专利名称：基于ccd线阵相机的在线卷板材表面瑕疵检测系统及其检测方法
技术领域：
本发明涉及工业图像处理，产品表面瑕疵检测，尤其涉及一种基于C⑶线阵相机的在线卷板材表面瑕疵检测系统及其检测方法。
背景技术：
卷板材的使用覆盖着我们日常生活的方方面面，比如:合成革、纸张、橡胶、薄膜、玻璃板、钢板、有色金属板、亚克力板、铝箔及应用在电子液晶屏上的光学膜等。目前在卷板材生产工业，为提高产品质量，减少材料的表面瑕疵，增加瑕疵检测设备的在线检测手段成为高质量卷板材生产的主要任务。传统的检测是由人眼“目测”完成，由于人类生理因素的限制，不可能完全准确客观的检测出瑕疵。而机器视觉是利用工业相机配合处理器来代替人眼做测量和判断的技术，不仅能够替代人工监检，而且具有能适应在线生产的高速、连续工作、高测量精度等优点。卷板材的生产速度一般在几十米到几千米每分钟，并且需检测瑕疵大小大多在零点几毫米，有的高端光学膜的生产需要检测的精度在几微米的程度。因此只有借助高速相机才可以完成在线检测。目前国内此项检测技术几乎为和空白，而在欧美日等发达国家，该类设备都已经非常成熟。例如:德国的ISRA (伊斯拉)、日本的FUTEC (飞达科)等公司的检测设备。他们的处理大多以FPGA进行并行处理的系统方案为主。假定一副图像背景色用O表示，而瑕疵部分用I表示，那么标 记瑕疵就是将图像中所有为I的连通成分的像素点标记为对应标号，标号和连通域一一对应。所谓连通域是指一个像素集合，如果集合内每一个像素和其它像素连通则该集合为一个连通域。又有四连通域和八连通域之分。四连通域是一个像素点和它上下左右4点的连通。八连通是和它上、下、左、右、左上，左下、右上、右下8点的连通。标记不意图如附
图1，其中a图为原始图像背景色用空白表不，物体用I表7]^，b图为标记结果。最早的Rosenfeld和Pfaltz提出来的4邻域和8邻域采用数组结构标记法类似于二分法查找，将图像数组依次二分查找后再合并。Haralick提出了一种新的方法先将黑色全部标记为-1，白色标记为0，从上往下扫面图像更改标记，再从下往上扫描更改标记，反复进行直到标记不改变为止。以上两种方法随图像的大小变化复杂度成倍数递增，而且只适合静态图像标记。剩下经典的是递归方法和序贯方法，还有较新的基于游程编码的递归方法，但递归方法同样不适用于大图片和动态更新图片为应用于高速的在线检测采用序贯方法。所谓序贯方法具体步骤如下:
背景色为O，物体像素值为I。从左至右、从上到下逐行扫描图像:
1、如果像素点为I，则: CE如果上面点和左面点只有一个标记,则复制这一标记。(2如果两点有相同的标记，复制这一标记。S如果两点有不同的标记，则复制上点的标记且将两个标记输入等价表中作为等价标记。 否则给这一个像素点分配一新的标记并将这一标记输入等价表。2、在等价表的每一等价集中找到最低的标记；
3、扫描图像，用等价集中的最低标记取代每一标记；
原始的序贯方法没有给出等价表的具体操作和等价集的完备化方案，具体实践中如果不对仅通过扫描图像得到的原始的等价表进行处理会使得标记结果出现同一个连通域出现不同标号的情况。本发明就这一问题作了完备化的设计并给出证明。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于CCD线阵相机的在线卷板材表面瑕疵检测系统及其检测方法。本发明利用Intel CPU+windows的多核多线程编程实现在线瑕疵标记,给出被检测卷板材有多少瑕疵，瑕疵的大小、位置、形状并将瑕疵区域截图的功能。