田國富，馬書新，高峰

　　（沈陽工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110870）

　　摘要：提出了一種基于圖像處理的玻璃缺陷實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)。闡述了系統(tǒng)的基本原理和結(jié)構(gòu)，著重研究了系統(tǒng)的核心技術(shù)：中值濾波、圖像分割、邊緣檢測、缺陷定位、參數(shù)計(jì)算與缺陷識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)的檢測識別率高，達(dá)到95%;速度快，處理周期約350 ms;抗干擾能力強(qiáng)，基本能夠?qū)崿F(xiàn)鋼化玻璃缺陷的在線檢測要求。

　　關(guān)鍵詞：玻璃缺陷;實(shí)時(shí)檢測;圖像處理;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0引言

　　現(xiàn)在的玻璃缺陷檢測系統(tǒng)主要是利用人工檢測、激光檢測和摩爾干涉定理的方法。人工檢測容易帶來主觀誤差，激光檢測易受干擾，摩爾干涉定理檢測往往占用大量的檢測時(shí)間，不能適應(yīng)自動化生產(chǎn)線。將圖像測量技術(shù)應(yīng)用于玻璃的非接觸測量，可以避免主觀誤差，提高檢測效率［1］。

1系統(tǒng)概述

　　1.1系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)

　　圖1所示為玻璃缺陷實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，主要包括：LED光源、CCD陣列攝像機(jī)、圖像處理單元、顯示器、通信/輸入輸出單元等。

　　圖1實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖玻璃原板的檢測幅面較大，檢測精度和效率要求較高，故系統(tǒng)采用C/S網(wǎng)絡(luò)化分布的并行處理方式［2］。如圖2所示,使用柯拉光路透鏡組以獲取均勻穩(wěn)定的視場強(qiáng)度，使用遮光罩避免了外部光的干擾。

　　1.2系統(tǒng)的基本原理

　　圖3為實(shí)時(shí)檢測原理示意圖，光源背面垂直照射玻璃，由攝像機(jī)組拍攝圖像，傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中，由軟件進(jìn)行圖像分析，提取缺陷的位置，特征參數(shù)及判別類型，并通過局域以太網(wǎng)發(fā)送至總服務(wù)器 ［3］。　

2玻璃圖像的精確測量

　　在光源照射下，玻璃缺陷的圖像顯示是非常明顯的，這就為圖像檢測奠定了基礎(chǔ)。圖4所示為缺陷的圖像檢測算法步驟［4］。　

　　2.1圖像去噪

　　采用了一種改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波算法 ［5］，其過程如下：假設(shè)玻璃圖像大小為m×n，T的初值為玻璃圖像總像素的一半，即T=mn/2。

　　(1)窗口回復(fù)缺省值，對新開始的內(nèi)容排序并建立直方圖,確定其值P,同時(shí)記下亮度Pi不大于P的像素?cái)?shù)目Q。

　　(2)因最左列亮度PL的每個(gè)像素為P,且H［PL］ =H［PL］-1。則H［PL］即為直方圖最左列亮度的像素?cái)?shù)。

　　(3)將窗口右移1列,因最右列亮度PR的每個(gè)像素為P,且H［PR］=H［PR］+1。如果PR<P,則置Q=Q+1。

　　(4)若Q>T則轉(zhuǎn)步驟(5)。重復(fù)Q=Q+H［P］, P=P+1;直到Q≥T,則轉(zhuǎn)步驟(6)。

　　(5)重復(fù)P=P-1,Q=Q-H［P］,直到Q≤T。

　　(6)如果窗口的右側(cè)列不是玻璃圖像的右邊界,則轉(zhuǎn)步驟(2)。

　　(7)如果窗口的底行不是玻璃圖像的下邊界,則轉(zhuǎn)步驟(1)。

　　2.2閾值分割

　　提出了一種復(fù)合型閾值分割算法。

　　2.2.1基于自跟蹤的閾值曲面分割方法［6］

　　在檢測前采集一無缺陷玻璃圖像，將其灰度分布曲面作為初始曲面f0(x,y)。假設(shè)圖像為m×n, R(x,y)為實(shí)時(shí)圖像，G為平均灰度差變化：

