[发明专利]一种基于计算机视觉的医用口罩缺陷检测装置及方法

说明书

本发明涉及一种基于计算机视觉的医用口罩缺陷检测装置及方法，检测装置包括：外观部件、口罩移动搬运部件、无缺陷口罩收集部件、有缺陷口罩排料部件、图像采集部件、工业计算机、电气控制单元、光源控制单元、显示部件；检测方法基于装置和AI计算机视觉为基础，用语义分割模型检出口罩各个部件，然后将各个部件分别送入各自的AI分类器，识别每个部件是否为缺陷部件，然后汇总各个分类器的结果得出结论：目标口罩是否含有缺陷，及哪个部分的哪种缺陷。本发明所述的医用口罩缺陷检测装置及方法，提高口罩检测的效率和准确率的目的，满足现有工厂口罩缺陷检测的需求。本装置模块化设计可与口罩机快速对接，检测效率高。

技术领域

本发明涉及计算机图像处理和医疗防护用品外观质量检测技术，尤其是指一种基于计算机视觉的医用口罩缺陷检测装置及方法。

背景技术

国内众多的医疗防护用品生产厂家质量检测设备在其产线上的覆盖率还非常低，常见的检测手段主要还是人工检测。人工检测的效率低、成本高，且个人的主观因素对检测结果影响很大。医疗防护领域针对缺陷产品流入市场的惩罚力度越来越严厉，而人工检测的不稳定性不仅给企业带来更多的投诉和罚款，同时会给社会带来无法估量的危害和损失。医疗防护用品智能检测手段的引入已经成为行业的迫切需求。

口罩缺陷呈现多种类、难以量化的特点，传统的视觉算法难以应对此类应用场景，因此本发明基于深度学习的计算机视觉算法，模拟人类的神经网络系统，提取口罩的高阶特征，准确定位缺陷位置和类型。同时本发明也发挥传统算法的低资源消耗、速度快、结果稳定等特点，有针对性的解决部分缺陷的识别问题，减少深度学习的资源开销，与深度学习算法有机结合，提升本发明的综合检测性能。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的一种基于计算机视觉的医用口罩缺陷检测装置，包括：

外观部件1，外观部件1为长方体结构，分上、下两层结构，外观部件1的下层结构安装有工业计算机6，工业计算机6通过配套的线缆分别连接有电气控制单元7和光源控制单元8，外观部件1的上层结构安装有口罩移动搬运部件2，口罩移动搬运部件2后部设有无缺陷口罩收集部件3，口罩移动搬运部件2下方设有有缺陷口罩排料部件4，口罩移动搬运部件2前部设有配套的一号图像采集部件5.1、二号图像采集部件5.2、三号图像采集部件5.3。

在本发明的一个实施例中，口罩移动搬运部件2包括三个正压吸嘴11，每个正压吸嘴11均安装在配套的往复直线模组上，往复直线模组上装有适配的夹具。

在本发明的一个实施例中，口罩移动搬运部件2的架体上还配套装有一个可旋转角度夹爪12。

在本发明的一个实施例中，无缺陷口罩收集部件3位于第三个正压吸嘴11的正下方，无缺陷口罩收集部件3包括一个无缺陷口罩的收集盒和配套的推杆机构。

在本发明的一个实施例中，有缺陷口罩排料部件4安装在三号图像采集部件5.3对应的口罩拍摄位下方。

在本发明的一个实施例中，一号图像采集部件5.1、二号图像采集部件5.2、三号图像采集部件5.3 分别配套装配有一个高角度环形光源、条形光源、工业摄像机和工业定焦镜头。

在本发明的一个实施例中，二号图像采集部件5.2、三号图像采集部件5.3的摄像机型号一致，安装位置上相对且错位安装，间距为相机视野的宽度。

本发明的另一方面还提供一种基于计算机视觉的医用口罩缺陷检测方法，基于权利要求1-7所述的医用口罩缺陷检测装置设计，包括如下步骤：

步骤S1：上游口罩机输送来一个口罩A，由口罩移动搬运部件2中的可旋转角度夹爪12夹住口罩布面鼻梁条下方，电气控制单元7触发1号图像采集部件采集图片，此图片主要表征鼻梁条侧面位置以及与口罩布面是否贴合等信息，图片被工业计算机6获取并处理，判断鼻梁条是否符合标准，鼻梁条与口罩布面是否贴合紧密并将结果保存为a1；