专利名称：一种基于机器视觉的u型粉管的检测方法及其检测系统的制作方法
技术领域：
本发明属于检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的U型粉管的检测方法及其检测系统。
背景技术：
U型粉管作为U型节能灯的重要组成部分，同时也是节能荧光管的前期产品，是由U型玻璃管经过荧光粉浆喷涂而成。节能灯管的发光质量主要取决于灯管内壁三色基粉的涂粉均匀效果，因而能否实现对粉管涂粉效果的有效检测至关重要。粉管在涂粉工艺加工完成后需要能够快速准确地测量涂粉效果，需要迅速剔除不合格的粉管，从而避免进入下道工序，避免加工上的浪费。在节能灯管的加工过程中，粉管的涂粉效果的有效检测是实现自动控制的关键质量参数。然而，由于工艺等因素，粉管的自动在线检测成为灯管生产中的一个技术难题。但目前国内外尚无自动化的荧光管的质量检测系统，现有工艺下，粉管的检测一般采用人工通过肉眼以日光灯为背光进行粉管涂粉效果检测，工作环境恶劣、工作枯燥，效率低下，而且对于细微的瑕疵，人工难以进行定性检测，而且检测时间较长，但其估计判断的准确与否取决于工人的操作经验和疲劳状态；故一般检测精度不高，检测结果的可靠性低，不能满足在线实时检测的需要。专利号为5408104的美国专利公开了一种基于线性CCD的环形荧光管瑕疵检测方法及其检测装置，该方法通过多个相机获取环形灯管的表面图像，通过设置阈值的方法滤除噪声，利用图像像素点的方向性来对环形灯管的表面瑕疵进行检测。但该检测方法与检测装置仅仅能检测环形灯管外表面的玻璃划伤、裂痕，无法检测荧光管内壁的荧光粉喷涂效果。
发明内容
针对现有技术所存在的上述技术缺陷，本发明提供了一种基于机器视觉的U型粉管的检测方法及其检测系统，能够实现U型粉管涂粉效果的实时精确测量。一种基于机器视觉的U型粉管的检测方法，包括如下步骤:(I)采集待测U型粉管在各视角下对应的粉管图像；(2)从所述的粉管图像中提取出ROI (Region of Interest,感兴趣区域)；(3)对所述的ROI进行纹理特征提取,得到ROI的LBP (Local BinaryPatterns,局部二值模式)直方图，并根据LBP直方图构建LBP特征向量；(4)使ROI的LBP特征向量与数据库中对应的LBP标准特征向量进行Ch1-square (卡方)距离计算,得到Ch1-square距离值；(5)根据步骤(2)至⑷遍历所有粉管图像，得到每张粉管图像对应的Ch1-square距离值；根据这些Ch1-square距离值,判断待测U型粉管涂粉效果是否合格。所述的步骤(2)中，从粉管图像中提取出的ROI方法为:首先根据待测U型粉管的外形，采用若干关键点对粉管图像边界曲线进行估计；然后根据同心圆环与两个矩形管腿的形状规则利用几何公式重建出待测U型粉管的边界，进而从粉管图像中提取出ROI。所述的步骤(3)中，根据LBP直方图构建LBP特征向量的方法为:使LBP直方图中10种模式对应的像素个数分别作为LBP特征向量的10个元素值，从而构建得到LBP特征向量。所述的LBP标准特征向量通过以下方法求取:通过人工检测获取若干个涂粉效果合格的U型粉管，根据步骤(I)至(3)计算出每个U型粉管各视角粉管图像所对应的LBP特征向量；对于任一视角，对归属于该视角的所有粉管图像的LBP特征向量求平均，得到的平均特征向量即为该视角粉管图像的LBP标准特征向量。所述的步骤⑷中，根据以下算式使LBP特征向量与对应LBP标准特征向量进行Ch1-square距离计算:
权利要求