本发明提出的一种基于CCD线阵相机的在线卷板材表面瑕疵检测系统，由相机单元1、光源2、显示器3、编码器4、图像处理器5和标签机6组成。所述检测系统放置于工作台上，工作台上设有支架和平台，其中:被测线卷板材位于平台上由电机带着卷动，被测线卷板材的上部和下部设有光源2，位于上部的光源2上方设有相机单元1，相机单元I固定于支架上，所述编码器4和标签机6也分别位于支架上，相机单元I的输出端连接图像处理器5的输入端，图像处理器5的输出端分别连接标签机6和显示器3，标签机6的输出端连接被测卷板材，编码器4采输出端连接相机单元I的输入端；图像处理器5包括图像抓取板卡和Intel多核CPU的计算机，编码器4采集卷板材速率，将位移转换成周期性的电信号，再把这个电信号转变成计数脉冲，用脉冲的个数表示位移的大小。通过脉冲信号控制相机单元I的曝光速率，相机单元I采集实时图像并传输到图像处理器5的图像抓取板卡上，图像抓取板卡存储的图像可以被编码器的Intel C P U直接读取，采用C++多线程编程方法对实时的图像进行标记处理，并在显示器3上显示标记结果，同时反馈给标签机6执行标签命令。本发明中，所述光源2为照明设备，相机镜头及CCD传感器组成，采用智能图像传感器的专用照明:标准LED频闪光源，使图像的亮度比较均匀，有利于图像的采集和后期处理。本发明中，所述相机单元I采集实时图像并传输到接收数据的图像处理器的图像抓取板卡上，机器视觉系统中，图像传感器的选择涉及到图像分辨率、成像质量、图像采集传输速度以及可靠性等能否满足使用需求。选择图像传感器的依据是用户实际需要:检测最小缺陷尺寸、机组速度、现场安装条件等。考虑到在线卷板材的高速运动，本系统采用线阵CXD相机扫描图像。本发明中，编码器4在卷板材生产时速度有快有慢，为使相机拍摄速度和卷板材生产一致需要用编码器采集卷板材生产速率，然后根据生产速度由编码器发射不同脉冲信号来控制相机曝光频率使拍摄的图像不被拉长或缩短。本发明中，所述图像处理器5为具有多核Intel CPU的台式计算机和连接在计算机上的收取图像数据的板卡，板卡存储的图像可以被台式机直接读�。谖⒋砥魃鲜迪滞枷翊砣砑�(visual C++)的编程,将相关方法利用C++多核多线程编程技术对实时的图像进行标记处理并记录瑕疵的大小位置形状等相关信息，对瑕疵截图，并在显示器上显示记录的信息。本发明中，显示器3显示被标记卷板材瑕疵的大小位置截图等信息。本发明中，标签机6即为输出控制，为卷板材在瑕疵处做上标记。以便于处理不合格产品。在图像处理器5上设计的图像检测软件主要是为用户提供简洁友好的操作界面，并完成智能图像传感器与计算机之间的图像通信，以及图像预处理、特征提取等工作。总之，这套系统主要任务是在整个检测过程中完成图像采集、光电信号转换、图像处理、特征提取、等工作，使各个系统组成部分能够协调工作，按照要求对卷板材的瑕疵进行检测，以克服人工检测的许多弊端。本发明提出的一种基于CCD线阵相机的在线卷板材表面瑕疵检测系统及其检测方法，具体步骤如下:
步骤1:对检测系统中相机单元采集的图像数据首先要进行Shading操作由于相机镜头及CCD传感器各部分感光能力不均的原因，线阵相机的光波辉度呈现中间高两边低的现象。利用本系统提案的Shading方法将相机光波实时地处理成同一辉度范围内波动。本试验的相机拍摄的像素值为O到255的灰度图像。Shading方法的步骤:
(一)取模版
系统在检测之前收取图像数据10000行，每一百行取一行，取出的100行平均，计算出模板中各点像素值和128之间的差，记为第一模板差值。模板差值是一维数组。图像数据采集板卡每次收取图像2000行，程序每次读取500行，即每次取5个模版。共取20次。(二)更新模版差值
