[发明专利]一种镜片检测方法及多工位检测装置

说明书

本发明公开了一种镜片检测方法及多工位检测装置，属于镜片缺陷检测技术领域，其特征在于，包括：S1、获取待测镜片的镜片图像，所述镜片图像包括第一组图像和第二组图像；S2、对镜片图像进行分析处理；S201、初次提取缺陷特征；S202、再次提取缺陷特征；S203、缺陷特征合并；S204、将第一组图像的所有缺陷特征仿射变换到第二组图像的所有缺陷特征位置，将所述第一组图像和第二组图像对应位置的缺陷特征分别进行膨胀，对膨胀后的缺陷特征进行差分运算，得到差值图像，将差值图像上的非0像素点认定为镜片本身的缺陷，将由非0转为0的像素点认定为灰尘。本发明利用差值计算，能够快速识别出灰尘，进而提高镜片检测的准确率。

技术领域

本发明属于镜片缺陷检测技术领域，具体涉及一种镜片检测方法及多工位检测装置。

背景技术

众所周知，镜片是采用玻璃或树脂等光学材料制作而成的具有一个或多个曲面的透明材料。镜片在使用前，为了保证其质量，需要对其进行检测，目前，镜片的质量缺陷主要包括：划伤、擦伤、点颗粒、亮点、破边、气泡、毛异物、龟裂、雾状、膜层异物、挂边、膜层不到边、脱膜等；但是在实际检测过程中，点颗粒、亮点等缺陷和灰尘的成像效果接近，即在检测的过程中，需要排除灰尘的干扰。为此，设计开发一种克服上述缺陷的镜片检测方法及多工位检测装置，具有重要的意义。

发明内容

本发明为解决公知技术中存在的技术问题，提供一种镜片检测方法及多工位检测装置，通过差分运算，能够快速识别出灰尘缺陷，进而提高镜片检测的准确率。

本发明的第一目的是提供一种镜片检测方法，包括：

S1、获取待测镜片的镜片图像，所述镜片图像包括第一组图像和第二组图像；

S2、对镜片图像进行分析处理；包括：

S201、初次提取缺陷特征：对第一组图像和第二组图像分别进行局部阈值处理得到第一组图像的缺陷特征和第二组图像的缺陷特征；

S202、再次提取缺陷特征：

首先遍历比较第一组图像中的每个像素，选择每个位置像素点灰度最大的值，合成为新的第一对比图像；然后对第一对比图像依次进行乘法运算和全局阈值处理，得到第一对比图像的缺陷特征；

首先遍历比较第二组图像中的每个像素，选择每个位置像素点灰度最大的值，合成为新的第二对比图像；然后对第二对比图像依次进行乘法运算和全局阈值处理，得到第二对比图像的缺陷特征；

S203、缺陷特征合并：将S201中得到的第一组图像的缺陷特征和S202中得到的第一对比图像的缺陷特征合并一起得到第一组图像的所有缺陷特征，将S201中得到的第二组图像的缺陷特征和S202中得到的第二对比图像的缺陷特征合并一起得到第二组图像的所有缺陷特征；

S204、将第一组图像的所有缺陷特征仿射变换到第二组图像的所有缺陷特征位置，将所述第一组图像和第二组图像对应位置的缺陷特征分别进行膨胀，对膨胀后的缺陷特征进行差分运算，得到差值图像，将差值图像上的非0像素点认定为镜片本身的缺陷，将由非0转为0的像素点认定为灰尘。

优选地，在S1中，第一组图像是待测镜片除尘前的图像，第二组图像为待测镜片除尘后的图像。

优选地，在S1中，所述第一组图像包括待测镜片的图像和定位标识图像，所述第二组图像包括待测镜片的图像和定位标识图像。

优选地，所述定位标识为位于待测镜片四周的四个定位孔，四个定位孔位于矩形框的四个顶角位置。

优选地，所述仿射变换的过程为：

a、确定基准点坐标差值：分别将第一组图像中待测镜片的轮廓和第二组图像中待测镜片的轮廓拟合为圆，提取第一组图像的圆心作为源点坐标，提取第二组图像的圆心作为目标点坐标；计算源点坐标和目标点坐标的差值得到基准点坐标差值；