一种玻璃表面划痕检测系统的制作方法

1.本发明涉及检测领域，尤其涉及一种玻璃表面划痕检测系统。

背景技术：

2.玻璃出厂都有一定的质量要求，因此，需要对玻璃表面是否有划痕进行检测。传统的检测方式为人工检测，但是人工检测效率比较低，已经不能适用于现代化的流水线生产。随着科技的发展，采用机器视觉进行划痕检测的方式逐渐被生产厂家们所使用。
3.现有的玻璃划痕表面检测系统，在获得玻璃的表面图像之后，一般都需要对表面图像进行质量判断，使得只有通过质量判断的表面图像进入到后续的图像处理流程中。现在的玻璃划痕表面检测系统，在进行质量判断是一般是直接计算所有的像素点的相关的用于判断的参数来进行质量判断，但是，这样的判断方式对于玻璃划痕检测来说并不是很适用，因为划痕通常都比较小，在进行识别时，对于局部的像素值分布比较敏感，基于所有像素点计算得到的用于判断的参数，并不能很好地反映局部的像素值分布，因此，现有的玻璃划痕表面检测系统在进行质量判断时，判断的准确率仍待提升。

技术实现要素：

4.本发明的目的在于公开一种玻璃表面划痕检测系统，解决现有的玻璃表面划痕检测系统在对获得的图像进行质量判断时，直接计算所有的像素点的相关的用于判断的参数来进行质量判断，影响判断的准确率的问题。
5.为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
6.一种玻璃表面划痕检测系统，包括质量判断模块，质量判断模块用于采用如下方式对玻璃的表面图像进行质量判断：
7.通过设定的规则计算局部区的大小；
8.基于局部区的大小将表面图像分为多个局部区；
9.分别获取每个局部区的像素值分布参数；
10.基于所有局部区的像素值分布参数计算玻璃的表面图像的总体参数；
11.若总体参数大于设定的参数门槛值，则表示玻璃的表面图像通过质量判断，若总体参数小于设定的参数门槛值，则表示玻璃的表面图像没有通过质量判断。
12.优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括相机模块，相机模块用于获取所述玻璃的表面图像。
13.优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括光源模块，光源模块用于在所述相机模块获取所述玻璃的表面图像的过程中，为所述相机模块提供照明光线。
14.优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括触发模块，触发模块用于在检测到玻璃进入到预设的检测区域时，向所述相机模块发送用于触发所述相机模块进行拍摄的指令。
15.优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括图像识别模块；
16.所述质量判断模块还用于将通过质量判断的玻璃的表面图像发送至图像识别模块；
17.图像识别模块用于对所述质量判断模块传输过来的玻璃的表面图像进行识别处理，判断玻璃的表面是否存在划痕，获得检测结果。
18.优选地，所述检测结果为玻璃的表面存在划痕或玻璃的表面不存在划痕。
19.优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括显示模块，显示模块用于显示所述检测结果。
20.优选地，所述通过设定的规则计算局部区的大小，包括：
21.采用以下公式计算局部区的大小：
22.loars＝len
x
×
leny23.其中，loars表示局部区的大小，len
x
和leny分别表示局部区中的横向像素点的数量和纵向像素点的数量，
[0024][0025][0026]
其中，numfx和numfy分别表示玻璃的表面图像的横向像素点的数量和纵向像素点的数量，δ1和δ2为设定的权重系数，maf和mif分别表示在图像phl中，像素值的最大值和最小值，图像phl为玻璃的表面图像在lab颜空间中的亮度分量的图像，mag和mig分别表示在图像phl中，图像梯度的最大值和最小值，strfx表示预设的横向像素点数量参考值，strfy表示预设的纵向像素点数量参考值，ψ表示控制系数，ψ∈(0.1,0.5)。
[0027]
优选地，所述像素值分布参数采用如下公式计算：
[0028][0029]
其中，pardst表示像素值分布参数，λ表示比例系数，λ∈(0,1)，stadev表示预设的像素值标准差，locare表示局部区中的像素点的集合，nlocare表示locare中的元素的数量，phli表示locare中的像素点i在phl中的像素值，higset表示locare中像素值最大的前t个像素点的集合，neiuu表示以higset中的像素点u为中心，h
