構造自適應模板的多目標缺陷檢測方法

趙鴻燕，蔡浩聰，楊成胡

（廣東省電子技術研究所，廣州 510630）

0 引言

在工業上，產品的缺陷檢測技術是一項非常重要的技術，基于圖像處理的技術是缺陷檢測中的一個熱門，甚至在某些場合無可替代。在印制品外觀缺陷檢測領域，應用圖像處理的技術可以有效地檢測出印刷質量問題。模版匹配是一種廣泛的應用方法，一般地，利用事先做好的模板，在目標圖像中匹配搜索，結合圖像配準手段進而定位缺陷。還可以采用二次模版匹配的算法，先進行模版的匹配，而后將匹配好的圖像進行差分運算，從而找到缺陷所在的位置。

在一些規則重復的印刷檢測目標中，如包裝材料、小標簽、電子元器件封裝的表面標識等，單個產品中存在多個目標字符或字符組，利用檢測目標的這種特點，構造自適應模板，可簡單快速地檢測多個目標的缺陷。

1 構造自適應模板

令目標圖形為′，在檢測圖像中選取個子圖像，,,…,I，一般而言，在每個子圖像中存在目標圖形。若第個子圖像中匹配命中目標圖形，稱I∈，集合為包含′的子圖像的集合，取p為匹配系數，其中= 1,2,…,(≤)，對每一個命中子圖像，取其權重為：

其中是匹配命中子圖像的個數，且滿足：

根據匹配的位置信息，對滿足I∈的子圖像進行圖像配準，得到序列圖像,,…,I′，由下式：

構造出適應當前圖像的模板I。

2 模板復制及缺陷檢測

對模板圖像I區域分割得到單個理想印刷區域：

其中(,)為圖像I坐標點，(,)為該點灰度值，和分別為在對印刷圖像進行分割時，最小灰度閾值和最大灰度閾值，取R的中心為坐標原點。

以I作為模板，在圖像中搜索匹配對象，假設匹配了個對象，設匹配中心坐標為Pt(x,y),= 1,2,…,，在每一個Pt處復制R，得到R的第個復制：

其中(,)為圖像坐標點。并由此得到檢測目標圖像理想印刷區域：

對圖像區域分割得到實際的印刷區域：

對區域進行差分運算：

由式（8）和式（9）分別計算得到滲漏缺陷區域和阻塞缺陷區域。

3 實驗結果

圖1所示字符圖像，為某測試樣品工件截取出來的部分成像。需要檢測的是白色數字或字母字符的印刷質量，整個工件中存在多個規則重復的字符（組）目標，數量最多可達3100 組以上。

圖1 測試樣品工件截取圖像

在圖1 所示的工件圖像上，適當選取子圖像，以“可以識別出指定的字符組‘6201’”為條件，形成集合，利用（1）～（3）式構造模板見圖2（a）所示。圖2（b）則是一組“看上去”印刷質量較好的字符圖像，在一般的匹配方案中，通常是可以選用作為標準模板的圖像。

圖2 構造模板圖像及原圖對比

利用圖2（a）的模板，利用（4）～（9）式運算，缺陷計算所得部分結果見圖3，缺陷細節見圖4（a）～（c）。

圖3 缺陷檢測局部結果

圖4 缺陷檢測結果細節

此類工件的字符組合達幾千種，如果為每種組合創建一個模板進行匹配檢測，將會使應用變得十分困難。在缺陷率較低的條件下，利用構造模板，可簡單、快速、有效地檢測出多個目標的缺陷。

在采用CPU i7 8550U，8 G 內存和集成顯卡的計算機配置，數字圖像采集設備采用2000 萬像素的情況下，檢測時間在800～1100 ms之間，平均每組字符檢測時間：

滿足一般工業應用場合。

4 結語

實驗表明，采用構造自適應模板、模板復制等算法，檢測規則重復的圖形的缺陷，是一種便捷、快速且行之有效的方法。實驗結果以字符為檢測目標給出，類推可知，對于有限元素的圖形集合，先對每一個圖形進行特征提取、編碼、識別等，再構造、復制模板，同樣可以對規則重復的多目標圖形進行缺陷檢測。