專利名稱:玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)及方法
技術領域:
本發(fā)明涉及缺陷檢測技術,特別涉及一種玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)、以
及 一 種玻璃制品的缺陷測方法。
背景技術:
玻璃制品越來越多的應用在日常生活中,啤酒瓶、酸奶瓶等玻璃容器, 還有玻璃材質的工藝品等。
由于制造工藝的不完善,玻璃制品在制造過程中可能存在例如氣泡、結 石等缺陷;且玻璃制品在生產、應用、運輸過程中,還可能由于流水線的震 蕩或傳輸過程中的碰撞而產生裂紋、缺損等缺陷。
玻璃制品的上述缺陷可能導致各種事故的產生,例如啤酒瓶的爆炸、酸 奶瓶口割破皮膚等,因此,通常在玻璃制品對殳入使用前需對其進行缺陷檢測。
然而,現有玻璃制品的缺陷檢測通常是由人工完成,即憑借缺陷檢測人 員的肉眼觀測來判斷玻璃制品是否存在缺陷,這就使得玻璃制品的缺陷檢測 效率較低,且可能會由于缺陷檢測人員的經驗不足或疏忽而導致缺陷檢測的 可靠性較低。
發(fā)明內容
有鑒于此,本發(fā)明提供了一種玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)、以及一種玻璃 制品的缺陷檢測方法,能夠提高玻璃制品缺陷檢測的效率和可靠性。 本發(fā)明提供的一種玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng),包括 攝像頭,拍攝被檢測玻璃制品的圖像;
邊緣檢測單元,對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品的圖像進行邊緣檢 測,得到被檢測玻璃制品的邊緣圖,所述邊緣圖中至少包括表示被檢測玻璃制品的外形輪廓線和特征線的強邊緣;二值化處理單元,對所述邊緣檢測單元得到的邊緣圖進行二值化處理, 得到二值化邊緣圖;特征線檢測單元,將所述二值化處理單元得到的二值化邊緣圖中表示所 述特征線的強邊緣去除;缺陷判斷單元,接收經特征線檢測單元處理后的二值化邊緣圖,當接收 到的二值化邊緣圖中除表示所述外形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊 緣時,產生表示被檢須'J玻璃制品存在缺陷的控制信號并輸出。所述攝像頭為至少兩個,分別設置于被檢測玻璃制品所在流水線的兩 側,且所述至少兩個攝像頭的拍攝范圍能夠覆蓋被檢測玻璃制品的四周表 面;該系統(tǒng)進 一 步包括三處光源,分別設置于被檢測玻璃制品流水線的兩側 和上方。每個攝像頭對被檢測玻璃制品連續(xù)拍攝,得到包含多幅圖像的圖像組; 所述邊緣檢測單元進 一 步從每個攝像頭拍攝到的所述圖像組中分別選擇一幅圖像進行邊緣檢測。所述邊緣檢測單元選擇的每幅圖像中,被檢測玻璃制品位于該幅圖像的中間位置。所述缺陷判斷單元進 一 步按照被檢測玻璃制品在不同位置的缺陷形狀 預先進行缺陷判斷訓練。所述至少兩個攝像頭分為若千攝像頭組,不同攝像頭組分別拍攝被檢測 玻璃制品的不同區(qū)域;邊緣檢測單元、二值化處理單元、特征線^^測單元、缺陷判斷單元的數 量與所述攝像頭組的數量相同;且每個邊緣檢測單元、二值化處理單元、特征線檢測單元、缺陷判斷單 元對應一個攝像頭組。所述至少兩個攝像頭組中,至少 一 個攝像頭組的每個攝像頭向下傾斜預設角度。