本發明涉及機器視覺圖像檢測與模式識別技術領域,尤其涉及一種無紡布口罩缺陷視覺檢測系統及方法。
背景技術:
近年來,隨著圖像處理與模式識別技術的飛速發展,利用圖像處理算法解決實際問題的工程項目越來越多,例如對工件產品進行尺寸測量、分類和識別,產品表面缺陷檢測,車牌號碼識別,條形碼識別等。隨著經濟水平的不斷提高,城市汽車用量越來越多,排放的尾氣形成了嚴重的霧霾,在霧霾天氣中口罩是人民生活的必須品,在醫院,醫生、護士、病人都離不開口罩產品,目前絕大多數口罩都是采用無紡布來生產,無紡布口罩在生產過程中會產生耳帶焊接不良、鼻條未安裝、耳帶鼻條長短不一、口罩重疊焊接在一起、口罩本體上染上了生產設備的黑點和油污等各種缺陷,這些缺陷可能導致口罩不能良好的固定在使用者臉上,有些甚至會影響到使用者的身體健康,目前這些無紡布口罩產品的缺陷是通過人工檢測識別出來的,這種人工缺陷檢測效率低、成本高,如果人工在生產線在線檢測的話,也有一定的安全風險,而且人工長時間檢測存在漏檢的現象。
技術實現要素:
本發明要解決的技術問題在于,針對上述現有技術中無紡布口罩產品人工檢測生產效率低、成本高、不安全性的問題,提供一種無紡布口罩缺陷視覺檢測系統及方法。
本發明解決其技術問題所采用的技術方案是:
構造一種無紡布口罩缺陷視覺檢測系統,包括:
圖像采集裝置,用于采集待檢測的無紡布口罩產品圖像;
檢測底座,用于承托所述無紡布口罩產品,所述檢測底座位于所述圖像采集裝置下方;
安裝在所述檢測底座上的光電傳感器,用于檢測所述無紡布口罩產品是否到位;
ng處理裝置,用于按照預設程序將所述無紡布口罩產品處理至預設位置;
氣缸,用于驅動所述ng處理裝置將所述無紡布口罩產品處理至預設位置,固定連接于所述ng處理裝置;
分別設置于所述無紡布口罩產品兩側的第一皮帶及第二皮帶,用于帶動所述無紡布口罩產品在所述檢測底座上運動;
電機,用于驅動所述第一皮帶及第二皮帶;
電機驅動器,用于驅動所述電機帶動所述第一皮帶及第二皮帶運動,電性連接于所述電機;
工控機,分別連接于所述圖像采集裝置、所述氣缸、所述光電傳感器及所述電機驅動器。
在本發明所述的無紡布口罩缺陷視覺檢測系統中,還包括:
led光源,用于為所述無紡布口罩產品補光,設置于所述檢測底座下側,電性連接于所述工控機。
在本發明所述的無紡布口罩缺陷視覺檢測系統中,還包括:
豎直支架;
水平支架,所述水平支架的一端固定連接于所述豎直支架,另一端固定連接于所述圖像采集裝置。
在本發明所述的無紡布口罩缺陷視覺檢測系統中,所述圖像采集裝置包括:
工業相機,所述工業相機的側面開設有開口,所述水平支架穿設于所述開口以固定所述工業相機,所述工業相機電性連接于所述工控機;
工業鏡頭,設置于所述工業相機的下表面以對準所述無紡布口罩產品。
在本發明所述的無紡布口罩缺陷視覺檢測系統中,所述無紡布口罩產品與所述檢測底座的中心位于同一條中軸線上。
在本發明所述的無紡布口罩缺陷視覺檢測系統中,所述工控機包括:
千兆網接口,連接至所述圖像采集裝置以傳輸所述無紡布口罩產品的圖像數據;
i/o控制接口,連接至所述光電傳感器及所述氣缸;
rs232接口,連接至所述電機驅動器;
vga接口,連接至預設的顯示器。
在本發明所述的無紡布口罩缺陷視覺檢測系統中,所述工控機包括:
數字光源控制接口,連接至所述led光源。
另一方面,提供一種無紡布口罩缺陷視覺檢測方法,提供上述的無紡布口罩缺陷視覺檢測系統,包括:
藉由所述圖像采集裝置采集無紡布口罩產品的圖像,并將所述圖像傳送至所述工控機;
藉由所述工控機將所述圖像轉換為灰度圖,并計算所述灰度圖與預設的標準無紡布口罩產品的偏差,通過輪廓提取算法及最小外接四邊形算法獲取所述無紡布口罩產品的定位信息;
依據所述定位信息判斷所述無紡布口罩產品是否存在缺陷;
控制所述ng處理裝置按照預設程序將所述無紡布口罩產品處理至預設位置。
