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2022-07-16 11:11:10 精質視覺
沖壓質量模板匹配視覺檢測技術應用,沖壓零件通過機械臂放置到傳送皮帶上,依次經(jīng)過攝像頭拍攝點,零件的位置、角度是一種有序排列。根據(jù)這個特點,開發(fā)一種圖像處理程序,以一組合格的零件圖像為模板,將攝像頭拍攝到的圖片和模板對比,存在差異的位置判斷為缺陷,實現(xiàn)開裂、多(少)孔、材料劃傷夾雜等品質缺陷的識別。檢測程序的主要流
檢測過程是一個采集攝像頭圖像并進行圖像處理(基于開源計算機視覺和機器學習軟件庫OpenCV 的圖像處理)的過程,計算機所處理的圖像,其實是一個由一系列范圍在[0,255]區(qū)間的灰度值組成的二維矩陣。下面以一個前地板零件的檢測過程為案例,對檢測過程和效果進行說明,為了驗證識別效果,模板圖片比實際零件少了一個孔,
程序對每一幀的圖片和模板圖片進行相似度分析,得到一個區(qū)間在[0.0,1.0]范圍的計算結果,0 表示完全一樣,1 表示兩張圖像完全不同。程序會選擇相似度最小值的圖片,進入到下一個計算步驟。步驟3:模板圖片和攝像頭圖片進行差異分析,兩個圖片灰度值不一樣的像素點用紅色高亮表示出來,如圖7 所示。由于攝像頭感光元件噪點、環(huán)境光源差異、機械振動等原因影響,兩個圖片雖然肉眼識別無明顯差異,但在計算機內(nèi)存中很多像素點的灰度值還是有差異,需要過濾掉這些噪聲干擾,才能將兩個圖片真實的差異點凸顯出來。
差異的噪聲處理主要有兩步,首先設定一個灰度差的閾值為50,即如果兩個圖像的像素點灰度差值的絕對值小于等于50,則判定此像素點無差異。通過這一步驟,可以消除掉90%以上的噪點,如圖8 所示。此時,仍存在一些離散的噪點,主要處于零件反光的高亮區(qū)域邊界,或者零件的輪廓邊界,通過圖像的腐蝕和膨脹操作(卷積核為3×3 矩陣),對這些離散的差異點有很好的過濾作用,同時保留了連成區(qū)域的差異位置,如圖9 所示。
紅色高亮位置準確的標識了零件和模板圖片的差異區(qū)域,程序根據(jù)分析結果報警,如果無差異區(qū)域,則認為零件無缺陷。