×
h大小的窗口内的像素点的集合，numneiuu表示neiuu中的像素点的数量，phlv表示neiuu中的像素点v在phl中的像素值，lowset表示locare中像素值最小的后t个像素点的集合，numneiuj表示neiuj中的像素点的数量，phlk表示neiuj中的像素点k在phl中的像素值,neiuj表示以lowset中的像素点j为中心，h
×
h大小的窗口内的像素点的集合。
[0030]
优选地，所述基于所有局部区的像素值分布参数计算玻璃的表面图像的总体参数，包括：
[0031][0032]
其中，ovepar表示玻璃的表面图像的总体参数，laset表示所有的局部区的集合，pardstm表示局部区m的像素值分布参数，nlaset表示所有的局部区的数量。
[0033]
本发明在进行质量判断时，先是通过设定的规则获得局部区的大小，然后再基于局部区的大小来获取局部区，接着计算每个局部区的像素值分布参数，最后再基于所有的局部区的像素值分布参数来计算用于进行质量判断的总体参数。与现有的直接计算所有的像素点的相关的用于判断的参数相比，本发明通过将计算的区域进行缩小，使得获得的像素值分布参数能够更准确地表示局部区中的像素值分布情况，从而总体参数能够更准确地表示表面图像中的像素值分布情况，提高了对玻璃的表面图像进行质量判断的准确率。质量判断的准确率的提高也使得本发明对玻璃的表面进行划痕检测的结果更为准确。
附图说明
[0034]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面对本发明实施例中所需要使用的附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员来说，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
[0035]
图1，为本发明一种玻璃表面划痕检测系统的一种实施例图。
[0036]
图2，为本发明对玻璃的表面图像进行质量判断的一种实施例图。
具体实施方式
[0037]
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
[0038]
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种玻璃表面划痕检测系统，包括质量判断模块，如图2所示，质量判断模块用于采用如下方式对玻璃的表面图像进行质量判断：
[0039]
通过设定的规则计算局部区的大小；
[0040]
基于局部区的大小将表面图像分为多个局部区；
[0041]
分别获取每个局部区的像素值分布参数；
[0042]
基于所有局部区的像素值分布参数计算玻璃的表面图像的总体参数；
[0043]
若总体参数大于设定的参数门槛值，则表示玻璃的表面图像通过质量判断，若总体参数小于设定的参数门槛值，则表示玻璃的表面图像没有通过质量判断。
[0044]
本发明在进行质量判断时，先是通过设定的规则获得局部区的大小，然后再基于局部区的大小来获取局部区，接着计算每个局部区的像素值分布参数，最后再基于所有的
局部区的像素值分布参数来计算用于进行质量判断的总体参数。与现有的直接计算所有的像素点的相关的用于判断的参数相比，本发明通过将计算的区域进行缩小，使得获得的像素值分布参数能够更准确地表示局部区中的像素值分布情况，从而总体参数能够更准确地表示表面图像中的像素值分布情况，提高了对玻璃的表面图像进行质量判断的准确率。质量判断的准确率的提高也使得本发明对玻璃的表面进行划痕检测的结果更为准确。
[0045]
由于划痕一般比较小，在整个表面图像中所占的比例不大，若直接对整个表面图像进行用于质量判断的参数的计算，很容易使得局部区域中像素值分布不够均衡的图像进入到后面的图像识别的过程中，这也使得后续的识别算法并不能适用于所有的区域，影响了检测的效率。因此，本发明通过分成局部区的方式，来分别计算每个局部区的像素值的分布情况，使得像素值分布均匀的表面图像能够进入到后续的图像识别过程中，提高了对玻璃的表面进行划痕检测的结果的准确率。
[0046]
优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括相机模块，相机模块用于获取所述玻璃的表面图像。
[0047]
具体的，相机模块可以包括线扫相机、ccd相机等。在拍摄玻璃的表面图像时，相机模块被设置在与玻璃的平面所垂直的方向上，使得相机模块的主光轴垂直于玻璃的平面。
[0048]
进一步的，线扫相机可以是8k分辨率的线扫相机。同时为该相机配备25mmfa的镜头。
[0049]
