[发明专利]一种高反光材料表面检测方法及系统在审
申请号: | 201910510529.0 | 申请日: | 2019-06-13 |
公开(公告)号: | CN110412035A | 公开(公告)日: | 2019-11-05 |
发明(设计)人: | 王永力;王星泽 | 申请(专利权)人: | 合刃科技(武汉)有限公司 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G06T7/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 430000 湖北省武汉市东湖新技术开*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 偏振光源 高反光材料 表面检测 表面缺陷 待测材料 照射 图片分析 图片序列 图像融合 反射光 检偏器 检偏 漏检 偏振 图片 拍摄 检测 | ||
1.一种高反光材料表面检测方法,其特征在于,所述方法包括:
逐一采用不同照射角度的偏振光源对待测材料表面进行照射,所述偏振光源具有不同的偏振方向;
采用检偏器对每个偏振光源的反射光进行检偏,并拍摄相应的偏振光源下所述待测材料表面的第一图片;
将由所述第一图片构成的图片序列进行图像融合处理得到第二图片;
根据所述第二图片分析待测材料的表面缺陷。
2.根据权利要求1所述的高反光材料表面检测方法,其特征在于,所述将由所述第一图片构成的图片序列进行图像融合处理得到第二图片,包括:
由所述第一图片构成的图片序列G1、G2、G3……Gn图像序列进行图像融合处理得到所述第二图片F,所述第一图片和第二图片大小均为m×n,图像融合方法表示为:
F(m,n)=max{G1(m,n),G2(m,n),G3(m,n),…Gn(m,n)};
其中:m、n分别为图像中像素的行号和列号,在融合处理时,比较图像序列G1、G2、G3……Gn中对应位置(m,n)处像素灰度值的大小,以其中灰度值最大的像素作为所述第二图片F在位置(m,n)处的像素。
3.根据权利要求1或2所述的高反光材料表面检测方法,其特征在于,所述根据所述第二图片分析待测材料表面缺陷,包括:
将所述第二图片输入预设的神经网络模型,所述神经网络模型输出检测结果。
4.一种高反光材料表面检测系统,其特征在于,包括:
光源组、用于放置待测材料的置物台、检偏器、相机以及上位机;
所述光源组具有多个偏振方向不同的偏振光源,多个所述偏振光源分别以不同的照射角度对所述置物台上的待测材料表面进行照射产生反射光;
所述检偏器包括多个偏振片,其根据所述偏振光源的偏振方向切换偏振片;
所述相机用于拍摄待测材料,获取第一图片;
所述上位机用于根据所述第一图片构成的图片序列进行图像融合得到第二图片,并根据所述第二图片分析待测材料的表面缺陷。
5.根据权利要求4所述的高反光材料表面检测系统,其特征在于,所述根据所述第一图片构成的图片序列进行图像融合得到第二图片,包括:
由所述第一图片构成的图片序列G1、G2、G3……Gn图像序列进行图像融合处理得到所述第二图片F,所述第一图片和第二图片大小均为m×n,图像融合方法表示为:
F(m,n)=max{G1(m,n),G2(m,n),G3(m,n),…Gn(m,n)};
其中:m、n分别为图像中像素的行号和列号,在融合处理时,比较图像序列G1、G2、G3……Gn中对应位置(m,n)处像素灰度值的大小,以其中灰度值最大的像素作为所述第二图片F在位置(m,n)处的像素。
6.根据权利要求4或5所述的高反光材料表面检测系统,其特征在于,所述上位机包括有预设的神经网络模型,所述神经网络模型接收所述第二图片并输出待测材料的表面缺陷检测结果。
7.根据权利要求4所述的高反光材料表面检测系统,其特征在于,所述置物台、检偏器以及相机同轴竖直设置,所述光源组围绕所述置物台设置。
8.根据权利要求7所述的高反光材料表面检测系统,其特征在于,所述偏振光源按照不同位置高度和照射角度围绕形成环形的光源组。
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