在本發明所述的無紡布口罩缺陷視覺檢測方法中,所述藉由所述工控機將所述圖像轉換為灰度圖,并計算所述灰度圖與預設的標準無紡布口罩產品的偏差,通過輪廓提取算法及最小外接四邊形算法獲取所述無紡布口罩產品的定位信息,包括:
藉由所述工控機將所述圖像轉換為灰度圖,并將所述灰度圖做二值化處理;
計算二值化處理后的灰度圖與預設的標準無紡布口罩產品的差值,并取所述差值的絕對值以獲取所述差值圖像;
對所述差值圖像進行圖像避位區域處理以獲取避位圖像,其中,圖像避位區域處理包括:遍歷所述差值圖像的像素值,將預設位置的像素值設為0或255,其余像素不變;
采用輪廓提取算法對所述避位圖像進行圖像輪廓檢測,并對面積最大的輪廓采用最小外接四邊形算法進行外接四邊形擬合處理,從而得到外接四邊形四個頂點的坐標。
在本發明所述的無紡布口罩缺陷視覺檢測方法中,所述依據所述定位信息判斷所述無紡布口罩產品是否存在缺陷,包括:
判斷所述無紡布口罩產品是否存在口罩本體臟污缺陷:通過定位信息獲取口罩本體,對所述口罩本體內圖像進行固定閾值二值化處理,計算非零點像素的口罩像素總數,判斷所述口罩像素總數是否處于預設的第一閾值范圍內,若是,則判斷為無口罩本體臟污缺陷,若否,則判斷為存在口罩本體臟污缺陷;
判斷所述無紡布口罩產品是否存在耳帶缺陷:通過定位信息獲取耳帶區域,將所述耳帶區域連接所述口罩本體的連接點設置為四個固定區域,對四個所述固定區域進行固定閾值二值化處理,采用連通域提取算法獲取面積最大的連通區域,計算若干個所述連通區域的特征參數,判斷所述特征參數是否處于預設的第二閾值范圍內,若是,則判斷為無耳帶缺陷,若否,則判斷為耳帶缺陷;
判斷所述無紡布口罩產品是否存在產品重疊缺陷:通過所述定位信息獲取所述口罩本體中的鼻條區域,對所述鼻條區域進行固定閾值二值化處理,計算非零點像素的鼻條像素總數,判斷所述鼻條像素總數是否處于預設的第三閾值范圍內,若是,則判斷為產品重疊缺陷,若否,則判斷為無產品重疊缺陷;
判斷所述無紡布口罩產品是否存在鼻條缺陷:對所述袋體區域內圖像進行自適應閾值二值化處理及腐蝕運算,采用連通域提取算法得到所述袋體區域內所有的連通區域,計算所述連通區域的總特征參數,判斷所述總特征參數是否處于預設的第四閾值范圍內,若是,則判斷為無鼻條缺陷,若否,則判斷為鼻條缺陷。
上述公開的一種無紡布口罩缺陷視覺檢測系統及方法具有以下有益效果:解決了無紡布口罩缺陷人工檢測生產效率低、成本高、不安全性等問題,解決了人工漏檢的問題,提高產品的合格率,降低出廠產品的質量風險;充分利用圖像處理與模式識別技術識別無紡布口罩缺陷,代替了人工檢測,降低了企業生產成本,提高了企業生產效率,提升了企業的經濟效益。
附圖說明
圖1為本發明一實施例提供的一種無紡布口罩缺陷視覺檢測系統的結構示意圖;
圖2為本發明一實施例提供的圖像處理軟件平臺的結構框圖;
圖3為本發明一實施例提供的一種無紡布口罩缺陷視覺檢測方法的流程圖。
具體實施方式
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白,以下結合附圖及實施例,對本發明進行進一步詳細說明。應當理解,此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明,并不用于限定本發明。
本發明提供了一種無紡布口罩缺陷視覺檢測系統及方法,其目的在于,解決了無紡布口罩缺陷人工檢測生產效率低、成本高、不安全性等問題,解決了人工漏檢的問題,提高產品的合格率,降低出廠產品的質量風險;充分利用圖像處理與模式識別技術識別無紡布口罩缺陷,代替了人工檢測,降低了企業生產成本,提高了企業生產效率,提升了企業的經濟效益。
參見圖1,圖1為本發明一實施例提供的一種無紡布口罩缺陷視覺檢測系統的結構示意圖,所述無紡布口罩缺陷視覺檢測系統包括圖像采集裝置、檢測底座5、光電傳感器8、ng處理裝置102、氣缸101、第一皮帶6及第二皮帶7、電機19、電機驅動器18、工控機9、led光源3、豎直支架及水平支架。
