一種頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法，包括光照單元、圖像采集單元、圖像處理單元和圖像顯示器，圖像采集單元采集罩面圖像，并交由圖像處理單元分析處理通過(guò)圖像顯示器輸出檢測(cè)結(jié)構(gòu)，所述光照單元給罩面打光。本發(fā)明采用人工智能的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)頭盔罩面的自動(dòng)檢測(cè)，大大提高了產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)效率，節(jié)約人力成本。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明屬于頭盔技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]目前，國(guó)際國(guó)內(nèi)反恐形勢(shì)十分嚴(yán)峻，槍擊和爆炸等惡性恐怖事件時(shí)有發(fā)生，嚴(yán)重威脅社會(huì)的安定和人民生命財(cái)產(chǎn)的安全。為了有效地防止恐怖事件的發(fā)生，必須對(duì)嚴(yán)重犯罪行為進(jìn)行有力的打擊。針對(duì)這些惡性恐怖事件的特殊性，必須加強(qiáng)對(duì)我們的公安干警和安保人員的保護(hù)，特別是頭部的保護(hù)，以避免在執(zhí)行任務(wù)時(shí)對(duì)他們產(chǎn)生傷亡，造成更為惡劣的影響。
[0003]頭盔質(zhì)量的檢測(cè)過(guò)程中，罩面表面的缺陷檢測(cè)是一項(xiàng)重要的工作內(nèi)容，罩面表面的缺陷會(huì)影響視覺(jué)效果。人工檢測(cè)存在效率低，出錯(cuò)高的問(wèn)題。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]根據(jù)以上現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提出一種頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)頭盔罩面表面的缺陷，解決了現(xiàn)有技術(shù)中效率低下的問(wèn)題。
[0005]為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:一種頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)， 包括光照單元、圖像采集單元、圖像處理單元和圖像顯示器，圖像采集單元采集罩面圖像， 并交由圖像處理單元分析處理通過(guò)圖像顯示器輸出檢測(cè)結(jié)構(gòu)，所述光照單元給罩面打光。 所述光照單元采用背投式光源，檢測(cè)罩面設(shè)置在光照單元和圖像采集單元之間。所述圖像采集單元包括CCD攝像機(jī)和圖像采集卡，系統(tǒng)通過(guò)CCD攝像機(jī)獲得罩面圖像，通過(guò)圖像采集卡的采集、數(shù)字化，轉(zhuǎn)換為圖像處理單元能處理的數(shù)字信號(hào)。所述檢測(cè)系統(tǒng)還包括系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元，所述系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元為調(diào)節(jié)CCD攝像機(jī)位置的結(jié)構(gòu)。所述系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元包括攝像機(jī)專(zhuān)用夾具、X向移動(dòng)導(dǎo)軌、Y向移動(dòng)導(dǎo)軌、Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿和運(yùn)動(dòng)控制器，專(zhuān)用夾具固定在Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿上，Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿和X向移動(dòng)導(dǎo)軌之間設(shè)有連接件，X向移動(dòng)導(dǎo)軌的兩個(gè)末端分別設(shè)置一個(gè)卡合在Y向移動(dòng)導(dǎo)軌上的移動(dòng)塊，所述X向移動(dòng)導(dǎo)軌、Y向移動(dòng)導(dǎo)軌、Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿分別連接至運(yùn)動(dòng)控制器。
[0006]—種頭盔罩面缺陷檢測(cè)方法:步驟一:獲取頭盔罩面圖像，進(jìn)行灰度處理并采用鄰域平均法去噪處理，再對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行中值濾波;步驟二:利用切片法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，完成二值化后，對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到圖像的邊緣效果;步驟三:對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，并將特征長(zhǎng)度與預(yù)設(shè)雜質(zhì)長(zhǎng)度進(jìn)行對(duì)比，判斷罩面是不是存在雜質(zhì)。所述步驟二中對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)具體為:對(duì)圖像采用Kirsch算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)。所述步驟三中對(duì)圖像進(jìn)行特征提取具體為:采用Shift算法進(jìn)行特征提取。
[0007]本發(fā)明有益效果是:采用人工智能的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)頭盔罩面的自動(dòng)檢測(cè)，大大提高了產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)效率，節(jié)約人力成本?！靖綀D說(shuō)明】
