一种层间异物检测方法和装置

技术领域

本发明涉及一种异物检测方法和装置，尤其涉及一种层间微小异物的检测方法和装置。

背景技术

多层玻璃板贴合、光学镜片贴膜时，层间混入的微小异物会成为玻璃制品的缺陷，降低成品率。为了改善产品质量，需要对层间微小异物进行检测，预防不良产品流入下道工序，造成不必要的损失。

异物有两种：可以忽略或者除去的表面异物与影响质量的层间内部异物。现有检测方法主要是依赖人眼，通过旋转、移动镜片，从不同角度观察，来观察有无异物。由于镜片背景透明且有反光影响，人眼难以识别表面异物与内部异物，即不区分表面异物和内部异物，因而误判率较高；且人眼判断则有效率低、成本高的问题。

此前，层间异物的检测需求不是太大的，异物检测技术的检测效果与人眼类似，不区分表面异物和内部异物，如果生产环境非常好的情况下，异物很少，不区分层间和表面异物问题也不大。随着技术的发展，例如，最近VR和AR镜片对此需求比较迫切，用相机拍摄产品图像，采用图像处理的方法来确认有无异物也逐步被采用。但是，仍然难以满足层间内部异物的检测要求，另外需要比较深厚的光学知识和算法处理技巧。目前现有技术中，对于层间异物的检测，未见有比较稳定可靠的设备和检测方法。

本发明提供一种层间异物检测方法和装置，该方法能够区分玻璃表面异物与内部层间异物，剔除表面异物影响，检测层间微小异物。本发明所述方法和装置可以代替人工实现自动在线检测，提升产品质量控制水平和生产效率，降低成本。

发明内容

本发明提供一种层间异物的检测方法和装置，可用于检测透明板、透明膜间的微小异物。本发明的主要内容表述如下：

本发明利用透明玻璃（膜）夹层内粒子与空隙或气泡共生的关系进行层间异物检测。例如，在透明玻璃板（膜）层内异物图像中，由于异物粒子具有一定的体积和形状，在混入刚性透明板层间时，在其附近会形成空隙，这一空隙会全部或者部分包裹住异物粒子，即异物粒子全部或者部分在气泡内，且比气泡灰度较暗，本发明利用此特性判断夹层间有无粒子或者异物。具体来说，根据异物与层间空隙之间的关系这一特性，当光源发出的平行光从正面照射工件时，入射光在异物与空隙附近通过反复的反射和折射，在空隙部位会形成一个比较明亮的类似气泡的区域，同时空隙内部还会形成一个略暗的黑色部分。如图2所示，这一黑色部分是由于粒子对光线的遮挡而照成的，是层间异物粒子所处的位置。

本发明所述层间异物检测方法是，对拍摄的工件图像进行处理抽取气泡区域，所述气泡区域为单个气泡或多个气泡区域的集合，以气泡区域的外侧轮廓作为检查对象领域，通过膨胀、二值化、连接等各种预处理，判断此区域中有无黑色部分，如有，则说明该工件有层间异物粒子，如无则说明该工件无层间异物粒子（参见图4-1）。所述气泡区域为仅含气泡的区域或者同时含气泡和异物的区域。

进一步地，包括对气泡区域进行预处理获得不含异物的气泡区域的像素集合和异物区域的像素集合；

进一步地，本发明所述的异物检测方法，所述预处理包括滤波处理和连接处理。

进一步地，本发明所述的异物检测方法，所述滤波处理所述滤波处理为膨胀、收缩或二值化处理中的一种或多种。

进一步地，本发明保护一种层间异物检测装置，包括前述层间异物检测方法进行异物检测的装置，包括相机、镜头、光源、控制器的视觉系统（图1）。

本发明技术方案带来的有益效果：

1. 能够区分玻璃表面异物与内部层间异物，剔除表面异物影响，检测层间微小异物；

2. 相比现有检测方法具有高可靠性，提高生产效率，并降低生产成本。

本专利介绍的抽取含粒子的气泡的图像处理方法或者算法为比较简易可行的方法，对采用同样照明设备及相机取得的图像，可以对各种包含层内粒子的气泡及粒子图像做标记进行深度学习从而获得不良粒子模型。采用此模型也可实现层内粒子检测和计数。此种方式需建立不受背景影响的可靠模型，因异物和气泡的大小形状千差万别，需要大量的不良数据采取和学习，人工成本较高。