在拍摄时，线扫相机的曝光时间的可以在1500us-200000us之间进行设置，光圈系数可以设置为2.8。
[0050]
优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括光源模块，光源模块用于在所述相机模块获取所述玻璃的表面图像的过程中，为所述相机模块提供照明光线。
[0051]
具体的，光源模块可以包括线扫光源控制器。
[0052]
优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括触发模块，触发模块用于在检测到玻璃进入到预设的检测区域时，向所述相机模块发送用于触发所述相机模块进行拍摄的指令。
[0053]
具体的，触发模块可以是红外测距传感器，通过向检测区域中发射红外光进行测距，当有物体进入检测区域时，获得的测距的结果会发生变化，实现判断是否有物体进入到检测区域中。
[0054]
相机模块在接收到触发模块发送过来的指令后，便对进入到检测区域中的玻璃进行拍摄，获得玻璃的表面图像。
[0055]
优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括图像识别模块；
[0056]
所述质量判断模块还用于将通过质量判断的玻璃的表面图像发送至图像识别模块；
[0057]
图像识别模块用于对所述质量判断模块传输过来的玻璃的表面图像进行识别处理，判断玻璃的表面是否存在划痕，获得检测结果。
[0058]
如果表面图像没有通过质量判断，则相机模块再次获取玻璃的表面图像。
[0059]
优选地，所述对所述质量判断模块传输过来的玻璃的表面图像进行识别处理，判断玻璃的表面是否存在划痕，获得检测结果，包括：
[0060]
对玻璃的表面图像进行预处理，获得预处理图像；
[0061]
分别采用大津法、分水岭算法和graphcut图割算法对预处理图像进行图像分割处理，获得第一前景图像、第二前景图像和第三前景图像；
[0062]
将第一前景图像、第二前景图像和第三前景图像的像素点分别存入集合u1、u2和u3；
[0063]
获取u1、u2和u3的交集u4；
[0064]
对交集u4中的像素点进行筛选处理，获得集合u5；
[0065]
将集合u5中的像素点作为种子像素点，在预处理图像中使用图像生长算法进行处理，获得最终的前景图像finfropho；
[0066]
分别对前景图像finfropho中的连通区域进行识别处理，判断玻璃的表面是否存在划痕：
[0067]
若前景图像finfropho中存在面积占比处于设定的面积占比区间[miarep,maarep]的连通区域，则检测结果为玻璃的表面存在划痕，若前景图像finfropho中不存在面积占比处于设定的面积占比区间[miarep,maarep]的连通区域，则检测结果为玻璃的表面不存在划痕，miarep和maarep分别表示面积占比区间的上限值和下限值。
[0068]
本发明在进行图像分割时，通过采用不同的分割原理的分割算法来获得三张前景图像，然后再基于前景图像的交集来获得最终的前景图像，本发明能够综合利用多种图像分割算法的计算结果，从而有效提高了前景的获取的准确率。
[0069]
优选地，连通区域的面积占比通过连通区域的像素点的数量除以预处理图像的像素点的数量得到。
[0070]
优选地，所述对交集u4中的像素点进行筛选处理，获得集合u5，包括：
[0071]
对于交集u4中的像素点node，采用如下方式判断其是否能够加入到集合u5中：
[0072]
计算像素点node的距离系数：
[0073][0074]
其中，disidx(node)表示像素点node的距离系数，α、β表示用于计算距离系数的权重系数，dist(node,mid)表示像素点node与交集u4中的像素点的平均坐标所对应的像素点mid之间的距离，strdist表示设定的距离标准大小，value(node,nerpix)表示像素点node与交集u4中距离像素点node最近的像素点之间的像素值的差值的绝对值，strvalue表示设定的像素值差值基准参数；
[0075]
若距离系数小于设定的距离门槛值，则将像素点node存入集合u5。
[0076]
本发明在进行筛选的过程中，从距离和像素值两个方面进行了综合的考虑，使得距离交集u4的像素点分布较远，且像素值差异较大的像素点被筛选出去，从而使得集合u5中的像素点作为前景像素点的概率进一步提高，获得的准确的筛选结果。
[0077]
优选地，所述对玻璃的表面图像进行预处理，获得预处理图像，包括光照校正处理，灰度化处理，降噪处理等。
[0078]
优选地，所述检测结果为玻璃的表面存在划痕或玻璃的表面不存在划痕。
[0079]
