王俊祥，彭華倉(cāng)，胡鴻豪，劉 英，朱永紅

（景德鎮(zhèn)陶瓷學(xué)院機(jī)械與電子工程學(xué)院，江西 景德鎮(zhèn) 333403）

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的陶瓷圓度快速檢測(cè)系統(tǒng)研究

王俊祥，彭華倉(cāng)，胡鴻豪，劉 英，朱永紅

（景德鎮(zhèn)陶瓷學(xué)院機(jī)械與電子工程學(xué)院，江西 景德鎮(zhèn) 333403）

針對(duì)大部分陶瓷企業(yè)仍使用人工進(jìn)行陶瓷質(zhì)量檢測(cè)的現(xiàn)狀，提出一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的日用陶瓷在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)研究方案。該方案分為硬件和軟件兩大部分，其中硬件部分主要完成陶瓷產(chǎn)品的傳送、數(shù)據(jù)采集以及智能控制功能。軟件部分主要完成陶瓷圓度缺陷的在線(xiàn)檢測(cè)功能。本論文通過(guò)陶瓷外邊界的提取，圓心的初定位以及圓心穩(wěn)定度的分析等過(guò)程能夠快速的判定陶瓷邊界的圓度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法能夠快速、準(zhǔn)確的提取陶瓷外邊界并給出相應(yīng)的圓度判定。

陶瓷缺陷；計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)；圓度檢測(cè)

0 引 言

隨著社會(huì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，現(xiàn)在市場(chǎng)不僅對(duì)陶瓷產(chǎn)品數(shù)量提出新的要求，還在質(zhì)量上提出了更加嚴(yán)苛的標(biāo)準(zhǔn)。然而，由于日用陶瓷制品韌性較低，生產(chǎn)工藝比較特殊，成批生產(chǎn)時(shí)質(zhì)量不易控制等特點(diǎn)，對(duì)陶瓷制品進(jìn)行缺陷檢測(cè)，尤其是無(wú)損缺陷檢測(cè)，意義重大。目前，大部分企業(yè)的日用陶瓷缺陷檢測(cè)仍然停留在人工肉眼檢測(cè)水平，檢測(cè)效率低，勞動(dòng)強(qiáng)度大，產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定，漏檢率較高成為一大詬病。因此，開(kāi)發(fā)一套日用陶瓷無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)十分必要。

無(wú)損檢測(cè)[1]是一種結(jié)合多學(xué)科的綜合性的檢測(cè)技術(shù)，其特點(diǎn)就是不破壞工件的材質(zhì)、形狀和使用性能，運(yùn)用現(xiàn)代檢測(cè)技術(shù)來(lái)確定被檢測(cè)工件的缺陷類(lèi)型和特征。按照不同的原理和探測(cè)方式，無(wú)損檢測(cè)技術(shù)[2,3]在 GB/T5616 無(wú)損檢測(cè)應(yīng)用導(dǎo)則中主要分為：超聲檢測(cè)、射線(xiàn)檢測(cè)、渦流檢測(cè)、滲透檢測(cè)和磁粉檢測(cè)。近幾年又發(fā)展了光全息照相、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等精度更高的檢測(cè)技術(shù)。超聲檢測(cè)、射線(xiàn)檢測(cè)主要利用待檢物體對(duì)聲波和射線(xiàn)的反射、透射情況來(lái)探測(cè)物體內(nèi)部的一些缺陷，可用于內(nèi)部檢測(cè)。國(guó)外已成功地用超聲導(dǎo)波[4]對(duì)核工業(yè)、電力與石化等行業(yè)的管道進(jìn)行檢測(cè)。射線(xiàn)檢測(cè)技術(shù)[5]主要應(yīng)用在復(fù)合材料的無(wú)損檢測(cè)中，并且獲得較為明顯的成果。聲振檢測(cè)技術(shù)[6]的基本原理是通過(guò)外加激勵(lì)敲擊使被檢物體發(fā)生振動(dòng)，測(cè)量被檢物體的振動(dòng)特性或聲音特性分析其振動(dòng)狀態(tài)。相比之下，渦流檢測(cè)[7]、滲透檢測(cè)[8]和磁粉檢測(cè)[9]則分別利用導(dǎo)體表面的感應(yīng)渦流分布、滲透液在物體表面的滲透性特點(diǎn)以及磁性物體附近產(chǎn)生的漏磁場(chǎng)情況來(lái)檢測(cè)被檢物表面及近表面的缺陷。近年來(lái)，機(jī)器視覺(jué)測(cè)量技術(shù)[10]作為新型無(wú)損檢測(cè)技術(shù)也獲得了空前的發(fā)展。目前，機(jī)器視覺(jué)測(cè)量(機(jī)器測(cè)量)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都得以關(guān)注和應(yīng)用，并取得了比較好的的科研成果并成功的應(yīng)用于車(chē)牌識(shí)別、人臉檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、工業(yè)檢測(cè)、軍事應(yīng)用等領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺(jué)測(cè)量[11]具有是快速、高效率和高精度的特點(diǎn)。

