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如何利用機器視覺在線檢測紙張表面缺陷瑕疵

本文介紹了機器視覺檢測技術,針對紙張缺陷視覺檢測的特點,論述了基于機器視覺的紙張缺陷視覺檢測系統的總體設計方案及各個組成部分。

       我國的造紙業歷史悠久,造紙術是四大發明之一,當代的造紙工業也很發達,在紙張生產過程中,由于照明系統、紙機故障、人工操作不當、紙漿不均勻等原因,會造成紙張存在大量塵埃、斑點、條痕、皺褶、空洞及破邊等外觀缺陷,給紙張的生產造成巨大損失。

       現代造紙工業的特點是紙張幅值寬、紙機速度快,造紙廠紙張的裁切、選別、檢測、包裝基本上實現自動化?,F代紙機的幅寬超過9米,速度可達500米/分鐘,人工視覺檢測難以適應大面積,高速度紙張生產的要求,也難以保證缺陷檢測的正確性和穩定性,這給紙張缺陷檢測造成了很大的困難。這就促使了當代視覺檢測領域的革新,因此研究和開發具有自主知識產權的紙張的機器視覺檢測技術勢在必行。

中國傳統造紙

       機器視覺檢測技術是自動化檢測技術的重要組成部分,也是當代工業高度發達的基礎技術之一。紙張表面缺陷視覺檢測是利用相機對紙幅快速拍照,利用計算機進行處理、分類,然后自動判別紙張缺陷類別。

       機器視覺是研究利用仿生學的原理,用計算機的高性能計算能力、處理能力來模擬生物宏觀視覺功能、抽象能力、判斷功能,從而完成對被測物體的識別判斷。機器視覺檢測技術重點研究產品的外部形狀、空間位置、運動狀態,它主要利用照明技術、成像技術和圖像處理、模式識別等技術手段。這是人工視覺檢測手段無法實現的。機器視覺檢測作為一種新興的自動化檢測技術,其市場推廣是達成社會共識的基礎。

       機器視覺檢測技術的市場推廣需要其在工業生產中達到最大效率,從而實現更多的利潤。這來源于技術的革新,機器視覺檢測技術已經在理論基礎、技術基礎不斷發展的基礎上發展壯大,其應用領域也在不斷擴展。

機器視覺在線檢測設備

目前機器視覺朝著兩個大方向在發展,一個是嵌入式解決方案,另一個是基于 PC 的采用板卡和 SDK 的解決方案,它們都有各自的優勢和適用場合。

       基于 PC 的采用板卡和 SDK 的產品有著比較悠久的歷史,它把機器視覺的底層算法進行模塊化封裝,對機器視覺的處理過程進行流程化的設計,用戶可以利用這些處理模塊,可以在較短時間內開發出高性價比的行業解決方案在基于嵌入式的視覺產品中,視覺檢測處理單元被集成到一個圖像處理器中,并可以通過串口、并口、PCI 總線、CAN 總線、以太網或 USB 總線等多種總線接口與 PC 交換數據。

       嵌入式的視覺產品大多定位于中低端的應用,基于 PC 的這類開放式的產品因為其需要一定量的二次開發,能夠靈活地適應多種需求,因此大多定位于中高端的產品應用??梢哉f嵌入式系統以及基于 PC 的系統都在往前發展。

機器視覺在線檢測流程

無論是基于 PC 的板卡式視覺系統還是基于嵌入式的視覺系統,其檢測的原理和過程都如下三個步驟:

       首先是圖像的采集,紙張圖像的獲取實質是一個光信號向電信號轉換的過程。

       其次是圖像處理、特征提取及分析。提取,計算被測紙張的目標特征,如粘料、麥草芥、裂縫、褶皺、玻璃花等缺陷。最后,利用模式識別等識別手段把這些缺陷根據預定義分類。

       最后是識別分類等操作,并輸出檢測結果。圖像處理單元將處理后的信息傳輸到監控管理單元,進行數據分析、參數修改和產品控制,若發現不合格產品,則報警器報警,剔除,并且可以將不同類型的缺陷產品在相應位置作出標記,便于數據的分析。

       該系統主要由 LED 光源、光電感應開關、CCD 攝像機、圖像處理器、執行裝置、監視器等幾部分構成。

機器視覺在線檢測原理

基于機器視覺檢測技術的紙張表面缺陷檢測的幾種方法:

       1、閾值法是比較常見的紙張缺陷檢測方法。當紙張出現缺陷時,缺陷部分及其邊緣的對比度比周圍正常紙張的對比度有明顯的提高,對比度的提高量與紙張缺陷的類型有直接的關系,我們可以根據這種關系,通過對比度的提高量是否超過預設閾值來判斷紙張缺陷的類型。

       2、基于統計處理的紙病檢測,利用紙張纖維結構的統計特性,可以得出紙張圖像隨機信號所滿足的統計規律,用統計的方法來檢測各種紙病。

       3、形態學方法也是紙病檢測中常用的方法,其基本方法是用形態學描述被測區域的形狀,并預測和快速處理如過濾、細化、修飾等,把紙張圖像的形態特征為研究對象,設計一整套算法來描述紙病的基本特征和基本結構。

       4、光學機器視覺智能檢測是以圖像處理理論為核心,以數字圖像處理、模式識別、計算機技術為基礎的信息處理科學的重要分支,廣泛應用于各種無損檢測技術中。光學機器視覺智能檢測的基本原理是:一定的光源照在待測金屬表面上,利用高速CCD攝像機獲得連鑄板坯表面圖像,通過圖像處理提取圖像特征向量,通過分類器對表面缺陷進行檢測與分類。

下圖為光學機器視覺在線檢測紙張表面缺陷瑕疵現場實例:

紙張表面缺陷檢測

紙張表面缺陷檢測

紙張表面瑕疵檢測

紙張表面瑕疵檢測

紙張缺陷檢測

紙張缺陷檢測

紙張瑕疵檢測

紙張瑕疵檢測



引用:紙張表面缺陷檢測實例


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