基于机器视觉的聚酰亚胺薄膜表面检测方法及系统与流程

本发明涉及图像边缘检测，具体涉及一种基于机器视觉的聚酰亚胺薄膜表面检测方法及系统。

背景技术：

1、聚酰亚胺薄膜可用作高可靠性的封装材料，提供严密的防潮、防湿和绝缘保护，聚酰亚胺薄膜在电子、光电子和航空航天等领域有广泛的应用。实际聚酰亚胺薄膜作为绝缘层生产烧结线过程中时，会由于薄膜绝缘层与导线之间空气未排空所导致聚酰亚胺薄膜烧结线形成气泡。由于聚酰亚胺薄膜烧结线使用环境严苛，薄膜绝缘层局部的气泡会降低薄膜与导体、薄膜与薄膜之间的粘接强度，在使用薄膜烧结线绕组作为部件的机械运行过程中，这些气泡很容易引起局部放电，进而缩短电机绝缘寿命。

2、由于气泡属于偶发缺陷，气泡缺陷的大小和形状往往不同且出现位置随机，常规spp-net往往需要通过变化差异较大的特征窗口以确定可能存在缺陷的位置，因此往往会产生较多的特征窗口，导致往往检测准确率不高且检测效率较低。

技术实现思路

1、为了解决现有技术检测气泡缺陷位置往往会产生较多的特征窗口，导致往往检测准确率不高且检测效率较低的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的聚酰亚胺薄膜表面检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、一种基于机器视觉的聚酰亚胺薄膜表面检测方法，所述方法包括以下步骤：

3、获取聚酰亚胺薄膜烧结线的聚酰亚胺薄膜表面图像；

4、根据所述聚酰亚胺薄膜表面图像的灰度值进行聚类，获取多个分块区域；根据所述分块区域之间的灰度值波动和梯度向量波动，获取各个所述分块区域的不平整度量值；

5、在所述聚酰亚胺薄膜表面图像内的各个单条边缘上，根据所述单条边缘临接两个所述分块区域的所述不平整度量值、所述单条边缘的像素点梯度幅值和所述单条边缘的长度，获取各个所述单条边缘的波动评价指标；根据所有单条边缘之间的距离，构建每个所述单条边缘的距离序列；根据所有所述单条边缘的波动评价指标和距离序列，获取每个所述单条边缘的加权评价序列；在所有所述单条边缘中，根据所述加权评价序列中元素的差异，筛选出由单条边缘组成的疑似气泡边缘组；

6、根据所述疑似气泡边缘组中单条边缘的方向性，在所述疑似气泡边缘组中筛选出多个真实气泡边缘组；

7、根据所有所述真实气泡边缘组中单条边缘临接的分块区域，确定所述聚酰亚胺薄膜表面图像中对应的多个待检测窗口；将所述聚酰亚胺薄膜表面图像中所有待检测窗口输入spp层进行识别，获取多个特征图，根据所述聚酰亚胺薄膜表面图像中各个特征图中的缺陷信息进行分类处理，检测出所述酰亚胺薄膜表面图像中所有特征图的缺陷类别。

8、进一步地，所述不平整度量值的获取方法，具体包括：

9、根据不平整度量值公式获得不平整度量值，所述不平整度量值公式包括：

10、；其中，为第个所述分块区域的不平整度量值；为所述分块区域序号；表示余弦相似值计算函数； 为第个所述分块区域中所有像素点的梯度单位向量均值； 为第个所述分块区域中所有像素点的梯度单位向量均值；为任意一个分块区域；为所述分块区域总数；为归一化函数；为第个所述分块区域中所有像素点灰度值均值；为所述聚酰亚胺薄膜表面图像中所有像素点灰度值均值；为所述聚酰亚胺薄膜表面图像的标准差，为分母的调参因子。

11、进一步地，所述单条边缘的获取方法，具体包括：

12、基于canny边缘检测算法提取各个所述分块区域的边界边缘，获取各个所述分块区域的区域边界边缘；

13、若所述区域边界边缘存在两个以上端点，则确定所述区域边界边缘的交点，所述交点与每个端点之间的像素点组成所述单条边缘；

14、若所述区域边界边缘存在两个端点，则将对应区域边界边缘作为所述单条边缘。

15、进一步地，所述波动评价指标的获取方法包括：

16、计算所述单条边缘临接两个所述分块区域的所述不平整度量值的差异，获取第一不平整差异值；

17、计算单条边缘所有像素点的梯度幅度值的均值，作为边缘变化值；

18、计算所述第一不平整差异值和所述边缘变化值的比值，获取所述单条边缘的灰度变化值；

19、计算所述聚酰亚胺薄膜表面图像中所有所述单条边缘的长度均值，作为参考边缘长度；

20、计算所述单条边缘的长度和所述参考边缘长度的比值，获取长度变化值；

21、计算所述灰度变化值和所述长度变化值的和值，获取所述单条边缘的所述波动评价指标。

22、进一步地，所述距离序列的获取方法包括：

23、以任一单条边缘的中心点作为起点，依次计算与所有其他单条边缘中心点的欧式距离，所述欧式距离构成的序列作为所述起点对应的单条边缘的所述距离序列；获取所有单条边缘的所述距离序列。

