一种检测密封圈缺陷的方法
【专利摘要】本发明属于数字图像处理，涉及一种检测密封圈缺陷的方法，包括下列步骤：开发一个圆环定位工具；在进行自动检测之前，先采集一幅包含密封圈的图像，并在屏幕上显示该图像；利用鼠标拖动圆环定位工具，对密封圈图像定位；进行自动检测的时候，在相同的拍摄条件和位置下采集包含待检测的密封圈的图像；对于待检测的密封圈的图像，提取密封圈的灰度信息；判断待检测的密封圈是否存在缺陷。本发明利用一个屏幕工具，快速准确地检测出密封圈的变形、多料和少料等缺陷，检测时间不超过0.4ms。
【专利说明】一种检测密封圈缺陷的方法
所属【技术领域】
[0001]本发明属于数字图像处理，涉及一种密封圈缺陷检测方法。
【背景技术】
[0002]瓶盖在注塑过程中，由于注塑机注塑不良，密封圈(瓶盖内圆)会发生变形、多料和少料等缺陷。为了配合生产线的自动检测和剔除不良品，需要一种能快速准确地检测出密封圈缺陷的方法。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是提供一种能够快速准确地检测出密封圈是否存在缺陷的检测方法。本发明的技术方案如下:
[0004]一种检测密封圈缺陷的方法，包括下列步骤:
[0005](I)开发一个圆环定位工具:该工具是一个屏幕显示工具，包括由两个同心圆构成的圆环，圆环被若干直线等分成若干个小扇形区域，这些直线的延长线过圆心，该工具的圆环的位置能够在鼠标的拖动下改变，在大圆圆周及小圆圆周上或附近各设置有一个用于在鼠标的拖动下能够改变相应圆的大小的图标；小扇形区域的个数可以改变，划分的越多，检测精度越高；
[0006](2)在进行自动检测之前，先采集一幅包含密封圈的图像，并在屏幕上显示该图像；
[0007]( 3 )利用鼠标拖动圆环定位工具，使其移动到图像中的密封圈的位置，改变圆环的大圆和小圆的大小到刚好覆盖密封圈的位置。根据所确定的圆环定位工具的位置和大小，计算每个小扇形区域内的所有像素点坐标，并保存在相应的数组中；
[0008](4)进行自动检测的时候，在相同的拍摄条件和位置下采集包含待检测的密封圈的图像；
[0009](5)对于待检测的密封圈的图像，取出步骤(3)数组中保存的像素点坐标，计算每个小扇形区域内的所有像素点的灰度平均值，即各个小扇形区域内图像的灰度平均值。
[0010](6)求取相邻小扇形区域内图像的灰度差值，若某个小扇形区域内图像的灰度平均值与和其相邻的两个小扇形区域的灰度平均值的差值均小于某个固定阈值，则判断待检测的密封圈在该小扇形区域内不存在缺陷，否则，判断待检测的密封圈在该小扇形区域内存在缺陷。
[0011]本发明利用一个屏幕工具，快速准确地检测出注塑瓶盖密封圈的变形、多料和少料等缺陷，检测时间不超过0.4ms O
【专利附图】
【附图说明】
[0012]图1原图(密封圈上有黑点)；
[0013]图2圆环定位工具；[0014]图3圆环定位工具定位密封圈位置；
[0015]图4检测结果。
[0016]图5 Ca)是将鼠标移动到圆环定位工具的圆周附近时光标变成的形状；
[0017]图5 (b)是鼠标移动到圆环定位工具的大圆或小圆圆周右侧上设置的小正方形图标附近时变成的形状。
【具体实施方式】
[0018](I)开发一个圆环定位工具,如图2所示。圆环定位工具由两个同心圆组成的圆环和将圆环等分成若干个小扇形的若干直线组成，这些直线的延长线过圆心。该工具位置和大小可以任意改变。
