[发明专利]优化自动视觉检查过程中的设置阶段

说明书

本发明的实施例提供一种用于视觉检查过程的系统和方法，其中检查线上的对象的图像基于所述图像中的所述对象的外观而自动分组到集群中。集群图像创建可用作具有不同外观的所检查物品的参考的图像的广泛数据库，这确保可识别和检查所检查对象的所有部件和外观，进而增加缺陷检测的成功率且大体上最小化缺陷的错误检测数。

技术领域

本发明涉及自动视觉检查过程，例如，对生产过程期间的物品进行检查。

背景技术

生产过程期间的检查可在确保生产质量方面起作用。例如，在制造工厂中的生产过程期间的检查有助于控制产品的质量，其方法是识别缺陷且接着根据此识别采取动作，例如通过修复缺陷或舍弃有缺陷部分。在生产期间，缺陷检测的过程对于质量保证(QA)、生产线上的选通和分拣是至关重要的，并且因此可用于改进生产力，改进生产过程和工作程序，减少缺陷率，并且减少返工和浪费。

在生产线中使用视觉检查方法来识别视觉上可检测的异常，所述异常可能对制造物品的完整性具有功能或美学影响。用于生产线的现有视觉检查解决方案依赖于定制的自动视觉检查系统，其通常非常昂贵且需要专家对硬件和软件组件进行集成，以及需要专家参与设置环境、相机系统设备、成像参数和软件和算法。

现有自动视觉检查解决方案通常被限制于针对其设置解决方案的具体物品和具体成像环境。即使是基于视觉机器学习技术的解决方案，也很大程度上依赖于用户输入以识别正被检查的对象，并且对象中或对象在检查线或周围照明上的位置中的任何改变都需要对系统进行手动调整。

另外，归因于成像环境和成像对象在检查线上的物理方位和位置的甚至微小改变，所检查对象的外观可为高度可变的。取决于对象的3D形状和对象在不同图像中的移动，不同图像将展示从一个图像到另一图像的对象的透视失真和遮挡。此可变性极大地影响成像对象的视觉表示，常常导致对象的错误识别和缺陷的错误检测，从而需要人工检查员频繁且费力地参与检查过程。

发明内容

本发明的实施例提供一种用于视觉检查过程的系统和方法，其中检查线上的对象的图像基于图像中的对象的外观而自动分组到集群中。集群图像创建可用作具有不同外观的所检查物品的参考的广泛的图像数据库。广泛的参考数据库确保可识别和检查所检查对象的所有部件和外观，进而增加缺陷检测的成功率且大体上最小化缺陷的错误检测数。

另外，本发明的实施例使得能够在开始检查阶段之前呈现大量所检查物品以供用户确认，进而有效地利用用户的时间且简化检查过程。

在一个实施例中，一种视觉检查系统和方法包含在检查线的多个设置图像中检测对象，并且根据成像对象的标准的值将图像分组到集群中。接着在检查线的检查图像中检测对象，并且根据检查图像中的对象的标准的值将检查图像与集群中的一个进行比较。可因此基于比较而在检查图像中的对象上检测缺陷。

一旦针对参考图像的几乎所有可能的外观创建集群，检查阶段就可以大大降低的不正确检测的风险开始，进而提供改进的检查过程。

附图说明

现在将参考以下说明性附图，结合某些实例和实施例来描述本发明，从而可更充分地理解本发明。在图中：

图1A示意性地说明根据本发明的实施例的视觉检查过程的设置阶段；

图1B示意性地说明根据本发明的实施例的视觉检查过程的检查阶段；

图1C示意性地说明根据本发明的实施例的用户接口；

图2是根据本发明的实施例的用于视觉检查的系统的示意性说明；

图3A是根据本发明的实施例的用于视觉检查线设置过程的方法的示意性说明；

图3B是根据本发明的实施例的用于从设置阶段进行到检查阶段的方法的示意性说明；