[发明专利]一种工业流水线产品瑕疵检测方法

说明书

本发明公开了一种工业流水线产品瑕疵检测方法，包括如下步骤：采集产品瑕疵图像，形成产品瑕疵图像数据集；把产品瑕疵图像数据集分为训练集、验证集和测试集；对VGG16网络模型进行训练、验证和测试，形成训练好的VGG16网络模型；对有瑕疵的产品图片采用SSD检测算法对特征进行提取，完成产对产品瑕疵的分类；在保证产品质量合格性的同时提高工业制造中带孔工件的检测效率，促进其生产率。

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，尤其是一种工业流水线产品瑕疵检测方法。

背景技术

随着经济的蓬勃发展和社会的进步，制造业取得了迅猛发展。随着个人和社会需求的增加，生活中用到的绝大部分产品，都需要在一定规模的生产线上进行生产，因此工业产品生产自动化已是大势所趋。但是在流水线产品生产的过程中，不可避免的会产生有瑕疵的产品，如工件表面缺陷。因此，在这个过程中一个必不可少的重要环节便是产品质量是否合格的检测。及时检测出其中不合格的产品，不仅能保证产品的安全和质量，而且有利于生产效率的大大提高。

目前，现有的检测方法一般有人工检测和机器视觉检测两种，传统的人工检测方法，通过观察来判断目标产品和真正的产品之间的差异,并手动消除不合格产品。这种方法已经不能满足规模越来越大的生产线，随着生产线产量的增加，产品数量增多，检查人员进行长时间的高强度工作，随着时间的增加逐渐导致视觉疲劳，容易产生判断失误；而且检查人员判断产品是否合格仅凭经验，没有一个统一标准，导致产品质量参差不齐；此外，有些对精确度要求很高的产品，仅凭人工简单操作很难达到产品的质量要求，需要大量的时间进行检测，这就降低了生产效率，也增加了成本，甚至还有一些不适合人类操作的危险环境。

目前仍有大量流水线使用人工检测的方法来检测产品瑕疵，由于人工检测具有上述一系列的不足，因此迫切需要向全社会各类生产线进行技术的更新换代，即使用机器视觉检测瑕疵的方法来取代传统的人工检测。

如今的机器视觉技术逐渐趋于自动化、智能化，可以完成更多的功能。该技术融合了数字图像处理技术、控制技术、机械工程技术、传感器技术等，因此可以在制造业和工业生产中承担更多的检测任务，而且具有检测速度快，检测进度高等一系列的优点，在有限的时间内完成更多工作，极大地提升了制造业水平。

发明内容

发明目的：针对在流水线产品生产过程中，对产品的人工检测技术存在速度慢、精度低、没有统一标准等不足，本发明旨在利用机器视觉实现对产品表面瑕疵实现快速和精确的检测。

为实现上述发明目的，本发明提出了一种工业流水线产品瑕疵检测方法，具体包括如下步骤：

步骤1，采集产品瑕疵图像，形成产品瑕疵图像数据集。

利用工业相机拍摄不同种类产品瑕疵图像，获取瑕疵产品表面图像。对瑕疵产品采用平移、旋转、错切等方式产生更多的产品瑕疵图像，以产生更多的训练数据，使数据扩增；所述的瑕疵包括裂纹、划痕、麻坑和砂眼。

步骤2，用labellmg工具进行标签制作，把产品瑕疵图像数据集分为训练集、验证集和测试集；对VGG16网络模型进行训练、验证和测试，最后形成训练好的VGG16网络模型。

步骤3，对待测产品瑕疵图像进行采集并预处理；预处理包括图像增强、直方图均衡化以及图像平滑滤波。

图像的对比度通过直方图均衡化方法可以增强，并达到灰度均衡的目的；

图像平滑滤波主要是处理图像中掺杂进的噪声，减少噪声以达到提高图像质量的目的。图像平滑滤波包括高斯滤波法、均值滤波法和中值滤波法，优选的，本发明采用中值滤波，均值滤波和高斯滤波易造成细节模糊，而中值滤波处理的图像保留边缘细节较为清晰，模糊程度也最小，总体效果最好。

步骤4，对预处理后的图像进行图像阈值分割，得到二值图像。