机器视觉系统在瓷砖缺陷检测中的应用*

2021-02-23邱兴盛邓兴智赖文勇王志军王满荣

陶瓷 2021年1期

邱兴盛邓兴智赖文勇王志军王满荣

(重庆唯美陶瓷有限公司重庆 402460)

1 瓷砖缺陷检测现状

建筑陶瓷行业经过多年发展，特别是近年岩板跨界在橱柜、家居行业的广泛运用，迎来了陶瓷行业的里程碑发展，瓷砖生产线已经具备较高的自动化水平。但瓷砖缺陷检测仍然停留在人工检测阶段，劳动强度大、准确性低、实时性差、检测效率低下，而且受质检人员经验和主观因素的影响大，加之瓷砖规格越做越大，目前岩板的尺寸已做到1 830 mm×6 100 mm，瓷砖缺陷检测再完全靠人海战术，已经越来越不适应当前的形势了。

2 设想机器替代人工

自然界规律就是演化=突变+选择。

利用瓷砖与木材、印刷共通点——检测物的纹理及图案，瓷砖与玻璃共通点——物质反光特性，以及先进光电技术及视觉算法，将应用于木业、纺织、玻璃、印染行业的视觉检测系统，经过底层算法和瓷砖缺陷应用层算法的升级和延伸，移植到瓷砖缺陷检测中来。

3 机器视觉检测工作原理

机器视觉检测技术是一种基于计算机视觉研究的新兴检测技术，是将计算机处理的快速性和可重复性与人类视觉的高度智能化和抽象的能力相结合，从而产生了机器视觉检测技术的概念。

机器视觉系统，使用高分辨率高速工业线阵CCD相机和高亮LED光源实时采集瓷砖的表面图像，再通过图像采集卡传输到工业计算机内部，基于产品图像的像素分布、亮度等图像特征，采用专门开发的瓷砖缺陷检测系统软件对图像进行处理分析，获得当前瓷砖的检测结果和缺陷信息，最后将检测结果传递给信号控制单元执行相应的动作，并对所有瓷砖的检测结果数据进行统计、分析、保存。其检测流程，如图1所示。

图1 瓷砖机器视觉系统检测流程图

图像采集模块由CCD摄像机、光学镜头、LED光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表面图像的采集。在LED光源的照明下，通过光学镜头将瓷砖表面成像于相机传感器上，光信号先转换成电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号。机器视觉光源直接影响到图像的质量，其作用是克服环境光干扰，保证图像的稳定性，获得对比度尽可能高的图像。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄与光源同步。

图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原、瓷砖表面缺陷的检测和目标分割。由于现场环境、CCD图像光电转换、传输电路及电子元件都会使图像产生噪声，这些噪声降低了图像的质量从而对图像的处理和分析带来不良影响，所以要对图像进行预处理用以去噪。图像增强目的是针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。图像复原是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或复原的处理过程。图像复原很多时候采用与图像增强同样的方法，但图像增强的结果还需要下一阶段来验证。而图像复原试图利用退化过程的先验知识，来恢复已被退化图像的本来面目，如加性噪声的消除、运动模糊的复原等。图像分割的目的是把图像中目标区域分割出来，以便进行下一步的处理。

图像分析模块主要涉及特征提取、特征选择和图像识别。特征提取的作用是从图像像素中提取可以描述目标特性的表达量，把不同目标间的差异映射到低维的特征空间，从而有利于压缩数据量、提高识别率。瓷砖表面缺陷检测通常提取的特征有纹理特征、几何形状特征、颜色特征、变换系数特征等。用这些多信息融合的特征向量来可靠地区分不同类型的缺陷，这些特征之间一般存在冗余信息，即并不能保证特征集是最优的，好的特征集应具备鲁棒性和自适应性。为此，还需要进一步从特征集中选择更有利于分类的特征，即特征的选择。图像识别主要根据提取的特征集来训练分类器，使其对瓷砖表面缺陷类型进行正确的分类识别。

机器视觉系统组成，如图2所示。

图2 机器视觉系统工作原理示意图

4 机器视觉系统结构

瓷砖缺陷视觉检测系统主要由机械输送线、光源组件、相机组件、光电组件、电气控制柜、吹气清洁组件、标记组件、护罩等几部分组成，如图3所示。

瓷砖湿法抛光、磨边及深加工后残留水分、磨边碎渣、残存超洁亮蜡渣、生产设备掉落灰尘等在砖面进入视觉检测系统，直接影响检测的准确性，所以要求砖面洁净。开发高频、高速、高压的强力吹水风机，采用高频变频器将高速永磁电机的频率提高到780 Hz，风机转速提高到24 000 r/min，最大风压提高到20 000 Pa，瓷砖表面水分吹掉98%以上，并且吹出来的风源温度≥50 ℃，更加有利于提高坯温和减少干燥残留水分，如图4所示。