一般而言，無(wú)損檢測(cè)技術(shù)主要用于現(xiàn)代化工業(yè)以及金屬和復(fù)合材料的檢測(cè)。幾年來(lái)，隨著陶瓷制造業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的加快，無(wú)損檢測(cè)技術(shù)也被逐步應(yīng)用于現(xiàn)代陶瓷的制造過(guò)程中，其中包含工程陶瓷[12]、壓電陶瓷[13]和建筑陶瓷[14-16]等領(lǐng)域。鑒于其缺陷臨界尺寸比金屬或復(fù)合材料小1-2個(gè)數(shù)量級(jí)的特點(diǎn)，各種改進(jìn)的高精度超聲檢測(cè)、液體滲透檢測(cè)技術(shù)以及最新的工業(yè)CT技術(shù)被陸續(xù)提出。為檢測(cè)壓電陶瓷的電學(xué)特性，一些基于電路激勵(lì)的無(wú)損檢測(cè)算法也被陸續(xù)提出，如Lamb 波單模態(tài)激勵(lì)。為了檢測(cè)陶瓷墻地磚的平整度和表面紋理缺陷，一些基于數(shù)字圖像的無(wú)損檢測(cè)算法被提出。

然而非常遺憾的是，作為陶瓷領(lǐng)域的另一大分支——日用陶瓷領(lǐng)域，目前還沒(méi)有針對(duì)性的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究，大部分檢測(cè)仍依靠人工完成。僅在早年，國(guó)家給出了日用陶瓷缺陷定義以及等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)[17]，同時(shí)論文[18]給出了簡(jiǎn)要的日用陶瓷器件的圓度檢測(cè)算法，但其復(fù)雜度較高。基于此，本文將分析日用陶瓷生產(chǎn)過(guò)程中一種典型缺陷——圓度，并設(shè)計(jì)一套高效率、低成本的基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的日用陶瓷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，解決日用陶瓷行業(yè)暫無(wú)智能檢測(cè)系統(tǒng)的問(wèn)題。

1 硬件系統(tǒng)的搭建

本文給出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的日用陶瓷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，其中包含硬件和軟件兩部分組成。該系統(tǒng)硬件主要完成日用陶瓷的傳送、傳感、圖像采集以及硬件設(shè)備的智能控制等功能。系統(tǒng)軟件主要由日用陶瓷圖像的特征提取及缺陷檢測(cè)兩部分組成。以下將分別介紹系統(tǒng)硬件平臺(tái)搭建、智能控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以及陶瓷檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)三大模塊。

1.1 硬件仿真模塊

本模塊將搭建一個(gè)模擬陶瓷生產(chǎn)流水線(xiàn)的硬件仿真平臺(tái)。該平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)日用陶瓷的傳送和圖像的采集兩大功能。如圖1 所示，本模塊通過(guò)小型傳送帶模擬陶瓷企業(yè)的生產(chǎn)流水線(xiàn)，完成日用陶瓷的動(dòng)態(tài)傳送功能。為實(shí)現(xiàn)傳送帶的通斷和變速功能，本文選擇變速電動(dòng)機(jī)來(lái)控制傳送帶的運(yùn)動(dòng)情況，其中通過(guò)改變輸入模擬電壓量可以動(dòng)態(tài)改變電機(jī)的轉(zhuǎn)速。為了將傳送帶上待檢陶瓷的數(shù)據(jù)傳給上位機(jī)(PC機(jī))進(jìn)行分析，本文將在傳送帶上安裝一些數(shù)據(jù)采集設(shè)備，如工業(yè)攝像頭，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。為提高陶瓷的檢測(cè)精度，同時(shí)考慮到開(kāi)發(fā)成本等問(wèn)題，本文采用高精度的CMOS 工業(yè)攝像頭進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

1.2 智能控制系統(tǒng)的搭建

圖1 圓度檢測(cè)系統(tǒng)的硬件平臺(tái)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 The hardware simulation platform

