基于机器视觉的瓷砖表面质量分析

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1、基于机器视觉的瓷砖表面质量分析赵海洋冯心海佛山科学技术学院电二产系佛山528000fsbilly@pub．{m∞ghongca摘要本文提出了基于平面CCD的瓷砖产品的表面质量检测的准则与方法。首先对瓷砖产品的缺陷特征进行分类，得到两大类结构特征——斑点结构和广义线性结构．针对这两种几何特征，本文提出两种有针对的滤波器．结果袁明这种滤波方案是有效的．本，c也对备种照明与视觉条件及补偿进行了详细的讨论”关键词瓷砖特征滤波器自动分级Analysisofceramictilesurfacequafftybasedo

2、nmacnineVISlonZhaohaiyangFengxing}1aiDepartmentofElectronics，FoshanUnivercity,Foshan528000Fsbilly@pub．gu；mgdong．cnAbstractThedetectingcdteriaandmethodofceramictilesurfacequalityisinvestigatedinthispapcLAilcl‘classifyingvariousdefectsitisfoundthatbothofwide

3、linedefectandbloddefectal'ethemainkindsSpeciajfiltersareprovidedforthesetwokindsofdefectsExperimentalresultshowsthatthesefilters”eeffectiveLightingandvisionconditionandthcI,rcompensationafe“sodiscusscdindetailKeywordceramictiledefectfbanrefilteracltomatioa

4、gradel缺陷的分类建筑陶瓷行业是新兴产业之一．它是对陶土及添加剂混合之后经过一系列工艺加工而成。近几年，由于建筑装修业的带动，建筑陶瓷工业得到了较大的发展，已经具有较高的自动化水平。然而，由于技术的限制，产品表面质量检测与分类这一工艺仍停留在手工操作的水平。随着产品的尺寸增大以及用户对产品要求的提高，迫切要求攻破产品质量检验自动化这一关，提高整个行业的自动化水平。对单色及带有纹理的瓷砖常见的缺陷如表1所示。在缺陷检测之后，还要进行彩色深浅度的检验，以确保色彩的均匀。本文主要研究缺陷的检测，对后者不作涉及

5、。表l陶瓷产品典型表面缺陷缺陷特征说明尺寸范围裂纹裂缝、凹槽、龟裂、刮痕十分之几mm～几cm凸块印花表面的凸起十分之几mm～几mm凹陷印花表面的圆形凹陷直径<5ram孔洞针孔、气泡、凹口025ram以上污物灰尘、铀料渣十分之几～几mm釉滴印花时产生(常为圆形)十分之几一几mm水滴形状不规则几mm一几cm色彩各种彩色小斑点十分之几mrI卜几cm模糊套印移位引起纹理不清十分之几mnp几cm一912一目h口镕ti≮w根据产品表面的缺陷与尺寸，瓷砖产品可分为：(1)一级品(无缺陷或有较少且可接受的缺陷)(2)二级品

6、(有一些且仍可接受的缺陷)(3)次品(不可接受的缺陷)2广义线类缺陷的检测算法表一所提出的缺陷中，其中一大类的缺陷为广义线状缺陷，如刮痕或裂纹。对这些特征采用次序滤波器进行滑动次序滤波，然后采用max-min变换。次序滤波器接受窗口内象素的灰度值或彩色编码并对其进行分类，它包含若干加权系数．根据象素的值水平对其加强，结构如下图。排—■序Zl_⋯．．斗操⋯⋯矗作斗图1次序滤波器结构图滤波器的输出为：》口口口滑动窗0l2345丑X2X3X*XsX6XTX8岛灰度值排序结果囤2局部直方图排序Y=—≠一乏：qt其中

7、xi<≈2<=⋯⋯<．％∑q81f#1次序滤波的过程如图2。常用的次序滤波为最大(口。=1研=O)、最小(口。=l口I=0)和中值(‰=1，口，=0，m=Int((N+1)／2))滤波，中值滤波常用于去噪。为了检测由线状缺陷生成的强边缘，系数滤波器的乘积系数应为：aI=11<-i<_女口，=-lN一々

8、愿图象进行最大值滤波(清除图象中的暗线)；b)对d的结果图象进行最小值滤波(对口的结果图象进行补偿)，得到结果图象一：c)对愿图象进行最小值滤波(清除图象中的亮线)；d)对c的结果阔象进行最大值滤波(补偿作用)，保存结果图象B：e)A～B(只有曾被清除的亮线与暗线保存在差值残留图象中)。由于这种算法的复杂性较低，保证了计算速度和实时化要求。一9133斑点类缺陷的检测算法对于具有浅彩色的单色瓷砖，斑点类缺陷与背景相