基于高强度照明的钢板缺陷检测平台的制作方法

文档序号:9401489阅读:371来源:国知局
基于高强度照明的钢板缺陷检测平台的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及钢板检测领域,尤其涉及一种基于高强度照明的钢板缺陷检测平台。
【背景技术】
[0002]现有的钢板缺陷检测存在以下弊端:(I)普通光照射下检测,检测效果不佳;(2)缺乏自动缺陷标记机构,导致缺陷标记效率低下;(3)图像分割阈值选择困难,钢板背景分割不够干净;(4)缺乏有效的缺陷检测机制。
[0003]为此,本发明提出了一种基于高强度照明的钢板缺陷检测平台,能够利用高强度照明光源对待检测钢板进行照明,并且能够实现高效的自动缺陷标记、钢板背景分割和钢板缺陷检测,提尚钢板缺陷检测的可靠性。

【发明内容】

[0004]为了解决现有技术存在的技术问题,本发明提供了一种基于高强度照明的钢板缺陷检测平台,采用高强度照明光源对待检测钢板进行照明,搭建流水线的检测和标记结构,使用自适应阈值选择和差值图像缺陷定位的模式,同时,通过EPLD控制电路、高速缓存双口 RAM、FPGA芯片和所数字信号处理器进行具体实现,从整体上提高钢板缺陷检测的精度和效率。
[0005]根据本发明的一方面,提供了一种基于高强度照明的钢板缺陷检测平台,所述检测平台包括高强度照明光源、CCD相机、缺陷信息获取设备和数字信号处理器,所述CCD相机在所述高强度照明光源的照明下对钢板进行成像,以获得钢板图像,所述缺陷信息获取设备与所述CCD相机连接,用于获取所述钢板图像中的缺陷信息,所述数字信号处理器与所述缺陷信息获取设备连接,基于所述缺陷信息对钢板进行处理。
[0006]更具体地,在所述基于高强度照明的钢板缺陷检测平台中,还包括:缺陷标记机构,与所述数字信号处理器连接,用于接收所述数字信号处理器发送的标记信号,对相应的钢板进行缺陷标记;同步机构,与所述缺陷标记机构和所述缺陷信息获取设备连接,用于同步标记信号和存在缺陷信号;传送结构,用于逐块传送待检测的钢板;移动硬盘,用于预先存储钢板灰度阈值范围和预设缺陷阈值,还用于预先存储基准钢板图像,所述基准钢板图像为对基准钢板块进行拍摄而获得的只包括钢板块像素的图像;高速缓存双口 RAM,设置在所述缺陷信息获取设备和所述数字信号处理器之间;EPLD控制电路,连接所述高速缓存双口 RAM、所述缺陷信息获取设备和所述数字信号处理器,用于控制所述高速缓存双口RAM、所述缺陷信息获取设备和所述数字信号处理器之间的数据交互和时序;供电设备,包括太阳能供电器件、市电接口、切换开关和电压转换器,所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述市电接口分别连接,根据市电接口处的市电电压大小决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电,所述电压转换器与所述切换开关连接,以将通过切换开关输入的5V电压转换为3.3V电压;所述高强度照明光源为高频荧光灯,被设置在所述传送结构的正上方;所述CCD相机采用双聚焦系统,与所述高强度照明光源一起被设置在所述传送结构的正上方;所述缺陷信息获取设备包括图像预处理子设备、阈值选择子设备、目标分割子设备和缺陷提取子设备;所述图像预处理子设备与所述CCD相机连接,用于接收所述钢板图像,并对所述钢板图像依次执行边缘增强处理、小波滤波处理、图像膨胀处理、图像腐蚀处理和灰度化处理,以获得灰度化图像;所述阈值选择子设备与所述移动硬盘和所述图像预处理子设备分别连接,用于依次从所述钢板灰度阈值范围中选择一个值作为预选灰度阈值,采用预选灰度阈值将灰度化图像划分为预选背景区域和预选目标区域,计算预选背景区域占据灰度化图像的面积比例作为背景面积比,计算预选背景区域的像素平均灰度值作为背景平均灰度值,计算预选目标区域占据灰度化图像的面积比例作为目标面积比,计算预选目标区域的像素平均灰度值作为目标平均灰度值,将背景平均灰度值减去灰度化图像的总平均灰度值,获得的差的平方乘以背景面积比以获得第一乘积,将目标平均灰度值减去灰度化图像的总平均灰度值,获得的差的平方乘以目标面积比以获得第二乘积,将第一乘积和第二乘积相加以获得和值,选择和值最大的预选灰度阈值作为目标灰度阈值;所述目标分割子设备与所述阈值选择子设备连接,用于采用目标灰度阈值将灰度化图像划分为背景图像和目标图像;所述缺陷提取子设备与所述目标分割子设备和所述移动硬盘分别连接,计算目标图像中所有像素的灰度值总和以作为第一灰度值总和,计算基准钢板图像中所有像素的灰度值总和以作为第二灰度值总和,将第一灰度值总和减去第二灰度值总和所获得的差值的绝对值作为缺陷参考值,当缺陷参考值大于预设缺陷阈值时,判断钢板存在缺陷并输出存在缺陷信号,当缺陷参考值小于等于预设缺陷阈值时,判断钢板不存在缺陷并输出不存在缺陷信号;所述数字信号处理器与所述缺陷信息获取设备和所述缺陷标记机构分别连接,用于在接收到所述存在缺陷信号时,发出标记信号以控制所述缺陷标记机构对相应的钢板进行缺陷标记;其中,所述图像预处理子设备、所述阈值选择子设备、所述目标分割子设备和所述缺陷提取子设备分别采用不同型号的FPGA芯片来实现。