本模塊嵌套在上述硬件仿真平臺(tái)之中，協(xié)助實(shí)現(xiàn)陶瓷圖像數(shù)據(jù)的同步采集以及陶瓷生產(chǎn)流水線(xiàn)的智能控制兩大功能。由于陶瓷隨傳送帶動(dòng)態(tài)移動(dòng)，因此在合適的時(shí)間利用數(shù)據(jù)采集設(shè)備對(duì)線(xiàn)上陶瓷進(jìn)行圖像攝取以獲得一張完整、幾何形變較小的圖片至關(guān)重要?；诖?，本模塊的一大功能就是協(xié)調(diào)完成傳送帶和陶瓷數(shù)據(jù)采集設(shè)備的同步控制。本模塊在傳送帶合適的位置安裝一個(gè)定位傳感器件(限位開(kāi)關(guān))，當(dāng)隨流水線(xiàn)運(yùn)動(dòng)的日用陶瓷觸發(fā)定位傳感器件的瞬間，由智能控制系統(tǒng)接收信號(hào)并向上位機(jī)的系統(tǒng)檢測(cè)軟件發(fā)出圖像采集信號(hào)，并由系統(tǒng)檢測(cè)軟件控制攝像機(jī)采集一張圖像并保存。隨后，上位機(jī)的系統(tǒng)檢測(cè)軟件將對(duì)保存的原始圖像進(jìn)行處理分析并給出最終判定結(jié)果。此時(shí)，生產(chǎn)線(xiàn)智能控制系統(tǒng)將完成另一功能：接收上位機(jī)給出的檢測(cè)信息，并據(jù)此生成不同的模擬電壓量。依托不同的模擬量可實(shí)現(xiàn)控制傳送帶電動(dòng)機(jī)的通斷和變速的功能。綜上所述，本模塊主要完成兩路信號(hào)的傳輸與識(shí)別：即數(shù)據(jù)的上行(生產(chǎn)流水線(xiàn)的數(shù)據(jù)傳遞至上位機(jī))以及數(shù)據(jù)的下行(上位機(jī)的檢測(cè)結(jié)果反過(guò)來(lái)控制生產(chǎn)線(xiàn)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，并告訴用戶(hù)顯示界面)，具體的數(shù)據(jù)流程如圖2。

2 軟件算法的設(shè)計(jì)

本模塊是系統(tǒng)的核心，其功能是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在上位機(jī)上設(shè)計(jì)一套針對(duì)陶瓷圓度的缺陷檢測(cè)算法，以便上位機(jī)對(duì)接收的陶瓷圖像進(jìn)行處理、識(shí)別并做出智能判斷。本算法分為“陶瓷邊界的提取”、“外邊界的圓心定位”和“陶瓷圓度檢測(cè)”三大部分。

2.1 陶瓷邊界的提取

陶瓷邊界的提取流程如圖3所示，其中包含：圖像打開(kāi)→圖像的預(yù)處理(去噪、去運(yùn)動(dòng)模糊) →圖像的幾何形變校正→區(qū)域填充→邊緣檢測(cè)六大部分。

(1)圖像打開(kāi)：將數(shù)據(jù)采集設(shè)備傳送的日用陶瓷圖像按照位圖格式(BMP格式)打開(kāi)，并對(duì)圖像進(jìn)行灰度化和二值化處理，以便后續(xù)進(jìn)一步處理；(2) 圖像的預(yù)處理(去噪、去運(yùn)動(dòng)模糊等)：為了去除圖像在采集過(guò)程中可能出現(xiàn)的高斯噪聲和椒鹽噪聲，本系統(tǒng)可能需要對(duì)圖像進(jìn)行均值、中值濾波等去噪處理。由于陶瓷圖像是在動(dòng)態(tài)流水線(xiàn)上直接拍攝的，所以可能會(huì)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)模糊。基于此，本部分需要對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原操作以去除一些單方向的運(yùn)動(dòng)模糊；(3) 圖像的幾何形變校正：為了避免數(shù)據(jù)采集設(shè)備與待測(cè)物體之間的成像角度所導(dǎo)致的物體幾何形變，保證陶瓷檢測(cè)的精度，本文借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域常用的“幾何標(biāo)定版”來(lái)校正陶瓷圖像在拍攝構(gòu)成中存在的幾何畸變；(4) 區(qū)域填充：鑒于本文僅關(guān)注陶瓷外邊界的圓度，不關(guān)注陶瓷內(nèi)部的花紋信息，所以本文使用外邊界填充技術(shù)可將陶瓷外邊界以?xún)?nèi)的區(qū)域填滿(mǎn)，去除干擾，方便外邊界的提?。?5) 邊緣檢測(cè)：利用邊緣檢測(cè)算子可以快速提取可能存在圓度缺陷的陶瓷外邊界。實(shí)驗(yàn)過(guò)程如圖4所示。基于上述技術(shù)均為圖像處理領(lǐng)域的常規(guī)技術(shù)，有相應(yīng)的工具箱幫助實(shí)現(xiàn)，因此在此不再累述，本文重點(diǎn)將給出外邊界的圓度檢測(cè)算法。

