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机器视觉在光纤端面缺陷检测中的应用

作者: 时间:2011-12-22 来源:网络 收藏

2.3
2.3.1 不同的阈值
端面包括白点(崩缺)、黑点(脏污)、阴影(内裂)以及划痕。其中崩缺和划痕是颜色亮于端面的部分,而脏污和阴影是颜色暗于端面的部分。要出这些,对每个区域的每个亮部前都要重新对原始图像进行一次图像处理,同时对每个区域的每个暗部检测前也要重新对原始图像进行一次图像处理,以便设置不同的阈值以区分出比光纤端面亮的部分和比光纤端面暗的部分。这样在检测过程中就先后对暗部和亮部进行了检测,如果两者中任何一种检测不能通过,则这个区域的检测就是不能通过的。
光纤端面需要进行检测的区域包含了光纤包层和光纤包层以外的陶瓷部分,所以亮色缺陷和暗色缺陷除了分布在光纤包层上外还有可能会分布在陶瓷面上。由于光纤包层在采集的图像中是暗色的,与暗色的缺陷色度比较接近,而包层外的陶瓷部分色度则更接近于亮色的缺陷。所以检测光纤包层上和包层外陶瓷面上的缺陷时,针对暗色缺陷和亮色缺陷都需要分别设定不同的阈值,才能准确地检测出整个端面的缺陷。因此利用VBAI检测光纤包层外的陶瓷面区域时,需要重新根据双峰法设定阈值,如图5所示。

本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/165974.htm

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由图5可见,在检测的过程中,必须要针对暗色缺陷和亮色缺陷在光纤端面包层内外的不同分布,分别设定不同的阈值,否则会极大的影响检测的精确度。需要注意的是,纤芯本身就是亮色的,所以亮色缺陷检测过程中需要把纤芯忽略掉。
2.3.2 缺陷的判定
在光纤端面缺陷检测中,既有不能接受的缺陷,也有可以接受的缺陷,对于崩缺、脏污、内裂和划痕这类缺陷颗粒,鉴定其能不能被接受就取决于它们的大小与长度。一般,评价它们的大小与长度主要是根据其费雷特直径(Feret Diameter)的大小。费雷特直径是一种常用的颗粒直径表示方法,对于规则的球形颗粒,可以用“直径”来精确描述其大小,但是绝大多数情形下颗粒尤其是划痕的形状都不是球形,用直径表示显然欠确切,也容易引起误解。因此,表示颗粒大小引用“颗粒直径”的概念。所谓颗粒直径,即表示颗粒大小的“一因次”尺寸。“因次”又称为量纲,是基本物理量的度量单位,例如长短、体积、质量、时间等等。同一颗粒,由于场合不同,测量的方法也往往不同,所得到的颗粒直径的值当然也不同,如:在显微镜下观察到的是颗粒在与视线垂直的平面上的尺寸,筛分所得到的粒径是筛孔尺寸,沉降所得到的是某种沉降特性相同的球形颗粒的直径等。
本文的光纤端面缺陷检测中,二值化图像后要测量的缺陷的费雷特直径即是在显微镜下与视线垂直的平面上的尺寸。任何一个不规则物体的费雷特直径都有大有小,通常所需要得到的是最大的费雷特直径,然后和检测标准进行对比,如果最大费雷特直径大于可以接受的缺陷颗粒直径,则检测不能通过。VBAI的功能非常强大,它提供了能够直接测量最大费雷特直径(Max Feret Diameter)的函数,由此便可以方便快捷地测出各种缺陷颗粒的最大费雷特直径大小,包括线性特征的划痕,划痕的最大费雷特直径就是其长度。在VBAI的助手函数模块中有一个质点过滤(Particle Filter)的子函数模块,它可以设定一定范围的最大费雷特直径值,然后将最大费雷特直径处于这个范
围内的缺陷颗粒都过滤掉,接着进行判定,例如:在一个检测区域内,要求最大费雷特直径小于等于5μm的缺陷颗粒不能超过5个,并且无大于5μm的缺陷颗粒。利用公式(2)可以计算出,放大400倍后5μm转换成像素值约等于7.559 pix。然后利用质点过滤函数模块,先将最大费雷特直径小于7.559 pix的缺陷颗粒滤去,用粒子分析(Detect Objects)函数模块检测颗粒的数量,如果检测出有颗粒就判定不能通过;接着再利用质点过滤函数模块将最大费雷特直径大于7.559 pix的颗粒滤去,依旧用粒子分析函数模块检测颗粒数量,如果检测出有大于5个颗粒就判定不能通过。
检测完所有的区域后,调用VBAI里的设定整体检测状态(Set Inspection Status)函数模块,里面有一个选项是“任何一个检测步骤不能通过,则这个检测不能通过(Fail if Any Previous Step Fails)”,把这个选项点选上,则前面任何一个区域的检测不能通过的话,这个光纤端面的检测就判定为不能通过,这样就不会漏过任何一个不符合检测要求的检测区域了。
2.4 报表的生成
报表作为检验测试结果最直观和最重要的凭证,是测试系统必不可少的组成部分。每个光纤端面检测完成后都会产生许多数据,包括每个检测区域缺陷的数量、大小等等。如果将这些数据指定文件路径后自动导入到Excel或Word文件中,不仅可以提高整个检测系统的自动化程度,还大大降低了测试人员的工作量。因此在程序的最后加上VBAI中的一个数据导出(Data Logging)函数模块,将数据以Excel格式保存在本机电脑硬盘上或者将其上传至FTP服务器中并保存起来,提高数据的安全性和可靠性,方便随时查看。

3 结论
本文结合图像处理技术,根据采集的光纤端面图像开发出了一套基于的光纤端面缺陷检测系统,经过实验证明,这个系统能够高效率、高质量的对光纤端面的缺陷进行检测与判断,避免人工检测带来的操作失误现象,极大地提高了检测的可靠性。
除了本文中对光纤端面检测的外,借助红外线、紫外线、X射线、超声波等高新探测技术,视觉在检测非可视物体和高危险场景时更具有其突出优点。因此,机器视觉检测将会成为越来越受欢迎的方案。


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