一種瑕疵檢測方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種瑕疵檢測方法及系統。該方法包括掃描原圖像，以掃描窗口為單位估計背景，得到背景估計圖像；再通過計算背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖；最后通過判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，若是，則該像素點為瑕疵點，若否，則該像素點不是瑕疵點；根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。本技術方案采用灰度梯度的方式來進行檢測，能檢出細小、輕微的瑕疵，對于解決由于光照或灰度本身存在漸變造成的誤檢及漏檢問題有很好的效果。
【專利說明】
一種瑕疵檢測方法及系統
技術領域
[0001 ]本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種瑕疵檢測方法及系統。
【背景技術】
[0002]在大量工業產品的生產上，如何追求更高的產品品質是人們一直重視的重點，在產品的生產過程中，產品外觀是否完好無暇，更是最為直觀的檢測項目。在精密工件和產品的生產和檢驗中，對于表面的瑕疵進行檢測是非常重要的，直接關系到最終質量。
[0003]在工業檢測領域，對于素表面或者含有淺紋理表面的劃傷、臟污等缺陷的檢測，通常采用傳統的灰度值比對的方式來實現的。但是這種方式很容易受外界光照影響，而且對于缺陷與背景的對比度有較高的要求。如果光照存在變化或者待檢表面本身存在灰度漸變，采用傳統方式很容易造成誤檢或漏檢。
【發明內容】
[0004]本發明的目的在于提供一種瑕疵檢測方法及系統，本發明旨在解決瑕疵檢測中由于光照或灰度本身存在漸變造成的誤檢及漏檢問題。
[0005]為達此目的，本發明采用以下技術方案:
[0006]—方面，本發明提供一種瑕疵檢測方法，包括:
[0007]掃描原圖像，以掃描窗口為單位估計背景，得到背景估計圖像；
[0008]根據所述根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖；
[0009]判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，若是，則該像素點為瑕疵點，若否，則該像素點不是瑕疵點；
[0010]根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。
[0011]其中，所述根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖之后，還包括:
[0012]對所述瑕疵等級判定結果圖進行2D形狀特征檢測和分析，對瑕疵點進行進一步篩選，得到最終瑕疵。
[0013]其中，所述根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖，包括:
[0014]以所述背景估計圖像中的每個像素點為基準劃分區域；
[0015]計算所述區域內的最大灰度變化值，把所述最大灰度變化值作為所述像素點的灰度梯度。
[0016]把所述灰度梯度作為瑕疵等級，得到瑕疵等級圖。
[0017]其中，所述掃描原圖像之前，還包括:
[0018]預置掃描窗口的大小、移動量和搜索方向；
[0019]預置瑕疵等級閾值。
[0020]其中，所述瑕疵檢測方法應用于素表面或者含有淺紋理表面的劃傷、臟污缺陷的檢測。
[0021]另一方面，本發明還提供一種瑕疵檢測系統，包括:
[0022]背景估計模塊，以掃描窗口為單位估計背景，形成背景估計圖像；
[0023]瑕疵等級計算模塊，所述根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖；
[0024]判斷模塊，用于判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，在判斷結果為是時，確定該像素點為瑕疵點，在判斷結果為否時，確定該像素點不是瑕疵點；
