[发明专利]一种清晰度自适应的卷材检测方法及装置、系统

说明书

本发明为一种清晰度自适应的卷材检测方法及装置、系统，其中装置包括操作台、支撑架、滑架、滑杆、相机模块以及光源模块；其中支撑架共两个，两个支撑架对称设置于流水线的两侧；滑架滑动设置于支撑架上，滑架能够沿着支撑架上下滑动；滑杆铰接设置于两个支撑架的滑架上；相机模块通过水平调节装置滑动设置于滑杆上；光源模块设置于支撑架上，并且分别位于流水线上的卷材的上方和下方；操作台设置于地面，操作台与相机模块以及光源模块通信连接；通过调节支撑架上的高低调节装置、转动滑杆以及调节相机模块在滑杆上的位置，实现对相机模块的准确位置调节。

技术领域

本发明涉及图像检测领域，特别是涉及一种清晰度自适应的卷材检测算法及装置、系统。

背景技术

目前卷材在生产加工的过程中，都会采用滚筒流水线进行传输，卷材在滚筒流水线上保持展开的状态，平铺前行。为了能够及时发现卷材的瑕疵，往往会在卷材的流水线传输过程中，进行卷材瑕疵检测。其中不同类型的卷材包含不同的瑕疵，比如PVB材料的卷材，主要包括晶点、虫斑、黑点和气泡等瑕疵，而合成革材料的卷材，则主要包括划痕、气泡、毛边、涂胶不均等瑕疵。卷材的瑕疵检测主要包括相机采集图像以及处理器分析图像两步。

对于相机采集图像，在目前的瑕疵检测设备中，大多采用线扫描相机，其中线扫描相机固定安装设置于支架上，使相机的镜头正对流水线，配合固定光源，完成卷材图像的采集。在传统的设备中，相机的位置、角度以及曝光参数等都需要事先完成调节，而且通常是人为进行调节，极为不便；另一方面，一旦流水线开始运作，操作人员就难以接触到相机，无法实现瑕疵检测设备对卷材流水线的动态适应调节，影响相机采集的图像质量。

对于处理器分析图像，在目前的瑕疵检测方法中，由于检测方法效率低，使得图像的瑕疵检测往往存在滞后，继而会导致瑕疵的报警速度慢，错过了瑕疵的位置或者位置判断不准确，需要对卷材进行人工复查，费时费力，还降低卷材的生产效率。另外由于相机采集流水线运作时的图像，会导致图像模糊的问题，影响对图像的分析结果，因此需要先对图像进行滤波处理。在现有的图像分析方法中，往往对图像整体采用相同的滤波参数，完成图像滤波；但是由于在同一张图像中，存在不同的模糊程度，因此采用同样的滤波参数会导致部分区域的滤波效果不理想。

因此现有的卷材流水线检测装置和检测方法难以满足实时、高效、高质量的卷材瑕疵检测需求。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术的不足，提供一种清晰度自适应的卷材检测算法及装置、系统。

为了解决上述问题，本发明采用如下技术方案：

一种卷材检测装置，包括操作台、支撑架、滑架、滑杆、相机模块以及光源模块；其中支撑架共两个，两个支撑架对称设置于流水线的两侧；滑架滑动设置于支撑架上，滑架能够沿着支撑架上下滑动；滑杆铰接设置于两个支撑架的滑架上；相机模块通过水平调节装置滑动设置于滑杆上；光源模块设置于支撑架上，并且分别位于流水线上的卷材的上方和下方；操作台设置于地面，操作台与相机模块以及光源模块通信连接；操作台包括显示器和处理器。

一种清晰度自适应的卷材检测方法，包括如下步骤：

步骤S1：操作台获取所有线扫相机采集的图像，并统计图像数量；

步骤S2：判断采集的图像是否为多通道图像；若为多通道图像则转换为灰度图像，进入步骤S3；否则直接进入步骤S3；

步骤S3：依次选取图像，计算图像尺寸，并根据左右不检测区域，完成每组图像的裁切并获取图像灰度值；其中每组图像表示同一时刻，不同线扫相机采集的图像；

步骤S4：根据全图背景评估，计算是否存在周期性条纹；若存在周期性纹理，则为有纹理的材质，需要进行去纹理步骤，完成去纹理后进入下一步骤；否则，直接进入下一步骤；

步骤S5：根据图像的灰度值，完成图像的清晰度自适应流程，判断对应的滤波级数，完成图像滤波，并获得图像中的总瑕疵区域；