[发明专利]基于机器视觉的注塑件表面缺陷检测方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的注塑件表面缺陷检测方法和装置，该方法使用三维扫描仪分别扫描模板工件与待测工件表面，将扫描得到的三维点云数据按高度分层转化为若干个二维深度图像，通过机器视觉处理二维图像来判断缺陷并统计。本发明的方法所获得的数据具有精度高，缺陷显示直观的优点；获得数据后，可以得到缺陷的具体形状与大小，方便于总结缺陷特点，改进注塑工艺与修缮注塑模具。

技术领域

本发明涉及生产线产品实时检测设备领域，尤其涉及一种基于机器视觉的注塑件表面缺陷检测装置，特别是一种基于三维扫描与深度图匹配的注塑件表面缺陷检测装置。

背景技术

注塑件主要是由聚乙烯或聚丙烯等材料混合多种有机溶剂制成的工件。塑胶粒经过高温熔化后被注入模板，经挤压冷却后成型。其成型过程受温度、压力及模板等因素影响，产出的注塑件表面可能会出现缺胶或者多胶的情况。因此通常产出后的注塑件需要进行人工检测。

人工检测会出现工人视觉疲劳，主观误判，耗时长及成本高等缺点。而利用二维图像检测表面缺陷难以获得表面高度信息，精度过低；单纯利用三维扫描获得的点云数据量大，处理时间长且对硬件要求较高，难以实现实时检测，且成本高不利于市场推广。

目前使用三维与二维图像相结合的缺陷检测技术很少，如《基于机器视觉的注塑件Disc与电池外观检测研究》一文，只是简单将整体的灰度图进行匹配而未进行分层处理,精度低，同时检测出来的缺陷不能量化展示。综上，目前市场上检测精度高，速度快的注塑件表面检测设备较少。因此，有必要设计出一种结合二维图像与三维扫描检测的共同优点的注塑件表面缺陷检测装置。

发明内容

鉴于现有技术在现状，本发明开发了一种基于三维扫描与二维图像处理来检测注塑件表面缺陷的方法和相应装置。

具体来说，本发明采用了以下技术方案：

一种基于机器视觉的注塑件表面缺陷检测方法，包括以下步骤：

(a)使用三维扫描仪分别扫描模板工件与待测工件表面；

(b)将扫描得到的三维点云数据按高度分层转化为若干个二维深度图像；

(c)提取模板与待测工件的二维深度图的外轮廓，匹配的时候将外轮廓图像旋转平移及缩放，直至二者外轮廓图像精准匹配上，之后根据获得转换矩阵对分层后的二维深度图像旋转平移及缩放，完成图像配准；

(d)对比精确匹配后得到的模板工件与待测工件，找出二者有差异的地方即是表面存在高度差的位置，高度差超出允许阈值则视为表面缺陷；

(e)将判定为缺陷的位置标记在模板的二维深度图片上，统计所有缺陷的数量及缺陷高度并提示。

优选地，在所述步骤(b)将三维点云数据按高度分层转换成若干个二维深度图的过程中，装置选用的三维扫描仪扫描的轮廓点的间隔为L um，在后续将三维点云转为具有深度信息的灰度图时灰度值为0-255的情况下，对于不同三维扫描仪选取分层高度为：H=(L×256)um。

进一步，所述步骤(b)中的分层提取深度图具体包括以下步骤：

(b1)前一步骤扫描得到的点云图由一系列包含xyz坐标信息的空间点构成，首先对这些点的高度信息进行筛选，由检测台基座开始向上每隔H um提取出一组z坐标在此范围内的点；

(b2)将三维空间的点分组之后，将其转换成二维深度图，其中将扫描得到的点按照其X与Y坐标放置在二维图像上，由于三维扫描出来的相邻点距离相同，因此在绘制深度图的时候选择将以该扫描点为中心边长为相邻点距离的正方形区域以z坐标为比例赋予灰度值，进而将三维的点云数据转换为二维深度图像；

(b3)在赋予灰度值时，若扫描点的z方向坐标为Za，所属分组z坐标下限为Zm，则赋予其附近区域灰度平均值为N=[(Za-Zm)/H]×256。