一種基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統及其方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統，包括光纖速度檢測模塊、第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊、第三圖像采集模塊、工控機、以及用于引導待檢測光纖傳送的第一導線輪及第二導線輪；所述速度檢測模塊設于第二導線輪上，速度檢測模塊的輸出端與工控機的輸入端、第一圖像采集模塊的控制端、第二圖像采集模塊的控制端及第三圖像采集模塊的控制端相連接，第一圖像采集模塊的輸出端、第二圖像采集模塊的輸出端及第三圖像采集模塊的輸出端均與工控機的輸入端相連接，本發明還公開了一種基于機器視覺的快速光纖缺陷檢測及分類方法。通過本發明可以自動、準確、快速的對光纖缺陷進行檢測。
【專利說明】一種基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統及其方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于光纖表面缺陷的連續實時檢測【技術領域】，涉及一種基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統及其方法。
【背景技術】
[0002]現有的光纖檢測技術主要為人工檢測，存在質量不穩定，檢測效率低下，自動化程度低的問題。趙偉杰等采用機器視覺技術對光纖活動連接器進行檢測，查找光纖端面缺陷。該方法只檢測光纖端面缺陷，不能檢測出光纖表面的缺陷，也難以連續檢測。Kang G-W等使用圖像分割與邊緣提取技術獲得裂紋，解決冷軋鋼條表面缺陷檢測問題。Serush等研究出基于圖像處理的實時檢測系統，使用圖像處理技術解決熱鋼板表面缺陷檢測問題。目前還沒有機器視覺技術在光纖缺陷連續實時檢測方面的應用，主要存在的問題是圖像算法復雜度高，數據量大，計算耗時，難以實現高速實時處理。
【發明內容】
[0003]本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供了一種基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統及其方法，該系統及其方法可以自動、準確、快速的對光纖缺陷進行檢測。
[0004]為達到上述目的，本發明所述的基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統包括光纖速度檢測模塊、第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊、第三圖像采集模塊、工控機、以及用于引導待檢測光纖傳送的第一導線輪及第二導線輪；
[0005]所述速度檢測模塊設于第二導線輪上，速度檢測模塊的輸出端與工控機的輸入端、第一圖像采集模塊的控制端、第二圖像采集模塊的控制端及第三圖像采集模塊的控制端相連接，第一圖像采集模塊的輸出端、第二圖像采集模塊的輸出端及第三圖像采集模塊的輸出端均與工控機的輸入端相連接，第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊位于同一平面內，第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊所處平面與光纖相垂直，光纖到第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊的距離均相同。
[0006]所述第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊均包括相機及光源，光源產生的光經光纖反射后入射到相機的鏡頭中，相機的輸出端與工控機的輸入端相連接，相機的控制端與速度檢測模塊的輸出端相連接。
[0007]所述速度檢測模塊包括編碼器及正交脈沖計數卡，編碼器設于第二導線輪上，編碼器的輸出端與正交脈沖計數卡的輸入端相連接，正交脈沖計數卡的輸出端與工控機的輸入端及相機的控制端相連接。
[0008]所述工控機的輸入端與速度檢測模塊的輸出端及第一圖像采集模塊的輸出端、第二圖像采集模塊的輸出端及第三圖像采集模塊的輸出端通過PCI總線相連接。
[0009]所述第三圖像采集模塊、第一圖像采集模塊及第二圖像采集模塊均勻的分布于光纖的周圍。
[0010]相應的，本發明還提供了一種基于機器視覺的快速光纖缺陷檢測及分類方法，包括以下步驟:
[0011]I)待測光纖在第一導線輪及第二導線輪上運動，帶動第一導線輪、第二導線輪及編碼器旋轉，編碼器檢測待測光纖的速度信息，然后將所述速度信息轉發至正交脈沖計數卡中，正交脈沖計數卡接收所述速度信息，并根據所述速度信息產生觸發信號，然后將所述觸發信號轉發至相機的控制端中，同時將所述速度信息轉發至工控機中，工控機顯示所述速度信息，相機接收所述觸發信號，根據所述觸發信號對待測光纖進行拍照，然后將拍照得到的圖片轉發至工控機中；
