专利名称：一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法及其装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种视觉检测方法及其装置，尤其是涉及一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法及其装置。
背景技术：
非金属麦拉贴片具有尺寸稳定、平直和优良的抗撕拉强度，耐热耐寒、耐潮耐水、耐化学腐蚀，并具有超强的绝缘性能，优异的电气、力学、耐热、耐化学性能。现已广泛用于电气绝缘行业。电气元件上的绝缘区域需要贴上非金属麦拉片，但是导通部分不能有非金属麦拉片出现，因此非金属麦拉片的位置是评价电气元件合格与否的重要因素之一。现在均是由机器设备自动贴麦拉片，在实际生产过程中，由于机器设备的误差，可能有部分麦拉片位置不正确，越过或覆盖了电气元件上的连通区域，这样会造成电气元件不能达到预定的功能。这类电气元件是不良品，不能流入到市场。因此，在电气元件出厂之前检测麦拉片·位置是否合格的步骤显得十分必要。传统的检测方式是依靠工人的肉眼进行判断，此方法效率低下，不能保证检测的可靠性，而且随着工厂人力成本的增加，此方法不太经济。基于机器视觉的检测算法不依靠人工检测，效率高，能保证检测的可靠性，能节省人力成本，因此设计一套检测麦拉片位置不良的视觉系统十分必要。
发明内容
本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种能够精确的找出麦拉片位置不良的产品，并可实现对多种非金属麦拉片的位置进行检测的一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法及其装置。本发明还有一目的是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种对单个麦拉片进行检测的平均运行时间为10ms，算法效率高并且人工交互步骤较少，自动化程度高的一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法及其装置。本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的—种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1，由监测区域定位模块对被检工件的非金属麦拉片所在区域进行区域定位，得到定位区域；步骤2，基准获取模块针对步骤I中已经定位的非金属麦拉片的定位区域随机抽取一个良品，针对良品进行检测基准区域获取，采样基准得到基准比对参数；步骤3，边缘提取模块针对步骤I中的定位区域进行对非金属麦拉片的边缘图像提取，并针对提取的非金属麦拉片的边缘图像进行链码跟踪获取若干条链码，步骤4，最优轮廓链码提取模块针对步骤3中获取的若干条链码进行处理后得到最优轮廓链码，并对最优轮廓链码进行处理后得到最优轮廓链码的平均高度和平均宽度；步骤5，比对模块将步骤4中的得到最优轮廓链码的平均高度和平均宽度与步骤2中的基准比对参数进行比对，符合对比条件即判断为合格品。在上述的一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，所述的步骤1，具体操作方法如下步骤101，首先获取非金属麦拉片的图像即将电气元件固定在治具上，在正对电气元件的方向上加上均匀光源，然后将工业CCD相机正对电气元件进行拍摄，得到采集的非金属麦拉片图像；步骤102，设定需要检测的区域为矩形，矩形长宽均大于非金属麦拉片的长宽，并在步骤101采集的非金属麦拉片图像中绘制若干需要检测的区域，所述需要检测的区域即为步骤I中的定位区域。
在上述的一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，所述步骤2中，抽取良品后，获得同连通端子大小类似的矩形样本，记录下矩形样本的长和宽作为比对样本，矩形样本的长和宽即步骤2中的基准比对参数，定义矩形样本的宽即基准宽度为Wtl，矩形框的长即基准高度为％。在上述的一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，所述步骤3中，边缘提取算子使用Canny算子，获取区域内的边缘图像，Canny算子中三个阈值参数即高斯滤波器的大小、滞后阈值之高阈值以及滞后阈值之低阈值；定义高斯滤波器的大小为3. 0，滞后阈值之高阈值为0. 35，滞后阈值之低阈值为0. 80。