一种镭射膜瑕疵检测方法、装置、系统及介质

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种镭射膜瑕疵检测方法、装置、系统及介质。

背景技术

镭射膜整体分为素面镭射膜、光柱镭射膜及全息定位特效或防伪镭射膜，在生产过程中可能会产生诸如粘版、蚊子印、全息图案残缺、色差、黑斑、白斑、水纹、褶皱、云彩花、麻点和光柱变形等外观质量缺陷，这些缺陷会导致印刷残次品甚至批量浪费，给镭射膜厂家带来直接经济损失和美誉度影响。因此对模压镭射膜的外观检测尤其重要。

由于镭射膜的镭射效果及全息防伪是应用光的干涉与衍射原理，将物体发出的光波干涉条纹的形式记录下来成为“镭射效果和全息图”，使得镭射膜在视觉成像中呈现对比度明显的明暗相间的干涉条纹、产品表面反光不一致导致图像亮暗分布不均匀、容易受到环境光干扰使得图像的质量参差不齐等特点。这些特点使得镭射膜在图像处理的瑕疵检测中带来困难，容易导致误判或者漏判，降低了镭射膜瑕疵检测的准确性。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种镭射膜瑕疵检测方法、装置、系统及介质，旨在提高镭射膜瑕疵检测的准确性。

本发明的技术方案如下：

一种镭射膜瑕疵检测方法，包括：

获取待检测的镭射膜图像；

对所述镭射膜图像进行条纹分割处理，确定所述镭射膜图像中的明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域；

按预设检测策略分别对所述明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域进行瑕疵检测，得到各个区域的瑕疵检测结果，所述预设检测策略用于确定各个区域对应的瑕疵检测方式；

根据各个区域的瑕疵检测结果，标记并展示所述镭射膜图像的瑕疵区域。

在一个实施例中，所述对所述镭射膜图像进行条纹分割处理，确定所述镭射膜图像中的明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域，包括：

对所述镭射膜图像进行灰度值的直方图统计，得到对应的灰度直方图；

根据所述灰度直方图获取全局分割阈值；

将各个像素的灰度值与所述全局分割阈值进行比较，确定明条纹区域和暗条纹区域；

对所述明条纹区域和暗条纹区域进行形态学处理，确定条纹过渡区域。

在一个实施例中，所述对所述明条纹区域和暗条纹区域进行形态学处理，确定条纹过渡区域，包括：

通过形态学膨胀处理分别对所述明条纹区域和暗条纹区域进行扩展；

对扩展后的明条纹区域和暗条纹区域进行交运算，得到条纹过渡区域。

在一个实施例中，所述按预设检测策略分别对所述明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域进行瑕疵检测，得到各个区域的瑕疵检测结果，包括：

对所述明条纹区域进行形态学底帽变换处理，根据变换得到的第一差值图像获取所述明条纹区域的瑕疵检测结果；

对所述暗条纹区域进行形态学顶帽变换处理，根据变换得到的第二差值图像获取所述暗条纹区域的瑕疵检测结果；

对所述条纹过渡区域进行局部阈值分割处理，提取得到所述条纹过渡区域的瑕疵检测结果。

在一个实施例中，所述对所述明条纹区域进行形态学底帽变换处理，根据变换得到的第一差值图像获取所述明条纹区域的瑕疵检测结果，包括：

根据预先创建的结构元对所述明条纹区域进行形态学底帽变换，得到第一差值图像；

对所述第一差值图像进行对比度放大与噪声过滤处理后，提取得到所述明条纹区域内的暗瑕疵。

在一个实施例中，所述对所述暗条纹区域进行形态学顶帽变换处理，根据变换得到的第二差值图像获取所述暗条纹区域的瑕疵检测结果，包括：

根据预先创建的结构元对所述暗条纹区域进行形态学顶帽变换，得到第二差值图像；

对所述第二差值图像进行对比度放大与噪声过滤处理后，提取得到所述暗条纹区域内的亮瑕疵。

在一个实施例中，所述对所述条纹过渡区域进行局部阈值分割处理，提取得到所述条纹过渡区域的瑕疵检测结果，包括：

通过预先创建的结构元对所述条纹过渡区域进行遍历检测；

每次遍历检测时均计算当前结构元内像素的平均灰度值和标准差；

根据所述平均灰度值和标准值计算得到局部分割阈值；

根据所述局部分割阈值对当前结构元内的像素进行瑕疵提取，得到当前结构元内的暗瑕疵和/或亮瑕疵。

一种镭射膜瑕疵检测装置，包括：

获取模块，用于获取待检测的镭射膜图像；

条纹分割模块，用于对所述镭射膜图像进行条纹分割处理，确定所述镭射膜图像中的明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域；