　　以G為修正值對f0(x,y)修正，得到新的閾值曲面T(x,y),有

　　T(x,y)=f0(x,y)+G(2)

　　為了保證分割時(shí)缺陷的特征，必須保持各像素間的灰度關(guān)系，因此采用式（3）所示的向下分割［7］：

　　2.2.2自適應(yīng)閾值分割［8］

　　整幅圖像總像素像素的灰度值比閾值T小的像素個(gè)數(shù)記作N1，比閾值T大的像素個(gè)數(shù)記作N2，則目標(biāo)像素點(diǎn)數(shù)在整幅圖像中所占比例為C1=N1M×N,平均灰度為U1,背景像素點(diǎn)數(shù)在整幅圖像中所占比例為C2=N2M×N,平均灰度為U2。其中N1+N2=M×N, U1+U2=1。則圖像的加權(quán)平均灰度值U與類間方差g分別為：

　　U=C1×U1+C2×U2(4)

　　g=C1×(U-U1)2+C2×(U-U2)2(5)

　　當(dāng)g最大時(shí)，目標(biāo)與背景的對比度最大，可用遍歷法得到對應(yīng)的最大最佳閾值T，然后進(jìn)行圖像二值化分割。

　　2.3圖像邊緣檢測

　　本文采用了一種二階段逼近式亞像素邊緣檢測算法。

　　2.3.1圖像邊緣粗定位

　　Sobel算子能確定邊緣點(diǎn)的位置和方向，對噪聲具有平滑作用，所以在邊緣粗定位時(shí)選用Sobel算子［8］。給定閾值T，根據(jù)圖5可知，若像素f(x,y)附近存在邊緣時(shí)，梯度值S(x, y)需要滿足以下關(guān)系：

　　S(x,y)≥S(x+1,y)>S(x+2,y),

　　S(x,y)≥S(x-1,y)>S(x-2,y),S(x,y)>T

　?。▁,y-2）（x,y-1）(x-2,y)（x-1,y）（x, y）（x+1,y）（x+2,y）（x,y+1）（x,y+2）

　　2.3.2圖像邊緣精定位

　　選取5個(gè)像素點(diǎn)，橫坐標(biāo)x代表像素值，其取值分別設(shè)為-2、-1、0、1、2，其縱坐標(biāo)y代表各點(diǎn)對應(yīng)的灰度值，依據(jù)施密特正交化法得到正交基，如式（6）所示：

　　則灰度分布擬合表達(dá)式為：

　　F5(x)=a0×G0(x)+a1×G1(x)+a2×G2(x)

　　+a3×G3(x)+a4×G4(x)+a5×G5(x)(7)

　　根據(jù)最小二乘法原理有：

　　根據(jù)函數(shù)的極值求解條件,求解的x即是亞像素點(diǎn)的位置。

　　2.4缺陷區(qū)域定位

　　在同一實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，分別采用8鄰域搜索算法及RLE算法對同一幅8 000×6 000的含缺陷的灰度圖像進(jìn)行處理，記錄時(shí)間運(yùn)算周期，結(jié)果如表1所示［9］。

　　2.5缺陷特征參數(shù)提?。?0］

　　本文提取如下4種特征參數(shù)作為區(qū)分缺陷類型的指標(biāo): 缺陷核心面積、缺陷目標(biāo)的伸長度、周長和圓形度。

　　（1）面積A定義為區(qū)域內(nèi)所包圍的像素點(diǎn)數(shù)。計(jì)算方法是掃描整幅圖像，統(tǒng)計(jì)目標(biāo)邊界及內(nèi)部的全部像素?cái)?shù)，公式為：

