[发明专利]一种产品缺陷检测方法及装置

说明书

本发明提供一种产品缺陷检测方法及装置，该方法对原始图像中的产品提取外轮廓，并采用形态学操作依次提取次级内轮廓，将轮廓信息存储在链表中，并利用轮廓信息进行特定图像处理，实现高精度缺陷检测。本发明这种基于轮廓信息的缺陷检测方法达到了对边缘过渡圆角部分的缺陷检测。

技术领域

本发明涉及缺陷检测领域，特别是涉及一种产品缺陷检测方法及装置。

背景技术

随着现代工业制造技术发展，对产品的品质控制以及自动化生产的要求越来越高，基于机器视觉的缺陷检测技术作为一项新兴的工业自动化技术在各行各业得到了广泛应用，替代人工进行产品的识别、定位、缺陷检查、运动引导等工作，在高速流水线、危险环境、高重复性动作、高精密度检查等人力越来越难以胜任的场合发挥着重要作用。

缺陷检测从系统工作方式上分为两类，面阵系统与线阵扫描系统，面阵系统使用面较广，在各种小尺寸产品、图像检测分辨率低、采集速度慢的场合得到了广泛应用。随着产品尺寸增大、采集速度增加，如印刷电路板领域、平板显示领域、晶圆制造、印刷品检测等，面阵系统越来越难以满足要求，因此必须采用线阵系统工作方式。但是目前使用缺陷检测系统检测产品(如手机玻璃盖板)的缺陷，只能有效检测产品边缘直线部分的缺陷，而无法检测出产品边缘过渡圆角部分的缺陷，从而影响到产品缺陷检测质量，也难以实现高精度检测。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的不足，提供一种产品缺陷检测方法及装置，除了能检测产品边缘直线部分的缺陷之外，还实现对产品的边缘过渡圆角部分的缺陷检测。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种产品缺陷检测方法，包括以下步骤：

S1、采集产品的原始图像，并提供具有与所述原始图像中的产品像素点一一对应的像素点的空白图像，所述空白图像的各像素点按照二值形式初始设为0值；

S2、对所述原始图像进行形态学操作，取得包括产品的外轮廓和一级以上次级内轮廓在内的多级轮廓；

S3、从所述原始图像中提取产品外轮廓的像素点信息，并存储在一首尾相接的链表中，所述像素点信息包括像素点的坐标值、灰度值以及用于确定当前像素点的前、后像素点的信息；

S4、确定所述链表中的每个像素点灰度值与周围像素点灰度值的差异度值；

S5、将每个像素点的所述差异度值与设定阈值进行比较，当像素点的所述差异度值大于设定阈值时，确定该像素点为缺陷位置像素点；

S6、从所述链表中获得所述缺陷位置像素点的坐标信息，根据所述坐标信息在所述空白图像中找到对应的像素点，所述空白图像中找到的对应像素点的灰度值调整成1值；

S7、对每一级内轮廓均重复执行步骤S3-S6，其中根据在每一级内轮廓上所确定的缺陷位置像素点的坐标信息，对所述空白图像的对应像素点的灰度值进行调整；

S8、将调整后的所述空白图像与所述原始图像进行叠加融合，得到将产品缺陷突出显示的图像。

进一步地：

在步骤S8之前还包括：对步骤S7的得到的空白图像通过连通域处理将不同级的轮廓上的缺陷区域聚团，以突出缺陷位置。

步骤S3中在提取像素点信息之前还包括：

使用卷积核按照以下式对原始图像进行二阶梯度增强：

其中，f(x，y)为双边滤波后的图像在坐标(x，y)处灰度值，g(x，y)为二阶梯度增强后图像在(x，y)处灰度值，w(s，t)为卷积核在(s，t)处的值。

其中卷积核尺寸对应a＝1，b＝1。