[发明专利]一种基于机器视觉的陶瓷砖表面花纹缺陷检测方法

摘要

本发明涉及一种基于机器视觉的陶瓷砖表面花纹缺陷检测方法，包括：S1、获取标准花纹图像并通过相机标定法对标准花纹图像进行标定，根据标定结果获取最终的待测花纹图像S2、获取标准花纹图像中的非背景像素和待测花纹图像中的非背景像素并分别分配标识；S3、基于特征匹配算法，从标识对应的像素中提取满足第一匹配关系的标准特征点和待测特征点；S4、基于FLANN算法与灰度形心梯度向量，对标准图像特征点描述符和待测图像特征点描述符分别增加属性；S5、基于KNN算法，获取与标准特征点满足第二匹配关系的待测特征点；S6、进行矢量计算，获取待测特征点和标准特征点的转移关系矩阵；S7、获取标准花纹图像和待测花纹图像的对应区域的色差，以确认是否存在缺陷。实施本发明，能够简单快速的实现非接触式陶瓷砖表面花纹缺陷实时检测。

主权项

1.一种基于机器视觉的陶瓷砖表面花纹缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1、获取标准花纹图像并通过相机标定法对所述标准花纹图像进行标定，根据标定结果获取最终的待测花纹图像；S2、扫描所述标准花纹图像以获取所述标准花纹图像中的非背景像素并分配第一标识；扫描所述待测花纹图像以获取所述待测花纹图像中的非背景像素并分配第二标识；S3、基于特征匹配算法，从所述第一标识对应的像素中提取标准特征点，并从所述第二标识对应的像素中提取与所述标准特征点满足第一匹配关系的待测特征点；S4、基于FLANN算法与灰度形心梯度向量，对所述标准特征点的描述符增加第一属性，并对所述满足第一匹配关系的待测特征点的描述符增加第二属性；S5、基于KNN算法，针对所述第一属性、第二属性，以及特征点对间的欧式距离，进行比较分类，以获取与所述标准特征点满足第二匹配关系的待测特征点；S6、对满足所述匹配关系的待测特征点进行矢量计算，以获取所述待测特征点坐标与所述标准特征点坐标的转移关系矩阵；S7、根据所述转移关系矩阵获取所述标准花纹图像和所述待测花纹图像的对应区域的色差，以确认是否存在缺陷。