(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111650399.4 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 深圳市前海研祥 亚太电子装备技 术 有限公司 地址 518057 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路鲤鱼门街一号前海深港合 作区管理局综合办公楼 A栋201室 (72)发明人 戴志威　陈超　马先明　 (74)专利代理 机构 北京兰亭信通知识产权代理 有限公司 1 1667 代理人 赵永刚 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01)G06T 7/187(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 5/30(2006.01) (54)发明名称 一种铭牌表面划痕缺陷的视觉检测方法及 装置 (57)摘要 本发明提供了一种铭牌表面划痕缺陷的视 觉检测方法及装置， 该视觉检测方法包括： 采集 原始图像； 对原始图像进行对数均衡变换； 采用 自动阈值分割算法对对数均衡变换后图像进行 二值化处理； 确定二值化处理后图像的所有 连通 域中面积最大的连通域Smax， 并以设定半径的圆 形结构元素对连通域Smax进行开运算， 获得矩形 区域； 采用矩形区域从原始图像中裁剪出待检测 铭牌表面图像； 对待检测铭牌表 面图像进行预处 理； 采用动态阈值分割算法从预处理后图像中分 割出划痕缺陷区域。 能够较好的调整灰度变换曲 线， 突出特定范围的对比度， 有利于后续步骤中 从原始图像中提取出待检测铭牌图像； 能够提高 识别划痕缺陷区域的准确性； 能够适用于各类铭 牌不一致的场景。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 114332026 A 2022.04.12 CN 114332026 A 1.一种铭牌表面划痕缺陷的视 觉检测方法， 其特 征在于， 包括： 采集包含有待检测铭牌表面图像的原 始图像； 对所述原 始图像进行对数均衡 变换， 得到对数均衡 变换后图像； 采用自动阈值分割算法对所述对数均衡变换后图像进行二值化处理， 得到二值化处理 后图像； 确定所述二值化处理后图像的所有连通域中面积最大的连通域Smax， 并以设定半径的 圆形结构元素对所述连通 域Smax进行开 运算， 获得矩形区域； 采用所述矩形区域从所述原 始图像中裁 剪出所述待检测铭牌表面图像； 对所述待检测铭牌表面图像进行 预处理， 得到预处 理后图像； 采用动态阈值分割算法从所述预处 理后图像中分割出划痕缺陷区域。 2.如权利要求1所述的视觉检测方法， 其特征在于， 所述对所述原始图像进行对数均衡 变换， 得到对数均衡 变换后图像包括： 采用如下变换方程， 对所述原始图像进行对数均衡变换， 得到所述对数均衡变换后图 像： g(i， j)＝al n[f(i， j)+1]+b 其中， f(i， j)表示所述原 始图像中每 个像素点的像素值； g(i， j)表示所述对数均衡 变换后图像中每 个像素点的像素值； a表示权重系数； b表示偏移量。 3.如权利要求1所述的视觉检测方法， 其特征在于， 所述采用自动阈值分割算法对所述 对数均衡 变换后图像进行二 值化处理， 得到二 值化处理后图像包括： 步骤1： 将所述对数均衡 变换后图像的灰度平均值作为初始阈值t0； 步骤2： 采用所述初始阈值t0， 将所述对数均衡变换后图像划分为Q1区域和Q2区域； 其 中， 所述Q1区域中每个像素点的像素值均小于所述初始阈值t0， 所述Q2区域中每个像素点 的像素值均不小于所述初始阈值t0； 步骤3： 将所述Q1区域的灰度平均值t1和所述Q2 区域的灰度平均值t2的平均值， 作为新 阈值td； 步骤4： 判断所述初始阈值t0与所述新阈值td是否相等； 如果相等， 则设定最终阈值T＝td； 如果不相等， 则令初始阈值t0＝td， 再次循环执 行步骤2～4， 直到获得最终阈值T为止； 步骤5： 利用所述最终阈值T对所述对数均衡变换后图像进行二值化处理， 得到所述二 值化处理后图像。 