[发明专利]一种基于机器视觉的丝网印刷样板尺寸测量方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的丝网印刷样板尺寸测量方法，解决了传统测量方法效率低，精度难以提高等问题。本发明采用一种由粗到细的测量策略，借助每一类待测目标的模板进行信息统计，针对性的设置阈值参数，改善测量精度。在创建模板阶段，采用可旋转、缩放的ROI矩形框选定待测目标，并利用ROI的质心坐标和旋转角度调整模板与图像坐标系方向一致，创建生成待测目标的模板；在测量阶段，利用基于图像金字塔和归一化互相关函数相结合的分层匹配算法实现多个待测目标的粗糙定位，再使用由模板信息统计获取的阈值参数进行边缘精细定位，建立局部测量坐标系，完成测量。本发明具有运算速度快、匹配精度高、测量结果精确、适用性广等优点。

技术领域

本发明涉及一种计算机视觉和工业图像处理领域的测量方法，尤其是一种基于机器视觉的丝网印刷样板尺寸测量方法。

背景技术

在现代化工业生产的各个领域，丝网印刷技术发挥着重要的作用。丝网印刷是指丝网作为版基，并通过感光制版方法，制成带有图文的丝网印版。丝网印版由五大要素构成，丝印样板、刮板、油墨、印刷台以及承印物。其中丝网印刷样板的尺寸是否合适直接影响到丝印图案的质量，因此实现对丝网印刷样板尺寸的快速、高精度测量是当前亟待解决的问题。

针对丝网印刷样板，目前国内的测量方法主要是采用游标卡尺进行人工测量，这类方法测量手段效率低，测量精度难以提高，无法适用大批量样品的测量，已经不能满足现代化工业对测量工艺的效率、精度等方面的要求。机器视觉测量检测技术具有非接触、精度高、速度快等优点，能够解决丝网印刷样板尺寸测量的实时性、稳定性、准确性等问题，并且能够提高工业智能化和自动化程度。

综上所述，传统的视觉检测方法中具有难以高效、精准测量丝网印刷样板尺寸的缺点。因此如何快速、高精度测量丝网印刷样板的尺寸是一个至关重要的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种具有非接触、精度高、速度快等优点的基于机器视觉的丝网印刷样板尺寸测量方法。

为实现上述目的，本发明是根据以下技术方案实现的：

一种基于机器视觉的丝网印刷样板尺寸测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：采集待检测的丝网印刷样板图像；

步骤S2：在获取的丝网印刷样板图像中选取感兴趣区域(ROI)，创建待测目标的模板图像；

步骤S3：统计模板图像的灰度信息，根据统计得到的灰度信息使用金字塔算法以及归一化互相关函数在丝网印刷样板上进行匹配，得到与所创建的模板图像相同的所有待检测目标的位置；

步骤S4：统计模板图像的梯度信息，根据统计得到的梯度信息采用统计分析的方法找到适合被测目标边缘点定位的梯度阈值；

步骤S5：将统计分析得到的定位边缘点的梯度阈值应用到所有待测目标上，定位边缘像素点；

步骤S6：根据定位的边缘点，使用随机抽样一致性算法将定位的边缘点进行拟合，得到有效、精准的边缘线位置；

步骤S7：根据得到的边缘线在丝网印刷样板图像中建立被测目标的局部测量坐标系，进行测量并输出测量结果。

2.根据权利要求1所述的丝网印刷样板尺寸测量方法，其特征在于，步骤S2具体包括：采用可旋转、缩放的ROI矩形框选定待测目标，并利用ROI的质心坐标和旋转角度调整模板与图像坐标系方向一致，创建生成待测目标的模板，并且模板创建在首次测量某型丝网印刷样板时进行，创建的模板保存至模板类别数据库，提高测量系统的效率与准确度。

上述技术方案中，步骤S4中采用基于模板信息统计确定梯度阈值参数定位边缘点的方法对传统的边缘点定位进行改进，具体包括：

(a)对模板图像从上至下每隔10个像素进行采样，在采样点自左至右划取扫描线，统计每条扫描线上的所有梯度值，即