瑕疵检测模块，用于按预设检测策略分别对所述明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域进行瑕疵检测，得到各个区域的瑕疵检测结果，所述预设检测策略用于确定各个区域对应的瑕疵检测方式；

标记展示模块，用于根据各个区域的瑕疵检测结果，标记并展示所述镭射膜图像的瑕疵区域。

一种镭射膜瑕疵检测系统，所述系统包括至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述镭射膜瑕疵检测方法。

一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的镭射膜瑕疵检测方法。

有益效果：本发明公开了一种镭射膜瑕疵检测方法、装置、系统及介质，相比于现有技术，本发明实施例通过对具有明暗相间条纹的镭射膜图像进行条纹分割，针对不同的条纹区域分别进行针对性的瑕疵检测，可消除不均匀光照对图像的影响且保留了原始图像的特征信息，降低了瑕疵检测的误判或漏判，有效提高了镭射膜瑕疵检测的准确性。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明实施例提供的镭射膜瑕疵检测方法的一个流程图；

图2为本发明实施例提供的镭射膜瑕疵检测方法中一个镭射膜全息条纹示意图；

图3为本发明实施例提供的镭射膜瑕疵检测方法中一个条纹区域定位示意图；

图4为本发明实施例提供的镭射膜瑕疵检测方法中一个镭射膜全息条纹瑕疵检测示意图；

图5为本发明实施例提供的镭射膜瑕疵检测装置的功能模块示意图；

图6为本发明实施例提供的镭射膜瑕疵检测系统的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。以下结合附图对本发明实施例进行介绍。

请参阅图1，图1为本发明提供的镭射膜瑕疵检测方法一个实施例的流程图。如图1所示，该方法具体包括如下步骤：

S100、获取待检测的镭射膜图像。

本实施例中，待检测的镭射膜图像可以是素面镭射膜、光柱镭射膜及全息定位特效或防伪镭射膜等等，镭射膜图像具有如图2所示的对比度明显的明暗相间的条纹，由于镭射膜图像呈现非均匀、高对比度的条纹特点，且在整个图像区域均可能出现瑕疵，因此在瑕疵检测时需对镭射膜图像进行进一步的处理以提高检测效率和准确性。

S200、对所述镭射膜图像进行条纹分割处理，确定所述镭射膜图像中的明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域。

本实施例中，针对不均匀的镭射膜图像进行瑕疵目标提取时，先基于图像的条纹特点进行明暗区域的定位检测与分割，实现条纹分割处理，将镭射膜图像分割为明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域。如图2和图3所示，图2中的镭射膜图像在进行了条纹分割处理后，可根据条纹分布将图像划分为图3中的明条纹区域a、条纹过渡区域b以及暗条纹区域c。通过条纹分割处理，将不均匀的条纹图像按光照特点区分为三个区域，以便后续针对每个区域进行针对性的瑕疵提取，提高瑕疵检测的准确性。

在一个实施例中，步骤S200包括：

对所述镭射膜图像进行灰度值的直方图统计，得到对应的灰度直方图；

根据所述灰度直方图获取全局分割阈值；

将各个像素的灰度值与所述全局分割阈值进行比较，确定明条纹区域和暗条纹区域；

对所述明条纹区域和暗条纹区域进行形态学处理，确定条纹过渡区域。

本实施例中，在实现条纹定位与分割时，先对镭射膜图像进行灰度值的直方图统计，获取图像对应的灰度直方图，之后通过自动阈值分割方法例如OTSU最大类间方差法来获得全局分割阈值，该全局分割阈值用于对各个灰度值对应的像素进行分割，灰度值大于等于该全局分割阈值的像素确定为明条纹区域，而灰度值小于该全局分割阈值的像素则确定为暗条纹区域，实现明暗条纹的定位检测与划分。OTSU自动阈值分割算法简单、效率高，而且对于镭射条纹图案暗条纹和亮条纹的面积相差不大的情况更能够有效、准确的进行分割。

