[发明专利]一种基于机器视觉的涂层缺陷检测系统与方法

说明书

本发明提供一种基于机器视觉的涂层缺陷检测系统与方法，包括图像采集模块、图像采集卡、工控机计算平台、工件传送装置、筛选执行装置、基于神经网络的检测模型；所述图像采集模块包括亮度补偿装置、工业相机、相机夹持装置，所述工件传送装置将待检测工件传输至检测区域和筛选区域，所述图像采集卡连接工业相机和工控机计算平台，所述工控机计算平台将所采集到的待测工件的涂层检测图像进行随机裁切与尺度缩放并实时输入到基于神经网络的检测模型内输出检测分类结果，并将分类结果转换为控制信号发送给筛选执行装置，本发明能够对工件涂层表面缺陷进行自动检测、分类和筛除，具有易于实现与部署、节约人力成本、检测速度快、检测准确率高的优点。

技术领域

本发明涉及一种涂层缺陷检测系统与方法，尤其涉及一种基于机器视觉的涂层缺陷检测系统与方法，属于机器视觉、涂层缺陷检测领域。

背景技术

随着社会的发展，人们对产品品质要求越来越高。在当前制造业转型升级的背景下，生产企业对产品表面质量的自动化检测存在着强烈需求。涂层是一种很常见的表面处理方法，它是覆盖在金属、织物、复合材料、皮革等基材表面并起到保护、装饰等功能的作用。常见的涂层缺陷，包括龟裂、露底、流挂、橘皮等，其对产品的使用寿命、产品性能、表面外观等影响很大。

自动检测涂层表面缺陷并区分涂层缺陷类型是提升产品表面质量、生产效率和企业效益的必要技术支撑。目前工业生产中表面缺陷检测技术的应用对象多为钢板、纺织物、PCB板等物体；而对涂层表面缺陷检测的研究较少。由于涂层缺陷种类多，基材及涂料不同时的涂膜形成机理各异，对于诸多涂层表面缺陷形成机理及其外在表现形式之间的关系也尚不明确，致使对涂层缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷不易识别且类别更难区分，传统视觉检测方法在检测识别涂层缺陷时的效果并不理想。因此，目前涂层表面缺陷检测仍然较多采用人工检测或基于传统图像处理的方法，检测精度低，并且不易准确区分多类型涂层表面缺陷。

针对上述问题，本专利提出一种一种基于机器视觉的涂层缺陷检测系统与方法，包括图像采集模块、图像采集卡、工控机计算平台和外围的工件传送装置和筛选执行装置，以及基于神经网络的涂层缺陷检测模型。相较传统缺陷检测技术方法，该系统与方法能够对材料涂层表面的产品缺陷进行自动检测，在一定程度上克服了人工检测和传统图像处理检测方法的缺点。在实际应用于工业流水线质检时，能够有效节约人力成本。而且其易于实现与部署、检测速度快、检测准确率高的优点也能够大大提高质检效率。

发明内容

本发明能够对材料涂层表面的产品缺陷进行自动检测，是为了解决当前涂层缺陷工业自动检测中由于涂层缺陷种类多、形成机理各异、特征表征难而导致的检测精度和检测效率不理想的问题。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于机器视觉的涂层缺陷检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：图像采集模块、图像采集卡、工控机计算平台、工件传送装置、筛选执行装置、基于神经网络的检测模型；所述图像采集模块包括亮度补偿装置、工业相机、相机夹持装置，所述工件传送装置负责将待检测工件传输至检测区域和筛选区域，所述图像采集卡连接工业相机和工控机计算平台，所述工控机计算平台将所采集到的待测工件的涂层检测图像进行随机裁切与尺度缩放并实时输入到基于神经网络的检测模型内输出检测分类结果，并将分类结果转换为控制信号发送给筛选执行装置。

所述筛选执行装置根据工控机计算平台发送信号对有涂层缺陷的工件进行分批剔除筛选；

一种基于机器视觉的涂层缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

s1.工件传送装置将待检测工件传送至图像采集模块下方的待检测区域；

s2.图像采集模块对待检测工件表面涂层图像进行采集，并通过图像采集卡将采集到的涂层表面图像传输至工控机计算平台；