[0025]結果判定模塊，用于根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。
[0026]2D形狀特征檢測和分析模塊，用于所述結果判定模塊根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖之后，對所述瑕疵等級判定結果圖進行2D形狀特征檢測和分析，對瑕疵點進行進一步篩選，得到最終瑕疵。
[0027]其中，所述瑕疵等級計算模塊，具體用于:
[0028]以所述背景估計圖像中的每個像素點為基準劃分區域；
[0029]計算所述區域內的最大灰度變化值，把所述最大灰度變化值作為所述像素點的灰度梯度。
[0030]把所述灰度梯度作為瑕疵等級，得到瑕疵等級圖。
[0031 ] 上述瑕疵檢測系統還包括:
[0032]窗口預置模塊，用于預置掃描窗口的大小、移動量和搜索方向；
[0033]等級預置模塊，用于預置瑕疵等級閾值。
[0034]其中，所述瑕疵檢測系統應用于素表面或者含有淺紋理表面的劃傷、臟污缺陷的檢測。
[0035]本發明的有益效果為:本發明提供了一種瑕疵檢測方法及系統。該方法包括掃描原圖像，以掃描窗口為單位估計背景，得到背景估計圖像;再通過計算背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖；最后通過判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，若是，則該像素點為瑕疵點，若否，則該像素點不是瑕疵點；根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。本技術方案采用灰度梯度的方式來進行檢測，能檢出細小、輕微的瑕疵，對于解決由于光照或灰度本身存在漸變造成的誤檢及漏檢問題有很好的效果。
【附圖說明】
[0036]為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對本發明實施例描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據本發明實施例的內容和這些附圖獲得其他的附圖。
[0037]圖1是本發明【具體實施方式】提供的一種瑕疵檢測方法的第一實施例的方法流程圖。
[0038]圖2是本發明【具體實施方式】中檢測中圖像的層次變化示意圖。
[0039]圖3是本發明【具體實施方式】提供的一種瑕疵檢測方法的第二實施例的方法流程圖。
[0040]圖4是本發明【具體實施方式】提供的一種瑕疵檢測系統的第一實施例的結構方框圖。
[0041]圖5是本發明【具體實施方式】提供的一種瑕疵檢測系統的第二實施例的結構方框圖。
[0042]圖6是本發明【具體實施方式】中檢測純素表面上的臟污的效果示意圖。
[0043]圖7是本發明【具體實施方式】中檢測淺紋理表面上的劃傷的效果示意圖。
[0044]圖8是本發明【具體實施方式】中檢測素表面上光照不均勻時的劃傷的效果示意圖。
[0045]圖9是本發明【具體實施方式】中檢測灰度漸變表面上的劃傷臟污兩種極性時的效果示意圖。
【具體實施方式】
[0046]下面結合附圖并通過【具體實施方式】來進一步說明本發明的技術方案。
[0047]如圖1所示，以下實施例是本發明提供的一種瑕疵檢測方法的第一實施例，包括以下步驟:
[0048]SlOl，掃描原圖像，以掃描窗口為單位估計背景，得到背景估計圖像；
[0049]具體的，可根據掃描窗口的大小、移動量、搜索方向進行采樣估計。
[0050]S102，根據所述根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖。
[0051]具體的，以所述背景估計圖像中的每個像素點為基準劃分區域，計算所述區域內的最大灰度變化值，把所述最大灰度變化值作為所述像素點的灰度梯度，把所述灰度梯度作為瑕疵等級，得到瑕疵等級圖。
[0052]S103，判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，若是，則該像素點為瑕疵點，若否，則該像素點不是瑕疵點。
