一種鏡片疵病類型的識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種鏡片疵病類型的識(shí)別方法，屬于鏡片質(zhì)量自動(dòng)化檢測(cè)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]鏡片制造工藝復(fù)雜，精度要求高，在制造過程中往往會(huì)產(chǎn)生一些缺陷，主要包括氣泡、羽毛、劃痕、點(diǎn)等。這些缺陷會(huì)嚴(yán)重影響鏡片品質(zhì)，因此在生產(chǎn)過程中，必須對(duì)鏡片可能產(chǎn)生的各種疵病進(jìn)行在線檢測(cè)。目前國內(nèi)鏡片疵病檢測(cè)技術(shù)還不成熟，企業(yè)主要以人工檢測(cè)為主。結(jié)果容易受眼睛分辨能力以及工作經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人態(tài)度、容易疲勞等主觀性的影響，很容易混淆不同的疵病類型，漏檢率高并且速度慢，而且檢測(cè)數(shù)據(jù)的保存和查詢不方便，不能滿足統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制需求。因此對(duì)這些飛速從生產(chǎn)線上穿過的產(chǎn)品進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)成為鏡片制造行業(yè)未來發(fā)展的方向。
[0003]鏡片的自動(dòng)化檢測(cè)中確定鏡片質(zhì)量優(yōu)劣的依據(jù)就是各種疵病的類種類以及相應(yīng)類型疵病的位置和數(shù)目。所以疵病類型的確定是鏡片自動(dòng)化檢測(cè)中的難點(diǎn)和核心。國外90年代初開始研制計(jì)算機(jī)視覺在線檢測(cè)設(shè)備，但主要針對(duì)制造流程相對(duì)簡單，缺陷明顯且標(biāo)準(zhǔn)低的玻璃，在鏡片檢測(cè)方面相關(guān)的研宄很少。鏡片質(zhì)量要求高，疵病面積小而且多種疵病外形、亮度差異不大，很難辨分，對(duì)實(shí)現(xiàn)鏡片的自動(dòng)化檢測(cè)造成極大的困擾。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明為克服上述情況，通過試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)確定出鏡片各種疵病特征的閾值，提出一種根據(jù)疵病外形特征通過簡單的算法實(shí)現(xiàn)對(duì)疵病類型的快速識(shí)別方法。
[0005]本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
一種鏡片疵病類型的識(shí)別方法，首先用CCD獲取鏡片圖像并用中值濾波法進(jìn)行除噪處理，用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割將所得結(jié)果二值化，再利用疵病的面積、圓形系數(shù)和長形系數(shù)來表征它們的形狀特征，通過試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)確定出鏡片各種疵病形狀特征的閾值，將計(jì)算出的疵病形狀特征參數(shù)與閾值比較，識(shí)別出氣泡、點(diǎn)、羽毛和劃痕這四種常見的疵病。
[0006]將氣泡疵病的閥值設(shè)定為500，去除邊緣亮痕提取疵病并計(jì)算疵病的像素個(gè)數(shù)N，若N多500，則輸出疵病類型為氣泡；
設(shè)定點(diǎn)狀疵病的閥值為0.85?1.15，定義圓形系數(shù)C，C=S/N，式中S為疵病最小外接圓面積，N為疵病像素個(gè)數(shù)，S與N之比越接近1，形狀越接近圓，辨別完氣泡后對(duì)其它疵病進(jìn)行標(biāo)記，對(duì)目標(biāo)依次進(jìn)行上下和左右掃描，上下方向M=m2-ml，ml、m2分別為目標(biāo)最上端和最底端像素的所在行數(shù)；T=t2_tl，tl、t2分別為目標(biāo)最左端和最右端像素的所在列數(shù)，用目標(biāo)外接矩形的對(duì)角線作為最小外接圓直徑D= (M2+T2) 0.5，面積S= (X D2) /4，若
0.85 ^ C ^ 1.15時(shí)，則目標(biāo)為點(diǎn)狀疵病；
設(shè)定羽毛狀疵病的閥值為1.1，定義長形系數(shù)L為L=Ln/D，式中Ln為疵病細(xì)化后的像素個(gè)數(shù)即它的長度，D為疵病最小外接圓直徑，由于劃痕和羽毛的外形接近線條形狀，長寬之比遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于1，所以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定后可先求出目標(biāo)的周長，即疵病的外圍像素個(gè)數(shù)n，則線性化長度Ln=n/2，Ln與D之比越接近1，形狀越接近直線，若1.1 ^ L則目標(biāo)為羽毛疵病，否則為劃痕疵病。
[0007]本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是:該方法算法簡單，只需要調(diào)整相應(yīng)的閾值就能適應(yīng)不同的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，為實(shí)現(xiàn)鏡片質(zhì)量的自動(dòng)化檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。同時(shí)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出鏡片中最常見的氣泡、點(diǎn)、羽毛、劃痕四種疵病，尤其是對(duì)最難區(qū)分而又比較常見的羽毛和劃痕識(shí)別的準(zhǔn)確率很尚。
【附圖說明】
[0008]圖1為本發(fā)明疵病類型識(shí)別方法的流程圖。
[0009]圖2為不同閾值時(shí)辨別羽毛和劃痕的結(jié)果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0010]如圖1所示，I)用C⑶獲取鏡片圖像后先用中值濾波法進(jìn)行除噪處理，然后用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割將所得結(jié)果二值化，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的預(yù)處理。
