基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法技术

本发明专利技术公开基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法，包括：步骤1、图像采集与定位；步骤2、图像位姿矫正：采用基于ROI图像斜外接矩对角线进行几何变换，以矫正瓷砖位姿；步骤3、图像分块：采用横竖分块策略将步骤2校正后的ROI图像均匀分割成测试模块，测试模块为最小ROI图像；步骤4、复合掩模：采用复合逻辑运算方法对分割后的测试模块进行掩模处理；步骤5、色差检测将掩模处理后的测试模块转换到HSV颜色空间，生成颜色特征并与标准值对比，判别出瓷砖是否存在色彩缺陷。本发明专利技术结合仿射变换、分块处理、复合掩膜、颜色空间、特征提取技术，完成瓷砖的视觉色差检测，该检测表现良好，解决了无法真实表征瓷砖固有的颜色色差检测问题。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法
本专利技术涉及一种基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法。
技术介绍
目前工业生产过程中，瓷砖色差检测主要是有人工肉眼观察完成，该方法劳动强度大，受主观因素的影响，人工成逐渐提高，已不能满足现代自动化生产的需要；也有利用色度检测仪进行瓷砖色差检测的相关方法，如速度检测仪主要依靠水平导轨结构移动对目标进行扫描，扫描速度较慢且色度检测过分依赖生产厂商颜色制式，难以根据实际的产品颜色进行改变与适应；基于视觉的瓷砖色差检测的方法现在也比较多，但是所提出方法的存在较大的局限性，主要表现在下列几点：(1)在瓷砖检测前，需要对检测瓷砖进行精确的定位，以统计瓷砖的颜色特征信息，但是仍然无法辨别边缘邻域像素级的干扰特征，从而在进行颜色特征时，不可避免带入环境因素的影响；(2)统计主要是基于全局信息进行颜色特征统计，该特征对局部颜色变换的感知能力很小，即全局信息统计会稀释掉局部色差变换的表现能力，因此色差检测的精度与准确度都会受到影响；(3)颜色空间的选取对色差检测会产生很大的影响，目前还没有通用的颜色空间被所有的产品色差检测采用，只是根据产品的实际需求进行选择。基于目前本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、图像采集与定位通过彩色相机对瓷砖图像进行采集，再通过瓷砖定位算法将仅含有瓷砖的ROI图像分割出来，将其作为独立的处理单元进行后续处理，所述ROI图像即包含整块瓷砖边界区域的图像；步骤2、图像位姿矫正采用基于ROI图像斜外接矩对角线为基准进行几何变换，以矫正瓷砖位姿；步骤3、图像分块采用横竖分块策略将步骤2校正后的ROI图像均匀分割成测试模块，测试模块为最小ROI图像；步骤4、复合掩模采用复合逻辑运算方法对分割后的测试模块进行掩模处理；步骤5、色差检测将掩模处理后的测试模块转换到HSV颜色空间，生成颜色特征并与标准值对比，判别...

【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、图像采集与定位通过彩色相机对瓷砖图像进行采集，再通过瓷砖定位算法将仅含有瓷砖的ROI图像分割出来，将其作为独立的处理单元进行后续处理，所述ROI图像即包含整块瓷砖边界区域的图像；步骤2、图像位姿矫正采用基于ROI图像斜外接矩对角线为基准进行几何变换，以矫正瓷砖位姿；步骤3、图像分块采用横竖分块策略将步骤2校正后的ROI图像均匀分割成测试模块，测试模块为最小ROI图像；步骤4、复合掩模采用复合逻辑运算方法对分割后的测试模块进行掩模处理；步骤5、色差检测将掩模处理后的测试模块转换到HSV颜色空间，生成颜色特征并与标准值对比，判别出瓷砖是否存在色彩缺陷。2.如权利要求1所述的基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法，其特征在于：所述步骤1具体包括以下步骤：步骤11，通过高速线阵CCD相机采集图像；步骤12，先灰度化图像，再进行滤波去噪处理，对滤波图采用边缘检测算法分割，再提取小瓷砖轮廓，得瓷砖轮廓图；步骤13，基于步骤12的轮廓图中瓷砖轮廓的几何特性生成相应的基元特征，基元特征包括宽度、高度和完整度；利用瓷砖自身的颜色特性生成相应的HSV空间特征，HSV空间特征包括色调和饱和度，然后将基元特征与颜色特征构造成定位组合特征，共同完成瓷砖的定位；步骤14，针对定位后的瓷砖图像，以瓷砖轮廓的外接矩形的角点为基准生成对应的ROI区域。3.如权利要求1所述的基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法，其特征在于：将ROI区域进行所述步骤2几何变换，公式为：式中，θc是几何变换的旋转角度，Δx，Δy为矫正平移，[x、y1]为变换前坐标，[x1y11]为变换后的坐标。4.如权利要求1所述的基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法，其特征在于：所述步骤3具体包括以下步骤：步骤31：将矫正后的图像重新进行轮廓提取，获取紧贴瓷砖目标的最小ROI图像，以该图像原点为分块的起点，初始化分块步长，分块步长的定义为：Stepx与Stepy是计算后取的整数，Scale为步长计算的尺度系数；步骤32以矫正后最小ROI图像原点作为分块起点，然后分别在横向与纵向以其对应的步长进行块划分，完成整个瓷砖的划分步骤。5.如权利要求4所述的基于机器视觉的瓷砖色度分块检测方法，其特征在于：所述步骤32划分方式为：将最小ROI图像分为中间的0区，0区左右两侧的1区和上下两侧的2区以及1区与2区交叉的3区，边界条件分为4种区域，采用如下的g(i，j)作为边界条件的判别函数，进行解析：该判别函数表示为：若g(i,j)＝1,代表在分块遍历过程当中发生横向越界，处于临界区域的分块大小宽度的范围为[i，Width]；若g(i,j)＝2,代表在分块遍历...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊，杨林杰，吴拱星，高银，庄加福，
申请(专利权)人：泉州装备制造研究所，
类型：发明
国别省市：福建,35