[0053]S104，根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。
[0054]在素表面、灰度漸變、淺紋理背景物體表面上各處的灰度梯度都比較小，如果出現細微瑕疵，對應像素點處的灰度梯度就會變大，根據這個原理將灰度梯度變大的像素點及相關信息提取出來，并根據一定的特征判斷來篩選得到最終的瑕疵。
[0055]本實施例提供一種瑕疵檢測方法，通過對原圖進行背景估計及對背景估計圖進行瑕疵等級計算，并通過瑕疵等級閾值進行判定的方式進行瑕疵檢測，能檢出細小、輕微的瑕疵，對于解決由于光照或灰度本身存在漸變造成的誤檢及漏檢問題有很好的效果。
[0056]參照圖3，以下實施例是本發明提供的一種瑕疵檢測方法的第二實施例，該瑕疵檢測方法包括:
[0057]S201，預置掃描窗口的大小、移動量和搜索方向。
[0058]具體的，可根據瑕疵的大小來設置。
[0059]S202，預置瑕疵等級閾值。
[0060]S203，掃描原圖像，以掃描窗口為單位估計背景，得到背景估計圖像。
[0061 ] S204，據所述根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖。
[0062]本實施例中，為了提升檢測效率，可以考慮采用采樣處理，其檢測圖像層次變化示意圖如圖2所示。
[0063]具體的，以所述背景估計圖像中的每個像素點為基準劃分區域;計算所述區域內的最大灰度變化值，把所述最大灰度變化值作為所述像素點的灰度梯度。把所述灰度梯度作為瑕疵等級，得到瑕疵等級圖。
[0064]本實施例中，對于不同的方向瑕疵等級的計算區域不同，但都是以該區域內最大灰度變化作為該像素點處的瑕疵等級。
[0065]S205，判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，若是，則該像素點為瑕疵點，若否，則該像素點不是瑕疵點。
[0066]S206，根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。
[0067]具體的，在瑕疵等級判定結果圖中，每個像素點處的R=瑕疵等級，G = 255_瑕疵等級，其中，R代表紅色，G代表綠色。因此，在瑕疵等級判定結果圖中，顏色越紅表示該像素點的瑕疵等級越高，顏色越綠則代表該像素點處的瑕疵等級越低。
[0068]S207，對所述瑕疵等級判定結果圖進行2D形狀特征檢測和分析，對瑕疵點進行進一步篩選，得到最終瑕疵。
[0069]本實施例中，掃描窗口的搜索區域支持矩形、仿射矩形、圓、橢圓、圓環、多邊形區域及支持掩膜功能。檢測的方向可以是X方向、Y方向或XY方向。
[0070]本實施例中，對于瑕疵可以進行總面積檢測和分組檢測，總面積檢測為僅給出瑕疵的總瑕疵量，繪出瑕疵在原圖及梯度圖上的像素點；分組檢測為給出瑕疵的分組數、總瑕疵量、單組的瑕疵量(即面積)、質心位置、圓形度等信息、支持填充功能，繪出瑕疵在原圖及梯度圖上的位置。
[0071]本實施例中，所述瑕疵檢測方法應用于素表面或者含有淺紋理表面的劃傷、臟污缺陷的檢測。
[0072]在素表面、灰度漸變、淺紋理背景物體表面上各處的灰度梯度(變化)都比較小，如果出現細微瑕疵，對應位置處的灰度梯度就會變大，根據這個原理將灰度梯度變大的位置及相關信息提取出來，并根據一定的特征判斷來篩選得到最終的瑕疵。
[0073]本實施例提供一種瑕疵檢測的方法，該方法通過對灰度梯度進行缺陷檢測，不僅可以對通常的純素表面及淺紋理表面有非常好的檢測能力，能夠檢測到的瑕疵最小可達到I?2個像素點，而且很好地避免了在光照不均勻造成的灰度漸變、待檢表面本身存在灰度漸變情況下容易產生的缺陷誤檢或漏檢問題，具有較強的抗干擾能力。另外，本發明方法的檢測效率也比較高。對于分辨率為500W圖像，其檢測耗時約在60?70ms左右，能夠很好地適應工業視覺檢測的現場要求。
[0074]以下為本技術方案瑕疵檢測系統的實施例，該瑕疵檢測系統的實施例基于上述瑕疵檢測的方法的實施例來實現，在瑕疵檢測系統的實施例中未詳細描述的內容請參考瑕疵檢測方法的實施例。
[0075]如圖4所示，以下實施例為一種瑕疵檢測系統的第一實施例，包括:
