[发明专利]一种产品表面图像异常检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种产品表面图像异常检测方法及装置，本发明首先经过将产品图像与模板图像进行对比判断是否一致，然后根据分割阈值划分去噪产品图像中的产品像素区域、根据分割阈值划分去噪产品图像中的产品像素区域、去噪后再根据产品像素区域判断产品是否有缺陷，即产品是否合格。相对于现有的方法，根据本发明提供的方法开发的识别系统的开发周期短，流程较简单，对于计算机的负载性能要求低，对于不合格产品的识别率高，误检率低，且稳定性强，适合连续的大批量产品表面缺陷的自动化检测。

技术领域

本公开涉及图像处理领域与产品质量检测技术领域，具体涉及一种产品表面图像异常检测方法及装置。

背景技术

在智能制造化的工业生产中，随着产品产量的增加，对于产品的质量的检查需求越来越高，要保证产品的表面与合格样品之间相比无瑕疵，目前大多数的产品检测需要人工完成，将产品表面异常检测的目的是将产品表面上可见的划痕、印刷缺陷、突起、污渍、裂隙、气泡、凹坑等异常，将合格产品与存在缺陷的产品区分开来，以降低次品率，提高产品品质。随着信息化的发展，计算机图形学的发展，现在逐渐将产品表面检测自动化了，目前基于产品表面检测的方法绝为纹理分析技术，用以检测不同纹理表面的缺陷。

目前已有的产品异常检测专利包括：申请号为CN201010534162.5的专利提供了一种晶圆表面的缺陷检测方法；申请号为CN201410705536.3的专利提出了一种基于机器视觉的多类型材质表面缺陷检测方法；申请号为CN201210101070.7的专利提出了一种基于印刷质量在线检测的卷盘烟标生产系统及缺陷处理方法，这些方法的系统开发周期一般长，算法较复杂，对于计算机的负载性能要求高，不适合大批量产品的自动化检测。

发明内容

本公开提供一种产品表面图像异常检测方法及装置，本发明首先经过将产品图像与模板图像进行对比判断是否一致，然后根据分割阈值划分去噪产品图像中的产品像素区域、根据分割阈值划分去噪产品图像中的产品像素区域、去噪后再根据产品像素区域判断产品是否有异常，即是否有缺陷，从而判断产品是否合格。

为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种产品表面图像异常检测方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，对产品表面进行图像采集获取产品图像；

步骤2，将产品图像与模板图像进行对比判断是否一致；

步骤3，将一致的产品图像进行线性滤波去除产品图像的噪声得到去噪产品图像；

步骤4，选取去噪产品图像的分割阈值；

步骤5，根据分割阈值划分去噪产品图像中的产品像素区域；

步骤6，根据产品像素区域判断产品是否有缺陷，

模板图像为预先拍摄的通过彩色CCD/CMOS工业相机对流水线上或上下料机器人上的合格产品表面的图像。

进一步地，在步骤1中，对产品表面进行图像采集获取产品图像的方法为，

通过彩色CCD/CMOS工业相机对流水线上或上下料机器人上的产品表面进行拍摄，从而获取图像，产品在流水线上或上下料机器人上均具有相同的位姿；即每个产品在拍摄时在流水线或上下料机器人系统上的位置、角度、方向一致，从而在彩色CCD/CMOS工业相机对所有产品拍摄时能够采集到相同位置、角度、方向的图像。

进一步地，在步骤2中，将产品图像与模板图像进行对比判断是否一致的方法为，

产品图像与模板图像一致则判断产品为合格产品，产品图像与模板图像不一致则需继续判断产品是否有缺陷，是否一致的判断方法为以下步骤：

步骤2.1，输入模板图像，模板图像为预先拍摄的通过彩色CCD/CMOS工业相机对流水线上或上下料机器人上的合格产品表面的图像；