在上述的一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，所述步骤3中，链码跟踪的具体步骤如下步骤301，在检测区域内，按照从左至右，从上到下的顺序搜索，找到的第一个白色点即是最左上方的边界点，记为A ;步骤302,在A的4-邻域内遍历任意一个边界点,记为B ；步骤303，从B开始遍历，在8-邻域内按照右、右上、上、左上、左、左下、下、右下的顺序找相邻点中的边界点C。步骤304，若C同A相等，则表明该链码首尾相连，则结束寻找；否则，若C点的4-邻域内没有白色点，则认为C是孤立的边界点，将C点作为该链码的结束点。步骤305，重复步骤301至步骤304，直至遍历所有边缘点，得到一条或多条链码。在上述的一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，所述步骤4中，最优轮廓链码提取的具体方法是设链码长度阈值为ChainThre，设链码首尾距离阈值为DistThre，则链码满足以下条件的即为最优轮廓约束条件I =Len(Li) > = ChainThre ；约束条件2 Dis (Pbi, Pei) < = DistThre ；上述约束条件中，Len (Li)表示第i条链码的长度，Pbi和Pei分别表示第i条链码的起始点和结束点，Dis (Pbi, Pei)表示起始点和结束点之间的欧式距离。约束条件I表示链码长度需大于或等于链码长度阈值，约束条件2表示起始点和结束点之间的欧式距离需小于或等于首尾距离阈值。在上述的一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，所述步骤4中，最优轮廓链码的平均高度和平均宽度计算方法如下
步骤401，对获取到的最优轮廓链码从左至右，从上至下分别进行宽度和高度的统计；步骤402，从左至右扫描，获取到一对位于最左边和最右边的位于最优轮廓链码上的点，计算它们之间的距离，然后将该距离累加，最后将该距离除以点对数得到平均宽度，采用公式
权利要求
1.一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤1，由监测区域定位模块对被检エ件的非金属麦拉片所在区域进行区域定位，得到定位区域； 步骤2，基准获取模块针对步骤I中已经定位的非金属麦拉片的定位区域随机抽取一个良品，针对良品进行检测基准区域获取，采样基准得到基准比对參数； 步骤3，边缘提取模块针对步骤I中的定位区域进行对非金属麦拉片的边缘图像提取，并针对提取的非金属麦拉片的边缘图像进行链码跟踪获取若干条链码， 步骤4，最优轮廓链码提取模块针对步骤3中获取的若干条链码进行处理后得到最优轮廓链码，并对最优轮廓链码进行处理后得到最优轮廓链码的平均高度和平均宽度； 步骤5，比对模块将步骤4中的得到最优轮廓链码的平均高度和平均宽度与步骤2中的基准比对參数进行比对，符合对比条件即判断为合格品。
2.根据权利要求I所述的ー种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，所述的步骤1，具体操作方法如下 步骤101，首先获取非金属麦拉片的图像即将电气元件固定在治具上，在正对电气元件的方向上加上均匀光源，然后将エ业CCD相机正对电气元件进行拍摄，得到采集的非金属麦拉片图像； 步骤102，设定需要检测的区域为矩形，矩形长宽均大于非金属麦拉片的长宽，并在步骤101采集的非金属麦拉片图像中绘制若干需要检测的区域，所述需要检测的区域即为步骤I中的定位区域。
3.根据权利要求I所述的ー种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤2中，抽取良品后，获得同连通端子大小类似的矩形样本，记录下矩形样本的长和宽作为比对样本，矩形样本的长和宽即步骤2中的基准比对參数，定义矩形样本的宽即基准宽度为Wtl,矩形框的长即基准高度为％。
4.根据权利要求I所述的ー种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤3中，边缘提取算子使用Canny算子，获取区域内的边缘图像，Canny算子中三个阈值參数即高斯滤波器的大小、滞后阈值之高阈值以及滞后阈值之低阈值；定义高斯滤波器的大小为3. 0，滞后阈值之高阈值为O. 35，滞后阈值之低阈值为O. 80。
