[发明专利]一种基于机器视觉的定制板件自动缺陷检测方法

说明书

一种基于机器视觉的定制板件自动缺陷检测方法，其具体流程为：在正式生产前将检测模板和板件数据输入系统，其数据包括：生产板件的尺寸、孔位、花色及封边数据；正式生产时板件通过CCD视觉检测系统时，由CCD视觉检测系统完成板件表面检测并反馈出检测结果，系统通过对比输入系统的检测模板和板件数据对检测结果分析，最终确认板件是否为故障板件。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，具体是一种基于机器视觉的定制板件自动缺陷检测方法。

背景技术

随着中国消费持续升级，用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，但是，在制造产品的过程中，缺陷又往往是不可避免的。产品缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。

当前，国内正对板式家具行业的板件检测基本采用人工抽检或全检的方式进行检测。目前板式家具定制行业传统的质量检测存在以下缺陷：

1、抽检方法，抽检率低、准确性不高、实时性差；

2、全检方法，工人劳动强度大，不能实现整体自动化生产；

3、受人工经验和主观因素的影响大。

发明内容

为了克服以上背景技术中的缺点，故提出以下发明。

所述一种基于机器视觉的定制板件自动缺陷检测方法，其具体流程为：在正式生产前将检测模板和板件数据输入系统，其数据包括：生产板件的尺寸、孔位、花色及封边数据；正式生产时板件通过CCD视觉检测系统时，由CCD视觉检测系统完成板件表面检测并反馈出检测结果，系统通过对比输入系统的检测模板和板件数据对检测结果分析，最终确认板件是否为故障板件。

所述机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。

所述视觉表面缺陷检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。

附图说明

图1为一种基于机器视觉的定制板件自动缺陷检测方法的整体流程。

图2为一种基于机器视觉的定制板件自动缺陷检测方法的CCD视觉检测流程。

图3为一种基于机器视觉的定制板件自动缺陷检测方法的匹配规则。

具体实施方式

为了使本发明实现技术手段、创作特征、达成目的与功效，易于明白了解、下面结合具体图示，进一步阐述发明。

以下结合图示和具体实例对本发明进行说明：

一种基于机器视觉的定制板件自动缺陷检测方法，其具体流程为：在正式生产前将生产板件的尺寸、孔位、花色及封边数据输入系统；正式生产时板件通过CCD视觉检测系统时，由CCD视觉检测系统完成板件表面检测并反馈出检测结果，系统通过对比输入系统的检测模板和板件数据对检测结果分析，最终确认板件是否为故障板件。

所述机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。