圖像采集裝置用于采集待檢測的無紡布口罩產品4圖像;所述圖像采集裝置包括工業相機1及工業鏡頭2,所述工業相機1的側面開設有開口,所述水平支架穿設于所述開口以固定所述工業相機1,所述工業相機1電性連接于所述工控機9;工業鏡頭2設置于所述工業相機1的下表面以對準所述無紡布口罩產品4。
檢測底座5用于承托所述無紡布口罩產品4,所述檢測底座5位于所述圖像采集裝置下方;所述無紡布口罩產品4與所述檢測底座5的中心位于同一條中軸線上。
安裝在所述檢測底座5上的光電傳感器8,用于檢測所述無紡布口罩產品4是否到位;
ng處理裝置102用于按照預設程序將所述無紡布口罩產品4處理至預設位置;
氣缸101用于驅動所述ng處理裝置102將所述無紡布口罩產品4處理至預設位置,固定連接于所述ng處理裝置102;氣缸101為引導活塞在缸內進行直線往復運動的圓筒形金屬機件。空氣在發動機氣缸中通過膨脹將熱能轉化為機械能;氣體在壓縮機氣缸中接受活塞壓縮而提高壓力。渦輪機、旋轉活塞式發動機等的殼體通常也稱“氣缸”。
分別設置于所述無紡布口罩產品4兩側的第一皮帶6及第二皮帶7,用于帶動所述無紡布口罩產品4在所述檢測底座5上運動;
電機19用于驅動所述第一皮帶6及第二皮帶7;
電機驅動器18用于驅動所述電機19帶動所述第一皮帶6及第二皮帶7運動,電性連接于所述電機19;
工控機9分別連接于所述圖像采集裝置、所述氣缸101、所述光電傳感器8及所述電機驅動器18。所述工控機9包括千兆網接口14、i/o控制接口10、rs232接口13、vga接口15及數字光源控制接口12。千兆網接口14連接至所述圖像采集裝置以傳輸所述無紡布口罩產品4的圖像數據;i/o控制接口10連接至所述光電傳感器8及所述氣缸101;rs232接口13連接至所述電機驅動器18;vga接口15連接至預設的顯示器17。數字光源控制接口12連接至所述led光源3。
led光源3,用于為所述無紡布口罩產品4補光,設置于所述檢測底座5下側,電性連接于所述工控機9。
所述水平支架20的一端固定連接于所述豎直支架21,另一端固定連接于所述圖像采集裝置。由水平支架20和豎直支架21組成的支架結構,水平支架20連接于豎直支架21上。工業相機1連接在水平支架20上,工業鏡頭2連接于工業相機1的下方,工業相機1和工業鏡頭2組合后用于采集待檢測無紡布口罩產品4的圖像數據。工業相機1連接工業鏡頭2采集圖像數據,通過千兆網卡14傳輸至工控機9;檢測底座5為透明材質底座,位于工業鏡頭2下方,檢測底座5下方設置有led光源3;光電傳感器8布置于檢測底座5上用于檢測無紡布口罩產品4是否到位;工控機9通過i/o控制接口10連接光電傳感器8,工控機9通過i/o控制接口10連接氣缸101,通過rs232接口13連接電機驅動器18,通過數字光源控制接口12連接led光源3,通過圖像顯示vga接口15連接顯示器17,在工控機9中執行各種算法。電源16為工控機9供電。
該系統裝置中,光電傳感器8一直傳輸低電平信號至i/o控制接口10,此時不進行無紡布口罩缺陷檢測;當檢測到無紡布口罩產品4到位后,將無紡布口罩產品到位標志置為1,此時光電傳感器8傳輸高電平信號至i/o控制接口10并且持續一段時間然后恢復低電平;工控機9中的圖像處理軟件每間隔一段時間讀取一次i/o控制接口10信號,如果收到i/o控制接口10信號為高電平,立即對當前采集到的無紡布口罩產品圖像進行缺陷算法檢測,檢測結果通過rs232接口13輸出至電機驅動器18,電機驅動器18驅動電機19帶動第一皮帶6和第二皮帶7帶動無紡布口罩產品4在檢測位置運動,無紡布口罩4運動時處于第一皮帶6和第二皮帶7之間,檢測完成后,氣缸101控制ng處理裝置102將不良品運動到不良品位置,如果接收到信號是低電平,則工控機圖像處理軟件不進行缺陷檢測。