优选地，本发明的玻璃表面划痕检测系统还包括显示模块，显示模块用于显示所述检测结果。
[0080]
优选地，所述通过设定的规则计算局部区的大小，包括：
[0081]
采用以下公式计算局部区的大小：
[0082]
loars＝len
x
×
leny[0083]
其中，loars表示局部区的大小，len
x
和leny分别表示局部区中的横向像素点的数量和纵向像素点的数量，
[0084][0085][0086]
其中，numfx和numfy分别表示玻璃的表面图像的横向像素点的数量和纵向像素点的数量，δ1和δ2为设定的权重系数，maf和mif分别表示在图像phl中，像素值的最大值和最小值，图像phl为玻璃的表面图像在lab颜空间中的亮度分量的图像，mag和mig分别表示在图像phl中，图像梯度的最大值和最小值，strfx表示预设的横向像素点数量参考值，strfy表示预设的纵向像素点数量参考值，ψ表示控制系数，ψ∈(0.1,0.5)。
[0087]
本发明的局部区的大小并不是事先指定的大小，而是跟局部区中的像素值的极差以及图像梯度的极差有关，像素值的极差越大，图像梯度的极差越大，则表示像素值之间的差异越大，表面图像中的像素点的像素级的分布范围较大，此时，局部区的面积也越大，因此，像素值分布参数能够很好地表示局部区中的像素值的分布情况。而当像素值和图像梯度的极差都比较小时，表示表面图像中的像素点的像素级的分布范围较窄，此时局部区的面积就应当设置得比较小，因为如果此时局部区的面积依然比较大，部分像素值分布不够均衡的小区域，在计算时，容易被其他的像素点中和掉，那么计算出来的像素值分布参数就不能准确表示局部的像素值分布。这样的设置方式也使得本发明在更换相机模块的分辨率时，质量判断模块的参数并不需要改变。适用性更强。
[0088]
优选地，所述像素值分布参数采用如下公式计算：
[0089][0090]
其中，pardst表示像素值分布参数，λ表示比例系数，λ∈(0,1)，stadev表示预设的像素值标准差，locare表示局部区中的像素点的集合，nlocare表示locare中的元素的数量，phli表示locare中的像素点i在phl中的像素值，higset表示locare中像素值最大的前t个像素点的集合，neiuu表示以higset中的像素点u为中心，h
×
h大小的窗口内的像素点的集合，numneiuu表示neiuu中的像素点的数量，phlv表示neiuu中的像素点v在phl中的像素值，lowset表示locare中像素值最小的后t个像素点的集合，numneiuj表示neiuj中的像素点的数量，phlk表示neiuj中的像素点k在phl中的像素值,neiuj表示以lowset中的像素点j为
中心，h
×
h大小的窗口内的像素点的集合。
[0091]
像素值分布系数主要是从局部区中整体的像素值差异、像素值较高的部分和像素值较低的部分的像素点的像素值差异这两方面计算得到。局部区中整体的像素值差异越大，像素值较高的部分和像素值较低的部分的像素点的像素值差异越大，则像素值分布系数的值就越小，此时表示局部区中的像素值的分布越不均匀，局部区的质量较差，反之，则表示局部区的质量较好。这也使得本发明的像素值分布系数能够准确表示像素值分布情况，提高后续的质量判断的准确率。
[0092]
优选地，所述基于所有局部区的像素值分布参数计算玻璃的表面图像的总体参数，包括：
[0093][0094]
其中，ovepar表示玻璃的表面图像的总体参数，laset表示所有的局部区的集合，pardstm表示局部区m的像素值分布参数，nlaset表示所有的局部区的数量。
[0095]
总体参数主要是从局部区之间的像素值分布参数进行综合计算得到。局部区之间的像素值差距越大，则总体参数越小，此时表示表面图像的质量越差；局部区之间的像素值差距越小，则总体参数越大，此时表示表面图像的质量越高。与直接计算所有像素点用于质量判断的方式相比，本发明的总体参数中加入了局部区域的像素值以及图像梯度的分布情况，使得对像素值的分布更为准确。
[0096]