[0011]2)去除邊緣亮痕提取氣泡并計(jì)算氣泡的像素個(gè)數(shù)N，對(duì)鏡片樣品的統(tǒng)計(jì)分析，將閾值設(shè)定為500，即如果500 ^ N則直接輸出疵病類型為氣泡。
[0012]3)定義圓形系數(shù)C，C=S/N,式中S為疵病最小外接圓面積，N為疵病像素個(gè)數(shù)，S與N之比越接近1，形狀越接近圓。辨別出氣泡后對(duì)其它疵病進(jìn)行標(biāo)記，對(duì)目標(biāo)依次進(jìn)行上下和左右掃描，上下方向M=m2-ml，ml、m2分別為目標(biāo)最上端和最底端像素的所在行數(shù)。T=t2-tl, tl、t2分別為目標(biāo)最左端和最右端像素的所在列數(shù)，用目標(biāo)外接矩形的對(duì)角線作為最小外接圓直徑D= (M2+T2) 0.5，面積S= (Ir XD2)/4。本發(fā)明取圓形系數(shù)C范圍為0.85—
1.15，即當(dāng)0.85 ^ C ^ 1.15時(shí)，目標(biāo)為點(diǎn)狀疵病。
[0013]4)定義長形系數(shù)L為L=Ln/D，式中Ln—疵病細(xì)化后的像素個(gè)數(shù)即它的長度，D為疵病最小外接圓直徑。由于劃痕和羽毛的外形接近線條形狀，長寬之比遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于1，所以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定后可先求出目標(biāo)的周長，即疵病的外圍像素個(gè)數(shù)n，則線性化長度Ln=n/2，Ln與D之比越接近I，形狀越接近直線。如圖2所示，通過實(shí)驗(yàn)確定最佳閾值為1.1，即若1.1 ^ L則目標(biāo)為羽毛，否則為劃痕。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種鏡片疵病類型的識(shí)別方法，首先用CCD獲取鏡片圖像并用中值濾波法進(jìn)行除噪處理，用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割將所得結(jié)果二值化，其特征在于:再利用疵病的面積、圓形系數(shù)和長形系數(shù)來表征它們的形狀特征，通過試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)確定出鏡片各種疵病形狀特征的閾值，將計(jì)算出的疵病形狀特征參數(shù)與閾值比較，識(shí)別出氣泡、點(diǎn)、羽毛和劃痕這四種常見的疵病。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種鏡片疵病類型的識(shí)別方法，其特征在于:將氣泡疵病的閥值設(shè)定為500，去除邊緣亮痕提取疵病并計(jì)算疵病的像素個(gè)數(shù)N，若N多500，則輸出疵病類型為氣泡； 設(shè)定點(diǎn)狀疵病的閥值為0.85?1.15，定義圓形系數(shù)C，C=S/N，式中S為疵病最小外接圓面積，N為疵病像素個(gè)數(shù)，S與N之比越接近1，形狀越接近圓，辨別完氣泡后對(duì)其它疵病進(jìn)行標(biāo)記，對(duì)目標(biāo)依次進(jìn)行上下和左右掃描，上下方向M=m2-ml，ml、m2分別為目標(biāo)最上端和最底端像素的所在行數(shù)；T=t2_tl，tl、t2分別為目標(biāo)最左端和最右端像素的所在列數(shù)，用目標(biāo)外接矩形的對(duì)角線作為最小外接圓直徑D= (M2+T2) 0.5，面積S= (X D2) /4，若.0.85 ≤ C ≤ 1.15時(shí)，則目標(biāo)為點(diǎn)狀疵病； 設(shè)定羽毛狀疵病的閥值為1.1，定義長形系數(shù)L為L=Ln/D，式中Ln為疵病細(xì)化后的像素個(gè)數(shù)即它的長度，D為疵病最小外接圓直徑，由于劃痕和羽毛的外形接近線條形狀，長寬之比遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于1，所以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定后可先求出目標(biāo)的周長，即疵病的外圍像素個(gè)數(shù)n，則線性化長度Ln=n/2，Ln與D之比越接近1，形狀越接近直線，若1.1 ^ L則目標(biāo)為羽毛疵病，否則為劃痕疵病。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種鏡片疵病類型的識(shí)別方法，首先用CCD獲取鏡片圖像并用中值濾波法進(jìn)行除噪處理，用最大類間方差法進(jìn)行閾值分割將所得結(jié)果二值化，其特征在于：再利用疵病的面積、圓形系數(shù)和長形系數(shù)來表征它們的形狀特征，通過試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)確定出鏡片各種疵病形狀特征的閾值，將計(jì)算出的疵病形狀特征參數(shù)與閾值比較，識(shí)別出氣泡、點(diǎn)、羽毛和劃痕這四種常見的疵病。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：該方法算法簡單，只需要調(diào)整相應(yīng)的閾值就能適應(yīng)不同的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，為實(shí)現(xiàn)鏡片質(zhì)量的自動(dòng)化檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。同時(shí)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出鏡片中最常見的氣泡、點(diǎn)、羽毛、劃痕四種疵病，尤其是對(duì)最難區(qū)分而又比較常見的羽毛和劃痕識(shí)別的準(zhǔn)確率很高。
【IPC分類】G01N21-956
【公開號(hào)】CN104614386
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510072024
【發(fā)明人】吳迪富, 姚紅兵, 李麗淋, 孫玉娟, 單國云, 吳廣劍, 蔡燕華
【申請(qǐng)人】江蘇宇迪光學(xué)股份有限公司
【公開日】2015年5月13日
【申請(qǐng)日】2015年2月12日