[发明专利]一种基于机器视觉的木板表面检测方法

说明书

本发明公开一种基于机器视觉的木板表面检测方法，包括以下步骤：1)图像采集；2)图像增强、噪声去除；3)优化傅里叶变换速度；4)傅里叶变换，图像先经过傅里叶变换，然后滤波，然后再用傅里叶反变换进行处理；5)将采集到的木板图像转换为Gray图像；6)对Gray图像进行频域处理和高斯滤波器做卷积；7)模板处理，做一个矩形模板，模板处理图像得到模板图像；8)将采集到的木板图像和模板图像进行相减；9)对边界干扰进行相关处理：腐蚀边缘和缩小ROI；10)数据存储，显示相应的检查结果同时把相关缺陷信息保存在相应的数据库里面。与现有技术相比，本发明不仅实现了木板表面的自动检测，而且提高了检测精度效率和增强了检测结果的可靠性。

技术领域

本发明涉及木板检测技术领域，尤其涉及一种木板表面检测方法。

背景技术

影响木板质量的因素主要包括：尺寸、表面缺陷以及表面颜色。现有技术中，木板表面的检测主要通过人工来进行，检测效果和效率主要依赖检验人员的经验，人为影响因素大、自动化程度低。同时，纯人工检测操作也存在工人劳动强度大、生产效率低的缺陷。

就检测方法而言，现有的木板表面检测技术还存在以下缺陷：1)传统的接触式测量技术制约了木板生产效率和加工精度。2)传统的离线、静态测量技术满足不了现代加工中测量的要求，不能及时检测产品、控制生产过程容易造成废品，严重影响了产品质量。

因而，如何实现木板表面的快速、高精度及在线自动检测是木板生成加工企业亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种检测精度高、检测可靠性好且能实现检测自动化的木板表面检测方法。

为达到以上目的，本发明采用如下技术方案。

一种基于机器视觉的木板表面检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)图像采集，采用光源发射器把激光投射到木板上，得到木板相应的人工纹理，并利用相机采集木板图像信息；2)图像增强、噪声去除，利用中值滤波法对采集到图像进行噪声的去除；3)优化傅里叶变换速度，根据具体采集到图像实际尺寸优化傅里叶变换速度；4)傅里叶变换，图像先经过傅里叶变换，然后滤波，然后再用傅里叶反变换进行处理；5)将采集到的木板图像转换为Gray图像；6)对Gray图像进行频域处理和高斯滤波器做卷积；7)模板处理，做一个矩形模板，模板处理图像得到模板图像；8)将采集到的木板图像和模板图像进行相减；9)对边界干扰进行相关处理：腐蚀边缘和缩小ROI；10)数据存储，显示相应的检查结果同时把相关缺陷信息保存在相应的数据库里面。

作为上述方案的进一步说明，所述相机为工业CCD相机。

作为上述方案的进一步说明，利用相机采集到的木板图像为RGB图像。

作为上述方案的进一步说明，所述图像增强、噪声去除、傅里叶变换、傅里叶反变换、高斯滤波器做卷积、做一个矩形模板、采集到的木板图像和模板图像进行相减都通过机器视觉软件来实现。

作为上述方案的进一步说明，所述光源发生器为激光发生器。

作为上述方案的进一步说明，所述相机可变换拍摄位置。

作为上述方案的进一步说明，所述相机通过丝杆与伺服电机连接，并在伺服电机的驱动下变换拍摄位置。

本发明的有益效果是：

一、利用傅里叶变换、反变换对图像进行处理，同时，将图像进行频域处理、高斯滤波器做卷积等处理，有效增强图像质量，有效减少误差，保证了检测的可靠性。

二、通过设置丝杆和伺服电机，在木板表面缺陷检查过程中，完全可以代替人工操作，自动化程度高。相机在采集木板表面图像的过程，根据待木板的类型和规格，上位机发送木板类型和规格到PLC中，通过伺服电机带动丝杆传动，把相机移动到相应位置，定位准确，实现对不同类型和规格木板的图像采集，使用方便。