在收取10000行之后，每格100行仍需抽取一行，计算出模板中各点像素值和128之间的差，得到第二模板差值，用这一行得出的第二模板差值和第一模板差值进行加权操作，第二模板差值*0.01%+第一模板差值* (1-0.01%)=第三模板差值。使第三模版差值不受光亮度变化的影响。(三)修正图像
得到的新图像的每一行的像素值和第三模板差值做差，用此次的结果取代步骤(二)得到的图像，就使各点都达到128左右。实际抽取的一行图像的像素值和shading后的像素值进行比较，结果使得原来该行弯曲的像素值，变得平齐，且都集中在128左右，便于后续处理。步骤2:对shading后的灰度图像瑕疵初步标记
由于被测线卷板材相对于相机单元的相对运动，将相机单元拍摄到的每行像素值拼接即可得到被测线卷板材的图像，和在线扫描一致，采用序贯方法逐行扫描图像，采用八连通域的标记。具体如下:
背景色为O，物体像素值为I。(I)、从左至右、从上到下逐行扫描图像；
如果像素点为1，则:
如果左上点，上点，右上点和左点，只有一个标记，则复制这一标记；
G如果有多点有标记，且有相同的标记，复制这一标记；
<3如果多点有不同的标记，则复制其中一点的标记且将不同的标记输入等价表中作为等价标记；
现否则周围四点没有标记，给这一个像素点分配一新的标记并将这一标记输入等价
表;
(2)、在等价表的每一等价集中找到最低的标记；
(3)、扫描图像，用等价集中的最低标记取代每一标记；
首先介绍等价表的构建方式:
所谓等价表是首列为依次增大的自然数代表不同的标号，其它列元素为首列值的等价值的二维表格，最后一列可以记录为该行等价集的最小值，如表3所示。当遇到典型的 图像某一部分其图像的像素分布如下表时，
表1.原始像素
权利要求
1.一种基于CCD线阵相机的在线卷板材表面瑕疵检测系统，由相机单元(I)、光源(2)、显示器(3)、编码器(4)、图像处理器(5)和标签机(6)组成，其特征在于所述检测系统放置于工作台上，工作台上设有支架和平台，其中:被测线卷板材位于平台上由电机带着卷动，被测线卷板材的上部和下部设有光源(2)，位于上部的光源(2)上方设有相机单元(1)，相机单元(I)固定于支架上，所述编码器(4)和标签机(6)也分别位于支架上，相机单元(I)的输出端连接图像处理器(5)的输入端，图像处理器(5)的输出端分别连接标签机(6)和显示器(3)，标签机￠)的输出端连接被测卷板材，编码器(4)采输出端连接相机单元(I)的输入端；图像处理器(5)包括图像抓取板卡和Intel多核CPU的计算机，编码器⑷采集卷板材速率，将位移转换成周期性的电信号，再把这个电信号转变成计数脉冲，用脉冲的个数表示位移的大�。煌ü龀逍藕趴刂葡嗷ピ�(I)的曝光速率，相机单元(I)采集实时图像并传输到图像处理器(5)的图像抓取板卡上，图像抓取板卡存储的图像可以被编码器的Intel C P U直接读�。捎肅++多线程编程方法对实时的图像进行标记处理，并在显示器(3)上显示标记结果，同时反馈给标签机(6)执行标签命令。
2.根据权利要求1所述的检测系统，其特征在于所述光源(2)为照明设备，由相机镜头及CCD传感器组成，采用智能图像传感器的专用照明:标准LED频闪光源。
