本发明涉及口罩耳带焊接检测技术领域,具体地,涉及一种口罩耳带焊接检测方法。
背景技术:
口罩是一种用于过滤进入口鼻的空气,保护人体呼吸系统和身体健康的卫生用品,人体佩戴口罩可以防护并过滤掉飞沫、粉尘、废气等影响身体健康的病菌和污染物进入到人体内部。口罩主要包括多层过滤材料构成的口罩主体、鼻梁筋以及耳带,耳带需要通过焊接的方式连接在口罩主体上,在口罩生产过程中,需要检测耳带焊接质量,以确保口罩质量。在实际应用时耳带焊接质量检测具体是对接驳点进行检测判断,此处的接驳点为耳带的带头与口罩主体焊接相连的部分。现有技术中,对口罩耳带焊接质量的检测方式是基于纹理等信息直接判断接驳点的面积大小来判定耳带焊接质量。然而接驳点的纹理特征与口罩整体纹理特征差异化较小,所以上述检测方式存在误判率较高的问题,且在实际应用时的调试难度较大。
技术实现要素:
针对现有技术的不足,本发明提供一种口罩耳带焊接检测方法。
本发明公开的一种口罩耳带焊接检测方法包括:
预设标准口罩接驳点;
对待测口罩进行卷积运算和视觉检测;
获得待测口罩接驳点;
判断待测口罩接驳点与标准口罩接驳点的偏差大于设定阈值,则待测口罩为耳带焊接不合格品。
根据本发明一实施方式,对待测口罩进行卷积运算和视觉检测,包括以下子步骤:
对待测口罩进行视觉识别及卷积运算,获得口罩主体边缘图像信息;
对待测口罩进行图像处理,获得的耳带图像信息。
根据本发明一实施方式,获得待测口罩接驳点,包括以下子步骤:
对口罩主体边缘图像信息和耳带图像信息进行图像处理;
获得接驳轮廓;
确认接驳轮廓中心点为待测口罩接驳点。
根据本发明一实施方式,对待测口罩进行视觉识别及卷积运算,获得口罩主体边缘图像信息,包括以下子步骤:
视觉识别出待测口罩图像;
构建四种卷积核;
根据四种卷积核分别对待测口罩的图像区域进行卷积运算;
获得口罩主体边缘图像信息。
根据本发明一实施方式,四种卷积核分别用于寻找待测口罩的左侧、右侧、上侧及下侧边界位置。
根据本发明一实施方式,根据四种卷积核分别对待测口罩图像的左半、右半、上半及下半区域进行卷积运算。
根据本发明一实施方式,口罩主体边缘图像信息为矩形。
根据本发明一实施方式,偏差和设定阈值均为距离值。
根据本发明一实施方式,距离值包括像素距离。
根据本发明一实施方式,设定阈值还包括像素密度。
本申请避免了处理耳带焊点纹理,检测结果的准确率高,且在实际应用时的调试难度小,能兼容所有耳带朝外生产的口罩。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本实施例中口罩耳带焊接检测方法的流程图;
图2为本实施例中四种卷积核示意图;
图3为本实施例中获得耳带图像信息示意图;
图4为本实施例中获得待测口罩接驳点示意图;
图5为本实施例中待测口罩检测合格示意图。
具体实施方式
以下将以图式揭露本发明的多个实施方式,为明确说明起见,许多实务上的细节将在以下叙述中一并说明。然而,应了解到,这些实务上的细节不应用以限制本发明。也就是说,在本发明的部分实施方式中,这些实务上的细节是非必要的。此外,为简化图式起见,一些习知惯用的结构与组件在图式中将以简单的示意的方式绘示之。
需要说明,本发明实施例中所有方向性指示诸如上、下、左、右、前、后......仅用于解释在某一特定姿态如附图所示下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。
另外,在本发明中如涉及"第一″、"第二″等的描述仅用于描述目的,并非特别指称次序或顺位的意思,亦非用以限定本发明,其仅仅是为了区别以相同技术用语描述的组件或操作而已,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有"第一″、"第二″的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效,兹例举以下实施例,并配合附图详细说明如下:
参照图1,图1为本实施例中口罩耳带焊接检测方法的流程图。本实施例中的口罩耳带焊接检测方法包括以下步骤:
s1,预设标准口罩接驳点。
s2,对待测口罩进行卷积运算和视觉检测。
s3,获得待测口罩接驳点。
s4,判断待测口罩接驳点与标准口罩接驳点的偏差大于设定阈值,则待测口罩为耳带焊接不合格品。
通过卷积运算和视觉检测的相配合的方式获得待测口罩接驳点,然后再将待测口罩接驳点与标准口罩接驳点之间偏差与设定阈值进行对比,偏差大于设定阈值的为耳带焊接不合格品,反之偏差小于或等于设定阈值的为耳带焊接合格品。以上述方式完成口罩耳带焊接质量的检测,避免了处理耳带焊点纹理,检测结果的准确率高,且在实际应用时的调试难度小,能兼容所有耳带朝外生产的口罩。上述待测口罩包括口罩主体和耳带,上述接驳点为耳带的带头与口罩主体焊接相连的部分。