2.2 外邊界的圓心定位

圖2 硬件控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流示意圖Fig.2 Data flow diagram of the intelligent control system

圖3 圓形陶瓷外邊界提取流程圖Fig.3 The flow chart for outer-boundary extraction

從陶瓷外邊界上面隨機(jī)提取3個(gè)點(diǎn)，并以其行列位置為橫縱坐標(biāo)構(gòu)造三對(duì)坐標(biāo)點(diǎn)，記為A1(x1, y1)，A2(x2, y2) 和A3(x3, y3) 。然后利用此三點(diǎn)可確定三角形外心，記為O(x0, y0)。顯然，外心O即為經(jīng)過(guò)上述三點(diǎn)的外接圓圓心，并可按照如下公式計(jì)算：

其中，x0和y0為圓心的位置坐標(biāo)， 為標(biāo)準(zhǔn)圓的半徑。

在實(shí)際中，存在以下兩種情況會(huì)導(dǎo)致上述算法無(wú)法準(zhǔn)確計(jì)算圓心的坐標(biāo)：①當(dāng)陶瓷外邊界不圓時(shí)，每次利用隨機(jī)選擇的A1，A2和A3所確定的圓心均會(huì)不同。邊界圓度越差，圓心O的穩(wěn)定度越低；本文將根據(jù)圓心的穩(wěn)定度判定陶瓷的圓度；②當(dāng)陶瓷外邊界存在其他缺陷，如陶瓷缺口時(shí)，隨機(jī)選擇的Ai(i∈[1, 3])可能存在有一點(diǎn)或多點(diǎn)恰好位于外邊界的缺口位置，此時(shí)利用上式計(jì)算獲得的圓心O偏差較大，無(wú)法代表外邊界的真正圓陶瓷外邊界圓度偏差不明顯時(shí)，多次計(jì)算的圓心坐標(biāo)近似，并可通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)求平均值來(lái)提高計(jì)算精度。同時(shí)，鑒于通常情況下碗口缺口較小，隨機(jī)選點(diǎn)落在缺口可能性較低的現(xiàn)狀，可推斷出情況②出現(xiàn)的概率較低。基于此，僅需多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，即可甄別出這種不尋常的低概率偶然事件，并予于剔除。

2.3 圓度檢測(cè)

基于以上分析，本文給出如下的圓度檢測(cè)和圓心計(jì)算步驟：

(a)重復(fù)執(zhí)行n次圓心計(jì)算實(shí)驗(yàn)：重復(fù)n次試驗(yàn)，獲得n個(gè)圓心坐標(biāo)，記為Oi(xoi, yoi)。并以此構(gòu)造圓心數(shù)列 O = { Oi| i ∈ [ 1 , n ] } ；

(b)圓1心數(shù)列排序：計(jì)算各圓心Oi橫縱坐標(biāo)的均值 mi= 2 ( xoi+ yoi)，并以此重新排列數(shù)列O中各元素得已排序數(shù)列O'，記為 O?' = { O?' (?x ' , y?' ) | i ∈ [ 1 , n ] } ；

i oi oi

(c)陶瓷外邊界圓度的判定以及最終圓心的確定：去除O'中首尾兩個(gè)圓心O'1和O'n，并分別計(jì)算中間(n-2)個(gè)圓心的橫、縱坐標(biāo)的均值和方差，記為x，y，σx和 σy，如公式(2)和公式(3)所示：

令 V a r = σx+ σy，并預(yù)設(shè)閾值T1。若Var≥T1，表明中間(n-2)個(gè)圓心較分散，判定該陶瓷器件外邊界不圓，直接丟棄。若Var＜T1，表明該陶瓷外邊界較圓，此時(shí)將中間(n-2)個(gè)圓心的平均值作為最后的陶瓷圓心O(xo, yo)，其中x0=x，y0=y。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 外邊界提取

為了體現(xiàn)本文3.1小節(jié)陶瓷外邊界提取算法的有效性，本文給出相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如圖4所示。圖4(a)為待檢測(cè)的原圖，然后經(jīng)過(guò)圖像的灰度化、二值化可獲得一個(gè)清晰的含有外邊界的陶瓷圖像，如圖4(b)，其中二值化過(guò)程中的預(yù)設(shè)閾值T0=170。鑒于本論文僅關(guān)注陶瓷外邊界的圓度，不需了解陶瓷內(nèi)部花紋內(nèi)容的事實(shí)，本文實(shí)驗(yàn)利用matlab軟件中的相關(guān)函數(shù)可填充陶瓷外邊界以?xún)?nèi)的所有內(nèi)容，如圖4(c)所示，最后借助邊界提取算子canndy算子能夠提取出一套封閉的單像素外邊界，如圖4(d)。