进一步地，为了消除明暗条纹亮度剧烈变化的影响，还可采用形态学腐蚀运算分别收缩通过阈值分割初步获取的明条纹区域和暗条纹区域，以得到更加准确的明条纹区域和暗条纹区域。而条纹过渡区域实在确定了明条纹区域和暗条纹区域的基础上进一步通过形态学处理进行定位，从而实现三种区域的准确定位划分。

在一个实施例中，所述对所述明条纹区域和暗条纹区域进行形态学处理，确定条纹过渡区域，包括：

通过形态学膨胀处理分别对所述明条纹区域和暗条纹区域进行扩展；

对扩展后的明条纹区域和暗条纹区域进行交运算，得到条纹过渡区域。

本实施例中，在确定条纹过渡区域时，在通过形态学腐蚀运算收缩得到准确的明条纹区域和暗条纹区域后，再通过形态学处理分别对明条纹区域和暗条纹区域进行扩展，在对扩展的明条纹区域和暗条纹区域进行交运算，即可获得明暗条纹相交处的条纹过渡区域，以便对该对比度变化急剧的区域与对比度变化缓慢的明暗条纹区域进行区分，确保后续瑕疵提取时的精准性。

S300、按预设检测策略分别对所述明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域进行瑕疵检测，得到各个区域的瑕疵检测结果，所述预设检测策略用于确定各个区域对应的瑕疵检测方式。

本实施例中，在对镭射膜图像进行了区域划分后，则根据预先设置的检测策略中确定的每个区域的瑕疵检测方式，分别对明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域进行针对性的瑕疵提取，避免全部区域采用单一检测方法造成的漏检或误检等，提高镭射膜瑕疵提取的精准性。

在一个实施例中，步骤S300包括：

对所述明条纹区域进行形态学底帽变换处理，根据变换得到的第一差值图像获取所述明条纹区域的瑕疵检测结果；

对所述暗条纹区域进行形态学顶帽变换处理，根据变换得到的第二差值图像获取所述暗条纹区域的瑕疵检测结果；

对所述条纹过渡区域进行局部阈值分割处理，提取得到所述条纹过渡区域的瑕疵检测结果。

本实施例中，对于对比度变化缓慢的明条纹区域和暗条纹区域，分别形态学底帽变换和形态学顶帽变换的处理方式进行瑕疵提取，由于形态学灰度底帽、顶帽变换能够克服光照不均匀影响，且顶帽变换特性适合用于暗背景上的亮物体检测，而底帽变换则用于亮背景下的暗物体检测，因此通过这两种方式分别对明条纹区域和暗条纹区域进行准确的瑕疵检测，不是单纯的二值化来区分背景变化，不仅可以消除光照的不均匀性变化，还可以有区分的、有效的在暗区域检测亮瑕疵，亮区域检测暗瑕疵。而针对条纹过渡区域，则利用局部阈值分割方式对其进行瑕疵提取，通过局部结构内确定的局部阈值来进行瑕疵检测，可适应该区域对比度变化急剧的特点，避免统一分割阈值带来的检测误差。

在一个实施例中，所述对所述明条纹区域进行形态学底帽变换处理，根据变换得到的第一差值图像获取所述明条纹区域的瑕疵检测结果，包括：

根据预先创建的结构元对所述明条纹区域进行形态学底帽变换，得到第一差值图像；

对所述第一差值图像进行对比度放大与噪声过滤处理后，提取得到所述明条纹区域内的暗瑕疵。

本实施例中，在对明条纹区域进行瑕疵检测时，先根据镭射条纹的方向(X轴方向，Y轴方向，XY轴方向)、点或者线条瑕疵尺寸大小创建一个合适的底帽变换掩膜运算的结构元，结构元大小要根据检测的点或者线瑕疵的长宽大小进行设置，一般为4-200像素点，结构元的处理方向包括X轴方向，Y轴方向，以及XY轴方向，具体方向要和镭射条纹在图像上显示的方向一致，确保底帽变换处理的准确性。通过该结构元对明条纹区域进行形态学底帽变换，得到第一差值图像，具体的图像算法为：

