[发明专利]一种抗光影和抖动影响的注塑机模腔异常检测方法

说明书

本发明涉及一种抗光影和抖动影响的注塑机模腔异常检测方法，属于信息技术、计算机视觉以及异常检测技术领域。所述方法，包括：S1采集一幅正常工况下的注塑机模腔图像，称为模板图像；S2采集多幅不同光影和抖动模式下的模腔图像，并给出对应标签，构成训练集；S3：对于训练集中的每幅测试图像和模板图像进行比较，获得相似性图像；S4：提取相似性图像D中“类间距离‑类内方差”特征f，S5：使用“类间距离‑类内方差”特征f构建分类器；S6：使用分类器在实际生产中进行检测。所述方法具有抗光照环境变化和抗工作环境引起的相机抖动性能、无需重复训练且无需人工设置参数，简化了使用复杂度。

技术领域

本发明涉及一种抗光影和抖动影响的注塑机模腔异常检测方法，尤其涉及一种基于机器 视觉的工业注塑机生产过程中的异常检测方法，属于信息技术、计算机视觉以及异常检测技 术领域。

背景技术

注塑机在生产过程中，会出现产品粘模、异物残留、顶针未退回等异常情况。这些异常情 况会导致注塑机再次闭合模腔时模具被压坏，给工厂带来巨大经济损失。传统的方法可以通 过人工检测，当人眼观察到异常时关停注塑机。近年来，通过机器视觉进行异常自动化检测的方法开始普及，即通过工业相机采集图像，通过计算机处理并分析工业相机拍摄的模腔图 像，从而发现图像中的异常，起到监测生产异常的作用。

然而，工业现实生产环境中存在很多非理想情况，导致相机采集的模腔图像质量降低。例 如，图像采集过程中采光会随着每日不同的时段发生变化，如工厂中普遍存在晚间以人工照 明为主，白天以人工照明配合自然光照明的情况。这会使得图像发生一定程度的明暗变化。另外一种情况是生产过程中机械震动导致的图像中检测目标的小幅度偏移和模糊。上述非理 想情况的出现，将会导致视觉检测出现误报警等情况，给用户的使用带来麻烦。针对光影和 震动等的环境影响，往往需要调整相机的工作参数和状态，或者为了生产环境的变化，需要 针对图像处理算法根据环境变化进行参数调整。注意到这些参数的调整需要一定的知识背景和专业技能，而限于人工成本，工厂一线生产环境中往往不具备类似条件，这导致既有现实 生产中普及基于机器视觉的自动化模腔检测出现了现实障碍。

本专利主要以实际工作环境和需求为背景，针对工厂模腔检测中环境，给出一种能够适应 注塑机抖动和环境光影发生变化等条件下的模腔异常视觉检测方法，这一方法的突出特点是， 自适应环境变化而不需要进行任何工作参数的调整。这一方法可以显著的降低生产环境影响导致的模腔检测误报警，提高检测精度和工作效率。

发明内容

本发明目的是针对现有注塑机模腔异常检测方法中当注塑机抖动和环境光影发生变化等 条件时出现虚警导致检测效率低及错误率高的技术缺陷，提出了一种针对光影和抖动影响的 注塑机模腔异常检测方法。

所述一种抗光影和抖动影响的注塑机模腔异常检测方法，包括如下步骤：

步骤S1：采集一幅正常工况下的注塑机模腔图像，称为模板图像；

其中，模板图像，记为T；

步骤S2：采集多幅不同光影和抖动模式下的模腔图像，针对每幅图像人工给出正常或异 常的标签，并将采集的多幅图像与对应标签构成训练集；

其中，采集训练集中的测试图像包括正常图像和异常图像，正常图像应在不同光线条件下 采集，异常图像尽量包括各种可能出现的异常；

步骤S3：对于训练集中的每幅测试图像和模板图像进行比较，获得相似性图像；

其中，测试图像，记为A，相似性图像，记为D；

相似性图像的获取包括如下子步骤：

步骤S3-1：对训练集中的测试图像进行均值滤波得到滤波后图像；

其中，滤波后图像，记为U_A；