3.—种如权利要求1所述的基于CCD线阵相机的在线卷板材表面瑕疵检测系统采用的检测方法，其特征在于具体步骤如下: 步骤1:对检测系统中相机单元采集的图像数据首先要进行Shading操作 由于相机镜头及CCD传感器各部分感光能力不均的原因，线阵相机的光波辉度呈现中间高两边低的现象；利用本系统提案的Shading方法将相机光波实时地处理成同一辉度范围内波动；本试验的相机拍摄的像素值为O到255的灰度图像； Shading方法的步骤: (一)取模版 系统在检测之前收取图像数据10000行，每一百行取一行，取出的100行平均，计算出模板中各点像素值和128之间的差，记为第一模板差值；模板差值是一维数组；图像数据采集板卡每次收取图像2000行，程序每次读取500行，即每次取5个模版；共取20次； (二)更新模版差值 在收取10000行之后，每格100行仍需抽取一行，计算出模板中各点像素值和128之间的差，得到第二模板差值，用这一行得出的第二模板差值和第一模板差值进行加权操作，第二模板差值*0.01%+第一模板差值* (1-0.01%)=第三模板差值；使第三模版差值不受光亮度变化的影响； (三)修正图像 得到的新图像的每一行的像素值和第三模板差值做差，用此次的结果取代步骤(二)得到的图像，就使各点都达到128左右； 实际抽取的一行图像的像素值和shading后的像素值进行比较，结果使得原来该行弯曲的像素值，变得平齐，且都集中在128左右，便于后续处理； 步骤2:对shading后的灰度图像瑕疵初步标记 由于被测线卷板材相对于相机单元的相对运动，将相机单元拍摄到的每行像素值拼接即可得到被测线卷板材的图像，和在线扫描一致，采用序贯方法逐行扫描图像，采用八连通域的标记；具体如下: 背景色为O，物体像素值为I; (1)、从左至右、从上到下逐行扫描图像； 如果像素点为1，则: CE如果左上点，上点,右上点和左点，只有一个标记,则复制这一标记； 2如果有多点有标记，且有相同的标记，复制这一标记； 3如果多点有不同的标记，则复制其中一点的标记且将不同的标记输入等价表中作为等价标记； 3否则周围四点没有标记，给这一个像素点分配一新的标记并将这一标记输入等价表; (2)、在等价表 的每一等价集中找到最低的标记； (3)、扫描图像，用等价集中的最低标记取代每一标记； (4)等价表的获得，具体步骤如下: 首先设置三个数组用来存储从原始等价表中抽取的数，分别是抽取矩阵、附带数组一、附带数组二 ；抽取矩阵采用和原始等价表相同的设计； 初始时抽取矩阵除首列外其它列位空，附带数组一、附带数组二为空； 假定原始等价表如表5所示，这里省略了最后一列的最小值；
全文摘要
本发明涉及一种基于CCD线阵相机的在线卷板材表面瑕疵检测系统及其检测方法，所述检测系统由相机单元、光源、显示器、编码器、图像处理器和标签机组成，检测方法包括对检测系统中相机单元采集的图像数据首先要进行Shading操作，对shading后的灰度图像瑕疵初步标记，利用等价表的概念将临近的瑕疵合并为同一瑕疵赋给同一标号，利用IntelCPU+windows的多核多线程编程。本发明最后该设计能实现实时，完整的反馈检测结果瑕疵的个数，大�。晡恢茫巫矗婊袼鼐档刃畔⒉创死炊澡Υ梅掷啵梢远澡Υ媒赝疾⒎掷嗟裙δ苷馐腔蛘卟糠质且酝牟匪挥械�。本发明主要是自我完善设计标记方法，将方法编写成软件应用在工业生产上。
文档编号G01N21/88GK103196917SQ20131007860
公开日2013年7月10日 申请日期2013年3月13日 优先权日2013年3月13日
发明者程晨, 周洪钧, 刘金生, 富山雅山 申请人:同济大学, 无锡动视科技有限公司
专业数控铣床产品供应商
20年生产经验，实力工厂，精工品质，质量有保障