附图说明

图1示出了包含相机、镜头、光源、控制器的视觉系统构成图。

图2示出了具有层间异物与气泡的不良图像。

图3-1示出了抽取出的气泡领域。

图3-2示出了进一步抽取气泡区域的内部异物粒子轮廓。

图4-1示出了含有表面异物与气泡的产品图像。

图4-2示出了背景为灰度值128，二值化与连结处理后的图像。

图5-1示出了背景为灰度值128，二值化与连结处理后、气泡中包含有异物的图像。

图5-2示出了图5-1图像进行白点膨胀处理后图像。

图5-3示出了对图5-2进一步白点收缩处理后图像。

图5-4示出了对图5-1与 图5-3的像素灰度值进行差分比较处理、得出的层内异物图像。

具体实施方式

下面详细说明本发明的具体实施例。然而，应当将本发明理解成并不局限于以下描述的这种实施方式，并且本发明的技术理念可以与其他公知技术或功能与那些公知技术相同的其他技术组合实施。

1.采用平行光源照射工件，用相机拍摄气泡与粒子的反射光图像。设置相机与照明光源在同一侧，相机与光源光轴垂直于工件表面，拍摄工件图像，获取相机监测范围内的图像并将其传输至图像采集处理系统（如图1所示）。

2.对拍摄的相机图像通过膨胀、收缩、二值化与连接处理获得消除异物后的气泡像素集合和异物像素集合；

3.对异物集合与气泡像素集合作差分比较，判断异物像素集合与气泡像素集合是否有超过一定像素数量阈值的重叠区间，如有，说明该异物是层间异物，如无，说明异物是表面异物。

具体过程详见图4-1至图5-4。图4-1为含有表面异物与气泡的产品图像，图4-2为背景为灰度值128，二值化与连结处理后的图像。图5-1为背景为灰度值128，二值化与连结处理后、气泡中包含有异物的图像；图5-2为图5-1图像进行白点膨胀处理后图像；图5-3为进一步白点收缩处理后图像；图5-4为对图5-1与图5-3的像素灰度值进行差分比较判断运算处理、得出的层内异物图像，如无异物，则图像为全黑。

本发明所述的异物检测方法，进一步地，分别对每个气泡区域通过全数遍历运算处理，判断不含异物的气泡区域的像素集合与异物像素集合是否重叠空间，如有重叠，则该异物是层间异物，如无重叠，则该异物是表面异物。

进一步地，本发明所述方法在拍摄工件图像步骤时，优选平行光源进行拍摄，所述平行光源为工件表面垂直的光源。

进一步地，本发明所述方法在拍摄工件不良图像步骤时，采用平行光照射获得稳定的，所述光源采用扩散光或者环形光时，也可以获得与采用平行光相似效果的图像。一般来说，平行光强度均一，检测效果较好。

进一步地，在实际检测处理时，检测出来的气泡领域为复数区域集合，需对所有这些领域做全数遍历检测，最终判断工件图像里有无层间异物粒子。

进一步地，用滤波器进行预处理可获得对比度更好的效果，得以更容易从工件背景中区分异物和气泡。一般来说，图像中相对于工件背景，空隙气泡为明亮区域、异物为黑暗区域（参见图3-1），图3-2为进一步抽取气泡区域的内部异物粒子轮廓。

进一步地，本专利介绍的抽取含粒子的气泡的图像处理方法或者算法为比较简易可行的方法，然而对采用同样照明设备及相机取得的图像，也可以对各种包含层内粒子的气泡及粒子图像做标记进行深度学习从而获得不良粒子模型。采用此模型也可实现层内粒子检测和计数。此种方式需建立不受背景影响的可靠模型，因异物和气泡的大小形状千差万别，需要大量的不良数据采取和学习，人工成本较高。

本发明所述二值化处理指的是将图像上的点的灰度值变更为0或255，将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

本发明所述连接处理指的是获得白点或者黑点的块状区域，及获得前述二值化处理后的图像里同一像素或者相近像素或者说相近纹理邻接构成的连通区域集合，包括黑色块状、白色块状的物体或背景区域。

本发明所述膨胀处理是指对二值化物体边界点进行扩充，将与物体接触的所有背景像素点合并到该物体中，使边界向外部扩张。如果两个物体间隔较近，会将两物体连通在一起。

本发明所述图像滤波器是指在尽量保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

本发明所述异物检测装置是指基于本发明的图像识别方法开发的用于生产的检测设备，包括相机、光源、镜头、软件的视觉成像系统的检测装置构成如图1所示。

根据本实施例的技术方案，能够剔除表面异物影响剔除表面异物影响，区分玻璃表面异物与内部层间异物，且能够非常高效、低成本地检测层间微小异物。