[发明专利]一种电镀工件表面瑕疵视觉检测中边缘反射光斑剔除方法

说明书

本发明公开了一种电镀工件表面瑕疵视觉检测中边缘反射光斑剔除方法，属于表面缺陷无损检测领域。本发明通过对工件原始图像灰度信息进行分类，粗定位光斑干扰区域，将光斑干扰区域作为初始掩膜图像，根据光斑与瑕疵图像的三种覆盖情况，通过图像灰度值变化与其邻近背景区域灰度值变化梯度的特征规律，确定光斑过渡区域与瑕疵区域，通过灰度值与不同尺度的高斯函数卷积加权，提取出图像中的光照分量，获取其光照灰度的分布规律，建立其聚类损失函数，迭代计算出隶属度和簇中心，并使其满足收敛条件，根据确定的区域分布修复光斑区域，保留瑕疵区域，进而达到剔除光斑干扰的目的。该发明可用于汽车电镀装饰件等对表面瑕疵有检测需求的场合。

技术领域

本发明涉及表面缺陷无损检测领域，尤其涉及一种电镀工件表面瑕疵视觉检测中边缘反射光斑的剔除方法。

背景技术

工件通常采用表面处理技术，防止工件表面磨损，提高其美观性、耐蚀性，但工件表面处理技术使工件非常光滑，入射光照射在工件表面上，反射光几乎全部被反射，形成光源反射光斑干扰区域。部分工件加工时，在轮廓边缘处易产生毛刺，采用圆弧形过渡不仅能够去除毛刺，而且可以方便工件的使用，防止边角划伤使用者。但光源照射在倒角结构处，发生反射，易形成反射光斑，通过工业相机对工件进行表面瑕疵检测时，采集到的图像中含有光斑干扰区域，并且干扰区域产生的干扰主要包括光斑误判、光斑完全和部分覆盖瑕疵图像导致的漏检。光斑干扰这个影响因素给后续的瑕疵的识别检出带来很大的难点。

目前在机器视觉图像处理领域中，剔除光源反射光斑干扰区域的方法常采用合理的光源打光方式和设计照射均匀的光源，比如不同角度的照射方式，对表面凹凸表现力强，能够增强表面的瑕疵信息，但是光源在工件表面的轮廓处会产生光斑干扰区域。机器视觉光源的设计需要考虑光源的照射方向、光谱、强度、均匀性等特性，设计不合理影响瑕疵的检出率。部分剔除光源反射光斑干扰的方法不能很好地表现光斑干扰区域边缘纹理信息，并且设计的装置复杂。付方发等人将路面有反光的图像进行RGB三个通道分解并比较，获得灰度值最小的灰度图像与标准阈值比较，确定反光部分，在与滤波后的路面镜面反射图像做差分，获得路面去反光图像，但是获得镜面反射图像的边缘纹理分布不准确(付方发,王瑶,王进祥,石金进,徐伟哲,韩敏.一种用于道路去反光的图像处理方法[P].黑龙江省：CN105678240B,2019-01-18.)。郭剑艇等人设计了一台图像去反光的方法和装置，需要从不同方位拍摄得到的至少两幅图像，其中一幅图像为参考图像，将参考图像和待去除反光的图像的重合图像区域生成估计图像，增加了装置和算法的复杂度(郭剑艇,孙航.图像去反光的方法、装置[P].广东省CN110930323A,2020-03-27.)。

发明内容

本发明针对机器视觉中采集到的图像中电镀工件边缘处含有光源反射光斑干扰区域，干扰区域影响后续的图像处理，影响瑕疵的检出率，提出一种反光工件表面瑕疵视觉检测中，边缘处光源反射光斑对瑕疵检测干扰的剔除方法。该方法根据光斑与瑕疵图像完全分离、部分覆盖或完全覆盖三种情况，通过图像灰度值变化与其邻近背景区域灰度值变化梯度的特征规律，确定光斑过渡区域与瑕疵区域，修复光斑区域，保留瑕疵区域，进而达到剔除光斑干扰的目的。本发明的技术方案如下：

步骤S1、获取工件表面视觉图像；

步骤S2、对工件原始图像提取灰度值，再与不同尺度的高斯函数卷积加权，提取出图像中的光照分量；

步骤S3、获取其光照灰度的分布规律，建立聚类损失函数，迭代计算出隶属度和簇中心，并使其满足收敛条件。然后，将灰度信息进行分类，粗定位光斑干扰区域，然后将光斑干扰区域作为初始掩膜图像；

步骤S4、通过图像灰度值变化与其邻近背景区域灰度值变化梯度的特征规律，根据梯度值与阈值的大小，判断光斑干扰区域是否部分覆盖瑕疵图像或者和瑕疵图像完全分离或完全覆盖；

步骤S41、当光斑干扰区域部分覆盖瑕疵图像，通过图像灰度值变化与其邻近区域灰度值变化梯度的特征规律，确定瑕疵区域，并将其灰度设置为背景图像的平均灰度；