一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法。胶粘薄膜类产品一般具有很强的反光特性，所以使用同轴光作为褶皱缺陷检测的光源，降低反光性，突出褶皱缺陷。经过不同颜色光源的测试，红色同轴光效果最佳。本发明专利技术采用红色同轴光拍摄胶粘薄膜图片，该胶粘薄膜表面存在干扰褶皱缺陷检测的细白塑料毛，细白塑料毛是模切机未切干净所致，属物料残留。细小白色物料残留不属于缺陷，但自适应阈值分割方法也会将其提取出来。由于细小白色残留物料亮色部分面积超过了其所在的连通域面积的90%，所以本发明专利技术提出了一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，剔除细小白色残留物料所在的连通域，只保留褶皱所在的连通域。避免了细小白色残留物料的干扰，精准检测胶粘薄膜褶皱。检测胶粘薄膜褶皱。检测胶粘薄膜褶皱。

【技术实现步骤摘要】
一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，尤其涉及一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]胶粘薄膜产品在电子行业应用非常广泛，品类繁多，形状各异，缺陷种类也数不胜数。其产品质量的检测是目前行业的难点，褶皱是该类产品缺陷中的一种，市场对胶粘薄膜的褶皱缺陷检测的自动化、智能化需求非常大。
[0003]胶粘薄膜的褶皱缺陷的检测，目前大部分是靠人眼判定，对于细小的胶粘薄膜人眼是很难看清褶皱缺陷的。需要工作人员在灯光下，改变胶粘薄膜的角度仔细观察，才能发现轻微的褶皱缺陷。一卷产品上胶粘薄膜有上千片，靠人眼判定，耗时非常大。而且灯光对人眼具有一定的伤害，长期对着灯光检测缺陷，会引发眼部疾病。
[0004]本专利技术提出的一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，可以实现自动化、智能化的需求。解决每天数十万片的胶粘薄膜褶皱缺陷检测问题，提升效率，增加效益。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是针对现有技术的不足和行业需求，提供一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，解决靠人眼每天判定数十万片的胶粘薄膜缺陷的行业痛点，实现自动化、智能化的检测，提高效率。
[0006]为实现上述目的，本专利技术所涉及的一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，其包括如下步骤：步骤1：以红色同轴光作为光源，获取带有褶皱缺陷的胶粘薄膜图片，此图片为单通道灰度图；步骤2：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，提取感兴趣区域，包括褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓；步骤3：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，剔除胶粘薄膜轮廓，只保留褶皱、细小白色残留物料区域；步骤4：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，提取褶皱，剔除细小白色残留物料。
[0007]进一步地，所述步骤2中：步骤2.1：将带有褶皱缺陷的胶粘薄膜图片通过sobel算子进行边缘提取，sobel算子可以识别像素突变的部分，即褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓这三部分感兴趣区域；步骤2.2：对步骤2.1所得灰度图进行二值化，得到褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓这三部分的二值图。
[0008]步骤2.3：对步骤2.2所得二值图进行形态学开运算，使用半径为1像素的圆形模板，剔除干扰像素点。
[0009]进一步地，所述步骤3中：步骤3.1：对步骤1所得带有褶皱缺陷的胶粘薄膜灰度图进行固定阈值分割，剔除背景区域，得到胶粘薄膜区域的二值图。
[0010]步骤3.2：对步骤3.1所得二值图进行形态学腐蚀运算，采用7像素半径的圆形模板，可以腐蚀掉胶粘薄膜二值图的边缘部分。
[0011]步骤3.3：步骤2所得二值图包含褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓这三部分，步骤3.2所得二值图是去除了边缘轮廓的胶粘薄膜区域。对这两者取交集，剔除步骤2中胶粘薄膜轮廓，保留褶皱和细小白色残留物料区域。
[0012]更进一步地，所述步骤4中：步骤4.1：步骤3得到了褶皱和细小白色残留物料这两部分区域的二值图，不可避免的，也有一些步骤2.3未剔除的其他像素区域，但是这些区域面积较小，通过面积进行剔除。
[0013]步骤4.2：对步骤4.1得到的二值图进行形态学闭运算，使得离散的褶皱区域可以连接起来，形成面积较大的连通域。
[0014]步骤4.3：以步骤4.2所得二值区域为模板，将步骤1所得单通道灰度原图进行域缩减，得到只有褶皱、细小白色残留物料的灰度图。
[0015]步骤4.4：对步骤4.3所得灰度图进行动态阈值分割，获取亮色部分。细小白色残留物料亮色部分所占面积超过了其所在的连通域面积的90%，通过面积比剔除细小白色残留物料所在的连通域，只保留褶皱所在的连通域。
[0016]步骤4.5：以步骤4.4所得二值区域为模板，将步骤1所得单通道灰度原图进行域缩减，得到只有褶皱区域的灰度图。