在步骤s1中,本实施例中的预设标准口罩接驳点即是口罩耳带焊接合格的接驳点,形成了以预设标准口罩接驳点作为焊接检测的参照标准。在具体应用时该参照标准可根据具体生产口罩的规格由人为进行具体设置,此处不再赘述。
在步骤s2中,对待测口罩进行卷积运算和视觉检测,包括以下子步骤:
s21,对待测口罩进行视觉识别及卷积运算,获得口罩主体边缘图像信息。
s22,对待测口罩进行图像处理,获得的耳带图像信息。
其中,在步骤s21,对待测口罩进行视觉识别及卷积运算,获得口罩主体边缘图像信息,包括以下子步骤:
s211,视觉识别出待测口罩图像;
s212,构建四种卷积核。
s213,根据四种卷积核分别对待测口罩的图像区域进行卷积运算。
s214,获得口罩主体边缘图像信息。
在一并参照参照图2,图2为本实施例中四种卷积核示意图。在步骤s211中,视觉识别出待测口罩图像,可采用现有的视觉识别技术获得待测口罩图像,例如ccd相机,此处不再赘述。在步骤s212中,构建的四种卷积核分别用于寻找待测口罩的左侧、右侧、上侧及下侧边界位置。如图2所示,构建的四种卷积核分别具有两种尺寸,一种为长为21、宽为51,锚点为(x:11,y:26)的卷积核,另一种为长为51、宽为51,锚点为(x:26,y:26)的卷积核。其中,1号卷积核主要目的是为找到左侧耳带与背景的分界线,此卷积核锚点x:11的一列的值为0,该锚点左侧为-1,该锚点右侧为1,根据卷积运算法则,此卷积核仅对左侧口罩边缘与背景位置具有高响应,即锚点得出的值较大,以上述响应值为根据找到待测口罩左侧边界位置。2号卷积核为1号卷积核乘上-1,作用是找到待测口罩与背景右侧边界位置。同理,3号卷积核是锚点y:26一行为0,上侧为-1,下侧为1,其对待测口罩上侧边缘与背景具有高响应,用于找到待测口罩上侧边界位置。4号卷积核为3号卷积核乘上-1,作用是找到待测口罩下侧边界位置。在步骤s213中,根据四种卷积核分别对待测口罩图像的左半、右半、上半及下半区域进行卷积运算。具体的,四种卷积核是分别对待测口罩图像的区域1(x:0,y:0,w:w/2,h:h),区域2(x:w/2,y:0,w:w/2,h:h),区域3(x:w/2,y:0,w:w,h:h/2),区域4(x:0,y:h/2,w:w/2,h:h/2)等四个区域进行卷积运算,这四个区域分别为待测口罩整体图像的左半、右半、上半及下半部分,采用上述方式可以减少运算量,提升运算速度。在步骤s214中,获得口罩主体边缘图像信息,其中口罩主体边缘图像信息为矩形。具体的,找到每行,也即步骤213中的区域1和区域2的最大值,找到每列,也即步骤213中区域3和区域4的最大值,并进行全图最大值的百分比进行过滤的策略,然后再对找到的点进行求最小包围矩形运算,即可获得口罩主体边缘图像信息。
参照图3,图3为本实施例中获得耳带图像信息示意图。在步骤s22中,对待测口罩进行图像处理,获得的耳带图像信息。具体的,先构建一张待测口罩的新图像,使用二值化过滤出耳带的特征,然后通过步骤s214中求得矩形在图像上进行绘制实心矩形的操作,得到一种只有耳带的图像。
继续参照图4,图4为本实施例中获得待测口罩接驳点示意图。步骤s3,获得待测口罩接驳点,包括以下子步骤:
s31,对口罩主体边缘图像信息和耳带图像信息进行图像处理。
s32,获得接驳轮廓。
s33,确认接驳轮廓中心点为待测口罩接驳点。
具体而言,在步骤s31中,通过现有的图像处理技术,例如,通过计算机视觉算子的专利排列组合,找到耳带与步骤s214中求得矩形接驳的所有边缘,绘制此位置即可得到步骤s32中仅有接驳轮廓的图像,然后在步骤s33中确认接驳轮廓的中心点为待测口罩的接驳点。
参照图5,图5为本实施例中待测口罩检测合格示意图。在步骤s4中,偏差和设定阈值均为距离值,其中距离值为像素距离,优选的,设定阈值还包括像素密度。在具体应用时设定阈值可根据实际的焊接质量的需求进行人为设定,此处不再赘述。
如此,在知晓待测口罩接驳点与标准口罩接驳点的偏差后,当偏差大于设定阈值,则待测口罩为耳带焊接不合格品,当偏差小于或等于设定阈值时,则待测口罩为合格品。
综上,本实施例中的口罩耳带焊接检测方法避免了处理耳带焊点纹理,检测结果的准确率高,且在实际应用时的调试难度小,能兼容所有耳带朝外生产的口罩。
上仅为本发明的实施方式而已,并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理的内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包括在本发明的权利要求范围之内。