在工控機9的cpu11中配置算法執行軟件,如圖2所示,圖2為本發明一實施例提供的圖像處理軟件平臺的結構框圖,軟件框架包括:控制區23(包括啟停控制27、用戶控制28、相機控制29、光源控制30、i/o控制31)、顯示區24(包括圖像顯示32、結果顯示33)、參數區25(包括圖像參數34、硬件參數35、缺陷參數36、系統參數37)和消息區26(包括調試消息38、運行消息39、系統消息40、缺陷消息41)。啟停控制27包括啟動、停止系統的運行狀態進行控制;用戶控制28包括對用戶帳戶、密碼和登錄狀態進行管理和控制;相機控制29包括使得相機開始采集圖像工作的打開相機和使得相機結束采集圖像工作的關閉相機;光源控制30包括使得led光源3開始工作的打開光源和使得led光源3結束工作的關閉光源,以及對光源亮度進行數字調節的控制功能;i/o控制31包括采集光電傳感器8工作狀態的i/o端口輸入采集和使得氣缸101工作的i/o端口輸出開關控制。圖像顯示32用于顯示相機采集到的圖像;結果顯示33用于顯示圖像算法識別處理后的圖像,顯示出具體缺陷在圖像中的位置和缺陷的嚴重程度。圖像參數34包括設置圖像曝光時間、圖像亮度、圖像色度、圖像對比度、圖像增益、圖像清晰度、伽瑪校正等圖像參數;硬件參數35包括設置相機的視頻格式、幀速率等參數;缺陷參數36包括無紡布口罩缺陷視覺檢測算法中需要的缺陷參數設置;系統參數37包括系統運行需要設置的參數進行設置。調試消息38用于顯示系統運行中的各種調試信息,有助于開發人員跟蹤和處理系統運行中出現的問題;運行消息39用于顯示系統運行中軟件處理的狀態信息;系統消息40用于顯示系統中硬件模塊的狀態信息;缺陷消息41用于顯示各種缺陷的統計信息。
參見圖3,圖3為本發明一實施例提供的一種無紡布口罩缺陷視覺檢測方法的流程圖,該無紡布口罩缺陷視覺檢測方法采用上述的無紡布口罩缺陷視覺檢測系統實現,該無紡布口罩缺陷視覺檢測方法包括步驟s1-s4:
s1、藉由所述圖像采集裝置采集無紡布口罩產品4的圖像,并將所述圖像傳送至所述工控機9;采用與工控機9相連的工業相機1和工業鏡頭2實時采集待檢測無紡布口罩產品4圖像。
s2、藉由所述工控機9將所述圖像轉換為灰度圖,并計算所述灰度圖與預設的標準無紡布口罩產品4的偏差,通過輪廓提取算法及最小外接四邊形算法獲取所述無紡布口罩產品4的定位信息;所述步驟s2包括子步驟s21-s24:
s21、藉由所述工控機9將所述圖像轉換為灰度圖,并將所述灰度圖做二值化處理;
s22、計算二值化處理后的灰度圖與預設的標準無紡布口罩產品4的差值,并取所述差值的絕對值以獲取所述差值圖像;
s23、對所述差值圖像進行圖像避位區域處理以獲取避位圖像,其中,圖像避位區域處理包括:遍歷所述差值圖像的像素值,將預設位置的像素值設為0或255,其余像素不變;
s24、采用輪廓提取算法對所述避位圖像進行圖像輪廓檢測,并對面積最大的輪廓采用最小外接四邊形算法進行外接四邊形擬合處理,從而得到外接四邊形四個頂點的坐標。即利用輪廓提取算法和最小外接矩形算法對處理后圖像進行口罩產品定位處理。定位不成功時,判斷作為定位缺陷處理;否則對避位區域處理后圖像進行圖像平移和旋轉變換,并將變換后的結果圖像與標準產品圖像進行差值運算和腐蝕及膨脹處理。
s3、依據所述定位信息判斷所述無紡布口罩產品4是否存在缺陷;無紡布口罩缺陷可分成四類處理,第一類是口罩本體臟污缺陷,第二類是耳帶缺陷,第三類是口罩產品重疊缺陷,第四類是鼻條缺陷,所述步驟s3包括子步驟s31-s34:
s31、判斷所述無紡布口罩產品4是否存在口罩本體臟污缺陷:通過定位信息獲取口罩本體,對所述口罩本體內圖像進行固定閾值二值化處理,計算非零點像素的口罩像素總數,判斷所述口罩像素總數是否處于預設的第一閾值范圍內,若是,則判斷為無口罩本體臟污缺陷,若否,則判斷為存在口罩本體臟污缺陷;
s32、判斷所述無紡布口罩產品4是否存在耳帶缺陷:通過定位信息獲取耳帶區域,將所述耳帶區域連接所述口罩本體的連接點設置為四個固定區域,對四個所述固定區域進行固定閾值二值化處理,采用連通域提取算法獲取面積最大的連通區域,計算若干個所述連通區域的特征參數,判斷所述特征參數是否處于預設的第二閾值范圍內,若是,則判斷為無耳帶缺陷,若否,則判斷為耳帶缺陷;