所述被檢測玻璃制品為玻璃并瓦;所述玻璃瓶的特征線至少包括瓶縫線、瓶口線、瓶頸線;所述至少兩個攝像頭組包括拍攝所述玻璃瓶瓶身區(qū)域的第 一攝像頭組、以及拍攝所述玻璃瓶瓶口區(qū)域的第二攝像頭組;兩個攝像頭組分別拍攝所述玻璃瓶的瓶身區(qū)域和瓶口區(qū)域;所述第二攝像頭組中的每個攝像頭向下傾斜預設角度。本發(fā)明提供的 一 種玻璃制品的缺陷檢測方法,設置拍攝被檢測玻璃制品圖像的攝像頭,該方法包括對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品圖像進行邊緣檢測,得到被檢測玻璃制品的邊緣圖;其中,所述邊緣圖中至少包括表示被檢測玻璃制品的外形輪廓線和特征線的強邊緣;對邊緣檢測得到的所述邊緣圖進行二值化處理,得到二值化邊緣圖; 將所述二值化邊緣圖中表示特征線的強邊緣去除;在去除了表示特征線的強邊緣后的二值化邊緣圖中,除表示外形輪廓線 的強邊緣之外還包括其他強邊緣時,產生表示被檢測玻璃制品存在缺陷的控 制信號。每個攝像頭對被檢測玻璃制品連續(xù)拍攝,得到包含多幅圖像的圖像組, 所述對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品圖像進行邊緣檢測之前,該方法進一 步包括從每個攝像頭拍攝到的所述圖像組中分別選擇一幅圖像用于所述邊緣檢側。由上述技術方案可見,本發(fā)明對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品的圖像 進行邊緣檢測,得到被檢測玻璃制品的邊緣圖;然后對邊緣檢測得到的邊緣 圖進行二值化處理,并將二值化邊緣圖中表示特征線的強邊緣去除。這樣, 由于玻璃制品通常為透明或半透明的,對于不存在缺陷的玻璃制品來說,邊 緣圖中應當只包括表示外形輪廓線和特征線的強邊緣,因此,如果去除了表 示特征線的強邊緣的二值化邊緣圖中,除表示外形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣,則表示該玻璃制品存在缺陷,并產生表示被檢測玻璃制品存 在缺陷的控制信號,從而無需人工操作即可完成玻璃制品的缺陷檢測,進而 提高了玻璃制品缺陷檢測的效率和可靠性。
而且,本發(fā)明中的技術方案可以結合生產玻璃制品的流水線,利用計算 機程序和攝像頭自動實現對玻璃制品的缺陷在線檢測。
圖1為本發(fā)明中玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)的示例性結構圖2為本發(fā)明實施例中玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)的攝像頭布局示意圖3為本發(fā)明實施例中玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)的結構示意圖4為本發(fā)明中玻璃制品的缺陷檢測方法的示例性流程圖。
具體實施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白,以下參照附圖并舉 實施例,對本發(fā)明進一步詳細說明。
本發(fā)明利用圖像處理技術實現對玻璃制品的缺陷檢測。
圖1為本發(fā)明中玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)的示例性結構圖。如圖l所示, 該缺陷檢測系統(tǒng)包括攝像頭、邊緣檢測單元、二值化處理單元、特征線檢 測單元、缺陷判斷單元、控制輸出單元。
