[发明专利]一种长周期序列图像的检测区动态定位方法和系统

说明书

本申请提供了一种长周期序列图像的检测区动态定位方法和系统。本申请通过从采集到的周期图像中提取具有标准周期高度的图像作为基准图像，利用建模得到的图像，通过多窗口滑动比对技术，针对每个检测片段动态获取其在建模图像中的位置坐标，不断调整、更新、反馈，从而完成检测区动态定位。对于长周期类产品，在产品总体相似性较高且存在某种图像变形扭曲的情况下，能够准确实时匹配检测区域，满足检测要求。

技术领域

本申请属于计算机图像处理技术领域，尤其涉及一种长周期序列图像的检测区动态定位方法和系统。

背景技术

近年来，已有机器视觉系统用于钢卷尺在线生产环节，主要通过高速线扫相机扫描获取实时图像，然后经过计算机对采集到的图像进行处理和分析，完成对印刷出来的钢卷尺产品的质量检测。

随着工业自动化发展，离线检测系统更具优势，但同时对软件处理能力有更高的要求。主要难点在于：离线检测系统运行速度快，尺带平稳性更低；离线检测系统所需要检出的缺陷种类更多，外观形态更加复杂多变；离线检测系统在检测完成后需及时将NG的尺带剔除，因此对检测结果的准确性及稳定性提出了更高的要求。而决定检测稳定性的核心就是周期图像的检测区动态定位。

对于钢卷尺类生产线周期较长的产品，相机采集到的图像是周期性的序列图像，即沿着剔除产线方向以一定周期重复出现的连续图像，相应的重复周期称为版周高度。这类产品通常长度在1.5m-10m之间，而与尺带高度相比，宽度会显得小得多，为了实时检测便需要定位和检测同时进行。考虑到高速运动的尺带难免会引起晃动，为避免尺带晃出视场范围，尺带宽度方向必然存在一定的无效区，这部分图像需要先经过裁剪，然后才能进行下一步的分析和判断。

传统的尺带周期判别方式主要通过印刷到尺带尾部的两根黑条来判断，为适应视觉检测的要求，需将其调整为判别尺带头部与尾部分界线区域。然而，在尺带进行切割剔除时运动是停止的，这时尺带与编码器之间有可能出现打滑的现象，反映在图像上就是在停下来的位置附近图像不连续。因此，急需一种图像定位算法能够有效避开该区域才能实现精确的定位。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种长周期序列图像的检测区动态定位方法和系统，解决了长周期性产品的实时检测问题。

本申请的具体技术方案如下：

本申请提供一种长周期序列图像的检测区动态定位方法，包括如下步骤：

采集待测图像的周期序列图像帧，将待测图像进行预处理后拼接成检测区域相对较大的拼接图像；

对拼接预处理图像进行RGB通道分离，选择其中的单通道图像进行图像检测有效区定位，采用积分图运算方式计算检测有效区；

检测拼接预处理图像是否包含尺带大版周边界，根据检测结果更新图像的定位基线以及重置定位偏移量，对拼接图像进行大版周矫正生成基准图像；

限定待测图像的检测区域并将待测图像与基准图像匹配，动态获取待测图像在基准图像中的位置坐标从而完成检测区动态定位。

优选的，将待测图像进行预处理具体为：

采集待测图像的RGB三通道图像并放入容量为预设范围内的缓存中；

将待测图像中下一检测区域头部的定量像素拼接到上一检测区域底部，将待测图像处理成尺寸、大小一致的第一拼接预处理图像。

优选的，将待测图像进行预处理后拼接成检测区域相对较大的拼接图像具体为：

将第一拼接预处理图像中首尾拼接处的重复区域去除；

获取图像的版周边界线，根据版周边界线参数将预处理拼接图像中首尾拼接处的边界线区域去除生成第二拼接预处理图像；