基于双掩模图像差影的工业产品表面缺陷检测

２０１５年第３４卷第５期　传感器与微系统（Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ　ａｎｄ　Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）　１２７　ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００－９７８７（２０１５）０５－０１２７－０３　

基于双掩模图像差影的工业产品表面缺陷检测　化春键　，邓朝省　，陈　莹　（１．江南大学机械工程学院，江苏无锡２１４１２２；　２．江南大学物联网工程学院，江苏无锡２１４１２２；　３．江苏省食品先进制造装备技术重点实验室江南大学。江苏无锡２１４１２２）　

摘要：针对利用图像差影法进行缺陷检测时易受配准精度和产品制作过程扰动的影响，以及单掩模算　法难以检测不同类型缺陷的问题，结合工业产品表面缺陷，提出基于双掩模的图像差影策略。通过分别提　取模板图像和待测图像的边缘并作膨胀处理得到双掩模即模板掩模和待测掩模，双掩模进行融合处理后　分别与模板图像和待测图像做卷积，再采用差影法进行缺陷检测。实验证明：该方法能精确检测出多类表　面缺陷，且满足实时要求。　关键词：缺陷检测；差影法；掩模；斑点分析　中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ａ　文章编号：１０００－９７８７（２０１５）０５－０１２７－０３　

Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｄｅｆｅｃｔｓ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｉｍａｇｅ　ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｄｏｕｂｌｅ　ｍａｓｋｓ　ＨＵＡ　Ｃｈｕｎ－ｊｉａｎ　，ＤＥＮＧ　Ｃｈａｏ．ｓｈｅｎｇ　，ＣＨＥＮ　Ｙｉｎｇ２　（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ　２１４１２２，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　ＩｏＴ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｎａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ　２１４１２２，Ｃｈｉｎａ；　３．Ｊｉａｎｇｓｕ　Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｆｏｏｄ　Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｗｕｘｉ　２１４１２２．Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｗｈｉｃｈ　ａｒｅ　ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ　ｔｏ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓ　ｉｎ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｆａｂｒｉｃａｔｉｎｇ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｗｈｅｎ　ｉｔ　ｉｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｄｅｆｅｃｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｍｉｓｓｉｎｇ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｓｉｎｇｌｅ　ｍａｓｋ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｉｍａｇｅ　ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ　ｓｔｒａｔｅｇｙ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄｏｕｂｌｅ　ｍａｓｋｓ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｄｅｆｅｃｔｓ．Ｅｄｇｅｓ　ｏｆ　ｔｅｍｐｌａｔｅ　ａｎｄ　ｔｅｓｔ　ｉｍａｇｅｓ　ａｒｅ　ｅｘｔｒａｃｔｅｄ　ａｎｄ　ｄｉｌａｔｅｄ，ｗｈｉｃｈ　ａｒｅ　ｕｓｅｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｔｅｍｐｌａｔｅ　ｍａｓｋ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｔｅｓｔ　ｍａｓｋ．Ａｆｔｅｒ　ｆｕｓｉｏｎ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｍａｓｋｓ．ｔｈｅ　ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄ　ｏｎｅ　ｉＳ　ｃｏｎｖｏｌｕｔｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｔｅｍｐｌａｔｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｔｅｓｔ　ｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｄｅｆｅｃｔｓ　ａｒｅ　ｄｅｔｅｃｔｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｗｏ　ｃｏｎｖｏｌｕｔｅｄ　ｉｍａｇｅｓ　ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｃａｎ　ｄｅｔｅｃｔ　ｍｕｈｉ—ｄｅｆｅｃｔｓ　ｏｎ　ｓｕｒｆａｃｅｓ，ａｎｄ　ｓａｔｉｓｆｉｅｓ　ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｄｅｆｅｃｔｓ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅ　ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ；ｍａｓｋｓ；ｓｐｏｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ　

０引　言　基于机器视觉的工业产品表面缺陷检测技术是保证印　刷品质量的有效手段，大量代替了人工的检测，比人工检测　更稳定精确，成为当前工业产品表面缺陷检测研究的主　流　］。　在进行表面缺陷检测之前，先对标准图像和待检测图　像进行图像对准，之后利用差影法对待测图像与模板图像　的灰度值进行比较，求出两者在灰度值上存在的差异来定　位缺陷，是目前最为广泛使用，且最为简单有效的方法。但　由于配准误差和产品制作过程中不可避免地存在一定程度　的工艺偏差，以及由于产品材料的轻微变形和机械的抖动　等影响，传统差影法容易造成缺陷误判。为此，杨欧等　人。。　提出一种多模板检测算法，通过设置亮、暗两种模板　来去除差影图像中的轮廓伪影，获取印刷缺陷，但该方法需　要获取两种模板，现场实用性较差。赵宇峰等人　针对于　环境光线的变化和配准误差问题，提出一种统计平均差影　法，即根据各个样本像素值的概率分布求出统计平均值作　为模板图像来进行差影操作，但是对于小面积的缺陷存在　

一定的漏检。　由于轮廓伪影主要分布在图案的边缘，因此，可考虑先　

收稿日期：２０１４－０９－２３　基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１０４２１３）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（ＪＵＳＲＰ１１００８）　第５期　安计勇，等：一种改进的Ｋ均值文本聚类算法　１３３　表１　三种文本聚类算法的结果比较　Ｔａｂ　１　Ｒｅｓｕｌｔｓ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆ　ｔｈｒｅｅ　ｋｉｎｄｓ　ｏｆ　ｔｅｘｔ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