攝像頭為至少兩個,分別設置于被檢測玻璃制品流水線的兩側,且保證 所有攝像頭的拍攝范圍能夠覆蓋被檢測玻璃制品的四周表面。這樣,不同的 攝像頭能夠拍攝到的被檢測玻璃制品不同角度的圖像。每個攝像頭拍攝流水 線中經過該攝像頭的被檢測玻璃制品,并將拍攝到的每個被檢測玻璃制品的 圖像依次輸出。當然,攝像頭也可以僅設置為一個,且攝像頭的拍攝范圍覆 蓋被4全測玻璃制品的四周表面并非必需。
邊緣檢測單元,依次接收各攝像頭拍攝到的每個被檢測玻璃制品的各幅 圖像;利用現有任意一種邊緣檢測算法,依次對接收到的每個被檢測玻璃制品的各幅圖像進行邊緣檢測,得到每個被檢測玻璃制品在各幅圖像中的邊緣圖。其中,圖像中灰度變化劇烈的位置通常包含了大量的信息,稱為強邊緣。 在攝像頭拍攝的含有玻璃制品的每幅圖像中,由于其中表示被檢測玻璃制品 的目標區(qū)域、相比于被檢測玻璃制品之外的背景區(qū)域,灰度變化非常劇烈, 因此,邊緣檢測得到的邊緣圖中一定包含表示目標區(qū)域輪廓線的強邊緣,也就是表示被檢測玻璃制品外形輪廓線的強邊緣;且,玻璃制品自身的一些特 征線處的灰度變化也會比較劇烈,例如啤酒瓶的并瓦縫線等,因此,邊緣檢側 得到的邊緣圖中還會包含表示被檢測玻璃制品特征線的強邊緣。由于玻璃制品通常為透明或半透明的,對于不存在缺陷的玻璃制品來 說,邊緣檢測到的邊緣圖中應當只包括表示外形輪廓線和特征線的強邊緣, 當然,如果玻璃制品存在缺陷,則缺陷處的灰度變化也會比較劇烈,此時, 邊緣檢側得到的邊緣圖中就有可能包含表示被檢測玻璃制品缺陷輪廓線的 強邊緣。實際應用中,各攝像頭均是連續(xù)地進行拍攝,且被檢測玻璃制品會在流 水線的帶動下不斷移動,因此,對于同一個被檢測玻璃制品來說,每一個攝 像頭的連續(xù)拍攝會得到包含多幅圖像的圖像組。這樣,考慮到檢測速度的需 要,對于每一個攝像頭拍攝到的對應同一被檢測玻璃制品的圖像組,邊緣檢 測單元只從中選擇一幅進行邊緣檢測,而不是對圖像組中的所有圖像都進行 邊緣檢測。較佳地,邊緣檢測單元選擇的每幅圖像中,被檢測玻璃制品位于 該幅圖像的中間位置,這是因為對于被檢測玻璃制品位于中間位置的圖像 時,其拍攝時的光照條件和圖像質量最好。二值化處理單元,依次接收邊緣纟全測單元得到的每個被檢測玻璃制品在 各幅圖像中的邊緣圖,并依次對接收到的每個被檢測玻璃制品的多幅邊緣圖 進行二值化處理,得到每個被檢測玻璃制品的多幅二值化邊緣圖。特征線檢測單元,依次接收二值化處理單元輸出的每個被一全測玻璃制品 的各幅二值化邊緣圖,并依次去除每個被檢測玻璃制品的各幅二值化邊緣圖中表示特征線的強邊緣。其中,在二值化邊緣圖中,強邊緣部分通常為白色,相應地,其他部分 則為黑色,這里所述的"去除"是指將二值化邊緣圖中表示特征線的白色 強邊緣轉換為黑色。缺陷判斷單元,依次接收每個被檢測玻璃制品經特征線檢測單元處理后 的二值化邊緣圖,當接收到的某個被檢測玻璃制品的二值化邊緣圖中,除表 示該被檢測玻璃制品外形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣時,則認為 所述其他強邊緣為缺陷,產生表示被檢測玻璃制品存在缺陷的控制信號并輸 出。考慮到攝像頭的精度、邊緣檢測單元和二值化處理單元的計算精度,缺 陷判斷單元所接收的二值化邊緣圖中,還有可能包含圖像噪聲。因此,為了 缺陷判斷單元不會將噪聲誤認為是被檢測玻璃制品的缺陷,在本發(fā)明中,可 以按照被檢測玻璃制品在不同位置通常出現的缺陷形狀,預先對缺陷判斷單 元進行缺陷判斷訓練,例如,對于常出現線條狀裂紋的區(qū)域,如果出現離散 分布的邊緣像素點,則可認為是圖像噪聲而非玻璃制品的缺陷。