[0017]本专利技术的优点在于：本专利技术避免了细小白色残留物料的干扰，精准检测胶粘薄膜褶皱。由于普通的固定阈值分割方法对光源照射的均匀度要求非常高，红色同轴光源所得图像的边缘与中心区域会有10个像素以上的灰度差，褶皱灰度与背景也较接近。本专利技术优于普通的固定阈值分割方法，而且可以适应一定的光照不均匀性。
附图说明
[0018]图1为本专利技术的工作流程图；图2为剔除胶粘薄膜轮廓流程图；图3为剔除细小白色残留物流程图；图4为胶粘薄膜灰度图；图5为图4的局部放大图，带有细小白色残留物、褶皱；图6为sobel边缘提取结果图；图7为图6的二值化图；图8为图7的形态学开运算结果图；图9为图4的整体二值图；
图10为图9的形态学腐蚀结果图；图11为图8与图10的交集结果图；图12为图11的形态学闭运算结果图；图13为图4进行图12范围的域缩减后局部放大图；图14为亮区域面积占比结果图；图15为依据图14面积比得到的褶皱图。
具体实施方式
[0019]下面结合附图和具体的实施例对本专利技术作进一步的说明，但是不作为本专利技术的限定。
[0020]如图1~3，一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，其包括如下步骤：步骤1：以红色同轴光作为光源，获取带有褶皱缺陷的胶粘薄膜图片，此图片为单通道灰度图；步骤2：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，提取感兴趣区域，包括褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓；步骤2.1：将带有褶皱缺陷的胶粘薄膜图片通过sobel算子进行边缘提取，sobel算子可以识别像素突变的部分，即褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓这三部分感兴趣区域；步骤2.2：对步骤2.1所得灰度图进行二值化，得到褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓这三部分的二值图。
[0021]步骤2.3：对步骤2.2所得二值图进行形态学开运算，使用半径为1像素的圆形模板，剔除干扰像素点。
[0022]步骤3：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，剔除胶粘薄膜轮廓，只保留褶皱、细小白色残留物料区域；步骤3.1：对步骤1所得带有褶皱缺陷的胶粘薄膜灰度图进行固定阈值分割，剔除背景区域，得到胶粘薄膜区域的二值图。
[0023]步骤3.2：对步骤3.1所得二值图进行形态学腐蚀运算，采用7像素半径的圆形模板，可以腐蚀掉胶粘薄膜二值图的边缘部分。
[0024]步骤3.3：步骤2所得二值图包含褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓这三部分，步骤3.2所得二值图是去除了边缘轮廓的胶粘薄膜区域。对这两者取交集，剔除步骤2中胶粘薄膜轮廓，保留褶皱和细小白色残留物料区域。
[0025]步骤4：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，提取褶皱，剔除细小白色残留物料。
[0026]步骤4.1：步骤3得到了褶皱和细小白色残留物料这两部分区域的二值图，不可避免的，也有一些步骤2.3未剔除的其他像素区域，但是这些区域面积较小，通过面积进行剔除。
[0027]步骤4.2：对步骤4.1得到的二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：以红色同轴光作为光源，获取带有褶皱缺陷的胶粘薄膜图片，此图片为单通道灰度图；步骤2：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，提取感兴趣区域，包括褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓；步骤3：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，剔除胶粘薄膜轮廓，只保留褶皱、细小白色残留物料区域；步骤4：所述胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，提取褶皱，剔除细小白色残留物料。2.根据权利要求1所述的一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2中：所述处理方法包括如下步骤：步骤2.1：将带有褶皱缺陷的胶粘薄膜图片通过sobel算子进行边缘提取，sobel算子可以识别像素突变的部分，即褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓这三部分感兴趣区域；步骤2.2：对步骤2.1所得灰度图进行二值化，得到褶皱、细小白色残留物料、以及胶粘薄膜轮廓这三部分的二值图；步骤2.3：对步骤2.2所得二值图进行形态学开运算，使用半径为1像素的圆形模板，剔除干扰像素点。3.根据权利要求1所述的一种基于面积比的剔除细小残留物的胶粘薄膜褶皱缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3中：所述处理方法包括如下步骤：步骤3.1：对步骤1所得带有褶皱缺陷的胶粘薄膜灰度图进行固定阈值分割，剔除背景区域，得到胶粘薄膜区域的二值图...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ五一IntClG零六T七零零，
申请(专利权)人：北京平恒智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：