3.2 圓心的確定以及圓度判定

圖4 外邊界提取Fig.4 Sketch map for outer-boundary extraction process

為了測(cè)試本文圓度檢測(cè)算法的有效性，本部分給出一個(gè)實(shí)例分析，如表1。為了較準(zhǔn)確的計(jì)算陶瓷外邊界的圓心，本文令n=10，即利用公式(1)重復(fù)10次計(jì)算圓心，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。鑒于圓心計(jì)算的復(fù)雜度較低，所以多次重復(fù)進(jìn)行也不會(huì)影響執(zhí)行效率。然后根據(jù)每次計(jì)算的圓心Oi(xoi, yoi)的橫縱坐標(biāo)均值進(jìn)行排序，并剔除位于首尾兩端的圓心結(jié)果。分別計(jì)算剩余(n-2)=8個(gè)圓心橫縱坐標(biāo)的方差σx和σy。本實(shí)驗(yàn)取閾值T1=100，由于σx+σy＜T1，所以可判定陶瓷外邊界較圓，并取8個(gè)圓心的橫、縱坐標(biāo)的均值作為最終的圓心結(jié)果。需要說(shuō)明：閾值T1、方差σx和方差σy的數(shù)值與外邊界的總點(diǎn)個(gè)數(shù)size有關(guān)，同時(shí)閾值T1的預(yù)設(shè)也決定了對(duì)陶瓷外邊界圓度的要求，圓度要求越高，閾值可設(shè)置越小。

表1 圓心確定及圓度判定Tab.1 Determination of ceramic outer-boundary's circle center

表2 多產(chǎn)品的圓度檢測(cè)結(jié)果Tab.2 The statistical results for multiple productions' roundness detection

最后本文給出了多個(gè)產(chǎn)品的檢測(cè)結(jié)果和檢測(cè)時(shí)間情況，如表2。由表可知，本文算法能夠在0.5 s左右完成整個(gè)缺陷檢測(cè)過(guò)程，再次證明本文算法的有效性和實(shí)時(shí)性。

4 結(jié) 論

本文給出了一套針對(duì)日用陶瓷圓度缺陷的在線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)，其中包含系統(tǒng)的硬件搭建、系統(tǒng)的智能控制、以及系統(tǒng)的軟件算法三個(gè)部分，其中系統(tǒng)軟件算法的設(shè)計(jì)是本文的核心。本文通過(guò)陶瓷外邊界的提取，圓心的初定位以及圓心穩(wěn)定度的分析能夠快速的判定陶瓷邊界的圓度。實(shí)驗(yàn)證明本文算法具有較高的可行性、穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。后續(xù)將展開(kāi)其他缺陷算法的研究。

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Computer Vision Technology based Fast Ceramic Roundness Detection System

WANG Junxiang, PENG Huacang, HU Honghao, LIU Ying, ZHU Yonghong
(School of Mechanical and Electrical Engineering, Jingdezhen Ceramic Institute, Jingdezhen 333403, Jiangxi, China)

Based on the situation that most daily-use ceramic enterprises still adopt manual ceramic quality testing method, this paper proposes an online detection system based on computer vision technology, which mainly includes two modules, i.e. hardware and software modules. The hardware module mainly carries out ceramic products transportation, data acquisition and intelligent control. The software one mainly achieves ceramic defects online detection. By using ceramic outer- boundary extraction, circle center calculation and its stability analysis, the roundness of ceramic boundary can be rapidly determined. The experimental results show that the proposed algorithm can accurately and quickly extract ceramic outer-boundary and judge the corresponding roundness.

ceramic defects, computer vision technology, roundness detection

TQ174.73

A

1000-2278(2015)05-0530-06

10.13957/j.cnki.tcxb.2015.05.017

2015-03-23。

2015-03-31。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào)：61402209; 61164014),江西省發(fā)明專(zhuān)利產(chǎn)業(yè)化技術(shù)示范項(xiàng)目(編號(hào)：20143BBM26113), 江西省教育廳科技項(xiàng)目(編號(hào)：GJJ14641)。

王俊祥(1985-)，男，博士，副教授。

Received date: 2015-03-23. Revised date: 2015-03-31.

Correspondent author:WANG Junxiang(1985-), male, Doc., Associate professor.

E-mail: wjx851113851113@163.com