[发明专利]一种平板玻璃缺陷的三维检测方法有效

专利信息
申请号: 202110946747.6 申请日: 2021-08-18
公开(公告)号: CN113393464B 公开(公告)日: 2021-11-05
发明(设计)人: 徐飞;秦应化;徐怡 申请(专利权)人: 苏州鼎纳自动化技术有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 苏州翔远专利代理事务所(普通合伙) 32251 代理人: 陆金星
地址: 215024 江苏省苏州*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 平板玻璃 缺陷 三维 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种平板玻璃缺陷的三维检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、收集前期数据:收集平板玻璃在二维视觉检测系统中检测到的二维图像数据形成二维图像数据包,收集数据处理后二维图像数据中的各点位的二维坐标形成点位数据库;

S2、获取平板玻璃深度数据:通过三维视觉检测系统对平板玻璃进行扫描,获得若干个小图像,每个小图像内均设有与点位一一对应的若干个对应点位;并获得对应点位的深度数据和Z轴坐标值;

S3、提取深度对比模型:选取一个或多个小图像中的部分或全部对应点位组成对应点位组,对选取出的对应点位组中的对应点位的深度数据进行数据处理训练对比模型;

S4、制定比对规则并根据比对规则比对深度数据:将需要检测的小图像内的对应点位与阈值进行比较,根据比较结果判断该对应点位为NG或OK,并对其进行标记NG或OK;

S5、整合二维图像数据与三维图像:将小图像拼接为三维图像,并将三维图像与二维视觉检测系统中检测到的二维图像数据进行整合获得整合图像,整合过程中二维图像数据上的点位与三维图像上的对应点位一一对应;

S6、标记NG区域:将被标记为NG的相邻的对应点位形成的区域在S5中获得的整合图像中用框线标记为NG区域;

S7、检测结果记录:将S2中形成的对应点位的Z坐标及该对应点位在S4中形成的标记记录在点位数据库中;将S6中用框线标记完成的整合图像形成整合图像数据包。

2.根据权利要求1所述的一种平板玻璃缺陷的三维检测方法,其特征在于,所述阈值包括计算阈值和设定阈值,所述计算阈值为对应点位组内的对应点位的深度数据输入S3中所述的对比模型中获得的数值,所述设定阈值为设定的固定参数。

3.根据权利要求2所述的一种平板玻璃缺陷的三维检测方法,其特征在于,S4中在需要检测的小图像内的对应点位与阈值进行比较之前,比较设定阈值与计算阈值,当设定阈值较大时,以设定阈值为准,当设定阈值较小时,以计算阈值为准。

4.根据权利要求1所述的一种平板玻璃缺陷的三维检测方法,其特征在于,S3中所述对比模型的训练方式包括随机选取所有小图像中的全部或部分对应点位的深度数据进行数据处理;和/或随机选取每个小图像中的全部或部分对应点位的深度数据进行数据处理。

5.根据权利要求4所述的一种平板玻璃缺陷的三维检测方法,其特征在于,所述对比模型的训练方式包括计算处理随机选取的所有对应点位的深度数据,包括计算均值、方差、离散程度。

6.根据权利要求1所述的一种平板玻璃缺陷的三维检测方法,其特征在于,S3中所述对比模型的训练方式包括在一个小图像中选取一个或多个ROI,所述ROI包括一个小图像中一个区域内的所述对应点位。

7.根据权利要求6所述的一种平板玻璃缺陷的三维检测方法,其特征在于,所述对比模型的训练方式包括处理ROI内的所有对应点位的深度数据,包括计算均值、方差、离散程度,得出对比模型的计算公式为:

DownValue=Mean-α*Deviation

其中,DownValue表示计算阈值,Mean表示ROI中所有对应点位深度数据的平均值;Deviation表示ROI中所有对应点位深度数据的方差,α为系数。

8.根据权利要求7所述的一种平板玻璃缺陷的三维检测方法,其特征在于,所述α的值根据平板玻璃上被允许存在的缺陷的特定因素而定,所述特定因素包括ROI内对应点位的数量,所述α的范围为2~10。

9.一种计算设备,包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,其内存储有计算机程序,所述计算机程序在由处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法的指令。

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