一种胶路检测方法

技术领域

本发明涉及检测技术领域，尤其涉及一种胶路检测方法。

背景技术

目前，在智能手机制造业中，手机制造厂商普遍对点胶的质量要求越来越高，对点胶工艺的需求也日益增加。为降低制程不良率，提高产品品质，杜绝不良品流入客户，很多手机厂商都要求检测胶路质量。对点胶胶路的检测大多为人工检测、抽样检测、局部检测。

目前主要的检测方式是人工目视检测和胶路面积检测。人工目视检测法主要由检测者凭借肉眼检查胶路是否有缺陷；胶水面积检测主要通过相机识别胶水的面积进行判断。

人工目视检测法存在以下缺点：1、检测效率偏低；2、检测速度慢；3、受主观影响，精度一般；4、易疲劳，受情绪波动；5、工作时间有限；6、不易信息集成；7、人力和管理成本不断上升

胶水面积检测技术主要是根据胶水的面积进行判断，但是面对胶线偏移或者胶线形状改变时容易产生漏检。由于仅根据面积进行判断，导致对胶水面积判断要求十分准确，这加重了对硬件的要求，从而增加了成本。

为此，我们提出一种胶路检测方法来解决上述问题。胶路检测是根据胶路整体的形状以及胶路的位置信息进行胶路检测的方法。其根据胶路的总长，胶路的偏移量以及胶路的宽度进行检测，这样就能检测出胶路变形或者是偏移的情况，并且其方法对硬件的要求较低，能够稍微降低成本。

发明内容

本发明意在提供一种胶路检测方法以解决背景技术中提出的问题。胶路检测，采用全景视觉高精度定位系统及专业视觉检测软件。当自动检测时，软件通过高清CCD摄像头自动扫描产品上的胶路，采集图像，测试的检测点与数据库中的合格参数进行比较，经过图像处理，检测出目标胶路上的尺寸和缺陷，并通过显示器把缺陷显示出来，供工艺人员改善工艺和NG判断。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种胶路检测方法，包括以下步骤：

S1，模板设置；

S11，拍摄图像，拍摄产品全景图像；

S12，形状区域，设置此区域为产品定位位置；

S13，几何模板，搜索形状区域内产品的定位模板；

S14，参数设置，通过抓取胶路并对其算法处理，设置胶线宽度、XY允许偏移阈值，检测该段胶路信息，可创建多个检测区域；

S2，自动检测；

S21，感应产品，感应待检测产品是否到位；

S22，拍摄图像，拍摄需检测产品的图像；

S23，搜索胶路ROI，根据设定的特征以及胶路检测区域定位待检测产品的点胶区域；

S24，胶路检测，根据设定好的胶路模板信息以及参数，判断检测到的胶路信息与其对应关系，以达到检测胶路的目的。

优选地，所述S1还包括图像处理S25，在所述S11拍摄产品全景图像后，如产品有特殊，正常打光效果体现不出胶线，则用图像处理功能。

优选地，所述S2还包括图像处理，根据编辑好的模板对所述S22拍摄的图像进行图像处理。

优选地，所述S14包括以下步骤：

S141，处理后的图像；

S142，通过点击胶路区域获取胶路位置，并拟合成封闭图形；

S143，根据拟合出的图形，检测出胶路边缘，首尾点坐标以及特定的位置信息；

S144，设定检测参数。

优选地，所述S24对于S25待检测产品处理后的图像包括以下步骤：

S241，根据模板位置寻找待检测产品胶路；

S242，使用边缘检测算法，检测边缘，并对其进行线性拟合；

S243，根据拟合出的胶路边缘计算胶路宽度特征、形状特征以及长度特征；

S244，与模板对比，根据设置的属性值，判断是否满足条件；

S245，若否，报警。

优选地，所述S14中的抓取胶路并对其算法处理如下：

使用具有不同方差值σ的高斯拉普拉斯算子(LoG)对如上图的胶水图像进行卷积；

L(x，y，σ)＝G(x，y，σ)*I(x，y)；

将所得多个图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到模板的图像金字塔；

D(x，y，kσ)＝(G(x，y，kσ)-G(x，y，σ)*)I(x，y)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ)；

通过在四层DoG图像上寻找局部极值点，并根据阈值去除不合适的极值点，以此来判断待搜索区域中胶水的位置；

获取上述极值点的邻域，然后计算这些邻域的梯度级和方向；

使用上一步的极值点生成描述关键点的三个信息，最后根据信息进行匹配，通过此算法就可以得到标准胶水图像匹配的位置信息。

优选地，三个所述信息分别为位置、所处尺度、方向。

优选地，S242具体为：

对感兴趣区域进行裁剪，首先根据用户设置的内容，将拍摄到的图像中的每个胶水区域进行裁剪，使得图像中仅包含一条胶路，并对其完整性通过灰度配置进行判断，若判断为不完整，则扩大感兴趣区域；