[0012]2)工控機接收及存儲所述待測光纖的圖片，并對待測光纖的圖片依次進行降噪、濾波及閾值分割處理后，再通過三級分類器對待測光纖的圖片進行處理，其中，第一級分類器接收閾值分割處理后的待測光纖圖片，然后通過粒子分離算法獲取待測光纖圖片中粒子信息，當粒子中存在孔并且孔的面積在預設范圍內時，記為有黑斑缺陷的光纖圖片，當粒子總不存在孔并且粒子面積和等效矩形長寬均在預設范圍內時，記為正常光纖圖片，從而分離出部分正常光纖圖片及部分有黑斑缺陷的光纖圖片，然后再將待測光纖的剩余圖片轉發至第二級分類器中，第二級分類器每隔若干像素通過邊緣檢測算法獲取待測光纖的剩余圖片中光纖的上下邊緣位置信息，當待測光纖的剩余圖片中所有對上下邊緣位置的差值均在預設范圍內時，則記作正常光纖圖片，當待測光纖的剩余圖片中任意一對上下邊緣位置的差值不在預設范圍內時，則記有缺陷光纖圖片，然后將有缺陷光纖圖片的所有上下邊緣位置信息轉發至第三級分類器中，第三級分類器接收有缺陷光纖圖片的所有上下邊緣位置信息，然后判斷有缺陷光纖圖片中每對上下邊緣位置的差值是否小于正常光纖線徑，當有缺陷光纖圖片中連續若干對上下邊緣位置的差值有小于正常光纖線徑時，則記作該有缺陷光纖圖片為有黑斑缺陷的光纖圖片，當有缺陷光纖圖片中連續若干對上下邊緣位置的差值均大于正常光纖線徑時，則分別根據有缺陷光纖圖片中各對上下邊緣位置的差值判斷光纖是否纖芯受損，當光纖纖芯受損時，則將該有缺陷光纖圖片記作有邊緣損傷而且損傷到纖芯的光纖圖片，當光纖纖芯沒有受損時，則將該有缺陷光纖圖片記作有邊緣損傷的光纖圖片，同時工控機記錄所有正常光纖圖片的數量、有黑斑缺陷的光纖圖片數量、有邊緣損傷的光纖圖片數量、有邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片數量，并顯示正常光纖圖片的數量、有黑斑缺陷的光纖圖片數量、有邊緣損傷的光纖圖片數量、有邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片數量、有黑斑缺陷的光纖圖片、有邊緣損傷的光纖圖片及邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片。
[0013]本發明具有以下有益效果:
[0014]本發明所述的基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統及其方法在對光纖缺陷檢測的過程，通過編碼器及正交脈沖計數卡檢測光纖的速度信息，然后根據所述速度信息產生觸發信號，相機根據所述觸發信號進行拍照，并將拍攝的待測光纖的圖片轉發至工控機中，工控機通過三級分類器對待測光纖的圖片進行分類，其中第一級分類器采用粒子分離算法獲取分類器所需特征數據，第二三級分類器采用邊緣檢測算法獲取分類器所需特征數據，然后將分類的結果顯示出來，從而自動、快速、準確的對光纖缺陷進行檢測，工控機依次對待測光纖的圖片進行處理，有效的減少了待測光纖的圖片平均處理時間。【專利附圖】
【附圖說明】
[0015]圖1為本發明的原理圖；
[0016]圖2為本發明的結構示意圖。
[0017]其中，I為工控機、2為正交脈沖計數卡、3為光源、4為編碼器、5為相機、6為第一導線輪、7為第二導線輪。
【具體實施方式】
[0018]下面結合附圖對本發明做進一步詳細描述:
[0019]參考圖1及圖2，本發明所述的基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統包括光纖速度檢測模塊、第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊、第三圖像采集模塊、工控機1、以及用于引導待檢測光纖傳送的第一導線輪6及第二導線輪7 ；
[0020]所述速度檢測模塊設于第二導線輪7上，速度檢測模塊的輸出端與工控機I的輸入端、第一圖像采集模塊的控制端、第二圖像采集模塊的控制端及第三圖像采集模塊的控制端相連接，第一圖像采集模塊的輸出端、第二圖像采集模塊的輸出端及第三圖像采集模塊的輸出端均與工控機I的輸入端相連接，第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊位于同一平面內，第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊所處平面與光纖相垂直，光纖到第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊的距離均相同。
[0021]需要說明的是，所述第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊均包括相機5及光源3，光源3產生的光經光纖反射后入射到相機5的鏡頭中，相機5的輸出端與工控機I的輸入端相連接，相機5的控制端與速度檢測模塊的輸出端相連接,速度檢測模塊包括編碼器4及正交脈沖計數卡2，編碼器4設于第二導線輪7上，編碼器4的輸出端與正交脈沖計數卡2的輸入端相連接,正交脈沖計數卡2的輸出端與工控機I的輸入端及相機5的控制端相連接，工控機I的輸入端與速度檢測模塊的輸出端及第一圖像采集模塊的輸出端、第二圖像采集模塊的輸出端及第三圖像采集模塊的輸出端通過PCI總線相連接，第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊均勻的分布于垂直于光纖的平面，任意兩個圖像采集模塊所成夾角為120°，所述相機5采用工業相機。
