一种MDF纤维线条表面缺陷的检测装置及其工作方法制造方法及图纸

一种MDF纤维线条表面缺陷的检测装置及其工作方法，包括光源、相机组件、相机支架、工控机；所述光源包括环形LED正光源、矩形LED辅助光源，所述相机组件包括CCD摄像机、镜头、图像采集卡，所述相机支架为双立柱龙门结构并且置于传送MDF纤维线条进行表面缺陷检测的传送机上方；所述环形LED正光源设置在相机支架的正上方，若干个所述矩形LED辅助光源设置在相机支架每个立柱朝向传送机一侧的柱面的上中部；所述CCD摄像机安装在相机支架横梁底面中部据。本发明专利技术所述的MDF纤维线条表面缺陷的检测装置及其工作方法结构设计合理，采用非接触的视觉检测，对MDF纤维线条表面进行全方面缺陷检测，工作方法简单，高精度、高效率，智能化程度高。度高。度高。

【技术实现步骤摘要】
边缘计算层来实现对数据的采集和预处理， 通过利用 5G 传输技术，使各设备在采集和传输图像数据的过程中,具有高速率、低延迟、低能源、低成本等优点，通过结合 5G 边缘计算技术，构造 5G 边缘计算器，内置图像数据处理和分析程序，实现快速实时的图像数据采集和预处理操作；通过深入研究MDF纤维线条产品表面缺陷产生过程及特征，使 PaaS 层通过大数据、云计算、图像识别、3D 点云、CCD 等多技术融合，从图像预处理、缺陷检测和定位、特征提取和分类 3 个方面提取缺陷共性特征，如毛刺、碰伤、外观色差、尺寸误差等,以互联网平台底层能力为基础，构建MDF纤维线条产品表面微观缺陷检测，达到对MDF纤维线条表面缺陷的准确判断。
[0008]进一步的，上述的MDF纤维线条表面缺陷的检测装置，所述相机支架每个立柱朝向传送机一侧的柱面的下部设置有光电传感器，所述光电传感器串口连接工控机。
[0009]进一步的，上述的MDF纤维线条表面缺陷的检测装置，所述CCD摄像机采用高分辨率工业数字 CCD 摄像机，所述镜头采用双远心机器视觉镜头。
[0010]本专利技术将高分辨率工业数字 CCD 摄像机配合双远心机器视觉镜头使用，拍摄、显示的画面具有优异的分辨率。
[0011]进一步的，上述的MDF纤维线条表面缺陷的检测装置，所述工作方法，包括如下步骤：（1） 待表面缺陷检测的MDF纤维线条置于传送机上，启动传送机，当MDF纤维线条到达CCD摄像机正下方， 光电传感器向工控机传输到达信号，控制传送机停止运行并且给工控机发送CCD摄像机拍照信号；（2） CCD摄像机拍照并且将采集的图像通过图像采集卡传送到工控机；（3）所述工控机在 5G 边缘计算层中对采集的图像进行预处理,并且上传至云端进行计算，最后在PasS 层中结合MDF纤维线条的表面缺陷模型、点云技术及深度学习模型对多种缺陷模式进行学习，达到对MDF纤维线条表面缺陷的准确检测；当工控机检测到MDF纤维线条存在缺陷时，工控机驱动对七自由度重载机械臂对存在缺陷的MDF纤维线条进行抓取至不合格品区。
[0012]进一步的，上述的MDF纤维线条表面缺陷的检测装置的工作方法，所述预处理，包括如下步骤：（1）灰度化：对采集的图像采用加权平均灰度法，将彩色图像转化为灰度图；（2）直线检测：对灰度化后的图像通过 LSD 直线检测法进行直线检测；（3）倾斜校正：通过直线检测后的图像根据条件筛选后，获取图像中MDF纤维线条的长边，计算所述长边两端坐标水平、垂直方向的差值，得到所述长边所在直线的斜率k、倾斜角度θ，从而进行图像倾斜校正；（4）边缘检测：对倾斜校正后的图像采用高斯滤波器去除噪声， 通过高斯内核与图像中每个像素点卷积，将区域内像素的加权平均灰度值代替中心像素点的值，采用Sobel算子分别计算像素点 x 与 y 方向上的幅值，将图像与 3
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3 大小的内核进行卷积， 计算水平方向与垂直方向的梯度，并求出近似梯度和梯度方向；对梯度幅值采用非极大值抑制法，搜索局部最大值， 消除冗余去除非边缘像素；将每个像素点幅值与设置的滞后阈值对比判断，当像素点幅值大于高阈值时为边缘像素，小于低阈值则被排除， 若幅值位于高阈值与低阈值之间，只有当该像素与一个高于高阈值像素相邻时保留；
（5）模板匹配：将通过边缘检测后的图像在PasS 层中结合MDF纤维线条的表面缺陷模型、点云技术及深度学习模型对多种缺陷模式进行学习，对MDF纤维线条表面缺陷进行判断。
[0013]工控机在获取待测MDF纤维线条的图像后，由于在图像采集的过程中，不可避免的就会出现光照不良以及操作不规范等现象，这些都会导致所得到的图像与理想存在偏差，比如噪声，图像位置需要校正等，这些问题会对图像分析是否准确造成很大的干扰。为了可以更好地识别MDF纤维线条的图像中需要检测的特征信息，需要首先对图像进行预处理，使得MDF纤维线条的有用信息增强，以便后续在对MDF纤维线条进行相关的缺陷识别与检测更加快速与准确。
[0014]本专利技术所述的预处理步骤设计合理，由于MDF纤维线条表面缺陷的检测及识别均与其颜色特征无关，先将彩色图像转化为灰度图，可以提高算法处理速度；为了避免采集的图片MDF纤维线条位置可能会出现不同程度的倾斜，提高后续检测的准确率，通过寻找一条已知的水平直线，根据其斜率实现图像倾斜校正；边缘特征作为匹配的重要特征，通过边缘检测可以提高图片与MDF纤维线条的表面缺陷模型匹配的正确率。
