一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106097312A(43)申请公布日2016.11.09(21)申请号201610379631.8(22)申请日2016.06.01(71)申请人同济大学地址200092上海市杨浦区四平路1239号(72)发明人陈启军孙旭(74)专利代理机构上海科盛知识产权代理有限公司31225代理人叶敏华(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)G06T5/00(2006.01)G06T7/20(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图2页(54)发明名称一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法(57)摘要本发明涉及一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法，用于检测生产线上的手套，包括以下步骤：(1)采用工业相机拍摄多个手套的多幅连续图片；(2)利用卡尔曼滤波器对手套进行视觉跟踪，获取同一个手套的多个角度的图像信息；(3)对手套进行轮廓提取，并裁剪成合适大小；(4)检测手套是否有撕破；(5)检测手套是否有油污。与现有技术相比，本发明具有使用方便等优点。CN106097312ACN106097312A权利要求书1/2页1.一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法，用于检测生产线上的手套，其特征在于，包括以下步骤：(1)采用工业相机拍摄多个手套的多幅连续图片；(2)利用卡尔曼滤波器对手套进行视觉跟踪，获取同一个手套的多个角度的图像信息；(3)对手套进行轮廓提取，并裁剪成合适大小；(4)检测手套是否有撕破；(5)检测手套是否有油污。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法，其特征在于，所述的步骤(1)中，拍摄时，在生产线上增加黑色背景。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法，其特征在于，所述的步骤(2)具体为：将手套和手模的整体看作一个矩形，取该矩形中心作为卡尔曼滤波器的输入，根据该输入估计出下一帧图像中该手套的位置，得到同一手套的多个角度的图像信息，实现跟踪任务。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体为：采用Canny边缘检测算子，找到手套轮廓的最高、最低、最左和最右的四个点构造一个矩形，将该矩形所覆盖的范围裁剪出来，作为下一步要处理的图片。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法，其特征在于，所述的步骤(4)具体为：(401)判断手套轮廓的图片中是否有背景色，如果有，则手套有撕破，否则转步骤(402)；(402)判断除手套末端区域外，是否有一层手套材料叠加背景色的颜色，如果有，则手套有撕破，否则，手套无撕破，所述的手套末端区域以手套边缘为部分轮廓，且仅有一层手套材料叠加背景色的颜色。6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法，其特征在于，所述的步骤(5)具体为：(501)根据公式将图片的色彩空间从RGB转换到HSV，v＝max其中，r，g，b分别是原图RGB色彩空间中的三个参量转换到[0,1]区间内的值，max是r，g，b中的最大值，min是r，g，b中的最小值，h表示色调，s表示饱和度，v表示明度；2CN106097312A权利要求书2/2页(502)如果40≤h≤50，则手套上有油污，否则，手套无油污。7.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法，其特征在于，所述的步骤(3)中对手套进行轮廓提取之前，使用腐蚀算法和膨胀算法消除图片中的噪点。3CN106097312A说明书1/4页一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法技术领域[0001]本发明涉及一种手套缺陷检测方法，尤其是涉及一种基于机器视觉的手套撕破和油污检测方法。背景技术[0002]在目前的制造业企业中，对于产品的缺陷检测大多是通过人工操作完成的。这样做所导致的问题是：由于人会疲劳，所以无法保证检测的质量一直处在较高水平；另外，工业生产的环境比较恶劣，对人体存在一定的危害。在手套生产的过程中，由于生产原料和加工工艺的原因，生产现场的检测工人暴露在高温，嘈杂的环境之中，采取每两个小时轮一次岗的方式进行产品的缺陷检测。无论是对于工人，还是对于企业，采取一种有效的方式来替代人眼进行检测势在必行。[0003]基于机器视觉的缺陷检测已经拥有很广泛的应用，是一项相对成熟的技术，在实际生产中已经有了一些成功的案例。但是，目前的缺陷检测对象几乎都是具有固定几何形状的刚性物体，从最开始的对于钢材表面的缺陷检测，到后来的对于玻璃，甚至是水果的缺陷检测都属于这样的范畴。而对于手套这样的柔性物体，由于形状的变化很大，导致手套的个体间的差异也很大，对于缺陷检测带来了一定的难度和挑战。发明内容[0004]本发明的目的就是为了克服上述现有技术