[0008]下面對(duì)本說(shuō)明書(shū)附圖所表達(dá)的內(nèi)容及圖中的標(biāo)記作簡(jiǎn)要說(shuō)明:
[0009]圖1是本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】的檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。
[0010]圖2是本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】的系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元的結(jié)構(gòu)框圖。【具體實(shí)施方式】
[0011]下面對(duì)照附圖，通過(guò)對(duì)實(shí)施例的描述，本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】如所涉及的各構(gòu)件的形狀、構(gòu)造、各部分之間的相互位置及連接關(guān)系、各部分的作用及工作原理、制造工藝及操作使用方法等，作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明，以幫助本領(lǐng)域技術(shù)人員對(duì)本發(fā)明的發(fā)明構(gòu)思、技術(shù)方案有更完整、準(zhǔn)確和深入的理解。
[0012]本發(fā)明的頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)包括光照單元、圖像采集單元、圖像處理單元、圖像顯示器以及系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元，圖像采集單元采集頭盔表面的圖片，并交由圖像處理單元分析處理，圖像顯示器是人機(jī)交互界面，系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元用于調(diào)整光源、圖像采集單元之間的相對(duì)位置，光照單元給頭盔罩面照明，使圖像采集單元獲取清晰的圖像。首先，圖像采集單元利用光學(xué)系統(tǒng)中的CCD照相機(jī)采集到圖像，然后由數(shù)字采集卡將采集的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式，并傳給圖像處理單元，圖像處理單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域，減弱背景，對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行快速運(yùn)算，從而取得罩面缺陷的關(guān)鍵特征值，然后通過(guò)圖像顯示器輸出檢測(cè)結(jié)果。
[0013]由于待檢測(cè)的罩面是透明的材料，在光照單元方面選擇背投式光源，被測(cè)物體放在光源和攝像機(jī)之間，這種照明方法的優(yōu)點(diǎn)在于光源直照在被罩面上，圖像拍攝時(shí)，罩面上無(wú)缺陷部分的圖像呈現(xiàn)白色，缺陷部分黑色，從而形成便于系統(tǒng)后期處理分析的黑白圖像。 圖像處理中要求圖像背景灰度值高，且分布均勻。由于被物的目標(biāo)邊緣灰度值較低，反差較大，有利于獲取物體邊緣。
[0014]圖像采集單元包括CCD攝像機(jī)和圖像采集卡，系統(tǒng)通過(guò)CCD攝像機(jī)獲得罩面圖像， 圖像經(jīng)過(guò)采樣量化以后轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像并存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器，通過(guò)圖像采集卡的采集、數(shù)字化， 轉(zhuǎn)換為圖像處理單元能處理的數(shù)字信號(hào)。
[0015]圖像處理是進(jìn)行圖像分析的重要環(huán)節(jié)，包括圖像數(shù)據(jù)讀取、圖像預(yù)處理和圖像特征提取，并進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出。圖像處理的過(guò)程包括:灰度處理和鄰域平均法去噪處理，系統(tǒng)從圖像采集單元中獲取罩面圖像采樣后，對(duì)采樣得到的圖像進(jìn)行灰度處理并采用鄰域平均法對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，其中鄰域平均法可以有效的去除采樣圖像中的噪聲干擾，極大的提高的檢測(cè)的可靠性;然后對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行中值濾波，由于采用鄰域平均法去噪處理后的圖像會(huì)變得模糊，所以，去噪完成后采用中值濾波算法對(duì)去噪后的圖像信息進(jìn)行濾波處理，使得后續(xù)圖像中的模糊噪聲降低，以提高圖像的清晰程度;二值化處理，利用切片法對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行二值化，二值化過(guò)程中將該圖像的某一灰度級(jí)范圍的所有像素設(shè)置為0， 也就是全為黑，其余的灰度級(jí)的像素全部設(shè)置為255白。二值化的閾值是根據(jù)圖像灰度直方圖進(jìn)行確定;邊緣檢測(cè)，完成二值化后，對(duì)圖像采用Kirsch算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到圖像的邊緣效果圖；利用shift算法進(jìn)行特征提取得到罩面雜質(zhì)的特征像素點(diǎn);計(jì)算特征區(qū)域長(zhǎng)度 1和弧度r;判斷1是否大于5個(gè)像素寬度，或者r大于2個(gè)像素寬度，如果滿(mǎn)足則認(rèn)為該特征區(qū)域?yàn)殡s質(zhì)，罩面中存在雜質(zhì)設(shè)置雜質(zhì)標(biāo)志flag = l，否則認(rèn)為為干擾，罩面中不存在雜質(zhì)設(shè)置雜質(zhì)標(biāo)志flag = 0。