[0007]更具体地,在所述基于高强度照明的钢板缺陷检测平台中,所述检测平台还包括:显示设备,与所述目标分割子设备连接,用于实时显示所述目标分割子设备输出的目标图像。
[0008]更具体地,在所述基于高强度照明的钢板缺陷检测平台中:所述显示设备为液晶显示屏。
[0009]更具体地,在所述基于高强度照明的钢板缺陷检测平台中:所述CCD相机包括线阵C⑶摄像头。
[0010]更具体地,在所述基于高强度照明的钢板缺陷检测平台中:所述图像预处理子设备、所述阈值选择子设备、所述目标分割子设备和所述缺陷提取子设备被集成在一块集成电路板上。
【附图说明】
[0011]以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述,其中:
[0012]图1为根据本发明实施方案示出的基于高强度照明的钢板缺陷检测平台的结构方框图。
[0013]附图标记:1高强度照明光源;2C⑶相机;3缺陷信息获取设备;4数字信号处理器
【具体实施方式】
[0014]下面将参照附图对本发明的基于高强度照明的钢板缺陷检测平台的实施方案进行详细说明。
[0015]钢板是建筑领域的常规材料,其质量好坏直接决定了建筑成品的可靠性。为了对自己刚成品的钢板进行有效检测,各个钢板生产厂商一般采用普通的可见光对待检测钢板进行检测,目前采用的基于图像处理的钢板缺陷检测方案精度都不甚理想。
[0016]为了克服上述不足,本发明搭建了一种基于高强度照明的钢板缺陷检测平台,采用高强度照明光源对待检测钢板进行照明,针对钢板和钢板缺陷的外观特征,引入了各种图像处理设备进行有针对性的图像处理,从而解决上述问题。
[0017]图1为根据本发明实施方案示出的基于高强度照明的钢板缺陷检测平台的结构方框图,所述检测平台包括高强度照明光源、CCD相机、缺陷信息获取设备和数字信号处理器,所述CCD相机在所述高强度照明光源的照明下对钢板进行成像,以获得钢板图像,所述缺陷信息获取设备与所述CCD相机连接,用于获取所述钢板图像中的缺陷信息,所述数字信号处理器与所述缺陷信息获取设备连接,基于所述缺陷信息对钢板进行处理。
[0018]接着,继续对本发明的基于高强度照明的钢板缺陷检测平台的具体结构进行进一步的说明。
[0019]所述检测平台还包括:缺陷标记机构,与所述数字信号处理器连接,用于接收所述数字信号处理器发送的标记信号,对相应的钢板进行缺陷标记。
[0020]所述检测平台还包括:同步机构,与所述缺陷标记机构和所述缺陷信息获取设备连接,用于同步标记信号和存在缺陷信号。
[0021]所述检测平台还包括:传送结构,用于逐块传送待检测的钢板。
[0022]所述检测平台还包括:移动硬盘,用于预先存储钢板灰度阈值范围和预设缺陷阈值,还用于预先存储基准钢板图像,所述基准钢板图像为对基准钢板块进行拍摄而获得的只包括钢板块像素的图像。
[0023]所述检测平台还包括:高速缓存双口 RAM,设置在所述缺陷信息获取设备和所述数字信号处理器之间。
[0024]所述检测平台还包括:EPLD控制电路,连接所述高速缓存双口 RAM、所述缺陷信息获取设备和所述数字信号处理器,用于控制所述高速缓存双口 RAM、所述缺陷信息获取设备和所述数字信号处理器之间的数据交互和时序。
[0025]所述检测平台还包括:供电设备,包括太阳能供电器件、市电接口、切换开关和电压转换器,所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述市电接口分别连接,根据市电接口处的市电电压大小决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电,所述电压转换器与所述切换开关连接,以将通过切换开关输入的5V电压转换为3.3V电压。
[0026]所述高强度照明光源为高频荧光灯,被设置在所述传送结构的正上方。
[0027]所述CCD相机采用双聚焦系统,与所述高强度照明光源一起被设置在所述传送结构的正上方。
[0028]所述缺陷信息获取设备包括图像预处理子设备、阈值选择子设备、目标分割子设备和缺陷提取子设备。
[0029]所述图像预处理子设备与所述CCD相机连接,用于接收所述钢板图像,并对所述钢板图像依次执行边缘增强处理、小波滤波处理、图像膨胀处理、图像腐蚀处理和灰度化处理,以获得灰度化图像。
[0030]所述阈值选择子设备与所述移动硬盘和所述图像预处理子设备分别连接,用于依次从所述钢板灰度阈值范围中选择一个值作为预选灰度阈值,采用预选灰度阈值将灰度化图像划分为预选背景区域和预选目标区域,计算预选背景区域占据灰度化图像的面积比例作为背景面积比,计算预选背景区域的像素平均灰度值作为背景平均灰度值,计算预选目标区域占据灰度化图像的面积比例作为目标面积比,计算预选目标区域的像素平均灰度值作为目标平均灰度值,将背景平均灰度值减去灰度化图像的总平均灰度值,获得的差的平方乘以背景面积比以获得第一乘积,将目标平均灰度值减去灰度化图像的总平均灰度值,获得的差的平方乘以目标面积比以获得第二乘积,将第一乘积和第二乘积相加以获得和值,选择和值
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