[发明专利]一种纸张缺陷检测方法、系统、装置及计算机存储介质

说明书

本发明提供的一种纸张缺陷检测方法、系统、装置及计算机存储介质，涉及机器视觉领域，包括：拍摄待测纸张的彩色图像；采用Opencv算法和Hough变换方法进行图像处理和特征提取；将待测纸张的彩色图像转换成HSV模型，通过各种瑕疵的颜色特征设置相应的参数来提取不同颜色，生成对应的二值化图像；通过计算所述二值化图像中的白色像素点数量来判断纸张表面是否存在相应的颜色，进而判断是否存在黑斑、油斑和孔洞；将待测纸张的彩色图像进行灰度化、高斯模糊、梯度化、二值化、通过函数去除孤立点和干扰点，再进行膨胀处理，最后通过Hough变换方法提取图像中的直线，进而判断是否有划痕存在。

技术领域

本发明涉及机器视觉领域，尤其涉及一种纸张缺陷检测方法、系统、装置及计算机存储介质。

背景技术

纸张在生产完成后可能存在一些缺陷，例如刮痕、黑斑、孔洞、油斑等，因此有必要在投入市场或深加工前进行缺陷检测。

目前对于纸张缺陷的检测可以分为两种，一种是通过人工视力观察的方式来完成的，速度慢，效率低下，人工成本高、且容易出现误判。

另一种是机器辅助人工质检的方式，先通过有一定判断能力的机器质检系统过滤掉没有缺陷的纸张图像，在通过人工质检依据视力判断疑似有缺陷的纸张图像。

自动缺陷识别装置目前绝大多数图像处理都基于X86的计算平台，然而X86平台的CPU有着较高的散热需求，所以工业控制系统需要配置齐全的散热装置，如散热器、风扇、循环冷却系统等，所以采用X86平台做出来的工业控制器通常都具有庞大的体积与较高的成本。

发明内容

为了解决上述技术问题，针对以上问题点，本发明公开了一种纸张缺陷检测方法、装置及计算机存储介质，解决了现有技术中纸张缺陷的检测通过人工视力观察缺陷方式，速度慢，效率低下，人工成本高、误判率高的问题。

为了达到上述目的，本发明公开了一种纸张缺陷检测方法，包括：

拍摄待测纸张的彩色图像；

采用Opencv算法和Hough变换方法进行图像处理和特征提取；

将待测纸张的彩色图像转换成HSV模型，通过各种瑕疵的颜色特征设置相应的参数来提取不同颜色，生成对应的二值化图像；

通过计算所述二值化图像中的白色像素点数量来判断纸张表面是否存在相应的颜色，进而判断是否存在黑斑、油斑和孔洞；

将待测纸张的彩色图像进行灰度化、高斯模糊、梯度化、二值化、通过函数去除孤立点和干扰点，再进行膨胀处理，最后通过Hough变换方法提取图像中的直线，进而判断是否有划痕存在。

在一个实施例中，所述纸张缺陷检测方法，还包括：将各个缺陷的检测情况汇总，语音播报检测出的纸张缺陷种类和状态。

在一个实施例中，将待测纸张的彩色图像转换成HSV模型，通过各种瑕疵的颜色特征设置相应的参数来提取不同颜色，生成对应的二值化图像；包括：

对各种颜色HSV数值划分阈值设定，将RGB空间模型转换至HSV空间模型；

找寻不同斑点颜色在要求区间内的颜色，当得到获得所需的颜色信息，

将其他不需要的颜色过滤来识别缺陷类型。

在一个实施例中，所述将待测纸张的彩色图像进行灰度化处理、滤波去噪、图像二值化处理、通过函数去除孤立点和干扰点，再进行膨胀处理，最后通过Hough变换方法提取图像中的直线，进而判断是否有划痕存在，包括：

将待测纸张的彩色图形进行灰度化处理，选择高斯核滤波去噪，采用 sobel算子对划痕缺陷进行边缘提取，判断此处是否为划痕边缘点；对图像二值化处理，映射到霍夫空间，取局部极大值，设定阈值，过滤干扰直线；绘制直线、标定角点，检测划痕缺陷。