闭运算：

底帽运算：BotHat(I,S)＝I·S-I

其中，I表示检测图像(本实施例中为明条纹区域图像)，S代表结构元，Θ表示形态学灰度腐蚀运算，

在一个实施例中，所述对所述暗条纹区域进行形态学顶帽变换处理，根据变换得到的第二差值图像获取所述暗条纹区域的瑕疵检测结果，包括：

根据预先创建的结构元对所述暗条纹区域进行形态学顶帽变换，得到第二差值图像；

对所述第二差值图像进行对比度放大与噪声过滤处理后，提取得到所述暗条纹区域内的亮瑕疵。

本实施例中，类似地，同样需要先根据镭射条纹的方向(X轴方向，Y轴方向，XY轴方向)、点或者线条瑕疵尺寸大小创建一个合适的顶帽变换掩膜运算的结构元，结构元的大小和方向的创建原则与上一实施例相同，此处不作赘述。通过该结构元对暗条纹区域进行形态学顶帽变换，得到第一差值图像，具体的图像算法为：

开运算：

顶帽运算：TopHat(I,S)＝I-IοS

其中，I表示检测图像(本实施例中为暗条纹区域图像)，S代表结构元，Θ表示形态学灰度腐蚀运算，

在一个实施例中，所述对所述条纹过渡区域进行局部阈值分割处理，提取得到所述条纹过渡区域的瑕疵检测结果，包括：

通过预先创建的结构元对所述条纹过渡区域进行遍历检测；

每次遍历检测时均计算当前结构元内像素的平均灰度值和标准差；

根据所述平均灰度值和标准值计算得到局部分割阈值；

根据所述局部分割阈值对当前结构元内的像素进行瑕疵提取，得到当前结构元内的暗瑕疵和/或亮瑕疵。

本实施例中，由于明暗条纹交叠的条纹过渡区域图像对比度变化明显，因此利用均值和标准偏差局部阈值分割方法提取瑕疵目标，分割阈值由局部结构单元S内的每个像素的平均灰度值和标准差计算得到，即同样需要创建一结构元进行检测处理，具体结构元的大小和方向的创建原则与上一实施例相同，此处不作赘述。通过结构元掩膜窗口对条纹过渡区域进行遍历检测，每次检测时均计算当前结构元内像素的平均灰度值和标准差，进而基于平均灰度值和标准差确定当前结构元窗口内的局部分割阈值，通过该局部分割阈值与结构元窗口内各个像素的灰度值进行比较，进而提取得到当前结构元窗口内的亮瑕疵和/或暗瑕疵。具体的算法过程为：

局部分割阈值：v(x,y,s)＝max(gain×d(x,y,s),th)

亮瑕疵选择标准：g(x,y)≥m(x,y,s)+v(x,y,s)

暗瑕疵选择：g(x,y)≤m(x,y,s)-v(x,y,s)

其中：s代表局部掩膜计算的结构元，g(x,y)表示图像像素点x,y的灰度值；m(x,y,s),d(x,y,s)为该像素掩膜s窗口中相应灰度值的平均值和标准差，标准差被用作图像中噪声的度量，标准差可以通过缩放参数gain值进行缩放，以反映所需的灵敏度，较高的gain值意味着仅选择与周围环境非常不同的像素。对于参数gain与淹膜s窗口无关，0和1.0之间的值是合理选择，优选值为0.25，如果参数太高或太低，则可能漏提取或者误提取瑕疵区域，具体可根据实际需求选择。

进一步地，还通过噪声灵敏度th值在均匀区域内调节分割阈值，由于在图像均匀区域中标准查较低，而单个灰度值的影响很高，因此为了降低降低瑕疵检测对均匀区域中的噪声的敏感性，可以设置th值，以忽略均匀环境中的小灰度值变化，th值为0-255范围内的灰度值，值越小越容易误检测，值太高会导致瑕疵漏检，建议值为12，具体可根据实际需求选择，本实施例对此不作限定。

本实施例对于对比度变化比较剧烈的亮暗条纹交叠区域采用了局部均值和标准差阈值分割方法，在结构元周围用标准差自动度量图像噪声，通过缩放参数gain值对周围相邻不同的像素灵敏度进行缩放，此外设置th值以降低在均匀区域的噪声影响，从而实现均匀区域和灰度突变区域的自动、准确的瑕疵提取，避免了在误判和漏报的现象产生。

