一种玻璃缺陷类型识别方法技术

本发明专利技术涉及一种玻璃缺陷类型识别方法，该方法包括：1)提供一种玻璃缺陷类型识别系统，所述识别系统包括玻璃容置平台、图像采集设备、缺陷图像检测设备和嵌入式处理设备，所述玻璃容置平台用于放置待检测的整块玻璃，所述图像采集设备用于采集待检测的整块玻璃的玻璃图像，所述缺陷图像检测设备用于确定所述玻璃图像中的缺陷图像，所述嵌入式处理设备与所述缺陷图像检测设备连接，基于所述缺陷图像确定玻璃缺陷类型；2)使用所述识别系统来进行识别。通过本发明专利技术，能够根据不同的玻璃类型确定不同的缺陷检测参数，从而提高玻璃缺陷类型识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及玻璃检测领域，尤其涉及。
技术介绍
现有的玻璃缺陷类型识别技术存在以下缺陷:⑴基于图像分割的玻璃识别模式中阈值选择不当，影响后续缺陷类型的识别效果；(2)图像滤波技术选择困难，一般采用单一滤波技术，无法滤除各种图像干扰；(3)玻璃缺陷特征无法确定，造成玻璃缺陷类型难以识别。为此，本专利技术提出了，能够选择合适的图像分割阈值，将图像中的玻璃与背景有效分开，能够去除各种图像干扰，以及能够确定最佳的玻璃缺陷特征以进行玻璃种类的识别，从而整体上提高玻璃缺陷类型识别的可靠性。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的技术问题，本专利技术提供了，以自适应阈值选择模式所获得的图像分割阈值将玻璃从图像背景处分离，采用中值滤波和均值滤波结合的方式以在去除高斯噪声的同时保持图像细节，更关键的是，选择缺陷目标的圆形度和伸长度作为缺陷类型确定的基准，从而更有效地识别出各种玻璃缺陷类型。根据本专利技术的一方面，提供了，该方法包括:1)提供一种玻璃缺陷类型识别系统，所述识别系统包括玻璃容置平台、图像采集设备、缺陷图像检测设备和嵌入式处理设备，所述玻璃容置平台用于放置待检测的整块玻璃，所述图像采集设备用于采集待检测的整块玻璃的玻璃图像，所述缺陷图像检测设备用于确定所述玻璃图像中的缺陷图像，所述嵌入式处理设备与所述缺陷图像检测设备连接，基于所述缺陷图像确定玻璃缺陷类型；2)使用所述识别系统来进行识别。更具体地，在所述玻璃缺陷类型识别系统中，还包括:静态存储器，用于存储各种玻璃类型分别对应的基准玻璃图像，还用于存储阈值范围表，所述阈值范围表以玻璃类型为索引，保存了每一种玻璃类型对应的预选灰度阈值范围，预选灰度阈值范围的取值范围落在0-255数值范围内，还用于存储第一圆形度阈值范围、第一伸长度阈值范围、第二圆形度阈值范围和第二伸长度阈值范围，所述第一圆形度阈值范围的下限阈值大于第二圆形度阈值范围的上限阈值，所述第二伸长度阈值范围的下限阈值大于第一伸长度阈值范围的上限阈值；玻璃类型检测设备，设置在所述玻璃容置平台上方，用于通过红外线检测器检测设备确定待检测的整块玻璃的红外折射特性，基于检测到的红外折射特性确定玻璃类型；供电设备，包括太阳能供电器件、市电接口、切换开关和电压转换器，所述切换开关与所述太阳能供电器件和所述市电接口分别连接，根据市电接口处的市电电压大小决定是否切换到所述太阳能供电器件以由所述太阳能供电器件供电，所述电压转换器与所述切换开关连接，以将通过切换开关输入的5V电压转换为3.3V电压；所述图像采集设备包括CMOS图像传感单元，设置在所述玻璃容置平台上方，用于对待检测的整块玻璃进行图像采集，以获得玻璃图像；所述缺陷图像检测设备与所述玻璃类型检测设备、所述图像采集设备和所述静态存储器分别连接，用于接收玻璃类型和玻璃图像；所述缺陷图像检测设备包括阈值范围确定子设备、中值滤波子设备、均值滤波子设备、灰度化处理子设备、阈值选择子设备、目标分割子设备和缺陷图像提取子设备；所述阈值范围确定子设备与所述玻璃类型检测设备和所述静态存储器分别连接，用于基于玻璃类型确定对应的预先灰度阈值范围以作为目标灰度阈值范围；所述中值滤波子设备、所述均值滤波子设备和所述灰度化处理子设备依次连接，用于对所述玻璃图像依次进行中值滤波处理、均值滤波处理和灰度化处理，以获得灰度化玻璃图像；所述阈值选择子设备与所述