s33、判斷所述無紡布口罩產品4是否存在產品重疊缺陷:通過所述定位信息獲取所述口罩本體中的鼻條區域,對所述鼻條區域進行固定閾值二值化處理,計算非零點像素的鼻條像素總數,判斷所述鼻條像素總數是否處于預設的第三閾值范圍內,若是,則判斷為產品重疊缺陷,若否,則判斷為無產品重疊缺陷;
s34、判斷所述無紡布口罩產品4是否存在鼻條缺陷:對所述袋體區域內圖像進行自適應閾值二值化處理及腐蝕運算,采用連通域提取算法得到所述袋體區域內所有的連通區域,計算所述連通區域的總特征參數,判斷所述總特征參數是否處于預設的第四閾值范圍內,若是,則判斷為無鼻條缺陷,若否,則判斷為鼻條缺陷。圖像的連通區域的特征參數包括所述連通區域的形狀、中心、面積、長度和圓形度指標。
s4、控制所述ng處理裝置102按照預設程序將所述無紡布口罩產品4處理至預設位置。
以上就是無紡布口罩缺陷視覺檢測的主要算法,口罩定位時間為30ms/個,口罩本體臟污缺陷檢測速率為55ms/個,口罩耳帶缺陷檢測速率為30ms/個,口罩產品重疊缺陷檢測速率為20ms/個,鼻條缺陷檢測速率為25ms/個,四項都檢測的檢測速率為160ms/個,無紡布口罩缺陷平均檢測精度達到98%以上,完全符合實際工業生產應用。
針對各類無紡布口罩缺陷的檢測結果如下表所示:
本文提供了實施例的各種操作。在一個實施例中,所述的一個或操作可以構成一個或計算機可讀介質上存儲的計算機可讀指令,其在被電子設備執行時將使得計算設備執行所述操作。描述一些或所有操作的順序不應當被解釋為暗示這些操作必需是順序相關的。本領域技術人員將理解具有本說明書的益處的可替代的排序。而且,應當理解,不是所有操作必需在本文所提供的每個實施例中存在。
而且,本文所使用的詞語“優選的”意指用作實例、示例或例證。奉文描述為“優選的”任意方面或設計不必被解釋為比其他方面或設計更有利。相反,詞語“優選的”的使用旨在以具體方式提出概念。如本申請中所使用的術語“或”旨在意指包含的“或”而非排除的“或”。即,除非另外指定或從上下文中清楚,“x使用a或b”意指自然包括排列的任意一個。即,如果x使用a;x使用b;或x使用a和b二者,則“x使用a或b”在前述任一示例中得到滿足。
而且,盡管已經相對于一個或實現方式示出并描述了本公開,但是本領域技術人員基于對本說明書和附圖的閱讀和理解將會想到等價變型和修改。本公開包括所有這樣的修改和變型,并且僅由所附權利要求的范圍限制。特別地關于由上述組件(例如元件等)執行的各種功能,用于描述這樣的組件的術語旨在對應于執行所述組件的指定功能(例如其在功能上是等價的)的任意組件(除非另外指示),即使在結構上與執行本文所示的本公開的示范性實現方式中的功能的公開結構不等同。此外,盡管本公開的特定特征已經相對于若干實現方式中的僅一個被公開,但是這種特征可以與如可以對給定或特定應用而言是期望和有利的其他實現方式的一個或其他特征組合。而且,就術語“包括”、“具有”、“含有”或其變形被用在具體實施方式或權利要求中而言,這樣的術語旨在以與術語“包含”相似的方式包括。
本發明實施例中的各功能單元可以集成在一個處理模塊中,也可以是各個單元單獨物理存在,也可以多個或多個以上單元集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實現,也可以采用軟件功能模塊的形式實現。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用時,也可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器,磁盤或光盤等。上述的各裝置或系統,可以執行相應方法實施例中的存儲方法。
綜上所述,雖然本發明已以優選實施例揭露如上,但上述優選實施例并非用以限制本發明,本領域的普通技術人員,在不脫離本發明的精神和范圍內,均可作各種更動與潤飾,因此本發明的保護范圍以權利要求界定的范圍為準。