[0015]进一步的，上述的MDF纤维线条表面缺陷的检测装置的工作方法，所述直线检测，包括如下步骤：（1）将上述图像通过高斯降采样缩放至原图的 80%；（2）计算每个像素点水平方向的梯度和垂直方向的梯度，根据水平与垂直梯度求解梯度角，计算梯度幅值；（3）将图像每个像素点梯度值设置在 0 到 1023 之间，并创建 1024 个链表；通过像素点梯度遍历，将具有相同梯度值的像素点坐标放入同一张链表中，按照从大到小的顺序将每个链表进行排序，最后将每个链表的首尾进行链接，组合成一张大链表；（4）遍历整个链表，将链表头部存储的像素点坐标位置作为种子像素，按照梯度相似的方向，通过区域增长算法进行扩散， 并扩散到的像素点从链表中移除；（5）将扩散得到的像素区域进行矩形拟合；（6）根据 NFA 公式来计算拟合矩形精度误差，若满足要求，则将矩形认为是一条有效的直线；重复步骤4）直到整个链表遍历完成。
[0016]与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：（1） 结构设计合理，采用非接触的视觉检测，对MDF纤维线条表面进行全方面缺陷检测，工作方法简单，高精度、高效率，智能化程度高，应用前景广泛；（2） CD 摄像机配合镜头使用对述MDF纤维线条表面取像，取得的图像经图像采集卡传输至工控机工控机采用 5G 边缘计算层来实现对数据的采集和预处理， 通过利用 5G 传输技术，使各设备在采集和传输图像数据的过程中,具有高速率、低延迟、低能源、低成本等优点，通过结合 5G 边缘计算技术，构造 5G 边缘计算器，内置图像数据处理和分析程序，实现快速实时的图像数据采集和预处理操作；通过深入研究MDF纤维线条产品表面缺陷产生过程及特征，在PasS 层中结合MDF纤维线条的表面缺陷模型、点云技术及深度学习模型对多种缺陷模式进行学习，达到对MDF纤维线条表面缺陷的准确检测。
附图说明
[0017]图1为本专利技术所述MDF纤维线条表面缺陷的检测装置的布置图；图2为本专利技术所述MDF纤维线条表面缺陷的检测装置的构架图；图中：光源1、环形 LED 正光源11、矩形LED辅助光源12、相机组件2、CCD摄像机21、镜头22、图像采集卡23、相机支架3、工控机4、光电传感器5、传送机a。
具体实施方式
[0018]下面将结合具体实施例和附图1
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2，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通的技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种MDF纤维线条表面缺陷的检测装置，其特征在于，包括光源（1）、相机组件（2）、相机支架（3）、工控机（4）；所述光源（1）包括环形 LED 正光源（11）、矩形LED辅助光源（12），所述相机组件（2）包括CCD摄像机（21）、镜头（22）、图像采集卡（23），所述相机支架（3）为双立柱龙门结构并且置于传送MDF纤维线条进行表面缺陷检测的传送机上方；所述环形 LED 正光源（11）设置在相机支架（3）的正上方，若干个所述矩形LED辅助光源（12）设置在相机支架（3）每个立柱朝向传送机一侧的柱面的上中部；所述CCD摄像机（21）安装在相机支架（3）横梁底面中部；所述CCD摄像机（21）与图像采集卡（23）连接，所述CCD摄像机（21）底部安装有镜头（22），所述图像采集卡（23）通过网口实时向工控机（2）传输拍摄的图像数据；所述工控机（4）在 5G 边缘计算层中对图像数据进行预处理,并且上传至云端进行计算，最后在PasS 层中结合MDF纤维线条的表面缺陷模型、点云技术及深度学习模型对多种缺陷模式进行学习，达到对MDF纤维线条表面缺陷的准确检测。2.根据权利要求1所述MDF纤维线条表面缺陷的检测装置，其特征在于，所述相机支架（3）每个立柱朝向传送机一侧的柱面的下部设置有光电传感器（5），所述光电传感器（5）串口连接工控机（4）。3.根据权利要求1所述MDF纤维线条表面缺陷的检测装置，其特征在于，所述CCD摄像机（21）采用高分辨率工业数字 CCD 摄像机，所述镜头（22）采用双远心机器视觉镜头。4.根据权利要求1
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3任一项所述MDF纤维线条表面缺陷的检测装置的工作方法，其特征在于，所述工作方法，包括如下步骤：待表面缺陷检测的MDF纤维线条置于传送机上，启动传送机，当MDF纤维线条到达CCD摄像机（21）正下方， 光电传感器（5）向工控机（4）传输到达信号，控制传送机停止运行并且给工控机（4）发送CCD摄像机（21）拍照信号；CCD摄像机（21）拍照并且将采集的图像通过图像采集卡（23）传送到工控机（4）；所述工控机（4）在 5G 边缘计算层中对采集的图像进行预处理,并且上传至云端进行计算，最后在PasS 层中结合MDF纤维线条的表面缺陷模型、点云技术及深度学习模型对多种缺陷模式进行学习，达到对MDF纤维线条表面缺陷的准确检测；当工控机（4）检测到MDF纤维线条存在缺陷时，工控机（4...

【专利技术属性】
技术研发人员：王朝翔，
申请(专利权)人：江苏智配新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：