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一种卡口双焊片灯头焊片 缺陷检测方法

阅读：404发布：2023-01-18

专利汇可以提供一种卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，所述焊片缺陷检测主要涉及焊片缺失，焊片缺损、过满，焊片堵眼和焊片错位缺陷的检测。对上述焊片缺陷的检测，本发明首先通过自带光源单目工业彩色摄像头采集灯头图片；然后图像预处理消除图像采集中的图像噪声，提高焊片与背景的对比度；接着进行图像分割，将焊片分离出来；下面通过对焊片二值图像进行元素标记以确定是否存在焊片缺失缺陷，通过焊片二值图像像素数统计阈值判定以确定是否存在焊片缺损、过满缺陷，通过随机Hough变换圆检测以确定是否存在焊片堵眼缺陷，通过两焊片中心线长度阈值判定以确定是否存在焊片错位缺陷。与现有技术相比，本发明能够代替人工检测，检测速度快，准确度高，提高了工作效率，带来可观的经济效益。，下面是一种卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下操作步骤：
灯头图像采集：通过自带光源单目工业彩色摄像头采集灯头图片；
灯头图像预处理：通过图像预处理消除图像采集中的图像噪声，提高焊片与背景的对比度；
灯头图像分割：对预处理后的灯头图像进行图像分割，将焊片分离出来；
焊片缺失缺陷检测：通过对焊片二值图像进行元素标记以确定是否存在焊片缺失缺陷；
焊片缺损、过满缺陷检测：通过焊片二值图像像素数统计阈值判定以确定是否存在焊片缺损、过满缺陷；
焊片堵眼缺陷检测：通过随机Hough变换圆检测以确定是否存在焊片堵眼缺陷；
焊片错位缺陷检测：通过两焊片中心线长度阈值判定以确定是否存在焊片错位缺陷。
2.根据权利要求1所述的卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其特征在于：所述灯头图像采集步骤使用的是自带光源单目工业彩色摄像头。
3.根据权利要求1所述的卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其特征在于：所述灯头图像预处理步骤采用的是自适应维纳滤波方法来对采集图像进行图像预处理。
4.根据权利要求1所述的卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其特征在于：所述灯头图像分割步骤采用的是基于颜色特征的聚类分割方法来对预处理后的图像进行分割。
5.根据权利要求1所述的卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其特征在于：所述焊片缺失缺陷检测步骤采用的是对焊片二值图像进行元素标记的方法来对焊片缺失缺陷进行检测。
6.根据权利要求1所述的卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其特征在于：所述焊片缺损、过满缺陷检测步骤采用的是对焊片二值图像像素数统计阈值判定的方法来对焊片缺损、过满缺陷进行检测。
7.根据权利要求1所述的卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其特征在于：所述焊片堵眼缺陷检测步骤采用的是随机Hough变换圆检测的方法来对焊片堵眼缺陷进行检测。
8.根据权利要求1所述的卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其特征在于：所述焊片错位缺陷检测采用的是两焊片中心线长度阈值判定的方法来对焊片错位缺陷进行检测。

说明书全文

一种卡口双焊片灯头焊片 缺陷检测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及灯头产品质量检测技术领域，具体涉及一种卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法。

背景技术

[0002] 灯头是灯具发光体与电源的界面，作为电光源产品的主要支撑部件，其质量检测在电光源的生产过程中占有重要地位，也直接决定了灯具的整体质量水平。目前我国灯头产品在生产过程中的质量检测主要还是依赖人的视觉和主观判断能力采取人工抽检或全检的方法来保证产品的质量，占用了大量的人力, 人力成本越来越高，而且由于受个人视力、情绪、疲劳、光线等因素的影响, 工作效率低, 分选差异大, 这种模式已经不符合现代工业生产自动化的要求，业已成为企业提高效率和效益的瓶颈。灯头的质量检测主要针对卡口灯头焊片缺陷的检测，卡口灯头焊片缺陷包括焊片缺失，焊片缺损、过满，焊片堵眼和焊片错位缺陷，这些缺陷使得所生产的电光源产品不合格、无法使用，为此迫切需要研究一种新的检测方法来代替传统检测方法，提高工作效率。