S400、根据各个区域的瑕疵检测结果，标记并展示所述镭射膜图像的瑕疵区域。

本实施例中，基于各个区域按不同的检测方式得到的瑕疵检测结果，即明条纹区域检测到的暗瑕疵，暗条纹区域检测到的亮瑕疵，以及条纹过渡区域检测到的亮瑕疵和/或暗瑕疵的位置，汇总后在镭射膜图像上进行瑕疵区域的标记并展示，具体可以将瑕疵区域内像素的颜色更换为预设颜色例如红色、黄色、白色等明显区分其它像素的颜色，实现直观准确的瑕疵提取与展示。

如图4所示，图4中(a)为具有瑕疵的镭射膜图像，通过本发明实施例提供的瑕疵检测方法对不同区域的瑕疵进行提取后，可准确得到图4中(b)所示的亮瑕疵检测结果，以及图4中(c)所示的暗瑕疵检测结果，实现直观且精准地镭射膜瑕疵提取，有效提高非均匀条纹图像的瑕疵检测准确性。

本发明另一实施例提供一种镭射膜瑕疵检测装置，如图5所示，装置1包括：

获取模块11，用于获取待检测的镭射膜图像；

条纹分割模块12，用于对所述镭射膜图像进行条纹分割处理，确定所述镭射膜图像中的明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域；

瑕疵检测模块13，用于按预设检测策略分别对所述明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域进行瑕疵检测，得到各个区域的瑕疵检测结果，所述预设检测策略用于确定各个区域对应的瑕疵检测方式；

标记展示模块14，用于根据各个区域的瑕疵检测结果，标记并展示所述镭射膜图像的瑕疵区域。

本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序更适合于描述镭射膜瑕疵检测的执行过程，各模块的具体实施方式请参考上述对应的方法实施例，此处不再赘述。

本发明另一实施例提供一种镭射膜瑕疵检测系统，如图6所示，系统10包括：

一个或多个处理器110以及存储器120，图6中以一个处理器110为例进行介绍，处理器110和存储器120可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

处理器110用于完成系统10的各种控制逻辑，其可以为通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、单片机、ARM(Acorn RISCMachine)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。还有，处理器110还可以是任何传统处理器、微处理器或状态机。处理器110也可以被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP和/或任何其它这种配置。

存储器120作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的镭射膜瑕疵检测方法对应的程序指令。处理器110通过运行存储在存储器120中的非易失性软件程序、指令以及单元，从而执行系统10的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的镭射膜瑕疵检测方法。

存储器120可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据系统10使用所创建的数据等。此外，存储器120可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器120可选包括相对于处理器110远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至系统10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

一个或者多个单元存储在存储器120中，当被一个或者多个处理器110执行时，执行上述任意方法实施例中的镭射膜瑕疵检测方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S400。

本发明实施例提供了一种非易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S100至步骤S400。

作为示例，非易失性存储介质能够包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦ROM(EEPROM)或闪速存储器。易失性存储器能够包括作为外部高速缓存存储器的随机存取存储器(RAM)。通过说明而非限制，RAM可以以诸如同步RAM(SRAM)、动态RAM、(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据速率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、Synchlink DRAM(SLDRAM)以及直接Rambus(兰巴斯)RAM(DRRAM)之类的许多形式得到。本文中所描述的操作环境的所公开的存储器组件或存储器旨在包括这些和/或任何其他适合类型的存储器中的一个或多个。

综上，本发明公开的一种镭射膜瑕疵检测方法、装置、系统及介质中，方法通过获取待检测的镭射膜图像；对镭射膜图像进行条纹分割处理，确定镭射膜图像中的明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域；按预设检测策略分别对明条纹区域、暗条纹区域以及条纹过渡区域进行瑕疵检测，得到各个区域的瑕疵检测结果，预设检测策略用于确定各个区域对应的瑕疵检测方式；根据各个区域的瑕疵检测结果，标记并展示镭射膜图像的瑕疵区域。通过对具有明暗相间条纹的镭射膜图像进行条纹分割，针对不同的条纹区域分别进行针对性的瑕疵检测，可消除不均匀光照对图像的影响且保留了原始图像的特征信息，降低了瑕疵检测的误判或漏判，有效提高了镭射膜瑕疵检测的准确性。

当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取的存储介质中，该计算机程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、软盘、闪存、光存储器等。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。