實際應用中,缺陷判斷單元可以產生表示被檢測玻璃制品存在缺陷的控 制信號,并輸出至流水線中設置的推送裝置,由該推送裝置將對應的玻璃制 品推送至流水線之外。為了使得玻璃制品的缺陷處的圖像的灰度變化更為明顯,本發(fā)明還可以 在上述系統(tǒng)中進一 步設置三處光源,分別位于被檢測玻璃制品流水線的兩側 和上方??梢姡鲜鱿到y(tǒng)對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品的圖像進行邊緣檢測,得到被檢測玻璃制品的邊緣圖;然后對邊緣檢測得到的邊緣圖進行二值 化處理,并將二值化邊緣圖中表示特征線的強邊緣去除。這樣,由于玻璃制 品通常為透明或半透明的,對于不存在缺陷的玻璃制品來^L,邊緣圖中應當 只包括表示外形輪廊線和特征線的強邊緣,因此,如果去除了表示特征線的 強邊緣的二值化邊緣圖中,除表示外形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣,則表示該玻璃制品存在缺陷,并產生表示被檢測玻璃制品存在缺陷的控 制信號,從而無需人工操作即可完成玻璃制品的缺陷檢測,進而提高了玻璃 制品缺陷檢測的效率和可靠性。下面,以被檢測玻璃制品為啤酒瓶,特征線包括瓶縫線、瓶口線、瓶頸 線為例,對上述系統(tǒng)進行舉例說明。啤酒瓶存在缺陷比較集中的位置是瓶身、瓶口處,其中,瓶身容易存在 氣泡、結石等,瓶口容易存在破損、裂紋等,因此,本實施例提供至少兩個 攝像頭,并將至少兩個攝像頭劃分為兩組,分別拍攝啤酒瓶的瓶身和瓶口區(qū) 域的圖像,并設置與攝像頭組相同數量的邊緣檢測單元、二值化處理單元、 特征線檢測單元、缺陷判斷單元,且每一個邊緣檢測單元、二值化處理單元、特征線^r測單元、缺陷判斷單元對應 一個攝像頭組。圖2為本發(fā)明實施例中玻璃制品的缺陷檢觀'J系統(tǒng)的攝像頭布局示意圖。 在圖2中,啤酒瓶的流水線從左向右移動,且在圖2中共有8個攝像頭,所 述8個攝像頭平均分為兩個攝像頭組。其中 一 個攝像頭組稱為瓶身攝像頭組,該組中的4個攝像頭兩兩分別設 置于啤酒瓶流水線左端的兩側,用于拍攝啤酒瓶的瓶身區(qū)域;另一個攝像頭 組稱為瓶口攝像頭組,該組中的4個攝像頭兩兩分別設置于啤酒瓶流水線右 端的兩側,用于拍攝啤酒瓶的瓶口區(qū)域。較佳地,對應瓶口區(qū)域的瓶口攝像頭組中,各攝像頭均采用向下傾斜一 定角度的方式傾斜拍攝啤酒瓶的瓶口區(qū)域,以獲得效果更好的瓶口區(qū)域圖 像。在圖2中,每一組攝像頭的右側均設置一個對應的剔瓶器,用作如前所 述的推送裝置。圖3為本發(fā)明實施例中玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)的結構示意圖。如圖3 所示,除了如圖2所示的兩個攝像頭組之外,本實施例中的玻璃制品缺陷檢 測系統(tǒng)還包括邊緣檢測單元A,依次接收瓶身攝像頭組拍攝到的每個啤酒瓶的4幅瓶身圖像;利用現有任意一種邊緣檢測算法,依次對接收到的每個啤酒瓶的4 幅瓶身圖像進行邊緣檢測,得到每個啤酒瓶4幅瓶身圖像的邊緣圖。二值化處理單元A,依次接收每個啤酒瓶在4幅瓶身圖像的邊緣圖,并 依次對接收到的每個啤酒瓶的4幅瓶身圖像的邊緣圖進行二值化處理,得到 每個哞酒瓶的4幅瓶身圖像的二值化邊緣圖。特征線檢測單元A,依次接收每個啤酒瓶的4幅瓶身圖像的二值化邊緣 圖,并依次去除每個啤酒瓶在4幅瓶身圖像的二值化邊緣圖中表示瓶縫線的 強邊緣。