[0076]背景估計模塊310，用于掃描窗口為單位估計背景，形成背景估計圖像。
[0077]瑕疵等級計算模塊320，用于根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖。
[0078]本實施例中，為了提升檢測效率，可以考慮采用采樣處理，其檢測圖像層次變化示意圖如圖2所示。
[0079]判斷模塊330，用于判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，在判斷結果為是時，確定該像素點為瑕疵點，在判斷結果為否時，確定該像素點不是瑕疵點。
[0080]結果判定模塊340，用于根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。
[0081]本實施例提供一種瑕疵檢測系統，以上模塊協同工作，通過對原圖進行背景估計及對背景估計圖像進行瑕疵等級計算，并通過瑕疵等級閾值進行判定的方式進行瑕疵檢測，能檢出細小、輕微的瑕疵，對于解決由于光照或灰度本身存在漸變造成的誤檢及漏檢問題有很好的效果。
[0082]如圖5所示，以下實施例為一種瑕疵檢測系統的第二實施例，包括:
[0083]窗口預置模塊410，用于預置掃描窗口的大小、移動量和搜索方向。
[0084]等級預置模塊420，用于預置瑕疵等級閾值。
[0085]背景估計模塊430，用于掃描窗口為單位估計背景，形成背景估計圖像。
[0086]瑕疵等級計算模塊440，用于根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖。
[0087]本實施例中，為了提升檢測效率，可以考慮采用采樣處理，其檢測圖像層次變化示意圖如圖2所示。
[0088]本實施例中，所述瑕疵等級計算模塊440，具體用于:以所述背景估計圖中的每個像素點為基準劃分區域，計算所述區域內的最大灰度變化值，把所述最大灰度變化值作為所述位置的灰度梯度，把所述灰度梯度作為瑕疵等級，得到瑕疵等級圖。對于不同的方向瑕疵等級的計算區域不同，但都是以該區域內最大灰度變化值作為該像素點處的瑕疵等級。
[0089]判斷模塊450，用于判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，在判斷結果為是時，確定該像素點為瑕疵點，在判斷結果為否時，確定該像素點不是瑕疵點。
[0090]結果判定模塊460，用于根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。
[0091]2D形狀特征檢測和分析模塊470，用于所述結果判定模塊根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖之后，對所述瑕疵等級判定結果圖進行2D形狀特征檢測和分析，對瑕疵點進行進一步篩選，得到最終瑕瘋。
[0092]本實施例中，對于瑕疵可以進行總面積檢測和分組檢測，總面積檢測為僅給出瑕疵的總瑕疵量，繪出瑕疵在原圖及梯度圖上的位置;分組檢測為給出瑕疵的分組數、總瑕疵量、單組的瑕疵量(即面積)、質心位置、圓形度等信息、支持填充功能，繪出瑕疵在原圖及梯度圖上的位置。
[0093]本實施例中，所述瑕疵檢測系統應用于素表面或者含有淺紋理表面的劃傷、臟污缺陷的檢測。
[0094]本實施例提供一種瑕疵檢測系統，通過該系統的各個模塊，對原圖進行背景估計及對背景估計圖進行瑕疵等級計算，并通過瑕疵等級閾值進行判定的方式進行瑕疵檢測，能檢出細小、輕微的瑕疵，對于解決由于光照或灰度本身存在漸變造成的誤檢及漏檢問題有很好的效果。
[0095]在素表面、灰度漸變、淺紋理背景物體表面上各處的灰度梯度都比較小，如果出現細微瑕疵，對應位置處的灰度梯度就會變大，根據這個原理將灰度梯度變大的位置及相關信息提取出來，并根據一定的特征判斷來篩選得到最終的瑕疵。
[0096]如圖6-9所示，本發明中的技術方案對于檢測純素表面上的臟污、淺紋理表面上的劃傷、素表面上光照不均勻時的劃傷、灰度漸變表面上的劃傷臟污兩種極性時都具有較好的檢測效果。