　　（2）伸長度Q可以把細(xì)長目標(biāo)和近似圓形或方形目標(biāo)區(qū)分開來，公式為：

　　Q=DL/A(13)

　　其中，A為缺陷區(qū)域面積，D與L分別為目標(biāo)寬度和長度。

　　（3）周長Z即區(qū)域邊界的長度。假設(shè)每個(gè)點(diǎn)是面積為1的一個(gè)小方塊，對圖像邊緣做出標(biāo)記，累計(jì)所標(biāo)記的像素總數(shù)，即為周長。標(biāo)記方法如下：

　?、俣x一個(gè)二維數(shù)組h(i, j)=1，其中(i, j)是值為 1的點(diǎn)的坐標(biāo)。

　?、趯φ鶊D像從上到下掃描，比較相鄰兩點(diǎn)的值，若值為1和0，則令h1(i, j)=1,記錄滿足條件的像素?cái)?shù)目Z1；再從左到右掃描，比較相鄰兩點(diǎn)的值，若值為1和0，則令h2(i, j)=1，記錄像素?cái)?shù)目Z2。

　?、塾?jì)算Z=Z1+Z2，Z為區(qū)域邊界的周長。

　?。?）圓形度O主要用來區(qū)分圓形或橢圓形缺陷(氣泡等）及細(xì)長狀缺陷（裂紋或異物摻雜等），可用式（14）求解：

　　O=A/Z2（14）

　　2.6缺陷類型識別

　　2.6.1缺陷類型識別原理

　　若當(dāng)均勻光垂直入射沒有雜質(zhì)的玻璃時(shí)，出射光的強(qiáng)度也是均勻的，方向也不會發(fā)生改變，如圖6(a)所示；若遇到光透射型缺陷，光線在缺陷位置發(fā)生折射，相機(jī)靶面上探測到的光相應(yīng)增強(qiáng)，如圖6(b)所示；若遇到光吸收型雜質(zhì)，則該缺陷位置的光會變?nèi)?，相機(jī)靶面上探測到的光比周圍的光要弱，如圖6(c)所示［10］。

　　2.6.2缺陷類型識別方法

　　考慮到玻璃缺陷分類的多類性和非線性,系統(tǒng)采用三層BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別缺陷。缺陷識別流程如圖7所示。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)取7,激活函數(shù)為sigmoid函數(shù)，將雜質(zhì)特征參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，網(wǎng)絡(luò)輸出為雜質(zhì)類型，在誤差反饋時(shí)采用動量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)速度的方法改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練［11］。

　　實(shí)驗(yàn)證明,在誤差范圍達(dá)到0.002時(shí)，缺陷識別率在95%,對大于0.4 mm的缺陷分類準(zhǔn)確率達(dá)92%,滿足了浮法玻璃缺陷在線分類的要求。

3實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與誤差分析

　　系統(tǒng)每處理一幀6 140×2 000的圖像時(shí)間為350 ms,以縱向0.2 mm/pixel的分辨率計(jì)算, 30 m/min的速度對應(yīng)采集每幀的時(shí)間為540 ms>350 ms,算法很好地滿足了缺陷在線檢測的實(shí)時(shí)性要求。

　　圖8玻璃缺陷對圖8所示兩種缺陷圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，計(jì)算區(qū)域特征參數(shù)并進(jìn)行識別分類，數(shù)據(jù)如表2所示，可以看出，算法具有較高的識別正確率和分類準(zhǔn)確率。

4結(jié)論

　　針對鋼化玻璃生產(chǎn)企業(yè)的需求，采用視覺檢測方法，實(shí)現(xiàn)了玻璃缺陷快速定位、計(jì)算和類型識別，缺陷識別率在95%以上，分類準(zhǔn)確率達(dá)92%。儀器的連續(xù)性好，抗干擾能力強(qiáng)，在應(yīng)對鋼化玻璃的自爆問題上可以發(fā)揮很大作用。

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