发明内容

[0003] 针对上述缺陷，本发明的目的是提供一种卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，能够自动检测灯头焊片缺陷，从而提高灯头产品质量的检测效率。

[0004] 为达到上述目的，本发明采用的技术方案为，一种卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其操作步骤如下：1).灯头图像采集：通过自带光源单目工业彩色摄像头采集灯头图片；
2).灯头图像预处理：通过自适应维纳滤波方法消除图像采集中的图像噪声，提高焊片与背景的对比度；
3).灯头图像分割：对预处理后的灯头图像采用基于颜色特征的聚类分割方法进行图像分割，将焊片分离出来；
4).焊片缺失缺陷检测：通过对焊片二值图像进行元素标记以确定是否存在焊片缺失缺陷；
5).焊片缺损、过满缺陷检测：通过焊片二值图像像素数统计阈值判定以确定是否存在焊片缺损、过满缺陷；
6).焊片堵眼缺陷检测：通过随机Hough变换圆检测以确定是否存在焊片堵眼缺陷；
7).焊片错位缺陷检测：通过两焊片中心线长度阈值判定以确定是否存在焊片错位缺陷。

[0005] 与现有技术相比，本发明基于机器视觉非接触检测卡口双焊片灯头的焊片缺陷问题，能免除人力检测的不确定因素，提高灯头产品的检测准确度，降低企业人力成本，使得生产效率明显提高，取得了良好的经济效益。附图说明

[0006] 下面结合附图及实施例，对本发明的具体方法及工作原理作进一步详述。

[0007] 图1为本发明的检测流程图。

[0008] 图2为本发明所述卡口双焊片灯头焊片缺陷在五种情况下的实例图。

[0009] 图3为图2经过图像分割处理步骤后对应的二值图像。

[0010] 图2中，a.焊片缺失时，b. 焊片缺损时，c. 焊片过满时，d. 焊片堵眼时，e. 焊片错位时。

[0011] 图3中，a1.焊片缺失时二值图像，b1. 焊片缺损时二值图像，c1. 焊片过满时二值图像，d1. 焊片堵眼时二值图像，e1. 焊片错位时二值图像。

具体实施方式

[0012] 下面结合附图对本发明的实施方式做进一步的描述。

[0013] 参看图1，一种卡口双焊片灯头焊片缺陷检测方法，其操作步骤如下：1).灯头图像采集步骤：以自带光源单目工业彩色摄像头采集灯头图片，摄像头距离灯头5厘米。在采集过程中，摄像头自带光源打开，采集的图像为彩色RGB图像（如图2）；
图像大小为320*240像素，以提高后续的图像处理速度。

[0014] 2).灯头图像预处理步骤：通过自适应维纳滤波方法消除图像采集中的图像噪声，提高焊片与背景的对比度，以便后续更有效地进行图像分割，保留更多的焊片信息。

[0015] 3).灯头图像分割步骤：灯头焊片与背景对比明显（如图2），在此步骤，先将其RGB图像转换为Lab图像，然后基于a颜色特征聚类分割，将焊片从预处理后的图像中分离出来。

[0016] 4).焊片缺失缺陷检测步骤：将分割后的焊片图像转换为二值图像（如图3），对焊片二值图像进行元素标记，若标记号不等于2，则焊片缺失。

[0017] 5).焊片缺损、过满缺陷检测步骤：对焊片二值图像的像素数进行统计，根据标准合格灯头设定焊片像素的阈值范围，若统计数小于阈值范围的最小值，则焊片缺损；若统计数大于阈值范围的最大值，则焊片过满。

[0018] 6).焊片堵眼缺陷检测步骤：焊片中心为圆形孔洞，洞口被堵为堵眼缺陷。以随机Hough变换圆检测来检测图像中圆形目标，若检测数不等于2，则焊片堵眼。

[0019] 7).焊片错位缺陷检测步骤：标准合格的双焊片灯头，焊片竖向对称，反之则存在焊片错位缺陷，因此两焊片中心线长度是一定的，以标准合格灯头两焊片中心线长度设定阈值，小于此阈值即为焊片错位。

[0020] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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