[0022]本發明所述的基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類方法包括以下步驟:
[0023]I)待測光纖在第一導線輪6及第二導線輪7上運動，帶動第一導線輪6、第二導線輪7及編碼器4旋轉，編碼器4檢測待測光纖的速度信息，然后將所述速度信息轉發至正交脈沖計數卡2中，正交脈沖計數卡2接收所述速度信息，并根據所述速度信息產生觸發信號，然后將所述觸發信號轉發至相機5的控制端中，同時將所述速度信息轉發至工控機I中，工控機I顯示所述速度信息，相機5接收所述觸發信號，根據所述觸發信號對待測光纖進行拍照，然后將拍照得到的圖片轉發至工控機I中；
[0024]2)工控機I接收及存儲所述待測光纖的圖片，并對待測光纖的圖片依次進行降噪、濾波及閾值分割處理后，再通過三級分類器對待測光纖的圖片進行處理，其中，第一級分類器接收閾值分割處理后的待測光纖圖片，然后通過粒子分離算法獲取待測光纖圖片中粒子信息，當粒子中存在孔并且孔的面積在預設范圍內時，記為有黑斑缺陷的光纖圖片，當粒子總不存在孔并且粒子面積和等效矩形長寬均在預設范圍內時，記為正常光纖圖片，從而分離出部分正常光纖圖片及部分有黑斑缺陷的光纖圖片，然后再將待測光纖的剩余圖片轉發至第二級分類器中，第二級分類器每隔若干像素通過邊緣檢測算法獲取待測光纖的剩余圖片中光纖的上下邊緣位置信息，當待測光纖的剩余圖片中所有對上下邊緣位置的差值均在預設范圍內時，則記作正常光纖圖片，當待測光纖的剩余圖片中任意一對上下邊緣位置的差值不在預設范圍內時，則記有缺陷光纖圖片，然后將有缺陷光纖圖片的所有上下邊緣位置信息轉發至第三級分類器中，第三級分類器接收有缺陷光纖圖片的所有上下邊緣位置信息，然后判斷有缺陷光纖圖片中每對上下邊緣位置的差值是否小于正常光纖線徑，當有缺陷光纖圖片中連續若干對上下邊緣位置的差值有小于正常光纖線徑時，則記作該有缺陷光纖圖片為有黑斑缺陷的光纖圖片，當有缺陷光纖圖片中連續若干對上下邊緣位置的差值均大于正常光纖線徑時，則分別根據有缺陷光纖圖片中各對上下邊緣位置的差值判斷光纖是否纖芯受損，當光纖纖芯受損時，則將該有缺陷光纖圖片記作有邊緣損傷而且損傷到纖芯的光纖圖片，當光纖纖芯沒有受損時，則將該有缺陷光纖圖片記作有邊緣損傷的光纖圖片，同時工控機I記錄所有正常光纖圖片的數量、有黑斑缺陷的光纖圖片數量、有邊緣損傷的光纖圖片數量、有邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片數量，并顯示正常光纖圖片的數量、有黑斑缺陷的光纖圖片數量、有邊緣損傷的光纖圖片數量、有邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片數量、有黑斑缺陷的光纖圖片、有邊緣損傷的光纖圖片及邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片。
[0025]所述工控機I對待測光纖的圖片依次進行降噪濾波及閾值分割處理的具體操作為:，采用中值濾波減少光纖圖片中的噪點，對比度線性展寬和Y校正的方法進行圖像增強預處理，然后對圖像進行分割，圖像分割是采用閾值分割技術，以區分背景及目標，采用最大類間差法選擇最佳分割閾值，區分了背景和目標后，還需要在分割后的圖像中提取光纖目標區域，因為分割后圖像可能存在一些毛刺、灰塵形成的區域，對圖像進行形態學閉運算處理，消除毛刺，得到光纖目標區域后，圖片通過級聯分類器檢測是否存在缺陷，并判斷出缺陷類型。粒子信息包括粒子的邊界區域、面積、周長、孔信息、等效矩形相關信息和慣性矩等信息，主要利用粒子分析算法中的面積、周長、孔和等效矩形的長等信息作為第一級分類器的判斷條件。
【權利要求】
1.一種基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統，其特征在于，包括速度檢測模塊、第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊、第三圖像采集模塊、工控機(I)、以及用于引導待檢測光纖傳送的第一導線輪(6)及第二導線輪(7)； 所述速度檢測模塊設于第二導線輪(7)上，速度檢測模塊的輸出端與工控機(I)的輸入端、第一圖像采集模塊的控制端、第二圖像采集模塊的控制端及第三圖像采集模塊的控制端相連接，第一圖像采集模塊的輸出端、第二圖像采集模塊的輸出端及第三圖像采集模塊的輸出端均與工控機(I)的輸入端相連接，第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊位于同一平面內，第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊所處平面與光纖相垂直，光纖到第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊的距離均相同。
