產(chǎn)品裂紋與劃痕的機(jī)器視覺檢測
明確檢測任務(wù)
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201702/338381.htm必須先了解產(chǎn)品表面缺陷是如何產(chǎn)生的,并明確歸類這些缺陷在圖像中可能呈現(xiàn)的形狀。例如,粉末金屬零件在材料比較薄時燒結(jié)中會出現(xiàn)裂紋?;诮?jīng)驗(yàn)知識,我們可以將機(jī)器視覺檢測集中在產(chǎn)生缺陷的區(qū)域、明確檢測方向,這樣有助于提高缺陷檢測的可靠性。
當(dāng)前的人工檢測操作是如何進(jìn)行的?現(xiàn)有檢測系統(tǒng)存在哪些不足之處?精度、速度、全檢還是抽檢, 可靠性如何? 如果是機(jī)器視覺取代人工檢測,又是如何要求的?必須事先了解清楚。
在人工檢測過程中,可以憑直覺和經(jīng)驗(yàn)來預(yù)測缺陷可能呈現(xiàn)的形狀。例如,劃痕通常呈一系列平直或輕微彎曲線段,人們往往會憑借心態(tài)學(xué)中的“完形”能力,下意識地將這些線段連成一條線。在機(jī)器視覺檢測中,這種“完形”能力可通過視覺演算大致顯現(xiàn)出來。
在進(jìn)行高難度檢測作業(yè)時,檢測人員間可能會產(chǎn)生不同意見——那是一個劃痕?或者僅僅是恰巧形成一條線的亮點(diǎn)?這說明缺陷檢測的可靠性有待考量。如果表面缺陷較清晰,且缺陷構(gòu)成很明確,那么機(jī)器視覺檢測結(jié)果的一致性和可靠性要高于人工視覺檢測。
照明是產(chǎn)品表面缺陷檢測的一個極其重要的因素,因?yàn)楸砻嫒毕萃ǔ>哂械蛯Ρ榷鹊奶攸c(diǎn),而通過采用正確的照明可將其與背景分離開來。對于平面凸起缺陷,可采用低角度照明,“照亮”凸起部位邊緣。對于平滑缺陷,或進(jìn)行彎曲表面缺陷檢測時,可采用漫射光。眾所周知,照明是一門藝術(shù)。請隨時咨詢光源供應(yīng)商或TeledyneDALSA技術(shù)工程師的意見,他們的經(jīng)驗(yàn)可以幫助你選擇合適的光源及正確打光。
在采集的圖像中,裂紋或劃痕應(yīng)至少被三個或更多像素覆蓋。有些情況下需使用多個高分辨率相機(jī)或單個相機(jī)進(jìn)行多次拍攝,或者更常見的是線掃描相機(jī)1K至16k以便采用指定分辨率檢測部件整個表面達(dá)到用戶的精度要求。 為檢測產(chǎn)品表面的小缺陷,確保部件表面始終處于相機(jī)聚焦區(qū)域至關(guān)重要。但這對于彎曲表面是一個難題。
陰影校正
在取得沒有缺陷和有缺陷的產(chǎn)品的清晰圖像后,開始嘗試多種機(jī)器視覺算法進(jìn)行檢測。在本文中,作者使用了Teledyne DALSA公司出品的機(jī)器視覺軟件 Sherlock。這款軟件不僅可以靈活嘗試不同的預(yù)處理方案,而且提供了適用于裂紋和劃痕檢測的有效算法。
如果劃痕或裂紋的灰度與缺陷的背景存在較大的灰度偏差,那么檢測就比較容易。 在這種情況下,可設(shè)定灰度閾值,用二值化的方法將劃痕或裂紋從背景中剝離開來。使用blob分析方法得到劃痕或裂紋的位置大小等信息。
但是,二值化后的缺陷也有可能是不均勻光照引起的,而非真正的劃痕或裂紋。Teledyne DALSA 視覺軟件Sherlock里的陰影校正法可消除光照變化,提高裂紋和劃痕檢測的可靠性。它主要是通過空頻濾波或根據(jù)基準(zhǔn)圖進(jìn)行輸入圖像分離來實(shí)現(xiàn)的。
空域高通濾波器能夠放大具有較高空域頻率的裂紋和劃痕,消除因照明強(qiáng)度變化造成的低頻變化。因此,它可用于檢測產(chǎn)品表面的裂紋和劃痕。但是,高通濾波器也會放大部件表面紋理,在圖像上生成噪聲,加大裂紋和劃痕檢測難度。 因此,我們應(yīng)設(shè)法去除較低空域頻率,而非放大較高空域頻率。僅保留較高空域頻率變化——劃痕和裂紋。
圖1 陰影校正消除照明變化造成的灰度變化(上圖),提高劃痕檢測的可靠性(下圖)
基準(zhǔn)圖是在部件未放置的情況下生成的。該圖顯示了照明分布情況。后續(xù)的輸入圖像則根據(jù)基準(zhǔn)圖進(jìn)行分離,消除光照影響。由于圖像灰度是光照和部件反射或透射相乘的結(jié)果,因此,基于基準(zhǔn)圖的逐個像素分離法能夠消除光照因素,僅保留部件反射或透射因素。這一方法被廣泛用于顯微鏡檢查,但較少用于生產(chǎn)線。
黃金參照法
多數(shù)部件都存在反射或透射變化,而這會遮掩表面劃痕和裂紋。我們擴(kuò)展基準(zhǔn)圖的思路,可通過多幅經(jīng)嚴(yán)格對齊的合格件圖像(而非空白圖像),得到平均值,從而生成黃金參照圖像。根據(jù)這一總體偏差,我們可以預(yù)估部件各點(diǎn)上的自然或可接受變化值。
輸入部件圖像可以減去黃金參照圖像,以便消除光照變化和部件反射或透射變化。這一方法可用于設(shè)定圖像各點(diǎn)的檢測閾值,在部件灰度結(jié)構(gòu)可以被嚴(yán)格控制的情況下尤其有效,例如半導(dǎo)體。黃金參照圖像和部件輸入圖像同樣必須進(jìn)行位置、旋轉(zhuǎn)、比例方面的校正。
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