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，包括质量判断模块，质量判断模块用于采用如下方式对玻璃的表面图像进行质量判断：通过设定的规则计算局部区的大小；基于局部区的大小将表面图像分为多个局部区；分别获取每个局部区的像素值分布参数；基于所有局部区的像素值分布参数计算玻璃的表面图像的总体参数；若总体参数大于设定的参数门槛值，则表示玻璃的表面图像通过质量判断，若总体参数小于设定的参数门槛值，则表示玻璃的表面图像没有通过质量判断。2.根据权利要求1所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，还包括相机模块，相机模块用于获取所述玻璃的表面图像。3.根据权利要求2所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，还包括光源模块，光源模块用于在所述相机模块获取所述玻璃的表面图像的过程中，为所述相机模块提供照明光线。4.根据权利要求2所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，还包括触发模块，触发模块用于在检测到玻璃进入到预设的检测区域时，向所述相机模块发送用于触发所述相机模块进行拍摄的指令。5.根据权利要求1所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，还包括图像识别模块；所述质量判断模块还用于将通过质量判断的玻璃的表面图像发送至图像识别模块；图像识别模块用于对所述质量判断模块传输过来的玻璃的表面图像进行识别处理，判断玻璃的表面是否存在划痕，获得检测结果。6.根据权利要求5所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，所述检测结果为玻璃的表面存在划痕或玻璃的表面不存在划痕。7.根据权利要求5所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，还包括显示模块，显示模块用于显示所述检测结果。8.根据权利要求1所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，所述通过设定的规则计算局部区的大小，包括：采用以下公式计算局部区的大小：loars＝len
x
×
len
y
其中，loars表示局部区的大小，len
x
和len
y
分别表示局部区中的横向像素点的数量和纵向像素点的数量，纵向像素点的数量，其中，numfx和numfy分别表示玻璃的表面图像的横向像素点的数量和纵向像素点的数量，δ1和δ2为设定的权重系数，maf和mif分别表示在图像phl中，像素值的最大值和最小值，图像phl为玻璃的表面图像在lab颜空间中的亮度分量的图像，mag和mig分别表示在图像
phl中，图像梯度的最大值和最小值，strfx表示预设的横向像素点数量参考值，strfy表示预设的纵向像素点数量参考值，ψ表示控制系数，ψ∈(0.1,0.5)。9.根据权利要求8所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，所述像素值分布参数采用如下公式计算：其中，pardst表示像素值分布参数，λ表示比例系数，λ∈(0,1)，stadev表示预设的像素值标准差，locare表示局部区中的像素点的集合，nlocare表示locare中的元素的数量，phl
i
表示locare中的像素点i在phl中的像素值，higset表示locare中像素值最大的前t个像素点的集合，neiu
u
表示以higset中的像素点u为中心，h
×
h大小的窗口内的像素点的集合，numneiu
u
表示neiu
u
中的像素点的数量，phl
v
表示neiu
u
中的像素点v在phl中的像素值，lowset表示locare中像素值最小的后t个像素点的集合，numneiu
j
表示neiu
j
中的像素点的数量，phl
k
表示neiu
j
中的像素点k在phl中的像素值,neiu
j
表示以lowset中的像素点j为中心，h
×
h大小的窗口内的像素点的集合。10.根据权利要求9所述的一种玻璃表面划痕检测系统，其特征在于，所述基于所有局部区的像素值分布参数计算玻璃的表面图像的总体参数，包括：其中，ovepar表示玻璃的表面图像的总体参数，laset表示所有的局部区的集合，pardst
m
表示局部区m的像素值分布参数，nlaset表示所有的局部区的数量。

技术总结

本发明公开了一种玻璃表面划痕检测系统，包括质量判断模块，质量判断模块用于采用如下方式对玻璃的表面图像进行质量判断：通过设定的规则计算局部区的大小；基于局部区的大小将表面图像分为多个局部区；分别获取每个局部区的像素值分布参数；基于所有局部区的像素值分布参数计算玻璃的表面图像的总体参数；若总体参数大于设定的参数门槛值，则表示玻璃的表面图像通过质量判断，反之，则表示玻璃的表面图像没有通过质量判断。与现有的直接计算所有的像素点的相关的用于判断的参数相比，本发明通过将计算的区域进行缩小，使得获得的像素值分布参数能够更准确地表示局部区中的像素值分布情况提高了对玻璃的表面图像进行质量判断的准确率。的准确率。的准确率。