计算出每条胶路图像的梯度图像与角度图像；

对梯度图像进行非极大值抑制；

使用双阈值进行边缘连接，得到一份边缘图像；

根据求得拉普拉斯高斯算子，生成拉普拉斯滤波器，并对裁剪后的图像进行滤波；

通过计算图像的零交叉，获取边缘图像；

通过两份边缘图像，找到其共有边缘，此为生成的边缘图像；

再将边缘图像中的边缘信息进行求出边缘的极值，根据极值阈值检测出胶水边缘的拐点，通过拐点将边缘图像分成多份；

将每份边缘图像的边缘点进行最小二乘法的边缘曲线拟合；

再将拐点处部分像素点进行重新拟合，并进行图像拼接，使得边缘曲线更加柔和，更符合胶水的边缘趋势。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本技术在手机胶路检测能够检测出胶线有无、胶线偏位，并可通过算法计出算胶线偏位长度百分比，以及检测出轻微斜坡型凹槽的胶线，不仅从检测的多样性超过面积检测法，在效率方面也超过很多；并且本方法还能在不同颜色背景下检测出黑色热熔胶的点胶质量。

附图说明

图1为本发明提出的一种胶路检测方法模板设置的流程图；

图2为本发明提出的一种胶路检测方法自动检测的流程图；

图3为本发明提出的一种胶路检测方法胶路检测的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

参照图1-3，一种胶路检测方法，包括以下步骤：

S1，模板设置；

S11，拍摄图像，拍摄产品全景图像；

S12，形状区域，设置此区域为产品定位位置；

S13，几何模板，搜索形状区域内产品的定位模板；

S14，参数设置，通过抓取胶路并对其算法处理，设置胶线宽度、XY允许偏移阈值，检测该段胶路信息，可创建多个检测区域；

S141，处理后的图像；

S142，通过点击胶路区域获取胶路位置，并拟合成封闭图形；

S143，根据拟合出的图形，检测出胶路边缘，首尾点坐标以及特定的位置信息；

S144，设定检测参数；

S14中的抓取胶路并对其算法处理如下：

使用具有不同方差值σ的高斯拉普拉斯算子(LoG)对如上图的胶水图像进行卷积；

L(x，y，σ)＝G(x，y，σ)*I(x，y)；

将所得多个图像在不同参数下的高斯滤波结果相减，得到模板的图像金字塔；

D(x，y，kσ)＝(G(x，y，kσ)-G(x，y，σ)*)I(x，y)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ)；

通过在四层DoG图像上寻找局部极值点，并根据阈值去除不合适的极值点，以此来判断待搜索区域中胶水的位置；

获取上述极值点的邻域，然后计算这些邻域的梯度级和方向；

使用上一步的极值点生成描述关键点的三个信息，三个信息分别为位置、所处尺度、方向，最后根据信息进行匹配，通过此算法就可以得到标准胶水图像匹配的位置信息；

S1还包括图像处理，在S11拍摄产品全景图像后，如产品有特殊，正常打光效果体现不出胶线，则用图像处理功能；

S2，自动检测；

S21，感应产品，感应待检测产品是否到位；

S22，拍摄图像，拍摄需检测产品的图像；

S23，搜索胶路ROI，根据设定的特征以及胶路检测区域定位待检测产品的点胶区域；

S24，胶路检测，根据设定好的胶路模板信息以及参数，判断检测到的胶路信息与其对应关系，以达到检测胶路的目的；

S24对于S25待检测产品处理后的图像包括以下步骤：

S241，根据模板位置寻找待检测产品胶路；

S242，使用边缘检测算法，检测边缘，并对其进行线性拟合；

S242具体为：

对感兴趣区域进行裁剪，首先根据用户设置的内容，将拍摄到的图像中的每个胶水区域进行裁剪，使得图像中仅包含一条胶路，并对其完整性通过灰度配置进行判断，若判断为不完整，则扩大感兴趣区域；

计算出每条胶路图像的梯度图像与角度图像；

对梯度图像进行非极大值抑制；

使用双阈值进行边缘连接，得到一份边缘图像；

根据求得拉普拉斯高斯算子，生成拉普拉斯滤波器，并对裁剪后的图像进行滤波；

通过计算图像的零交叉，获取边缘图像；

通过两份边缘图像，找到其共有边缘，此为生成的边缘图像；

再将边缘图像中的边缘信息进行求出边缘的极值，根据极值阈值检测出胶水边缘的拐点，通过拐点将边缘图像分成多份；

将每份边缘图像的边缘点进行最小二乘法的边缘曲线拟合；

再将拐点处部分像素点进行重新拟合，并进行图像拼接，使得边缘曲线更加柔和，更符合胶水的边缘趋势；

S243，根据拟合出的胶路边缘计算胶路宽度特征、形状特征以及长度特征；

S244，与模板对比，根据设置的属性值，判断是否满足条件；

S245，若否，报警；

S2还包括图像处理S25，根据编辑好的模板对S22拍摄的图像进行图像处理。

本技术在手机胶路检测能够检测出胶线有无、胶线偏位，并可通过算法计出算胶线偏位长度百分比，以及检测出轻微斜坡型凹槽的胶线。不仅从检测的多样性超过面积检测法，在效率方面也超过很多；并且本方法还能在不同颜色背景下(背景：黑色、银色、白色、红色)检测出黑色热熔胶的点胶质量。

>1检测周期比面积检测快、准

>2漏点检出率100％

>3偏位检出率100％

>4胶线长度波动检出率≥99％

>5误报率可在3％以下

更可具备报警统计功能；NG/OK图片保存功能；具备权限等级功能；具备距离检测功能；具备颜色检测功能；具备图像对比功能；具备轮廓提取功能；一张图片同时可满足30个检测模板；具备和点胶机通讯传输功能；具备程序编辑、程序互拷、程序重命名等功能。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。