的Ｋ均值文本聚类算法只计算距离最远的点，不需要计算　簇密度。改进的算法在聚类总耗时相比两种算法有所增　加，但是在聚类质量上有了明显的提高。其主要原因为：原　始的Ｋ均值聚类算法随机选取初始簇中心，容易导致本应　该在同一簇的２个样本点，被放在了不同的簇中，使得容易　导致局部最优、聚类质量较差；文献［１］提出的最大距离法　选取初始簇中心的Ｋ均值文本聚类算法虽然在初始簇中　心的选取相比原始算法有了改进，但只基于距离最大法选　择初始簇中心，容易导致２个本是距离远的离散点，被当成　了初始簇中心；本文改进的算法不是单纯的把距离最远的　点作为初始簇中心，如果某个点要作为候选初始簇中心，必　须满足距离最远且簇密度最大，这样基本上可以克服上文　提到的两种算法在初始簇中心选取上的缺点，本文算法选　出的初始簇中心具有很强的区分性；从而使得聚类质量相　比原始Ｋ均值算法和文献［１］提出的算法有很大提高。此　外，由于本文算法在初始簇中心选取上的优势，使得文本聚　类结果有较好的稳定性。　４结束语　针对原始Ｋ均值聚类算法初始簇中心的随机选取容　易导致的聚类结果局部最优，聚类结果不稳定等缺点，本文　提出了一种改进的Ｋ均值聚类算法，该算法的改进基于以　ｔ；　‘　‘　、　÷　０；　‘　，；　÷；；　（上接第１２９页）　下两点：１）基于簇密度与文本间距离选取初始簇中心，引　入置信半径来得到簇密度，即选取距离最远且簇密度最大　的点为初始簇中心；２）基于权重的海明距离来计算文本相　似度，同时采用轮廓系数来衡量不同聚类算法的聚类质量。　实验结果证明了本文算法的有效性。　参考文献：　［１］　翟东海，鱼江，高飞，等．最大距离法选取初始簇中心的　Ｋｍｅａｎｓ文本聚类算法的研究［Ｊ］．计算机应用研究，２０１４，　３１（３）：７１４－－７１９．　［２］熊忠阳，陈若田，张玉芳．一种基于Ｋ—ｍｅａｎｓ簇中心初始化方　法［Ｊ］．计算机应用研究，２０１１，２８（１１）：４１８８－－４１９０．　［３］　张健沛，杨锐，杨静，等．基于最优划分的Ｋ－Ｉｆｌｅａｎｓ初始　聚类中心选取算法［Ｊ］．系统仿真学报，２００９，２１（９）：２５８６—　２５８９．　［４］姜士强，杨济亭，任芹玉．基于改进海明距离的　冗表示聚类　研究［Ｊ］．信息技术，２０１３（４）：８８－－９１．　［５］　张科泽，杨鹤标，沈项军，等．基于节点数据密度的分布式Ｋ－　ｍｅａｎｓ聚类算法研究［Ｊ］．计算机应用研究，２０１ｌ，２８（１０）：　３６４３－３６４５，３６５５．　作者简介：　安计勇（１９７５一），男，山西交口人，硕士，工程师，研究方向为　网络安全。　、　、　；　、０　‘　、　、０｝　ｔ　≥　、　≯　ｊ　

实际生产要求，即本文算法在达到了较高的检测精度的同　时，也大幅度地节省了时间。　４结论　本文针对传统差影法对配准精度要求高的问题，在传　统差影法的基础上结合双掩模进行缺陷检测改进。首先分　析了单掩模检测的优缺点，根据其不足之处，采用双掩模检　测算法，通过实验仿真证明：该方法能同时定位工业产品图　片中不同类型的缺陷，有较高的准确率，且速度快，满足实　时要求。　参考文献：　［１］郑金驹，李文龙，王瑜辉，等．ＱＦＰ芯片外观视觉检测系统及　检测方法［Ｊ］．中国机械工程，２０１３，２４（３）：２９０－－２９４，３０１．　［２］厉晓飞．基于机器视觉的汽车零件缺陷检测技术研究［Ｄ］．　

０　ｔ　ｔｊ　ｉ　ｊ　ｔ　；　、０　、　ｔ　ｔ）　ｔ　ｔ　＼●　武汉：武汉理工大学，２０１２　

［３］　杨欧，郭宝平，胡　涛，等．多模板检测算法在印刷品缺陷　检测中的应用［Ｊ］．包装工程，２００７，２８（３）：５５－－５７，６８．　［４］　赵宇峰，高超，王建国．基于机器视觉的工业产品表面缺陷　检测算法研究［Ｊ］．计算机应用与软件，２０１２，２９（２）：１５２—　１５４．　［６］　Ｍｏｅｓｌｕｎｄ　Ｔｈｏｍａｓ　Ｂ．Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｔｏ　ｖｉｄｅｏ　ａｎｄ　ｉｍａｇｅ　ｐｒｏｅｅ—　ｓｓｉｎｇ［Ｍ］．Ｌｏｎｄｏｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ－Ｖｅｒｌａｇ，２０１２：１０３－１１５．　［５］　邓朝省，陈　莹．基于局部ＳＩＦＴ特征点的双阈值配准算　法［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１４，５０（２）：１８９－－１９３．　［７］　呢图网．印刷图像大全［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１３—１０—１５］．ｈｔｔｐ：∥　ｗｗｗ．ｎｉｐｉｅ．ｃｏＨｌ／ｓｈｏｗ／４／１２９／ａ３１ｆａ５ｂ０ｆ５２ｃｃ５４９．ｈｔｍ１．　作者简介：　化春键（１９７５一），男，北京人，博士，副教授，研究方向包括机　器视觉与传感器技术。