[发明专利]一种丝印缺陷检测方法

说明书

一种丝印缺陷检测方法，传送带将检测对象移动到规定位置，采集图像，建立基本模板，其特征在于：检测前建立左右各旋转0.1度、0.2度的模板共4个，对采集的图像进行图像分割、降噪处理，得到二值化图像，对所述二值化图像进行图像的X‑Y偏差定位，定位处理采取对所述二值图像进行X‑Y线积分运算，再基于初始峰值位置判断偏差位置。本发明的实时检测时无图像旋转处理，匹配只是简单的逻辑与、或运算，速度大大提高，并降低了误识率。

技术领域

本发明属于涂料技术领域，具体涉及到一种丝印缺陷快速检测方法。

背景技术

一般丝印质量的检测，传统人工目检的方法效率低、检测结果受主观影响不稳定。基于机器视觉的检测方法能有效提高检测效率、降低生产成本、保证检测结果稳定。但由于检测在图像采集时会存在一定的位置偏差，特别是旋转偏差，不进行校正，会导致检测误检率高。进行校正，特别是旋转偏差判断、校正又速度慢，不适应实时在线检测的速度要求。

发明内容

本发明是针对目前技术中的不足，提供一种丝印缺陷快速检测方法，该方法通过以下步骤来实现：

传送带将检测对象移动到规定位置，采集图像，建立基本模板，其特征在于：检测前建立左右各旋转0.1度、0.2度的模板共4个，对采集的图像进行图像分割、降噪处理，得到二值化图像，对所述二值化图像进行图像的X-Y偏差定位，定位处理采取对所述二值图像进行X-Y线积分运算，再基于初始峰值位置判断偏差位置。

进一步的，将二值化图像与两个模板分别进行与、或运算，运算结果均为零，则为合格产品。

进一步的，所述运算结果有非零区域，则与其它四对旋转模板依次进行与运算，若与其中一对的与运算结果全为零，判断为合格。

进一步的，始终存在非零区域，则判断为缺陷产品，并进一步比较非零区域大小，取非零区域面积最小的一个模板与运算结果，将非零区域标识为缺陷区域。

进一步的，所述基本模板包括骨架模板和膨胀模板。

本发明的有益效果是，利用检测对象旋转角度有限的先验条件，检测前建立多个一定旋转角度的模板，对于与基本模板匹配出错的对象，再与旋转模板匹配。与其中一个匹配正确仍然可判断为合格产品，全部出错则选择最小匹配误差的模板来标明缺陷位置。实时检测时无图像旋转处理，匹配只是简单的逻辑与、或运算，速度大大提高，并降低了误识率。

附图说明

图1为基本模板建立流程图；

图2为旋转模板建立流程图；

具体实施方式

如图1所示，检测前首先人工检测选定3-5个合格产品，采集图像建立基本模板。

如图2所示，基本模板包括骨架模板和膨胀模板。骨架模板用于判断是否有断线、缺失缺陷，膨胀模板用于判断是否有多余、位置偏差缺陷。建立了另外4对旋转模板。

传送带将检测对象移动到规定位置，采集图像。由于传送带有一定的间隙，图像会有较小的位置和旋转偏差。旋转角度的判断效率较低，在丝印质量检测的实际应用中，旋转偏差一般小于0.3度。为进一步节约时间，采取检测方法如下：

采取在检测前建立左右各旋转0.1度、0.2度的模板共4个，与标准位置的基本模板一起用于检测。检测对象就不用进行图像旋转角度判断和旋转处理，节约处约处理时间。

对采集的图像进行图像分割、降噪处理，得到二值化图像。然后进行图像的X-Y偏差定位。定位处理采取对二值图像进行X-Y线积分运算，然后基于初始峰值位置判断偏差位置。

然后二值化图像与两个模板分别进行与、或运算，如果运算结果均为零，则为合格产品。如果有非零区域，则与其它四对旋转模板依次进行与运算，若与其中一对的与运算结果全为零，则仍然判断为合格。如果始终存在非零区域，则判断为缺陷产品，并进一步比较非零区域大小，取非零区域面积最小的一个模板与运算结果，将非零区域标识为缺陷区域。