[发明专利]一种基于机器视觉的产品缺陷识别方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的产品缺陷识别方法，其包括以下步骤：

S1：确定图像采集设备的视野；

S2：确定被检测产品的检测区域；

S3：确定拍摄基准点；

其特征在于：其还包括下面的步骤：

S4：根据所述图像采集设备的视野、所述检测区域和所述基准点，确定所述采集设备每次拍摄时候的旋转角度、每次拍摄需要检测的技术特征、每个被检测产品的拍摄次数；

S5：针对每次拍摄采集的图像，通过图像识别技术鉴别查找所述技术特征的缺陷，并把每个所述技术特征的分次鉴别结果用数值分别标记；

S6：按照所述拍摄次数，针对被检测产品的拍摄实施完毕后，针对每个所述技术特征，把所有的所述分次鉴别结果进行计算，得出针对每个所述技术特征的检测值；

S7：根据每个被检测产品的所有所述技术特征的检测值进行计算，得出针对每个产品的产品缺陷识别值。

2.根据权利要求1所述一种基于机器视觉的产品缺陷识别方法，其特征在于：其还包括步骤S8：把所述产品缺陷识别值与预先设置在系统中的标准值进行比对，不一致的情况下，确定被检测产品存在缺陷。

3.根据权利要求1所述一种基于机器视觉的产品缺陷识别方法，其特征在于：步骤S5中，所述技术特征有存在缺陷的时候，所述分次鉴别结果用0标记，所述技术特征不存在缺陷的时候，所述分次鉴别结果用1标记。

4.根据权利要求1所述一种基于机器视觉的产品缺陷识别方法，其特征在于：步骤S6中所述技术特征的检测值的计算方法为：

V = i*v₁+（i-1）*v₂+……+2*v_i-1+1*v_i

其中：

V：表示所述技术特征的检测值，

v_i：表示步骤S5中得出的每个所述技术特征的分次鉴别结果，取值为1或者0，

i：为正整数，表示在步骤S4中确定的所述拍摄次数。

5.根据权利要求1所述一种基于机器视觉的产品缺陷识别方法，其特征在于：步骤S7中所述产品缺陷识别值的计算方法，包括以下步骤：

a：针对每个所述技术特征在系统中预设检测值的期待值；

b：设置所述技术特征的中间检测值，把所述技术特征的检测值与所述检测值的期待值进行匹配，如果匹配则所述技术特征的中间检测值设置为1，不匹配则所述技术特征的中间检测值设置为0；

c：把被检测产品的所有的所述技术特征的中间检测值相加，得到针对每个产品的所述产品缺陷识别值。

6.根据权利要求1所述一种基于机器视觉的产品缺陷识别方法，其特征在于：步骤S4中确定所述采集设备每次拍摄时的旋转角度的时候，必须确保每次拍摄包括的所述技术特征是完整的，没有切割任何所述技术特征。

7.根据权利要求5所述一种基于机器视觉的产品缺陷识别方法，其特征在于：产品存在缺陷的情况下，通过所述技术特征的中间检测值来判断缺陷发生的具体位置，所述中间检测值为0则代表所述技术特征被检出缺陷。