缺陷判斷單元A,依次接收經特征線檢測單元A處理后的每個啤酒瓶 的4幅瓶身圖像的二值化邊緣圖,當接收到的二值化邊緣圖中除表示啤酒瓶 瓶身外形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣時,則產生表示啤酒瓶存在 缺陷的控制信號并輸出至如圖2所示的瓶身攝像頭組右側的剔瓶器A,以便 將具有缺陷的啤酒瓶從流水線中剔出。邊緣檢測單元B,依次接收瓶口攝像頭組拍攝到的每個啤酒瓶的4幅瓶 口圖像;利用現有任意一種邊緣檢測算法,依次對接收到的每個啤酒瓶的4 幅瓶口圖像進行邊緣檢測,得到每個啤酒瓶的4幅瓶口圖像的邊緣圖。二值化處理單元B,依次接收每個啤酒瓶的4幅瓶口圖像的邊緣圖,并 依次對接收到的每個啤酒瓶的4幅瓶口圖像中的邊緣圖進行二值化處理,得 到每個啤酒瓶的4幅瓶口圖像的二值化邊緣圖。特征線檢測單元B,依次接收每個啤酒瓶的4幅瓶口圖像的二值化邊緣 圖,并依次去除每個啤酒瓶的4幅瓶口圖像的二值化邊緣圖中表示瓶口線、 瓶頸線、以及瓶縫線的強邊緣。需要說明的是,瓶縫線由瓶口延伸至并瓦底,因此,啤酒瓶的并瓦口區(qū)域的 特征線中,除了瓶口線和瓶頸線之外,仍然包括瓶縫線。缺陷判斷單元B,依次接收經特征線檢測單元B處理后的每個啤酒瓶的 4幅瓶口圖像的二值化邊緣圖,當接收到的二值化邊緣圖中除表示啤酒瓶瓶 口外形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣時,則產生表示啤酒瓶存在缺陷的控制信號并輸出至如圖2所示的瓶口攝像頭組右側的剔瓶器B,以便將 具有缺陷的啤酒瓶從流水線中剔出。在本實施例如圖2所示的系統(tǒng)中,按照啤酒瓶在瓶身區(qū)域通常出現的氣 泡、結石等缺陷形狀,預先對缺陷判斷單元A進行缺陷判斷訓練;按照啤 酒瓶在瓶口區(qū)域通常出現的破損、裂紋等缺陷形狀,預先對缺陷判斷單元B 進行缺陷判斷訓練。當然,對于除啤酒瓶之外的其他玻璃瓶,本實施例如圖3所示的系統(tǒng)也 適用。且為了更精確地檢測玻璃瓶或其他玻璃制品的缺陷,也可以針對數量 更多且更為細小的區(qū)域分別設置攝像頭組、以及其他功能單元。相應地,如果設置了若干個攝像頭組,則可根據實際情況,設置任意一 個或多個攝像頭組中的每個攝像頭向下傾斜預設角度。以上是對本發(fā)明中玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)的詳細說明,下面,再對本 發(fā)明中玻璃制品的缺陷檢測方法進行說明。圖4為本發(fā)明中玻璃制品的缺陷檢測方法的示例性流程圖。如圖4所示, 在被檢測玻璃制品流水線的兩側設置至少兩個攝像頭,且至少兩個攝像頭的 拍攝范圍能夠覆蓋被檢測玻璃制品的四周表面之后,該方法包括步驟401 ,對各攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品的各幅圖像進行邊緣檢 測,得到被檢測玻璃制品在各幅圖像中的邊緣圖。其中,本步驟得到的邊緣圖中至少包括表示被檢測玻璃制品外形輪廓線 和特征線的強邊緣。實際應用中,各攝像頭均是連續(xù)地執(zhí)行拍對聶,且被4t測玻璃制品會在流 水線的帶動下不斷移動,因此,每一個攝像頭會拍攝到的對應同一個被檢測 玻璃制品的圖像為多幅。這樣,考慮到檢測速度的需要,對于每一個攝像頭 拍攝到的對應同 一被檢測玻璃制品的多幅圖像,本步驟中只選擇其中 一幅進 行邊緣檢測。較佳地,選擇被檢測玻璃制品位于中間位置的一幅圖像進行邊 緣檢測,這是因為目標區(qū)域位于中間位置時的光照條件好、圖像質量最高。步驟402,對邊緣檢測得到的被檢測玻璃制品在各幅圖像中的邊緣圖進行二值化處理。