2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統，其特征在于，所述第一圖像采集模塊、第二圖像采集模塊及第三圖像采集模塊均包括相機(5)及光源(3)，光源(3)產生的光經光纖反射后入射到相機(5)的鏡頭中，相機(5)的輸出端與工控機(I)的輸入端相連接，相機(5)的控制端與速度檢測模塊的輸出端相連接。
3.根據權利要求2所述的基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統，其特征在于，所述速度檢測模塊包括編碼器(4)及正交脈沖計數卡(2)，編碼器(4)設于第二導線輪(7)上，編碼器(4)的輸出端與正交脈沖計數卡(2)的輸入端相連接，正交脈沖計數卡(2)的輸出端與工控機(I)的輸入端及相機(5)的控制端相連接。
4.根據權利要求1所述的基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統，其特征在于，所述工控機(I)的輸入端與速度檢測模塊的輸出端、第一圖像采集模塊的輸出端、第二圖像采集模塊的輸出端及第三圖像采集模塊的輸出端通過PCI總線相連接。
5.根據權利要求1所述的基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類系統，其特征在于，所述第三圖像采集模塊、第一圖像采集模塊及第二圖像采集模塊均勻的分布于光纖的周圍。
6.一種基于機器視覺的光纖缺陷檢測及分類方法，基于權利要求3所述的系統，其特征在于，包括以下步驟: 1)待測光纖在第一導線輪(6)及第二導線輪(7)上運動，帶動第一導線輪(6)、第二導線輪(7)及編碼器(4)旋轉，編碼器(4)檢測待測光纖的速度信息，然后將所述速度信息轉發至正交脈沖計數卡(2)中，正交脈沖計數卡(2)接收所述速度信息，并根據所述速度信息產生觸發信號，然后將所述觸發信號轉發至相機(5)的控制端中，同時將所述速度信息轉發至工控機(I)中，工控機(I)顯示所述速度信息，相機(5)接收所述觸發信號，根據所述觸發信號對待測光纖進行拍照，然后將拍照得到的圖片轉發至工控機(I)中； 2)工控機(I)接收及存儲所述待測光纖的圖片，并對待測光纖的圖片依次進行降噪、濾波及閾值分割處理后，再通過三級分類器對待測光纖的圖片進行處理，其中，第一級分類器接收閾值分割處理后的待測光纖圖片，然后通過粒子分離算法獲取待測光纖圖片中粒子信息，當粒子中存在孔并且孔的面積在預設范圍內時，記為有黑斑缺陷的光纖圖片，當粒子總不存在孔并且粒子面積和等效矩形長寬均在預設范圍內時，記為正常光纖圖片，從而分離出部分正常光纖圖片及部分有黑斑缺陷的光纖圖片，然后再將待測光纖的剩余圖片轉發至第二級分類器中，第二級分類器每隔若干像素通過邊緣檢測算法獲取待測光纖的剩余圖片中光纖的上下邊緣位置信息，當待測光纖的剩余圖片中所有對上下邊緣位置的差值均在預設范圍內時，則記作正常光纖圖片，當待測光纖的剩余圖片中任意一對上下邊緣位置的差值不在預設范圍內時，則記有缺陷光纖圖片，然后將有缺陷光纖圖片的所有上下邊緣位置信息轉發至第三級分類器中，第三級分類器接收有缺陷光纖圖片的所有上下邊緣位置信息，然后判斷有缺陷光纖圖片中每對上下邊緣位置的差值是否小于正常光纖線徑，當有缺陷光纖圖片中連續若干對上下邊緣位置的差值有小于正常光纖線徑時，則記作該有缺陷光纖圖片為有黑斑缺陷的光纖圖片，當有缺陷光纖圖片中連續若干對上下邊緣位置的差值均大于正常光纖線徑時，則分別根據有缺陷光纖圖片中各對上下邊緣位置的差值判斷光纖是否纖芯受損，當光纖纖芯受損時，則將該有缺陷光纖圖片記作有邊緣損傷而且損傷到纖芯的光纖圖片，當光纖纖芯沒有受損時，則將該有缺陷光纖圖片記作有邊緣損傷的光纖圖片，同時工控機(I)記錄所有正常光纖圖片的數量、有黑斑缺陷的光纖圖片數量、有邊緣損傷的光纖圖片數量 、有邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片數量，并顯示正常光纖圖片的數量、有黑斑缺陷的光纖圖片數量、有邊緣損傷的光纖圖片數量、有邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片數量、有黑斑缺陷的光纖圖片、有邊緣損傷的光纖圖片及邊緣損傷而且損傷纖芯的光纖圖片。
【文檔編號】G01M11/00GK103983426SQ201410200881
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2014年5月13日 優先權日:2014年5月13日
【發明者】劉小勇, 鄭琨, 穆錦飛 申請人:西安交通大學
專業數控銑床產品供應商
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