[发明专利]一种基于视觉的家具喷涂质量检测方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的家具喷涂质量检测方法，由PLC触发工业相机和光源，进行图像采集，将所得图像发送给工控机进行纹理分析和喷涂颗粒的粗糙度计算，根据纹理分析结果及粗糙值判断该家具表面质量是否合格，并通过界面显示喷涂颗粒，可快速且准确的检测家具喷涂表面，进行图像处理计算喷涂表面粗糙度从而判断家具质量是否合格，并通过大屏显示检测结果便于工人对不合格家具进行后续处理。

技术领域

本发明属于家具喷涂表面质量检测技术领域，尤其涉及一种基于视觉的家具喷涂质量检测方法。

背景技术

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

由于喷涂工艺等问题，在对家具表面进行喷涂时有可能形成大的颗粒，家具喷涂表面粗糙程度过大，从而达不到企业生产要求。目前都是通过人工对喷涂表面有质量问题的家具挑选出来做后处理，这不仅容易造成人眼疲劳及效率低的问题，而且人只能通过经验判断粗糙程度，无法量化粗糙程度。现有技术都是肉眼检测家具喷涂表面质量，造成人眼疲劳以及效率低下问题；喷涂表面粗糙度由人工分析，检测结果不具有一致性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种可快速且准确的检测家具喷涂表面，进行图像处理计算喷涂表面粗糙度从而判断家具质量是否合格，工作效率高的基于视觉的家具喷涂质量检测方法。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于视觉的家具喷涂质量检测方法，包括如下步骤：

1)图像采集；

2)图像拼接；

3)形态学颗粒分析；

4)粗糙度计算；

5)界面显示。

所述第1)步中，通过机器人末端装载相机，并通过示教多个位置带动相机进行家具表面各个位置图片采集。

所述第2)步包括如下步骤：

2.1)图像预处理；

2.2)图像配准：图像配准是在参考图上选取以一目标点为中心的图像子块，并称它为图像配准的模板，然后让模板在搜索图上移动，每移动到一个位置，把模板与搜索图中的对应部分进行相关比较，直到找到配准位置为止，完成图像间的对齐；

2.3)图像融合：在完成图像匹配以后，对图像进行缝合，并对缝合的边界进行处理。

所述第3)步中，针对家具表面喷涂图像的质量检测，首先对采集的图像进行数学形态学颗粒分析，去除家具喷涂表面的杂质，保留家具喷涂表面颗粒度的特征；通过半径为1像素的圆形结构元素对喷涂表面图像进行筛选，从滤过的子图像中提取颗粒。

所述第4)步包括如下步骤：

4.1)计算出纹理图像中大小为2^k×2^k个像素的活动窗口中的像素强度平均值：

其中k的取值是0～5，而f(i，j)是像素点(i，j)对应的像素强度值；

4.2)针对每一个像素分别计算出其在垂直方向和水平方向上互不重叠窗口之间的平均强度差：

对于每个像素无论什么方向都能使E值达到最大的k值可以用来设置最佳的尺寸S_best(x,y)＝2^k；

4.3)通过计算整幅纹理图像中S_best的平均值来得到粗糙度：

其中m为图像横向像素数，n为图像纵向像素数。