[0097]本發明通過對灰度梯度進行缺陷檢測，不僅可以對通常的純素表面及淺紋理表面有非常好的檢測能力，能夠檢測到的瑕疵最小可達到I?2個像素點，而且很好地避免了在光照不均勻造成的灰度漸變、待檢表面本身存在灰度漸變情況下容易產生的缺陷誤檢或漏檢問題，具有較強的抗干擾能力。另外，本發明方法的檢測效率也比較高。對于分辨率為500W圖像，其檢測耗時約在60?70ms左右，能夠很好地適應工業視覺檢測的現場要求。
[0098]以上結合具體實施例描述了本發明的技術原理。這些描述只是為了解釋本發明的原理，而不能以任何方式解釋為對本發明保護范圍的限制。基于此處的解釋，本領域的技術人員不需要付出創造性的勞動即可聯想到本發明的其它【具體實施方式】，這些方式都將落入本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1.一種瑕疵檢測方法，其特征在于，包括: 掃描原圖像，以掃描窗口為單位估計背景，得到背景估計圖像； 根據所述背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖； 判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，若是，則該像素點為瑕疵點，若否，則該像素點不是瑕疵點； 根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。2.根據權利要求1所述的瑕疵檢測方法，其特征在于，所述根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖之后，還包括: 對所述瑕疵等級判定結果圖進行2D形狀特征進行檢測和分析，對瑕疵點進行進一步篩選，得到最終瑕疵。3.根據權利要求1所述的瑕疵檢測方法，其特征在于，根據所述根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖，包括: 以所述背景估計圖像中的每個像素點為基準劃分區域； 計算所述區域內的最大灰度變化值，把所述最大灰度變化值作為所述像素點的灰度梯度。 把所述灰度梯度作為瑕疵等級，得到瑕疵等級圖。4.根據權利要求1所述的瑕疵檢測方法，其特征在于，所述掃描原圖像之前，還包括: 預置掃描窗口的大小、移動量和搜索方向； 預置瑕疵等級閾值。5.根據權利要求1所述的瑕疵檢測方法，其特征在于，所述瑕疵檢測方法應用于素表面或者含有淺紋理表面的劃傷、臟污缺陷的檢測。6.一種瑕疵檢測系統，其特征在于，包括: 背景估計模塊，以掃描窗口為單位估計背景，形成背景估計圖像； 瑕疵等級計算模塊，所述根據背景估計圖像的灰度變化來確定瑕疵等級，形成瑕疵等級圖； 判斷模塊，用于判斷所述瑕疵等級圖中每個像素點的瑕疵等級是否大于等于預置的瑕疵等級閾值，在判斷結果為是時，確定該像素點為瑕疵點，在判斷結果為否時，確定該像素點不是瑕瘋點； 結果判定模塊，用于根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖。7.根據權利要求6所述的瑕疵檢測系統，其特征在于，還包括: 2D形狀特征檢測和分析模塊，用于所述結果判定模塊根據判斷結果得到瑕疵等級判定結果圖之后，對所述瑕疵等級判定結果圖進行2D形狀特征檢測和分析，對瑕疵點進行進一步篩選，得到最終瑕疵。8.根據權利要求6所述的瑕疵檢測系統，其特征在于，所述瑕疵等級計算模塊，具體用于: 以所述背景估計圖像中的每個像素點為基準劃分區域； 計算所述區域內的最大灰度變化值，把所述最大灰度變化值作為所述像素點的灰度梯度； 把所述灰度梯度作為瑕疵等級，得到瑕疵等級圖。9.根據權利要求6所述的瑕疵檢測系統，其特征在于，還包括: 窗口預置模塊，用于預置掃描窗口的大小、移動量和搜索方向； 等級預置模塊，用于預置瑕疵等級閾值。10.根據權利要求6所述的瑕疵檢測系統，其特征在于，所述瑕疵檢測系統應用于素表面或者含有淺紋理表面的劃傷、臟污缺陷的檢測。
【文檔編號】G06T7/00GK106097371SQ201610464082
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月23日
【發明人】楊藝, 馬麗, 鐘克洪
【申請人】凌云光技術集團有限責任公司