步驟403,將被檢測玻璃制品在各幅圖像中經二值化處理后的二值化邊 緣圖中,表示特征線的強邊緣去除。步驟404,當去除了表示特征線的強邊緣的二值化邊緣圖中,除表示外 形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣時,產生表示被檢測玻璃制品存在 缺陷的控制信號。至此,本流程結束。在上述流程中,攝像頭也可以僅設置為一個,且攝像頭的拍攝范圍覆蓋 被檢測玻璃制品的四周表面并非必需。上述流程僅僅是對于一個被檢測玻璃制品的處理過程,實際應用中,對 于每一個被檢測玻璃制品,可以按照玻璃制品到達攝像頭拍攝范圍內的順 序,并行4丸行上述流程。而且,對于同一個被檢測玻璃制品,可將至少兩個攝像頭分為不同的攝 像頭組,不同攝像頭組分別拍攝該被檢測玻璃制品的不同區(qū)域,并同時或先 后針對同 一被檢測玻璃制品的不同區(qū)域執(zhí)行上述流程。由上述流程可見,本發(fā)明中玻璃制品的缺陷檢測方法先對攝像頭拍攝到 的被檢測玻璃制品的圖像進行邊緣檢測,得到被檢測玻璃制品的邊緣圖;然 后對邊緣檢測得到的邊緣圖進行二值化處理,并將二值化邊緣圖中表示特征 線的強邊緣去除。這樣,由于玻璃制品通常為透明或半透明的,對于不存在 缺陷的玻璃制品來說,邊緣圖中應當只包括表示外形輪廓線和特征線的強邊 緣,因此,如果去除了表示特征線的強邊緣的二值化邊緣圖中,除表示外形 輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣,則表示該玻璃制品存在缺陷,并產 生表示被檢測玻璃制品存在缺陷的控制信號,從而無需人工操作即可完成玻 璃制品的缺陷檢測,進而提高了玻璃制品缺陷檢測的效率和可靠性。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已,并非用于限定本發(fā)明的保護范 圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內,所作的任何修改、等同替換以及改進等, 均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。
權利要求
1、一種玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)包括攝像頭,拍攝被檢測玻璃制品的圖像;邊緣檢測單元,對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品的圖像進行邊緣檢測,得到被檢測玻璃制品的邊緣圖,所述邊緣圖中至少包括表示被檢測玻璃制品的外形輪廓線和特征線的強邊緣;二值化處理單元,對所述邊緣檢測單元得到的邊緣圖進行二值化處理,得到二值化邊緣圖;特征線檢測單元,將所述二值化處理單元得到的二值化邊緣圖中表示所述特征線的強邊緣去除;缺陷判斷單元,接收經特征線檢測單元處理后的二值化邊緣圖,當接收到的二值化邊緣圖中除表示所述外形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣時,產生表示被檢測玻璃制品存在缺陷的控制信號并輸出。
2、 如權利要求l所述的系統(tǒng),其特征在于,所述攝像頭為至少兩個, 分別設置于被檢測玻璃制品所在的流水線兩側,且所述至少兩個攝像頭的拍 攝范圍能夠覆蓋被檢測玻璃制品的四周表面;該系統(tǒng)進一 步包括三處光源,分別設置于被檢測玻璃制品流水線的兩側 和上方。
