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2022-07-16 11:11:10 龙8中国唯一官网
沖壓質量模板匹配視覺檢測技術應用♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，沖壓零件通過機械臂放置到傳送皮帶上ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，依次經過攝像頭拍攝點⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，零件的位置☾☽❄☃、角度是一種有序排列ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ。根據這個特點⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，開發一種圖像處理程序☾☽❄☃，以一組合格的零件圖像為模板⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，將攝像頭拍攝到的圖片和模板對比ⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹⒶⒷⒸⒹ，存在差異的位置判斷為缺陷♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，實現開裂ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ、多(少)孔☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；、材料劃傷夾雜等品質缺陷的識別ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ。檢測程序的主要流
檢測過程是一個采集攝像頭圖像并進行圖像處理(基于開源計算機視覺和機器學習軟件庫OpenCV 的圖像處理)的過程❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，計算機所處理的圖像⒥⒦⒧⒨⒩⒪⒫⒬⒭⒮⒯⒰⒱⒲⒳⒴⒵❆❇❈❉❊†☨✞✝☥☦☓☩☯，其實是一個由一系列范圍在[0☈⊙☉℃℉❅，255]區間的灰度值組成的二維矩陣ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ。下面以一個前地板零件的檢測過程為案例㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，對檢測過程和效果進行說明㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，為了驗證識別效果❣❦❧♡۵，模板圖片比實際零件少了一個孔⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，
程序對每一幀的圖片和模板圖片進行相似度分析♀☿☼☀☁☂☄，得到一個區間在[0.0❋❀⚘☑✓✔√☐☒✗✘ㄨ✕✖✖⋆✢✣，1.0]范圍的計算結果☧☬☸✡♁✙♆。，、＇：∶；，0 表示完全一樣㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，1 表示兩張圖像完全不同ⅲⅳⅴⅵⅶⅷⅸⅹⒶⒷⒸⒹ。程序會選擇相似度最小值的圖片㈠㈡㈢㈣㈤㈥㈦，進入到下一個計算步驟㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂。步驟3：模板圖片和攝像頭圖片進行差異分析⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，兩個圖片灰度值不一樣的像素點用紅色高亮表示出來ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ，如圖7 所示✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥。由于攝像頭感光元件噪點♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃、環境光源差異웃유ღ♋♂、機械振動等原因影響⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，兩個圖片雖然肉眼識別無明顯差異⓱⓲⓳⓴⓵⓶⓷⓸⓹⓺⓻⓼⓽⓾，但在計算機內存中很多像素點的灰度值還是有差異⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，需要過濾掉這些噪聲干擾⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，才能將兩個圖片真實的差異點凸顯出來⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ。
差異的噪聲處理主要有兩步✤✥❋✦✧✩✰✪✫✬✭✮✯❂✡★✱✲✳✴，首先設定一個灰度差的閾值為50ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，即如果兩個圖像的像素點灰度差值的絕對值小于等于50㈧㈨㈩⑴⑵⑶⑷⑸⑹⑺⑻⑼⑽⑾⑿⒀⒁⒂，則判定此像素點無差異⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤。通過這一步驟ⓚⓛⓜⓝⓞⓟⓠⓡⓢ，可以消除掉90%以上的噪點㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉，如圖8 所示㊀㊁㊂㊃㊄㊅㊆㊇㊈㊉。此時⒃⒄⒅⒆⒇⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐⒑⒒⒓，仍存在一些離散的噪點ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，主要處于零件反光的高亮區域邊界⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺，或者零件的輪廓邊界ⓊⓋⓌⓍⓎⓏⓐⓑⓒⓓⓔⓕⓖⓗⓘⓙ，通過圖像的腐蝕和膨脹操作(卷積核為3×3 矩陣)①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪⑫⑬⑭⑮⑯，對這些離散的差異點有很好的過濾作用⒔⒕⒖⒗⒘⒙⒚⒛ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩⅪⅫⅰⅱ，同時保留了連成區域的差異位置♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃，如圖9 所示⑰⑱⑲⑳⓪⓿❶❷❸❹❺。
紅色高亮位置準確的標識了零件和模板圖片的差異區域ⒺⒻⒼⒽⒾⒿⓀⓁⓂⓃⓄⓅⓆⓇⓈⓉ，程序根據分析結果報警⒜⒝⒞⒟⒠⒡⒢⒣⒤，如果無差異區域☈⊙☉℃℉❅，則認為零件無缺陷❻❼❽❾❿⓫⓬⓭⓮⓯⓰。
