一种镀镍金属表面去料字符视觉检测系统及方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统及方法，包括工作平台、工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源、光源控制器、工业PC机；夹持调节支架上安装固定工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源，固定工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源的中心线一致，光学镜头安装在工业相机前端；工业相机与工业PC机相连将图像数据传输至工业PC机；低角度环形漫反射光源固定于夹持调节支架，并与光源控制器相连，使得镀镍金属表面去料字符被照亮，形成亮场，而背景区域和金属工件其他区域形成暗场。本发明专利技术基于机器视觉技术对镀镍金属表面去料字符缺陷实时快速检测，提高了金属表面去料字符的检测效率和自动化程度。

【技术实现步骤摘要】
一种镀镍金属表面去料字符视觉检测系统及方法
本专利技术属于字符检测
，具体涉及一种基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统及方法。
技术介绍
镀镍是常见的金属表面处理技术，镀镍层结晶细致，孔隙率低，硬度高，镀层均匀，可焊性好，目前广泛用于电子、航空、机械、精密仪器、日用五金等。对镀镍完的金属工件采用压印、激光等去料方式生成字符是记录金属产品信息的常用方式。金属表面字符检测一方面可以通过字符识别自动获取产品信息，实现产品生产溯源和管控的自动化，提高生产效率；另一方面可以将印刻错误的产品自动分拣，从而提高产品出厂品质。然而，镀镍金属去料字符在视觉检测过程中具有如下问题：首先，镀镍金属呈现银白色或者银黄色颜色特征，镀镍金属去料字符与金属工件本身具有相近颜色，导致镀镍金属与其表面的去料字符区分不明显；此外，抛光后镀镍的金属具有镜面反射特性，导致镀镍金属图像的表面信息缺失造成漏检；再次，字符漏印、错印检测算法需要准确识别所有字符，且对文字大小、文字类型和空间位置的差异性具有较高的鲁棒性。经检索，专利CN111368818A公开了基于机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统，其特征在于：包括工作平台、工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源、光源控制器、工业PC机；/n所述夹持调节支架上安装固定工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源，固定工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源的中心线一致，所述光学镜头安装在工业相机前端；/n工业相机与工业PC机相连将图像数据传输至工业PC机；/n所述低角度环形漫反射光源固定于夹持调节支架，并与光源控制器相连，其直径大于待检测金属工件的最大边长，其圆心与相机视野中心在同一条轴线，打。。/n光方式为正向低角度照明，灯珠照射角度与工作平台夹角范围为15～30，使得镀镍金属表面去...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统，其特征在于：包括工作平台、工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源、光源控制器、工业PC机；
所述夹持调节支架上安装固定工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源，固定工业相机、光学镜头、低角度环形漫反射光源的中心线一致，所述光学镜头安装在工业相机前端；
工业相机与工业PC机相连将图像数据传输至工业PC机；
所述低角度环形漫反射光源固定于夹持调节支架，并与光源控制器相连，其直径大于待检测金属工件的最大边长，其圆心与相机视野中心在同一条轴线，打。。
光方式为正向低角度照明，灯珠照射角度与工作平台夹角范围为15～30，使得镀镍金属表面去料字符被照亮，形成亮场，而背景区域和金属工件其他区域形成暗场。


2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统，其特征在于：
所述工业PC机通过USB3.0接口与工业相机2相连，用于镀镍去料字符识别和缺陷检测。


3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统，其特征在于：所述光源控制器为控制光源亮度。


4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统，其特征在于：工业相机与工作平台上的待检测金属工件的上表面的工作距离大于相机的最小物距。


5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统，其特征在于：夹持调节支架为多关节可调式装置。


6.一种根据权利要求1-5任一所述的基于机器视觉的镀镍金属表面去料字符自动识别系统的方法，其特征在于：包括：图像增强、图像分割、图像定位与校正、字符区域提取与分类分割、基于OCR的字符识别；
所述图像增强，包含中值滤波、分段线性增强、照度增强；所述中值滤波3*3尺寸的方形模板，消除噪声；所述分段线性增强用以增强字符区域和背景区域的对比度；所述照度增强用以改善部分图像照度不均匀；
所述图像分割包含阈值分割、连通域提取、面积删选、区域填充、图像乘操作，从而去除与金属工件无关的背景区域；所述阈值分割采用固定阈值分割的方式获取金属工件边缘区域和字符的高灰度亮区域，然后采用连通域分析的方式，对提取到的各个连通域计算面积，根据面积特征筛选，实现金属工件外轮廓的提取，接着通过形态学填充处理，与原图像作乘运算，从而得到无背景区域干扰的金属工件图像；
所述图像定位与校正包括特征筛选、模板匹配、仿射变换，从而实现不同位姿金属工件字符的定位和位置校正；所述特征筛选，采用最小外接半径和最小外接矩形特征提取字符区域；所述模板匹配，是指利用字符完好、倾斜角度为0°的字符区域作为模板，对上述提取的感兴趣区域进行模板匹配，确定字符位置和倾斜角度；所述仿射变换，依据字符位置，对当前感兴趣区域进行图像校正，从而增加图像处理算法对不同位姿字符识别的普适性；
所述字符区域提取与分类分割包括字符区域提取和基于字符段分类的字符分割，从而实现不同形态特征字符识别的鲁棒性；所述字符区域提取是指对采用交互式方式确定校正后图像中的所有镀镍去料字符区域，并依据形貌特征进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁卫，柳红星，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32