一种基于机器视觉的玻璃瑕疵在线检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的玻璃瑕疵在线检测系统及方法，包括图像采集模块、处理器模块、电源模块、存储器模块、显示模块等。图像采集模块使用线阵CCD摄像机，逐行扫描待测玻璃，获取玻璃瑕疵图像信息；核心处理器模块主要包括TI公司的TMS320DM642 DSP最小系统，用于接收和处理玻璃图像信息；其主要完成图像的预处理，以及通过特定的算法对瑕疵图像进行特征提取，计算其几何特征量及灰度特征值，依据这些特征参量来对其进行分类识别；电源模块为整个系统提供能量的来源。存储器模块的主要功能是实现玻璃图像数据的暂时缓存；显示模块主要通过VGA接口实现检测结果图像信息的显示。本发明专利技术提高玻璃瑕疵在线检测的实时性，增强了可靠性。

Glass defect on-line detection system and method based on machine vision

The invention discloses a glass defect on-line detection system and method based on machine vision, comprising an image acquisition module, a processor module, a power module, a memory module, a display module, and the like. The image acquisition module using linear array CCD camera, scan test glass, glass defect image information acquisition; core processor module mainly includes the TMS320DM642 DSP minimum system of TI, for receiving and processing of glass image information; its main image preprocessing, and through a specific algorithm of defect image feature extraction, calculation the geometric features and gray features, on the basis of the characteristic parameters to classify and identify the source; power module provides power for the entire system. The main function of the memory module is to realize the temporary buffering of the glass image data. The display module mainly uses the VGA interface to realize the display of the detection results and image information. The invention improves the real-time performance of glass defect on-line detection and enhances the reliability.

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的玻璃瑕疵在线检测系统及方法
本专利技术涉及玻璃生产加工领域，尤其是一种基于机器视觉的玻璃瑕疵的识别方法以及分类处理系统。
技术介绍
我国生产的民用平板玻璃居于全球首位，玻璃总生产量大概是世界总产量的五分之二。我国目前共有一百六十多个浮法玻璃生产厂家，玻璃产量的五分之四为浮法玻璃。依靠先进的玻璃工艺制造技术，玻璃的产量和质量有所增加，但是在成品玻璃中仍然会出现一些瑕疵，影响玻璃的性能和外观，例如划痕、气泡、锡点、墨点、光畸变等。在玻璃的生产销售过程中，必须保证玻璃的高质量、高性能才能争得市场地位，因此玻璃瑕疵检测是玻璃生产系统中不可缺少的环节，以此来避免不合格的玻璃流入市场，更可以对玻璃划分等级。在过去，由于技术有限，玻璃生产线运行速度缓慢，人工检测成为当时主要的检测方法。伴随着科学技术的发展，以及对玻璃的需求量不断提升，玻璃的生产线运行速度加快，人工检测的局限性凸显，已不能达到生产的要求。人工检测存在的缺点主要有：生产车间现场灰尘多，噪声大，工人检测工作环境恶劣，无法直接使用目测，劳动强度大；正常人眼在不间断的观测运动物体一段时间会眼花，眼胀等不适，检测人员无法长期本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于机器视觉的玻璃瑕疵在线检测系统，其特征在于：所述系统包括线阵CCD摄像机、嵌入式处理器、电源模块、存储器模块以及显示模块；线阵CCD摄像机与嵌入式处理器的信号输入端连接，线阵CCD摄像机逐行扫描待测玻璃，获取玻璃的图像信息并输入嵌入式处理器；嵌入式处理器的信号输出端与显示模块相连，嵌入式处理器另与存储器模块、电源模块相连；嵌入式处理器对线阵CCD摄像机获取的玻璃图像信息进行预处理后，嵌入式处理器将玻璃信息传输至显示模块进行结果显现，嵌入式处理器将玻璃信息传输至存储器模块进行储存；所述电源模块用于给系统提供电力。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的玻璃瑕疵在线检测系统，其特征在于：所述系统包括线阵CCD摄像机、嵌入式处理器、电源模块、存储器模块以及显示模块；线阵CCD摄像机与嵌入式处理器的信号输入端连接，线阵CCD摄像机逐行扫描待测玻璃，获取玻璃的图像信息并输入嵌入式处理器；嵌入式处理器的信号输出端与显示模块相连，嵌入式处理器另与存储器模块、电源模块相连；嵌入式处理器对线阵CCD摄像机获取的玻璃图像信息进行预处理后，嵌入式处理器将玻璃信息传输至显示模块进行结果显现，嵌入式处理器将玻璃信息传输至存储器模块进行储存；所述电源模块用于给系统提供电力。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的玻璃瑕疵在线检测系统，其特征在于：所述显示模块应用VGA接口，包括ADV7123KST140和外围电路。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的玻璃瑕疵在线检测系统，其特征在于：所述嵌入式处理器为TMS320DM642处理器。4.一种基于权利要求1所述系统的玻璃瑕疵在线检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，线阵CCD摄像机获取玻璃图像信息并传输至嵌入式处理器；步骤2，嵌入式处理器首先对玻璃图像信息进行预处理；然后通过特征提取算法对玻璃瑕疵图像进行特征提取，计算其几何特征量及灰度特征值，依据几何特征量和灰度特征值对玻璃图像信息进行分类识别；步骤3，嵌入式处理器将处理后的玻璃图像信息写入存储器模块进行储存，同时，嵌入式处理器将处理后的玻璃图像信息传输至显示模块进行结果显现。5.根据权利要求4所述的一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：童凯，董玉婷，宛丽娟，党鹏，王福成，童中凯，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北,13