1.一种基于机器视觉的U型粉管的检测方法，包括如下步骤: (1)采集待测U型粉管在各视角下对应的粉管图像； (2)从所述的粉管图像中提取出ROI； (3)对所述的ROI进行纹理特征提取，得到ROI的LBP直方图，并根据LBP直方图构建LBP特征向量； (4)使ROI的LBP特征向量与数据库中对应的LBP标准特征向量进行Ch1-square距离计算，得到Ch1-square距离值； (5)根据步骤(2)至(4)遍历所有粉管图像，得到每张粉管图像对应的Ch1-square距离值；根据这些Ch1-square距离值，判断待测U型粉管涂粉效果是否合格。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于:所述的步骤(2)中，从粉管图像中提取出的ROI方法为:首先根据待测U型粉管的外形，采用若干关键点对粉管图像边界曲线进行估计；然后根据同心圆环与两个矩形管腿的形状规则利用几何公式重建出待测U型粉管的边界，进而从粉管图像中提取出R0I。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于:所述的步骤(3)中，根据LBP直方图构建LBP特征向量的方法为:使LBP直方图中10种模式对应的像素个数分别作为LBP特征向量的10个元素值，从而构建得到LBP特征向量。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于:所述的LBP标准特征向量通过以下方法求取:通过人工检测获取若干个涂粉效果合格的U型粉管，根据步骤(I)至(3)计算出每个U型粉管各视角粉管图像所对应的LBP特征向量；对于任一视角，对归属于该视角的所有粉管图像的LBP特征向量 求平均，得到的平均特征向量即为该视角粉管图像的LBP标准特征向量。
5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于:所述的步骤(4)中，根据以下算式使LBP特征向量与对应LBP标准特征向量进行Ch1-square距离计算:
6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于:所述的步骤(5)中，判断待测U型粉管涂粉效果是否合格的标准为:使各Ch1-square距离值均与给定的距离阈值进行比较，若所有Ch1-square距离值均小于所述的距离阈值，则判定待测U型粉管涂粉效果合格；否则，则判定待测U型粉管涂粉效果不合格。
7.一种基于机器视觉的U型粉管的检测系统，包括:检测平台单元、图像采集单元和图像处理单元；所述的图像采集单元用于采集待测U型粉管的粉管图像；其特征在于:所述的图像处理单元包括: ROI提取模块，用于从所述的粉管图像中提取出ROI ； 特征提取模块，用于对ROI进行纹理特征提取，得到LBP直方图，进而构建对应的LBP特征向量；数据存储模块，用于存储LBP标准特征向量； 距离计算模块，用于计算出LBP特征向量与其对应LBP标准特征向量的Ch1-square距离值； 质量评判模块，用于根据所述的Ch1-square距离值，判断待测U型粉管涂粉效果是否合格。
8.根据权利要求7所述的检测系统，其特征在于:所述的图像处理单元还包括人机界面模块，其用于显示粉管图像，并接收用户的指令以对图像处理单元中的其他模块进行参数设置。
9.根据权利要求7所述的检测系统，其特征在于:所述的检测平台单元包括检测台和光源，检测台上设有电机转盘，电机转盘四周分别设有四个光电传感器，电机转盘侧部设有一指向光电传感器的触发条，所述的光电传感器与图像采集单元相连。
10.根据权利要求9所述的检测系统，其特征在于:所述的光源连接有光源控制器，所述的光源控制器和光电传感器均连接图像处理单元。
全文摘要
本发明公开了一种基于机器视觉的U型粉管的检测方法，其通过图像采集、ROI提取、纹理特征提取、Chi-square距离计算，最终判定粉管涂粉质量；故利用关键点定位与滑动窗口检测能有效检出产品中的瑕疵点，从而提高了产品检测效率，可以满足实际工业生产中的灯管检测要求，能够实现对U型节能荧光管粉管涂粉质量的高速、无损、定性检测，检测速度可达6个/秒钟。本发明还公开了一种基于上述方法的检测系统，其通过在光电传感器的配合下，利用合理放置的背光源与高速工业相机能有效采集荧光管粉管图像，能够实现U型粉管涂粉效果的实时精确测量。
文档编号G01N21/88GK103091332SQ20131001543
公开日2013年5月8日 申请日期2013年1月16日 优先权日2013年1月16日
发明者侯北平 申请人:浙江科技学院