4.如权利要求1所述的视觉检测方法， 其特征在于， 所述确定所述二值化处理后图像的 所有连通域中面积最大的连通域Smax， 并以设定半径的圆形结构元素对 所述连通域Smax进 行开运算， 获得矩形区域包括： 对所述二值化处理后图像进行连通域分析， 获得连通域集合S＝{S1， S2， S3， ...， Sn}； 其 中， S表示所述 二值化处理后图像的整个区域， S1， S2， S3， ...， Sn分别表示 一个连通 域； 从所述S1～Sn中挑选出面积最大的所述连通 域Smax； 以设定半径的圆形 结构元素对所述连通 域Smax进行开 运算， 获得所述矩形区域。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114332026 A 25.如权利要求1所述的视觉检测方法， 其特征在于， 所述对所述待检测铭牌表面图像进 行预处理， 得到预处 理后图像包括： 对所述待检测表面铭牌图像进行 取反操作， 得到取反操作后图像； 对所述取反操作后图像进行 灰度开运算， 得到灰度开 运算后图像； 对所述灰度开 运算后图像进行中值滤波， 得到中值滤波后图像； 对所述中值滤波后图像进行 灰度腐蚀， 得到所述预处 理后图像。 6.如权利要求5所述的视觉检测方法， 其特征在于， 所述对所述待检测表面铭牌图像进 行取反操作， 得到取反操作后图像包括： 采用如下公式， 对所述待检测表面铭牌图像进行 取反操作， 得到所述取反后操作图像： f″(i， j)＝25 5‑f′(i， j) 其中， f′(i， j)表示所述待检测表面铭牌图像中每 个像素点的像素值； f″(i， j)表示所述取反后操作图像中每 个像素点的像素值。 7.如权利要求1所述的视觉检测方法， 其特征在于， 所述采用动态阈值分割算法从所述 预处理后图像中分割出划痕缺陷区域包括： 构建一个设定像素值大小的矩形滤波模板， 对所述预处理后图像进行均值滤波， 得到 均值滤波后图像； 对所述均值滤波后图像进行平 滑滤波器处 理， 得到平 滑滤波器处 理后图像； 设定偏移量Of fset； 逐一比较所述预处理后图像中每个像素点的像素值， 和所述平滑滤波器处理后图像中 对应像素点的像素值是否满足： f ″ ′(i， j)≤m(i， j) ‑Offset； 其中， 所述f ″ ′(i， j)表示所述 预处理后图像中每个像素点的像素值， 所述m(i， j)表 示所述平滑滤波器处理后图像中每个 像素点的像素值； 如果不满足， 则将此像素点定义 为非划痕像素点； 否则， 则将此像素点定义 为划痕像素点； 经过逐一比较， 得到所有的划痕像素点； 将所有划痕像素点进行 连通域处理， 得到至少一个划痕缺陷区域。 8.如权利要求7所述的视觉检测方法， 其特征在于， 所述采用动态阈值分割算法从所述 预处理后图像中分割出划痕缺陷区域还 包括： 求取所述至少一个划痕缺陷区域中每 个划痕缺陷区域的灰度共生矩阵； 根据每个划痕缺陷区域的灰度共生矩阵， 计算每 个划痕缺陷区域的对比度特 征量Ce； 计算所有划痕缺陷区域的平均对比度特 征量Cs、 以及对比度特 征量标准差 Cstd； 计算每个划痕缺陷区域的面积Ae、 所有划痕缺陷区域的平均面积As及面积标准差Astd； 判断每个划痕缺陷区域的面积和对比度特 征量是否满足条件： Ae∈(As‑vAstd， As+vAstd)∩Ce∈(Cs‑vCstd， Cs+vCstd) 其中， v表示 缺陷核验系数； 如果满足， 则将该划痕缺陷区域核验为真划痕缺陷区域； 如果不满足， 则将该划痕缺陷区域核验为 假划痕缺陷区域。 9.如权利要求8所述的视 觉检测方法， 其特 征在于， 还 包括： 预设如下的划痕缺陷严重等级标准：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114332026 A 3