阈值范围确定子设备和所述灰度化处理子设备分别连接，用于依次从目标灰度阈值范围中选择一个值作为预选灰度阈值，采用预选灰度阈值将灰度化玻璃图像划分为预选背景区域和预选目标区域，计算预选背景区域占据灰度化玻璃图像的面积比例作为第一面积比，计算预选背景区域的像素平均灰度值作为第一平均灰度值，计算预选目标区域占据灰度化玻璃图像的面积比例作为第二面积比，计算预选目标区域的像素平均灰度值作为第二平均灰度值，将第一平均灰度值减去灰度化玻璃图像的总平均灰度值，获得的差的平方乘以第一面积比以获得第一乘积，将第二平均灰度值减去灰度化玻璃图像的总平均灰度值，获得的差的平方乘以第二面积比以获得第二乘积，将第一乘积和第二乘积相加以获得和值，选择和值最大的预选灰度阈值作为目标灰度阈值；所述目标分割子设备与所述阈值选择子设备连接，用于采用目标灰度阈值将灰度化玻璃图像划分为背景图像和目标图像；所述缺陷图像提取子设备与所述目标分割子设备、所述玻璃类型检测设备和所述静态存储器分别连接，用于基于玻璃类型确定对应的基准玻璃图像，将目标图像与基准玻璃图像做差值以获得所述玻璃图像中的缺陷图像；所述嵌入式处理设备与所述缺陷图像检测设备和所述静态存储器分别连接，基于缺陷图像中的缺陷尺寸计算缺陷的圆形度和伸长度，当圆形度在第一圆形度阈值范围内且伸长度在第一伸长度阈值范围内时，输出结石缺陷信号，当圆形度在第二圆形度阈值范围内且伸长度在第二伸长度阈值范围内时，输出划痕缺陷信号；其中，阈值范围确定子设备、中值滤波子设备、均值滤波子设备、灰度化处理子设备、阈值选择子设备、目标分割子设备和缺陷图像提取子设备被集成在同一块FPGA芯片中；所述图像采集设备还包括固定支架、滤光片和镜头，所述滤光片位于所述CMOS图像传感单元和所述镜头之间。更具体地，在所述玻璃缺陷类型识别系统中，所述识别系统还包括:用户输入设备，与静态存储器连接，用于在用户的操作下，输入阈值范围表、第一圆形度阈值范围、第一伸长度阈值范围、第二圆形度阈值范围、第二伸长度阈值范围以及各种玻璃类型分别对应的基准玻璃图像以存储到所述静态存储器中。更具体地，在所述玻璃缺陷类型识别系统中:所述静态存储器为SDRAM。更具体地，在所述玻璃缺陷类型识别系统中:所述玻璃类型检测设备、所述图像采集设备和所述静态存储器被集成在同一块集成电路板上。更具体地，在所述玻璃缺陷类型识别系统中，所述识别系统还包括:并行通信接口，与所述嵌入式处理设备连接，以压缩所述缺陷图像，并将压缩后的缺陷图像以并行方式传输到外部设备。【附图说明】以下将结合附图对本专利技术的实施方案进行描述，其中:图1为根据本专利技术实施方案示出的玻璃缺陷类型识别系统的结构方框图。附图标记:1玻璃容置平台；2嵌入式处理设备；3图像采集设备；4缺陷图像检测设备【具体实施方式】下面将参照附图对本专利技术的玻璃缺陷类型识别系统的实施方案进行详细说明。玻璃是工业领域和民用领域重要的材料之一，其是否存在缺陷直接决定了施工的质量。对于生产玻璃的厂家来说，如何及时发现玻璃缺陷，确定玻璃缺陷类型，非常重要。现有技术中，玻璃缺陷类型的检测缺乏针对性，尤其对于采用图像检测技术的方案来说，一般存在分割阈值、滤波技术和缺陷特征选择不当的问题，严重影响识别效果。为了克服上述不足，本专利技术搭建了一种玻璃缺陷类型识别系统，针对玻璃和玻璃缺陷的图像特性，有针对性地选择合适的分割阈当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种玻璃缺陷类型识别方法，该方法包括：1)提供一种玻璃缺陷类型识别系统，所述识别系统包括玻璃容置平台、图像采集设备、缺陷图像检测设备和嵌入式处理设备，所述玻璃容置平台用于放置待检测的整块玻璃，所述图像采集设备用于采集待检测的整块玻璃的玻璃图像，所述缺陷图像检测设备用于确定所述玻璃图像中的缺陷图像，所述嵌入式处理设备与所述缺陷图像检测设备连接，基于所述缺陷图像确定玻璃缺陷类型；2)使用所述识别系统来进行识别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：袁芬，
申请(专利权)人：袁芬，
类型：发明
国别省市：山东;37