑模板完成后，发布模板，就能在图像处理单元端进入建模***的仿真模式进行离线仿真。在图像处理单元端直接仿真，避免了大图像仿真的效率传输问题，与图像处理单元直接交互通讯，数据无需进行网络传输，不受带宽等限制，仿真速度快。

仿真时加载检测图，可以批量载入多张产品图像。如果每个产品有多张图像，可以载入多个产品的多张图像，这样就支持了一次性对多个产品的仿真，从而保证了仿真结果的稳定性。

图像载入完成后，可以进行修改模板参数，添加模板检测算法以及更换模板图等操作。当对检测图添加一系列的检测算法，初步调整好算法参数后，就可以进行仿真，后台图像中心工作站给各个处理单元发送命令。各个图像处理单元处理各自的相机关联模块，处理完成后数据回传中心工作站综合，然后将算法运行的结果以各种UI方式展现。这种分布式网络配置灵活，支持各种视觉***。同时仿真结果是所有相机所有图像综合处理的输出，使得通过仿真获取的参数对整个***都是效果最好的。

仿真结果支持以图像、区域和文字等方式进行展示，可以放至在任意位置、以任意角度、任意颜色进行展示。同时也可以点击对象进行筛选，用户点击不同的对象能够按对象筛选出该对象算法的仿真结果，从而便于用户有针对性地根据结果数据对检测对象上的算法进行参数调整。根据直观的仿真结果，用户可以进一步判断检测算法是否合适以及算法参数是否合理。如果算法及参数不合适，可以直接修改算法参数，重复仿真，直至获得最优算法和最佳检测参数。

在仿真模式中支持单次仿真和连续仿真。在单次仿真模式下，需要用户点击仿真按钮，才能触发仿真；在连续仿真模式下，只要参数有所修改，***会立即自动进行仿真，不需要点击按钮进行触发。支持图像模式和产品模式，在图像模式下，按照图像进行仿真，一次操作针对一张图像仿真；在产品模式下，能够对该张产品下的所有图像进行仿真，将同一产品的关联图像进行关联仿真，即上一张图像的仿真输出作为下一张图像的仿真输入，跨图像调用，将同一产品下的图像都纳入仿真范围，适用于不同视觉结构配置场景。

当参数调整合适后，图像中心工作站端保存模板，将修改后的模板数据发送至所有的图像处理单元进行同步，然后就能开始检测了。

本发明在建模***中进行算法仿真，针对的是一套完整的视觉结构配置，在不同场景下都能适用。同时根据所调即所见的直观结果来调整算法和算法参数，大大简化了算法配置过程，还能有针对性的对单个对象筛选仿真结果，从面的角度对所有对象综合调整，或者从点的角度对单个对象细微调整，这些调整方法保证了所获取的算法参数是最合适的，检测准确性高。

无论是视觉体统的配置调整，还是检测产品的更换等何种调整，都能通过UI的展现方式及人机交互来实现，易用性高。无需修改代码或者逻辑，操作门槛低，使得车间操作工就能轻松上手，大大节省了人力物力。并且支持多相机多图的仿真，更换视觉配置时只需通过软件操作即可，技术门槛低，可配置性高。

在建模界面直接算法仿真，通过所调即所见的方式有效修改算法及算法参数，修改完成后可以直接发布模板进行检测，整个过程一体化，无需多余的操作。

支持对检测对象进行仿真结果筛选，有针对性地调整算法及其参数；支持单次仿真/连续仿真的模式切换，简化操作；支持图像模式/产品模式的模式切换，支持跨图像调用，对一张产品的多张图像进行关联仿真，结果更为准确。

以上说明书中描述的只是本发明的具体实施方式，各种举例说明不对本发明的实质内容构成限制，所属技术领域的普通技术人员在阅读了说明书后可以对以前所述的具体实施方式做修改或变形，而不背离发明的实质和范围。

Claims (7)

1.一种基于可视化仿真的视觉检测方法，其特征在于：包括以下步骤，

1)进行所需算法的开发并建立已开发的算法库；

2)利用已开发的算法库新建模板并将模板发送至每个图像处理单元；

3)加载图像，调整模板参数同时进行仿真，并根据仿真结果再次调整模板参数至合适范围；

4)保存已调整至合适参数的模板，并发布模板至所有图像处理单元进行同步检测。

2.如权利要求1所述的基于可视化仿真的视觉检测方法，其特征在于：所述的步骤3)中，仿真时加载检测图，检测图为单个产品的多张产品图像或多个产品的多张图像。

3.如权利要求1所述的基于可视化仿真的视觉检测方法，其特征在于：所述的步骤3)中，调整模板参数包括修改模板参数，添加模板检测算法和/或更换模板图。

4.如权利要求1所述的基于可视化仿真的视觉检测方法，其特征在于：所述的各个图像处理单元各自回传仿真结果，并将仿真信息以UI方式显示。

5.如权利要求1所述的基于可视化仿真的视觉检测方法，其特征在于：所述的步骤3)中，仿真包括单次仿真模式和连续仿真模式，所述的单次仿真模式下，根据需要触发仿真；所述的连续仿真模式下，只要模板参数调整自动触发仿真。

6.如权利要求1所述的基于可视化仿真的视觉检测方法，其特征在于：所述的步骤3)中，仿真包括图像模式仿真和产品模式仿真；所述的图像模式仿真按照图像进行仿真，一次对一张图像仿真；所述的产品模式仿真对该产品下的所有图像进行仿真，将同一产品的关联图像进行关联仿真，即上一张图像的仿真输出作为下一张图像的仿真输入，跨图像调用，将同一产品下的图像都纳入仿真范围。

7.如权利要求1所述的基于可视化仿真的视觉检测方法，其特征在于：所述的各图像处理单元分别与图像中心工作站相连。

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