[发明专利]一种基于区域自动阈值分析的涂胶分析方法

说明书

本发明适用于涂胶分析技术领域，提供了一种基于区域自动阈值分析的涂胶分析方法，涂胶完成后，采集基板的原始图像，对原始图像进行卡尺工具处理，利用卡尺工具勾画出多个卡尺区域，每个卡尺区域为一个检测单元，在每个卡尺检测单元中应用自动阈值分割算法检出胶条轮廓，在图像上标记卡尺区域、胶条轮廓、胶条中心点的信息，形成图像分析结果，通过对原始图像进行卡尺工具处理，利用卡尺工具勾画出多个卡尺区域，每个卡尺区域为一个检测单元，并在在每个卡尺检测单元中应用自动阈值分割算法检出胶条轮廓，从而能够应对较为复杂光照和较低彩图质量的图像，本发明具有使用分析准确、成本低廉的特点。

技术领域

本发明属于涂胶检测分析的技术领域，尤其涉及一种基于区域自动阈值分析的涂胶分析方法。

背景技术

自动化涂胶检测技术近几年开始于汽车行业刚刚兴起，主要指对车身自动化涂胶过程中的机器视觉检测。主要用于检测所涂胶条的断胶、胶宽、位置偏移等技术指标，辅助减少涂胶生产线的失误率并根据检测结果指导改善自动化涂胶生产技术。自动化涂胶检测技术最初是通过单光源配合单相机实现采图系统，相机多采用智能相机，通过单相机采图分析，实现涂胶检测。此后，由于客户需求的复杂性提高，不少供应商又推出了多光源配合多相机的采图模组用于涂胶采图，解决了胶枪相对于工件位置多样性的问题。目前，自动化涂胶检测以多光源配合多相机的采图模组为主，用工控机分析图像并收集检测结果，最终与机器人或者PLC通信，实现闭环的涂胶检测系统。

在现有自动化涂胶检测系统中，大多采用智能相机算法、第三方算法库或者单一阈值算法作为涂胶分析算法，该三种方案虽各有所长，但也均存在较大的自身缺陷。首先，智能相机算法，顾名思义，此解决方案是直接采用供应商所提供的智能相机，此方法是早期较为流行的检测算法解决方案，旨在利用其中集成的算法库并运行于智能相机的DSP模块上，最终实现对所采集图像的分析。该方法的优点在于：一是可利用智能相机算法库的可视化界面通过简单的设置和编程即可形成相应的可用算法；二是算法运行在智能相机的DSP上，不占用工控机资源。但是，其缺点也显而易见，主要是体现在：一是智能相机算法库虽然使用配置简易，但是灵活性却受到了限制，只能使用其库中提供的有限检测工具，不能很好的实现对于涂胶检测的定制化开发；二是智能相机模块及其算法库成本极高，不利于整套自动化涂胶检测系统的成本控制。其次，第三方算法库解决方案也是现下较为流行的涂胶检测算法解决方案之一，是利用第三方的商业算法库开发涂胶检测算法，运行于工控机上，用于分析采图模组返回的图像。其优点在于：一是第三方算法库开发相对简易，但是逊于智能相机算法方案；二是其灵活性相对智能相机算法方案稍高。但是，其缺点也是显而易见：一是随时第三方算法库开发，其灵活性依然欠缺；二是需要支付高额使用费用，成本胶高。最后就是单一阈值算法解决方案，该方案的优点在于：一是可利用OPENCV等开源算法库进行简单开发实现；二是不需要支付任何版权费用，成本较低；但是其适应较为复杂光照和较低彩图质量的图像时，表现不佳。

发明内容

本发明提供一种基于区域自动阈值分析的涂胶分析方法，旨在解决使用成本高，无法应对复杂光照和较低彩图质量的图像的问题。

本发明是这样实现的，一种基于区域自动阈值分析的涂胶分析方法，用于检测涂布在基板上的胶条是否存在涂胶失误，包括以下步骤：

S1，涂胶完成后，采集基板的原始图像；

S2，对原始图像进行卡尺工具处理，利用卡尺工具勾画出多个卡尺区域，每个卡尺区域为一个检测单元；

S3，在每个卡尺检测单元中应用自动阈值分割算法检出胶条轮廓；

S4，在图像上标记卡尺区域、胶条轮廓、胶条中心点的信息，形成图像分析结果。

本发明还提供优选的，所述采集基板的原始图像为采用相机对基板进行拍摄。

本发明还提供优选的，所述原始图像为灰度图像。