24、进一步地，所述加权评价序列的获取方法包括：

25、将所述距离序列中的元素与对应单条边缘的波动评价指标相乘，依次获取对应所述单条边缘的加权评价序列。

26、进一步地，所述疑似气泡边缘组的获取方法包括：

27、以任一单条边缘作为第一参考边缘，任选一条其他单条边缘作为第二参考边缘；

28、将所述第一参考边缘的所述加权评价序列中所述第二参考边缘对应的元素作为第一元素；

29、将所述第二参考边缘的所述加权评价序列中所述第一参考边缘对应的元素作为第二元素；

30、计算第一元素和第二元素的比值，获取相似值，当相似值属于预设相似波动区间，判断所述第一参考边缘和所述第二参考边缘为同类边缘；遍历所有单条边缘获得所有同类边缘，同类边缘的所述单条边缘构成一类边缘组；

31、将边缘组中元素数量小于预设数量的边缘组标记为疑似气泡边缘组。

32、进一步地，所述真实气泡边缘组的获取方法包括：

33、根据方向评价指标值公式获得方向评价指标值，所述方向评价指标值公式包括：

34、；其中，为边缘的方向评价指标值，为边缘的序号，为边缘的相连接边缘；为边缘的中心点；边缘的中心点，为边缘的第一个端点；为边缘的第二个端点；为边缘的第一个端点；为边缘的第二个端点；表示余弦相似值计算函数；

35、计算所述疑似气泡边缘组中所有单条边缘的所述方向评价指标值的均值，获取所述疑似气泡边缘组的组内方向值；

36、将所述组内方向值小于预设判断气泡阈值的所述疑似气泡边缘组，标记为所述真实气泡边缘组。

37、进一步地，所述待检测窗口的获取方法包括：

38、在所有真实气泡边缘组中，将包含单条边缘临接的两个分块区域的最小外接矩形，作为单条边缘的待检测窗口；

39、统计在所有真实气泡边缘组中所有单条边缘的待检测窗口，作为聚酰亚胺薄膜表面图像中对应的多个待检测窗口。

40、本发明提出一种基于机器视觉的聚酰亚胺薄膜表面检测系统，所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一所述一种基于机器视觉的聚酰亚胺薄膜表面检测方法的步骤。

41、本发明具有如下有益效果：

42、在本发明实施例中，将聚酰亚胺薄膜表面图像分为多个小的分块区域，进而分析分块区域的颜色特征和分布特征，由于聚酰亚胺薄膜烧结线存在线缆编织纹理和气泡导致的不平整区域，获取各个分块区域的不平整度量值。不平整度量值可以反映分块区域的不平整程度。由于气泡的突起明显区别与编织纹理突起，气泡边缘两侧的不平整度量值、边缘长度和边缘灰度值变化特征，明显区别于线缆编织纹理边缘，获取各个单条边缘的波动评价指标；波动指标综合了单条边缘自身的长度和灰度值变化特征与单条边缘临接两个分块区域的不平整度量值，更全面的反映了单条边缘的波动特性。由于线缆编织产生的凸起纹理存在近似周期变化特征，这导致线缆编织纹理边缘分布间隔较为均匀，气泡属于偶发状况导致气泡边缘分布具有随机性，筛选出多个疑似气泡边缘组。疑似气泡边缘组可以初步筛选出单条边缘中符合气泡边缘分布特点和符合气泡波动特性的单条边缘。由于在聚酰亚胺薄膜烧结线上，气泡边缘的形状明显区别与线缆编织纹理边缘形状，线缆编织纹理边缘往往是接近直线形状的，气泡边缘的形状往往是闭合趋向弯折的形状，筛选出多个真实气泡边缘组并确定聚酰亚胺薄膜表面图像中对应的多个待检测窗口。待检测窗口对更好表征气泡存在区域，以供后续将待检测窗口输入spp层进行识别。通过深入挖掘气泡所在区域，降低了直接使用spp-net直接检测定气泡会产生较多的待检测窗口，提高了检测效率。通过及时检测聚酰亚胺薄膜表面图像中的缺陷类别，以供工厂发现聚酰亚胺薄膜烧结线的气泡问题并进行工艺改进。