基于Halcon的鋰電池標(biāo)簽表面缺陷檢測(cè)

熊繼淙　邢旭朋　馬軍

摘 要

針對(duì)現(xiàn)有的工業(yè)上的標(biāo)簽表面質(zhì)量檢測(cè)過程中存在的速度慢，精度低的問題，提出一種基于Halcon的工業(yè)標(biāo)簽表面的印刷圖案的缺陷檢測(cè)。其方法主要思想為差分思想即根據(jù)不同工業(yè)標(biāo)簽表面圖案的區(qū)域特征進(jìn)行Blob分析來定位，通過基于形狀的模板匹配算法來快速查找目標(biāo)區(qū)域，然后利用灰度值差影匹配算法進(jìn)行缺陷檢測(cè)。最后通過圖像配準(zhǔn)的方法檢測(cè)缺陷的特征值，該檢測(cè)方法得到的檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際存在的缺陷基本一致，而且大大提高了檢測(cè)的速度和精度，達(dá)到了生產(chǎn)線上的質(zhì)量要求。

關(guān)鍵詞

機(jī)器視覺;標(biāo)簽缺陷檢測(cè);差分思想;模板匹配

中圖分類號(hào)： TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.03.015

0 引言

工業(yè)標(biāo)簽?zāi)軌驅(qū)υ谏a(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化收集，而且實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的傳遞給管理系統(tǒng)。大大提高了生產(chǎn)效率，改進(jìn)了生產(chǎn)方式，節(jié)約了生產(chǎn)成本。然而，工業(yè)標(biāo)簽在印刷的過程中存在大大的不確定性，致使標(biāo)簽的表面不可避免地隨機(jī)出現(xiàn)各種缺陷，例如：印刷缺失、臟污、劃痕等。而目前對(duì)于工業(yè)標(biāo)簽的缺陷檢測(cè)大多還是人通過肉眼來進(jìn)行檢測(cè)，這種檢測(cè)方法不可避免地就大大浪費(fèi)了人力勞動(dòng)資源，而且隨著時(shí)間的增長(zhǎng)，人眼會(huì)感到疲憊，這樣就會(huì)提高漏檢和誤檢率。因此，本文將機(jī)器視覺引入到工業(yè)標(biāo)簽表面質(zhì)量的缺陷檢測(cè)中，解決了人工檢測(cè)的效率低，耗時(shí)長(zhǎng)，漏檢和誤檢等問題。

1 檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建

本文采用Halcon圖像處理軟件來搭建工業(yè)標(biāo)簽表面缺陷檢測(cè)的檢測(cè)系統(tǒng)，主要檢測(cè)過程為：利用工業(yè)相機(jī)對(duì)傳送帶上待檢的工業(yè)標(biāo)簽進(jìn)行圖像采集和預(yù)處理，最后通過模板配準(zhǔn)檢測(cè)出缺陷所在的區(qū)域。該檢測(cè)方案的硬件系統(tǒng)主要包括光源、相機(jī)、鏡頭、編碼器和圖像處理平臺(tái)等。由于工業(yè)上的標(biāo)簽種類和大小都不一樣，本文選用工業(yè)上常用的一種鋰電池的標(biāo)簽來進(jìn)行試驗(yàn)，該標(biāo)簽的尺寸為400mmx200mm，檢測(cè)精度為400μm。因此，該系統(tǒng)采用的相機(jī)為邁德威視的500萬級(jí)的千兆網(wǎng)工業(yè)相機(jī)，相機(jī)的分辨率為2448像素x2048像素，鏡頭焦距選用3.5-8mm，可以手動(dòng)調(diào)節(jié)，光源選用LED條形白光。在檢測(cè)的過程中，相機(jī)首先通過驅(qū)動(dòng)軸上的編碼器實(shí)時(shí)觸發(fā)來采集圖像，然后將采集到的圖像傳到PC機(jī)，最夠運(yùn)用PC機(jī)上的Halcon圖像處理軟件來進(jìn)行圖像處理并輸出檢測(cè)結(jié)果。

2 檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)之前，為了能夠?qū)⒋郎y(cè)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像在位置上盡可能地保持一致，首先執(zhí)行find_shape_model算子查找到標(biāo)簽所在的位置區(qū)域，找到未知區(qū)域后，利用vector_angle_to_rigid算子和affine_trans_image算子將待測(cè)圖像變換到標(biāo)準(zhǔn)圖像所在的位置，然后再進(jìn)行配準(zhǔn)工作。通過圖像配準(zhǔn)之后，將通過仿射變換后的待檢圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像利用compare_variation_model算子進(jìn)行比對(duì)，得到缺陷區(qū)域。得到缺陷區(qū)域之后利用connection算子求得缺陷區(qū)域的連通域，然后用面積特征進(jìn)行特征篩選，設(shè)定缺陷面積小于10個(gè)像素的就認(rèn)為是OK品的圖像，缺陷面積大于10個(gè)像素的圖像則認(rèn)為是Not OK的圖像。缺陷檢測(cè)結(jié)果見圖1。

3 試驗(yàn)結(jié)果分析

工業(yè)標(biāo)簽表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)運(yùn)行過程中，按照要求設(shè)定的缺陷有劃痕、污漬、印刷不全等缺陷。variation Model的訓(xùn)練學(xué)習(xí)法的檢測(cè)結(jié)果：誤報(bào)：0，漏報(bào)：0，視覺檢測(cè)方法可靠，準(zhǔn)確;單張標(biāo)簽的檢測(cè)時(shí)間基本為10ms以內(nèi)，缺陷檢測(cè)結(jié)果分析見表1。

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表

由表1可以看出，本文提出的標(biāo)簽表面的缺陷檢測(cè)方案比傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式大大提高了檢測(cè)的速度和精度，同時(shí)也保證了準(zhǔn)確率，達(dá)到了生產(chǎn)線上的質(zhì)量需求。

相比于傳統(tǒng)的人工肉眼缺陷檢測(cè)的方式，利用Halcon軟件設(shè)計(jì)的工業(yè)標(biāo)簽表面缺陷檢測(cè)方案，能夠更準(zhǔn)確快速地檢測(cè)出標(biāo)簽表面的缺陷，達(dá)到了生產(chǎn)線的質(zhì)量需求。

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