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申请/专利权人：烟台大学

摘要：本发明公开了一种光通片崩边缺陷检测方法，涉及缺陷检测技术领域。本发明包括以下步骤：S1、原始光通片图像获取步骤；S2、尺寸信息获取步骤；S3、预处理步骤；S4、光通片单元区域识别步骤；S5、光通片单元图像提取步骤；S6、崩边检测步骤。本发明采用图像采集设备获取原始光通片图像。本发明可以自动识别光通片单元崩边缺陷以及其严重程度。本发明不仅可以在生产线上快速执行，还可以提供高度准确的检测结果，几乎消除人为错误。

主权项：1.一种光通片崩边缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、原始光通片图像获取步骤：首先，通过图像采集装置获取原始光通片图像，原始光通片图像中包含多个光通片单元图像；S2、尺寸信息获取步骤：将步骤一获取的原始光通片图像转化为灰度图像，并进行高斯模糊处理，使用OpenCV4.5.1库中的Sobel算子对高斯模糊处理后的灰度图像进行边缘特征的提取，获取Sobel图像；对Sobel图像进行二值化处理，突出光通片单元边缘特征，以获取边缘二值化图像；之后对边缘二值化图像进行一次连通区域检测，进而去除边缘二值化图像中面积小于设定值的杂质区域，之后根据边缘查找算法获取边缘二值化图像中的边缘轮廓，再通过多边形逼近算法对边缘二值化图像中边缘轮廓进行多边形逼近，获取逼近轮廓；接着在逼近轮廓中选取凸四边形轮廓，通过获取凸四边形轮廓顶点坐标，计算凸四边形轮廓四个夹角余弦值的最大值并与设定余弦值范围进行对比，若凸四边形轮廓四个夹角余弦值的最大值在设定余弦值范围内，则判断凸四边形轮廓的形状接近矩形，从而筛选出形状接近矩形的凸四边形轮廓，并通过Opencv中的MinAreaRect算子获取筛选出的凸四边形轮廓的最小外接倾斜矩形，得到最小外接倾斜矩形四个顶点坐标，即根据四个顶点坐标获取合格光通片单元实际的长度和宽度以及旋转角度信息；S3、预处理步骤：对步骤一获得的原始光通片图像进行预处理，将原始光通片图像向四周扩展，得到外扩图像；之后将外扩图像转换为二值化外扩图像，将像素分为前景像素和背景像素；接着进行一次开运算操作，减少二值化外扩图像中的噪点，以确保检测过程的准确性，获得去噪图像；S4、光通片单元区域识别步骤：对步骤三获取的去噪图像进行连通区域检测；再根据步骤二计算的光通片单元的长宽信息计算合格光通片单元区域面积，通过乘以设定的面积比例，筛选出去噪图像中符合设定面积大小的连通区域；同时，对去噪图像进行一次Blob检测，筛选出去噪图像中所有接近合格光通片单元区域面积大小的Blob检测区域，进而得到光通片单元区域的中心位置坐标，中心位置坐标的X坐标加上步骤二获取的光通片单元长度的一半得到第一长值；中心位置坐标的X坐标减去步骤二获取的光通片单元长度的一半得到第二长值；中心位置坐标的Y坐标加上步骤二获取的光通片单元宽度的一半得到第一宽值；中心位置坐标的Y坐标减去步骤二获取的光通片单元宽度的一半得到第二宽值；若第一长值、第二长值、第一宽值或第二宽值超出在去噪图像中的原始光通片图像所在区域，则判断该光通片单元区域处于去噪图像边缘区域上并且为不完整光通片单元区域，去除去噪图像边缘区域上的不完整光通片单元区域；最后得到储存着由多个合格光通片单元区域组成的光通片单元组区域，之后按照索引在光通片单元组区域中逐个获取单个光通片单元所在区域；S5、光通片单元图像提取步骤：在步骤四获取的光通片单元组区域中按照索引逐个获取单个光通片单元所在区域，并创建光通片单元所在区域的最小外接矩形区域，再对此最小外接矩形区域进行膨胀操作，以确保最小外接矩形区域覆盖整个光通片单元，即得到光通片单元初步识别区域；之后利用光通片单元初步识别区域，提取外扩图像中包含的光通片单元图像部分，即获得第一次提取到的光通片单元图像；对第一次提取到的光通片单元图像进行二值化处理，以增强边缘特征，即获得二值化光通片单元图像；对二值化光通片单元图像进行连通区域检测与面积筛选，即得到最终光通片单元所在区域；之后，再对最终光通片单元所在区域创建最小外接矩形，即得到最终光通片单元外接矩形区域；之后利用最终光通片单元外接矩形区域，在第一次提取到的光通片单元图像中提取出最终光通片单元图像；S6、崩边检测步骤：计算步骤五中得到的最终光通片单元外接矩形区域的旋转角度，再根据步骤二计算的合格光通片单元实际的长度和宽度以及所设置的最小崩边值信息，对提取出来的最终光通片单元图像绘制测量矩形，检测最终光通片单元图像的边缘区域，利用形成的测量句柄计算最终光通片单元图像的长度，与步骤二得到的合格光通片单元实际的长度做对比，若小于设定范围值，判断为存在崩边并记录，重复检测整个光通片单元图像从而得到此光通片单元的崩边数量，如此按步骤五中的索引遍历所有光通片单元图像，进而判断每个光通片单元图像的崩边缺陷等级。

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百度查询： 烟台大学 一种光通片崩边缺陷检测方法