3 、如權利要求2所述的系統(tǒng),其特征在于,每個攝像頭對被檢測玻璃制品連續(xù)拍攝,得到包含多幅圖像的圖像組; 所述邊緣檢測單元進一步從每個攝像頭拍攝到的所述圖像組中分別選 擇一幅圖像進行邊緣檢測。
4、 如權利要求3所述的系統(tǒng),其特征在于,所述邊緣檢測單元選擇的 每幅圖像中,被檢測玻璃制品位于該幅圖像的中間位置。
5、 如權利要求l所述的系統(tǒng),其特征在于,所述缺陷判斷單元進一步 按照被檢測玻璃制品在不同位置的缺陷形狀預先進行缺陷判斷訓練。
6、 如權利要求1至5中任意一項所述的系統(tǒng),其特征在于,所述至少 兩個攝像頭分為若干攝像頭組,不同攝像頭組分別拍攝被檢測玻璃制品的不同區(qū)域;邊緣檢測單元、二值化處理單元、特征線檢測單元、缺陷判斷單元的數 量與所述攝像頭組的數量相同;且每個邊緣檢測單元、二值化處理單元、特征線檢測單元、缺陷判斷單 元對應一個攝像頭組。
7、 如權利要求6所述的系統(tǒng),其特征在于,所述至少兩個攝像頭組中, 至少 一 個攝像頭組的每個攝像頭向下傾斜預設角度。
8、 如權利要求7所述的系統(tǒng),其特征在于, 所述^皮;險測玻璃制品為玻璃瓶;所述玻璃瓶的特征線至少包括瓶縫線、瓶口線、瓶頸線; 所述至少兩個攝像頭組包括拍攝所述玻璃瓶瓶身區(qū)域的第 一攝像頭組、 以及拍攝所述玻璃瓶瓶口區(qū)域的第二攝像頭組;兩個攝像頭組分別拍攝所述玻璃瓶的瓶身區(qū)域和瓶口區(qū)域; 所述第二攝像頭組中的每個攝像頭向下傾斜預設角度。
9、 一種玻璃制品的缺陷檢測方法,其特征在于,設置拍攝被檢測玻璃 制品圖像的攝像頭,該方法包括對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品圖像進行邊緣檢測,得到被檢測玻璃 制品的邊緣圖;其中,所述邊緣圖中至少包括表示被檢測玻璃制品的外形輪 廓線和特征線的強邊緣;對邊緣檢測得到的所述邊緣圖進行二值化處理,得到二值化邊緣圖;將所述二值化邊緣圖中表示特征線的強邊緣去除;在去除了表示特征線的強邊緣后的二值化邊緣圖中,除表示外形輪廓線 的強邊緣之外還包括其他強邊緣時,產生表示被檢測玻璃制品存在缺陷的控 制信號。
10、 如權利要求9所述的方法,其特征在于,每個攝像頭對被檢測玻璃制品連續(xù)拍攝,得到包含多幅圖像的圖像組,所述對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品圖像進行邊緣檢測之前,該方法進一步包括從每個攝像頭拍攝到的所述圖像組中分別選擇一幅圖像用于所述邊緣檢側。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種玻璃制品的缺陷檢測系統(tǒng)和一種玻璃制品的缺陷檢測方法。本發(fā)明對攝像頭拍攝到的被檢測玻璃制品的圖像進行邊緣檢測,得到被檢測玻璃制品的邊緣圖;然后對邊緣檢測得到的邊緣圖進行二值化處理,并將二值化邊緣圖中表示特征線的強邊緣去除。由于玻璃制品通常為透明或半透明的,對于不存在缺陷的玻璃制品來說,邊緣圖中應當只包括表示外形輪廓線和特征線的強邊緣,因此,如果去除了表示特征線的強邊緣的二值化邊緣圖中,除表示外形輪廓線的強邊緣之外還包括其他強邊緣,則產生表示被檢測玻璃制品存在缺陷的控制信號,從而無需人工操作即可完成玻璃制品的缺陷檢測,進而提高了玻璃制品缺陷檢測的效率和可靠性。
文檔編號G01N21/958GK101315338SQ20081011687
公開日2008年12月3日 申請日期2008年7月18日 優(yōu)先權日2008年7月18日
發(fā)明者王俊艷 申請人:北京中星微電子有限公司