CN108460806A - 一种金属零件表面颜色视觉检测方法 - Google Patents

Abstract

一种金属零件表面颜色视觉检测方法，至少包括颜色检测算法和软件。本发明提出了一种基于欧氏色距法的颜色检测算法。一幅图像中每个像素点由(R,G,B)三色构成，RGB模型的图像可以看成是以R，G，B为三个坐标的三维空间。在这个空间内，设像素点A的坐标为A(R_a,G_a,B_a)，像素点B的坐标为B(R_b,G_b,B_b)，定义2个像素点之间的直线颜色欧式距离即为欧氏色距，用K表示，根据设定的阈值D进行判断，若欧氏色距K超出阈值D，则判定颜色异常；若欧氏色距K不超出阈值D，则判定颜色正常。SVCD代替传统靠人眼进行颜色检测模式，提高了颜色检测效率，同时软件界面友好，操作便捷，高精准的算法实现了人眼不可能完成的事情。

Description

一种金属零件表面颜色视觉检测方法

技术领域

本发明涉及机器视觉领域，具体的说是公开了一种金属零件表面颜色检测方法。

背景技术

机器视觉检测技术具有非接触、在线实时、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等优点，因此在现代自动化生产过程中，机器视觉系统被广泛地用于各种质量控制、工况监视和成品检验等领域。在全球加工行业中，中国可谓制造业大国，被称为“世界工厂”。随着全球化竞争的加剧，中国制造业取得了长足的发展。精美的设计、复杂的工艺、严格的质量要求，给中国制造业带来巨大的挑战。所以减少废品的生成，提高质量控制能力，成为中国制造业面临的一个重要课题。

颜色检测是机器视觉中一个主要的应用，它是基于物体表面颜色特性差异，通过一定的算法来识别出不同的颜色，从而实现各种检测及控制。目前，针对生产线上零件颜色的实时检测的研究基本上处于空白，本发明根据企业客户需求，提出了一种基于机器视觉的金属零件表面颜色检测方法，对不同颜色的零件进行检测识别。企业对金属零件表面颜色检测技术要求如下：

1)实时监控产品颜色RGB分量的变化；

2)输出产品颜色分量变化的最大值；

3)当最大颜色分量变化超过设定值，应自动将当前分量值重置为设定值；

4)自动保存NG结果图片，且保存的图片与保存的结果数据应能对应起来。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是为用户提供一种简洁高效的基于机器视觉的金属零件表面颜色检测的方法(以下简称SVCD)，该方法能够准确检测出金属零件表面颜色。

为了实现上述目的，本发明通过以下技术和方法实现。

一种金属零件表面颜色视觉检测方法，至少包括颜色检测算法和软件。本发明提出了一种基于欧氏色距法的颜色检测算法。一幅图像中每个像素点由(R,G,B)三色构成，RGB模型的图像可以看成是以R，G，B为三个坐标的三维空间。在这个空间内，设像素点A的坐标为A(R_a,G_a,B_a)，像素点B的坐标为B(R_b,G_b,B_b)，定义2个像素点之间的直线颜色欧式距离即为欧氏色距，用K表示，即

在进行颜色检测前，事先建立一个标准金属零件颜色样本训练库。颜色检测就是把采集到的金属零件图像像素点的颜色信息与事先训练好的标准颜色信息值进行对比计算，求出欧氏色距K。设定一阈值，如果二者的欧氏色距在阈值范围内，则说明两种颜色相近或匹配，这种颜色检测算法我们称之为欧氏色距法。其原理是假设机器训练得到标准值的坐标为(R，G，B)，设定阈值为D，用三维空间表示，以(R，G，B)为点圆心，以D为半径的球面以内的范围(包括球面)的所有点集都被识别为与标准值匹配。

本发明开发了金属表面颜色视觉检测软件，该软件通过集成颜色模式检测算法，为用户提供一种简洁高效的工作方式。SVCD可拖拽任意多个颜色识别模块实现颜色实时检测功能。SVCD代替传统靠人眼进行颜色检测模式，提高了颜色检测效率，同时软件界面友好，操作便捷，高精准的算法实现了人眼不可能完成的事情。SVCD的特征在于：

1)自主研发了金属表面图像预处理算法，包括基于正交canny算子的边缘分割算法、自适应中值滤波器的去噪算法；

2)通过软件系统可以建立标准的颜色模板，保存后可直接使用；而后通过本发明题提出的欧式色距法进行模板匹配，进行颜色检测；

3)操作方便，用户可根据需求设置初始R、G、B值以及变化范围；

4)软件监测到颜色变化范围超出设置的范围之后，动态设置跳变后的值为标准值，继续执行检测，实现检测数据和检测图像的关联；

5)用户根据实际使用情况设置图像保存的数目、路径；

6)检测结果保存为Excel格式，用户可以利用Excel强大的数据分析功能进行数据统计分析，同时保存NG图像；

7)本软件支持MV-EM相机及国内各主流相机的图像采集功能。

附图说明

图1为SVCD主界面；

图2为标准金属零件颜色样本训练库效果图；

图3为OK检测效果图；

图4为NG检测效果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更详细的说明，但是本发明不局限于以下实施例。

如附图所示，本发明SVCD由菜单栏、工具箱、任务栏、图像区、灰度查看区、检测结果区等六大部分组成，其中核心模块为工具箱，此模块包含软件使用的多种检测工具，分别为定位功能、标定功能、尺寸测量、颜色检测、字符识别、通信功能等。以上工具组合后可实现金属表面颜色检测的结果。

本发明SVCD可拖拽任意多个颜色识别模块实现颜色实时检测功能，不同产品只需单独制作模板，后期可直接调用模板检测，操作简单方便，只需简单的拖拽动作即可单间应用。

所述的SVCD操作流程如下：

1)安装相机Drive&Demo，运行相机Demo，查看图像是否可正常采集；

2)开启软件，进入图像采集界面，调节相机参数至图像亮度正常；

3)开始制作模板，将工具箱的[颜色]拖至任务栏，点击测量，用户可根据参考值设置好四组颜色的阈值设定值及上下限值，即可实现颜色检测功能；

4)制作好模板后，一键实现连续检测功能，检测结果区会显示统计数据、检测状态、检测时间等；

SVCD采用EM系列千兆相机、500万像素工业镜头及千兆网采集卡等搭配采集高清质量图像，通过SVCD软件，进行提取，分析，检测等处理。

Claims (3)

1.一种金属零件表面颜色视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将在图像中的像素点的颜色信息转化为由(R，G，B)坐标构成的RGB模型图像；

2)定义A、B两个像素点间的直线颜色欧式距离即为欧氏色距，计算欧式色距；

3)建立标准金属零件颜色样本训练库，利用标准金属零件颜色样本训练库训练机器；

4)把采集到的金属零件图像像素点的颜色信息与事先训练好的标准颜色信息值进行对比计算，按步骤2)求出对应像素点的欧氏色距K；

5)根据设定的阈值D进行判断，若欧氏色距K超出阈值D，则判定颜色异常；若欧氏色距K不超出阈值D，则判定颜色正常。

2.根据权利要求1所述的一种金属零件表面颜色视觉检测方法，其特征在于，所述A、B两个像素点间的欧氏色距K如式(1)所示：

式中，像素点A的坐标为A(R_a,G_a,B_a)，像素点B的坐标为B(R_b,G_b,B_b)。

3.根据权利要求1所述的一种金属零件表面颜色视觉检测方法，其特征在于，所述阈值D为用户设置的欧式色距数值，与标准值相匹配的的点集为以(R，G，B)为点圆心，以D为半径的球面以内的范围。