[发明专利]一种镜片光学检测系统有效
申请号: | 201910960404.8 | 申请日: | 2019-10-10 |
公开(公告)号: | CN110954553B | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
发明(设计)人: | 段美华 | 申请(专利权)人: | 段美华 |
主分类号: | G01N21/95 | 分类号: | G01N21/95;G01N21/958;G01N21/88 |
代理公司: | 北京高航知识产权代理有限公司 11530 | 代理人: | 江婷 |
地址: | 101499 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 镜片 光学 检测 系统 | ||
1.一种镜片光学检测系统,其特征在于,所述系统包括图像采集模块、镜片传输模块、光照补充模块和数据处理模块;
所述图像采集模块设置在所述镜片传输模块的上方,用于获取位于所述镜片传输模块上的镜片的图像;
所述镜片传输模块用于运送镜片经过所述图像采集模块的工作区域;所述光照补充模块用于为所述镜片提供透光;
所述数据处理模块与所述图像采集模块电性连接,用于通过预设的规则处理所述图像采集模块所获取的图像,获取镜片的缺陷信息;
所述数据处理模块通过预设的规则处理所述图像采集模块所获取的图像,获取镜片的缺陷信息,包括:
将采集模块获取的图像记为IMGsorce;先对所述图像IMGsorce进行灰度化处理,对灰度化处理后的图像进行滤波处理,得到滤波处理后的图像FL2,对所述滤波处理后的图像分别用第一处理规则和第二处理规则进行二值化处理,获得相应的第一处理图像和第二处理图像,并将第一处理图像和第二处理图像融合,获得第三图像;对所述第三图像进行缺陷修复和非缺陷图形过滤,获得第四图像;对所述第四图像中的缺陷进行类型的识别和数量的统计;
所述第一处理规则包括:
对滤波处理后的图像FL2进行图像增强,得到经过图像增强的图像FI,统计其灰度值为
所有第一类像素点的灰度均值为:所有第二类像素点的灰度均值为:
FI总的灰度均值为:gm=pone×gmone+ptwo×gmtwo,式中,gm表示图像FI的灰度均值,
第一类像素点和第二类像素点这两种像素点之间的加权差别为:
式中,α和β为预设的权重参数,TP表示在图像FI中,灰度值小于预设的初步估计阈值peThres的像素点的总数占图像所有像素点的总数的比例;PAR1表示在区间[t-Tthres,t+Tthres]中,所有灰度值在图像FI中出现的概率之和,Tthres表示预设的区间参数;PAR2=PRO1×PRO2;所述初步估计阈值peThres为通过以下方式获得:
在图像FI的灰度直方图中,灰度级小于t的所有灰度级中,像素点出现的次数最多的灰度级记为MAXone;将灰度级大于t的所有灰度级中,像素点出现的次数最多的灰度级记为MAXtwo,将灰度级范围[MAXone,t]之间,像素点出现次数最小的灰度级作为初步估计阈值peThres;
通过求取使得wv(t)取得最大值时的t,从而获得将图像FI中的像素点分为第一类像素点和第二类像素点的阈值t;
然后将灰度值小于所述阈值t的像素点的像素值设置为255,其余像素点的灰度值设置为0,从而得到第一处理图像IMG1;
所述第二处理规则包括:
采用尺寸为SL×SL的窗口在图像FL2上对像素点(x1,y1)进行处理;x1,y1分别表示在图像FL2中的像素点(x1,y1)距离坐标原点在横轴上的距离和在纵轴上的距离;
求取所述窗口内的所有像素点的灰度均值Iavg(x1,y1);
对于窗口内的像素点,以水平向右为0度方向,每隔45度画一条起点为像素点(x1,y1),长度为le的线段xd,线段集合:XDle(x1,y1)={xd0,le,xd45,le,xd90,le,xd135,le,xd180,le,xd225,le,xd270,le,xd315,le},集合XDle(x1,y1)中元素的第一个下标表示角度,第二个下标表示长度;
计算每条线段所穿过的像素点的灰度均值,所有线段所经过的像素点的灰度均值为存为集合aveXDle(x1,y1):
aveXDle(x1,y1)={avexd0,le,avexd45,le,avexd90,le,avexd135,le,avexd180,le,avexd225,le,avexd270,le,avexd315,le}
将集合aveXDle(x1,y1)中的最大值记为avexdmax,采用下述公式计算像素点(x1,y1)的属于第一类像素点的力度:
strl(x1,y1)=avexdmax-Iavg(x1,y1);
改变线段的长度le,求取长度区间[le-lthre,le+lthre]内像素点(x1,y1)属于第一类像素点的平均力度:
式中,lthre表示预设的长度区间参数;
将像素点(x1,y1)的灰度值FL2(x1,y1),以及Iavg(x1,y1)、avestr(x1,y1),组成特征向量EV(x1,y1),通过将像素点(x1,y1)的特征向量EV(x1,y1)的模moEV(x1,y1)与预设的第一类像素点监测阈值tarDT比较,若moEV(x1,y1)大于tarDT,则将像素点(x1,y1)的灰度值设置为255,否则,将像素点(x1,y1)的灰度值设置为0;
对图像FL2中的全部像素点进行上述处理后,得到第二处理图像IMG2。
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