[0019](2)将鼠标移动到图2中的圆环定位工具的大圆或小圆的圆周附近时，光标会变成图5 Ca)的形状，此时，可以按下鼠标左键同时向左拖动改变圆环定位工具的位置，使圆环定位工具的圆心位置和瓶盖的圆心位置尽量接近，如图3所示；将鼠标移动到图2中圆环定位工具的大圆圆周右侧的小正方形移动时，光标变成图5 (b)的形状,此时,可以按下鼠标左键同时向右拖动使大圆变大，如图3所示；将鼠标移动到图2中圆环定位工具的小圆圆周右侧的小正方形附近时，光标变成图5 (b)的形状，此时，用户可以按下鼠标左键同时向左拖动来使小圆变小，如图3所示。进行自动检测之前，需要采集一幅包含密封圈的图像，并在屏幕上显示出来，将圆环定位工具拖动到密封圈位置，调整两个圆的大小，使得圆环尽可能刚好覆盖整个密封圈。根据所确定的圆环定位工具的位置和大小，计算整个圆环区域内所有像素点坐标并存在一个数组A中。这时，像素点坐标存储的顺序是按照从左到右、从上到下的顺序存储的，并不是以小扇形区域为界限进行存储的。需要根据每个小扇形区域的所在位置，将A中的像素点坐标分别存在相对应的数组Bi中，有多少个小扇形就有多个数组。自动检测时候，与检测之前的拍摄条件相同，使得每幅图像中的密封圈的位置基本一致。
[0020](3)进行自动检测时，对每一幅采集到的密封圈的图像，其中密封圈的位置和大小与前面标定时是一致的。
[0021](4)将步骤(3)中数组Bi中像素点坐标取出来，求Bi中所有像素点的灰度值的平均值，即小扇形区域内图像的灰度平均值。
[0022](5)通过比较当前小扇形区域内图像的灰度平均值与上一个小扇形区域和下一个小扇形区域内图像的灰度平均值，得到两个区域的灰度平均值的差值，如图4中灰色小梯形区域所标识的位置相对应的小扇形区域的灰度平均值与周围小扇形区域内图像的灰度平均值差值超过了 3，认为密封圈存在缺陷。
【权利要求】
1.一种检测密封圈缺陷的方法，包括下列步骤: (1)开发一个圆环定位工具:该工具是一个屏幕显示工具，包括由两个同心圆构成的圆环，圆环被若干直线等分成若干个小扇形区域，这些直线的延长线过圆心，该工具的圆环的位置能够在鼠标的拖动下改变，在大圆圆周及小圆圆周上或附近各设置有一个用于在鼠标的拖动下能够改变相应圆的大小的图标；小扇形区域的个数可以改变，划分的越多，检测精度越高； (2)在进行自动检测之前，先采集一幅包含密封圈的图像，并在屏幕上显示该图像； (3)利用鼠标拖动圆环定位工具，使其移动到图像中的密封圈的位置，改变圆环的大圆和小圆的大小到刚好覆盖密封圈的位置。根据所确定的圆环定位工具的位置和大小，计算每个小扇形区域内的所有像素点坐标，并保存在相应的数组中； (4)进行自动检测的时候，在相同的拍摄条件和位置下采集包含待检测的密封圈的图像； (5)对于待检测的密封圈的图像，取出步骤(3)数组中保存的像素点坐标，计算每个小扇形区域内的所有像素点的灰度平均值，即各个小扇形区域内图像的灰度平均值。 (6)求取相邻小扇形区域内图像的灰度差值，若某个小扇形区域内图像的灰度平均值与和其相邻的两个小扇形区域的灰度平均值的差值均小于某个固定阈值，则判断待检测的密封圈在该小扇形区域内不存在缺陷，否则，判断待检测的密封圈在该小扇形区域内存在缺陷。`
【文档编号】G01N21/88GK103604806SQ201310651249
【公开日】2014年2月26日 申请日期:2013年12月4日 优先权日:2013年12月4日
【发明者】李华伟, 李凤婷, 关帅, 余天洪, 谌孙焕, 卜学哲 申请人:天津普达软件技术有限公司