同时，在瓷砖缺陷算法中，识别出微量的残存水分，来进一步提高检测的准确性。

图3 瓷砖机器视觉系统结构

图4 强力吹水风机系统

5 机器视觉系统在瓷砖生产中的应用

该机器视觉系统应用于瓷砖生产线上对成品阶段进行全面智能自动化的在线缺陷检测，也可用在生坯、素坯阶段。检测设备放置在瓷砖生产线的分级工位，替代人工对成品瓷砖进行表面缺陷的在线自动检测并分级，帮助用户利用科学智能现代化的手段对产品进行高精度检测、分析，并对生产情况进行统计、总结。

瓷砖行业产品种类繁多、换产频繁，并且会出现同批次产品图案随机变化的情况，如果采用传统的基于标准优等品建模的方法，每生产一种新产品，都要先收集若干标准样本进行学习建模，这种建模方法费时耗力，效率很低，学习样本少，正式生产的时候检测准确率就很低，学习样本多，就会影响生产效率，因此这种传统的建模方法无法适应瓷砖行业的检测需要。

图5 建模流程图

为了解决这个难题，该机器视觉系统创新的使用了基于缺陷样本进行建模的方法：应将瓷砖分为抛釉砖、仿古砖、凹凸模面砖、异形砖、岗岩园林砖、浅色系列、浅灰深灰系列、米黄系列、玫瑰红系列、钴蓝系列、黑金花系列等若干大类。在每个大类里，虽然会有各式各样、深浅各异的花纹图案，但是缺陷区域的基本特征是不变的，先针对每个大类收集各种缺陷，采用深度学习的方法去学习缺陷区域，这样每个大类可以生成一组检测模板。在正常检测的时候，只要瓷砖的大类不变，都可以共用该大类对应的模板进行检测，这样可以有效地解决种类繁多、换产频繁对检测设备建模的困扰，也极大的降低了换产之后模板切换的难度，检测设备的易用性和实用性也大大的增加，建模流程，如图5所示。

采用深度学习方法建模建立的产品大类样本库，如图6所示。

图6 深度学习大类样本库

各陶瓷企业内控标准不统一，可根据企业内控标准(AA优等品、A正品、B副品、等外品)对各种缺陷的面积、长度等信息进行设定，有效解决了缺陷标准控制的问题，如图7所示。

图7 企业内控分级标准设定

在线检测速度：50 m/min，可满足陶瓷行业产能检测需求。

检测类型：内墙砖、外墙砖、地砖及不规则边缘瓷砖、浮雕砖等。

图8 瓷砖自动分拣示意图

该视觉系统在瓷砖生产线正常运行过程中，实时采集瓷砖的图像，基于陶瓷厂家设定的分级检验标准(企业内控标准)，对生产中瓷砖的机械缺陷(如缺角、碰角、崩边、鼓包、凹坑、裂纹等)，釉面和装饰表面缺陷(如滴釉、缺釉、釉裂、缩釉、釉泡、釉纹、釉料条痕、浮渣、滴墨、拉线、落脏、划痕、斑痕、溶洞、针孔、杂质、滴水、黑点、白点等)做有效检测，并可提供分拣信号给AA优等品、A正品、B副品、等外品对应下砖机或对应打包线对瓷砖进行自动分类放置或打包装箱，如图8所示。

6 机器视觉系统界面介绍

机器视觉系统界面，如图9所示。

1-菜单栏，硬件参数调整、检测基准配置等功能；2-主显示区，实时显示当前产品和缺陷位置；3-缺陷列表，实时显示当前瓷砖检出的所有缺陷信息，包括缺陷类型、缺陷位置、缺陷面积和缺陷长度信息；4-缺陷显示区，局部显示检出缺陷放大图；5-工具栏，开启、仿真和建模等功能；6-显示当前批号和数据统计信息；7-运动控制区，控制设备开启、关闭和重置功能；8-检测记录区，记录该班次已检测产品的检测结果信息，可通过点击随时查看；9-状态信息栏，显示当前操作状态和记录的操作异常及错误信息等。

图10为瓷砖生产过程中检测实时信息系统界面。