5.根据权利要求I所述的ー种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤3中，链码跟踪的具体步骤如下 步骤301，在检测区域内，按照从左至右，从上到下的顺序搜索，找到的第一个白色点即是最左上方的边界点，记为A ; 步骤302，在A的4-邻域内遍历任意一个边界点，记为B ； 步骤303，从B开始遍历，在8-邻域内按照右、右上、上、左上、左、左下、下、右下的顺序找相邻点中的边界点C ; 步骤304，若C同A相等，则表明该链码首尾相连，则结束寻找；否则，若C点的4-邻域内没有白色点，则认为C是孤立的边界点，将C点作为该链码的结束点； 步骤305，重复步骤301至步骤304，直至遍历所有边缘点，得到一条或多条链码。
6.根据权利要求I所述的ー种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤4中，最优轮廓链码提取的具体方法是设链码长度阈值为ChainThre，设链码首尾距离阈值为DistThre，则链码满足以下条件的即为最优轮廓约束条件 I =Len(Li) > = ChainThre ；约束条件 2 :Dis (Pbi, Pei) < =DistThre; 上述约束条件中，Len(Li)表示第i条链码的长度，Pbi和Pei分别表示第i条链码的起始点和结束点，Dis(PtvPei)表示起始点和结束点之间的欧式距离，约束条件I表示链码长度需大于或等于链码长度阈值，约束条件2表示起始点和结束点之间的欧式距离需小于或等于首尾距离阈值。
7.根据权利要求I所述的ー种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤4中，最优轮廓链码的平均高度和平均宽度计算方法如下 步骤401，对获取到的最优轮廓链码从左至右，从上至下分别进行宽度和高度的统计；步骤402，从左至右扫描，获取到一对位于最左边和最右边的位于最优轮廓链码上的点，计算它们之间的距离，然后将该距离累加，最后将该距离除以点对数得到平均宽度，采用公式
8.根据权利要求I所述的ー种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤5中，合格品的具体判断方法如下 将计算得到的最优轮廓平均高度和平均宽度同基准高度和基准宽度进行对比，定义最优轮廓链码的平均宽度为wl，平均高度为hi，基准宽度參数为Wtl，基准高度參数为IV设定良品宽度阈值为pw，高度阈值为ph，仅当最优轮廓链码的平均宽度和平均高度同时满足以下筛选条件I和筛选条件2吋，非金属麦拉片在该区域的位置才是合格的筛选条件 I =W1Zwtl >= pw*100 ； 筛选条件 2 -M1Zh0 >= ph*100 ； 否则，认为非金属麦拉片在该区域的位置是不良的。
9.根据权利要求2所述的ー种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法，其特征在于，所述步骤101中，若采用的是彩色CCD相机，则在步骤102步骤之前还有ー个针对彩色图像的灰度化操作步骤即将对检测区域内的图像进行颜色抽取，即灰度化，颜色抽取的公式为 P (i，j) gray = O. 3*P (i，j) r+0. 6*P (i，j) g+0. 1*P (i，j) b ; 上式中，p(i，j)r是指在位于坐标(i，j)处图像红色通道的值，P(i，」)8是指位于坐标(i，j)处绿色通道的值，P(i，j)bi指位于坐标(i，j)处图像蓝色通道的值，P(i，j)gMy是指将红绿蓝三通道的值按权重进行计算的灰度化結果。
10.一种权利要求I所述的针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法的装置，其特征在于，包括依次相连的监测区域定位模块、基准获取模块、边缘提取模块、最优轮廓链码提取模块以及比对模块。
全文摘要
本发明涉及一种针对非金属麦拉片位置不良的视觉检测方法及其装置，包括以下步骤1，对被检工件的非金属麦拉片所在区域进行区域定位，得到定位区域；2，对1中定位区域随机抽取一个良品，针对良品进行检测基准区域获取，采样基准得到基准比对参数；3，对1中的定位区域进行对非金属麦拉片的边缘图像提取，并针对提取的非金属麦拉片的边缘图像进行链码跟踪获取若干条链码，4，对3中获取的若干条链码进行处理后得到最优轮廓链码，并得到最优轮廓链码的平均高度和平均宽度；5，将4中的得到最优轮廓链码的平均高度和平均宽度与2中的基准采样比对参数进行比对，符合对比条件即判断为合格品。具有如下优点算法效率高，自动化程度高。
文档编号G01B11/00GK102679869SQ201210083340
公开日2012年9月19日 申请日期2012年3月27日 优先权日2012年3月27日
发明者周朗明, 郑顺义 申请人:武汉大学