[〇〇16]系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元包括攝像機(jī)專(zhuān)用夾具、X向移動(dòng)導(dǎo)軌、Y向移動(dòng)導(dǎo)軌、Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿和運(yùn)動(dòng)控制器，專(zhuān)用夾具通過(guò)連接件與X向移動(dòng)導(dǎo)軌連接，可在X向移動(dòng)導(dǎo)軌上運(yùn)動(dòng)，X 向移動(dòng)導(dǎo)軌的兩個(gè)末端分別連接一個(gè)移動(dòng)塊，移動(dòng)塊卡在Y向移動(dòng)導(dǎo)軌上，Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿可以調(diào)節(jié)攝像頭與罩面之間的距離，整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程通過(guò)運(yùn)動(dòng)控制器來(lái)調(diào)控。[〇〇17]上面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了示例性描述，顯然本發(fā)明具體實(shí)現(xiàn)并不受上述方式的限制，只要采用了本發(fā)明的方法構(gòu)思和技術(shù)方案進(jìn)行的各種非實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)，或未經(jīng)改進(jìn)將本發(fā)明的構(gòu)思和技術(shù)方案直接應(yīng)用于其它場(chǎng)合的，均在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書(shū)所限定的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括光照單元、圖像采集單元、圖像處理 單元和圖像顯示器，圖像采集單元采集罩面圖像，并交由圖像處理單元分析處理通過(guò)圖像 顯示器輸出檢測(cè)結(jié)構(gòu)，所述光照單元給罩面打光。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述光照單元采用背投 式光源，檢測(cè)罩面設(shè)置在光照單元和圖像采集單元之間。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像采集單元包括 CCD攝像機(jī)和圖像采集卡，系統(tǒng)通過(guò)CCD攝像機(jī)獲得罩面圖像，通過(guò)圖像采集卡的采集、數(shù)字 化，轉(zhuǎn)換為圖像處理單元能處理的數(shù)字信號(hào)。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測(cè)系統(tǒng)還包括系 統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元，所述系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元為調(diào)節(jié)CCD攝像機(jī)位置的結(jié)構(gòu)。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制單元 包括攝像機(jī)專(zhuān)用夾具、X向移動(dòng)導(dǎo)軌、Y向移動(dòng)導(dǎo)軌、Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿和運(yùn)動(dòng)控制器，專(zhuān)用夾具 固定在Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿上，Z向運(yùn)動(dòng)伸縮桿和X向移動(dòng)導(dǎo)軌之間設(shè)有連接件，X向移動(dòng)導(dǎo)軌的 兩個(gè)末端分別設(shè)置一個(gè)卡合在Y向移動(dòng)導(dǎo)軌上的移動(dòng)塊，所述X向移動(dòng)導(dǎo)軌、Y向移動(dòng)導(dǎo)軌、Z 向運(yùn)動(dòng)伸縮桿分別連接至運(yùn)動(dòng)控制器。6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任意一項(xiàng)所述的頭盔罩面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)方法，其特征在于: 包括如下步驟:步驟一:獲取頭盔罩面圖像，進(jìn)行灰度處理并采用鄰域平均法去噪處理，再對(duì)去噪后的 圖像進(jìn)行中值濾波；步驟二:利用切片法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，完成二值化后，對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得 到圖像的邊緣效果；步驟三:對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，并將特征長(zhǎng)度與預(yù)設(shè)雜質(zhì)長(zhǎng)度進(jìn)行對(duì)比，判斷罩面是不 是存在雜質(zhì)。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的頭盔罩面缺陷檢測(cè)方法，其特征在于:所述步驟二中對(duì)圖像進(jìn) 行邊緣檢測(cè)具體為:對(duì)圖像采用Kirsch算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的頭盔罩面缺陷檢測(cè)方法，其特征在于:所述步驟三中對(duì)圖像進(jìn) 行特征提取具體為:采用Shift算法進(jìn)行特征提取。
【文檔編號(hào)】G01N21/88GK105954295SQ201610369312
【公開(kāi)日】2016年9月21日
【申請(qǐng)日】2016年5月30日
【發(fā)明人】崔海, 張寶, 鄭建生, 朱新豹
【申請(qǐng)人】安瑞裝甲材料（蕪湖）科技有限公司