构造自适应模板的多目标缺陷检测方法

赵鸿燕，蔡浩聪，杨成胡

（广东省电子技术研究所，广州 510630）

0 引言

在工业上，产品的缺陷检测技术是一项非常重要的技术，基于图像处理的技术是缺陷检测中的一个热门，甚至在某些场合无可替代。在印制品外观缺陷检测领域，应用图像处理的技术可以有效地检测出印刷质量问题。模版匹配是一种广泛的应用方法，一般地，利用事先做好的模板，在目标图像中匹配搜索，结合图像配准手段进而定位缺陷。还可以采用二次模版匹配的算法，先进行模版的匹配，而后将匹配好的图像进行差分运算，从而找到缺陷所在的位置。

在一些规则重复的印刷检测目标中，如包装材料、小标签、电子元器件封装的表面标识等，单个产品中存在多个目标字符或字符组，利用检测目标的这种特点，构造自适应模板，可简单快速地检测多个目标的缺陷。

1 构造自适应模板

令目标图形为′，在检测图像中选取个子图像，,,…,I，一般而言，在每个子图像中存在目标图形。若第个子图像中匹配命中目标图形，称I∈，集合为包含′的子图像的集合，取p为匹配系数，其中= 1,2,…,(≤)，对每一个命中子图像，取其权重为：

其中是匹配命中子图像的个数，且满足：

根据匹配的位置信息，对满足I∈的子图像进行图像配准，得到序列图像,,…,I′，由下式：

构造出适应当前图像的模板I。

2 模板复制及缺陷检测

对模板图像I区域分割得到单个理想印刷区域：

其中(,)为图像I坐标点，(,)为该点灰度值，和分别为在对印刷图像进行分割时，最小灰度阈值和最大灰度阈值，取R的中心为坐标原点。

以I作为模板，在图像中搜索匹配对象，假设匹配了个对象，设匹配中心坐标为Pt(x,y),= 1,2,…,，在每一个Pt处复制R，得到R的第个复制：

其中(,)为图像坐标点。并由此得到检测目标图像理想印刷区域：

对图像区域分割得到实际的印刷区域：

对区域进行差分运算：

由式（8）和式（9）分别计算得到渗漏缺陷区域和阻塞缺陷区域。

3 实验结果

图1所示字符图像，为某测试样品工件截取出来的部分成像。需要检测的是白色数字或字母字符的印刷质量，整个工件中存在多个规则重复的字符（组）目标，数量最多可达3100 组以上。

图1 测试样品工件截取图像

在图1 所示的工件图像上，适当选取子图像，以“可以识别出指定的字符组‘6201’”为条件，形成集合，利用（1）～（3）式构造模板见图2（a）所示。图2（b）则是一组“看上去”印刷质量较好的字符图像，在一般的匹配方案中，通常是可以选用作为标准模板的图像。

图2 构造模板图像及原图对比

利用图2（a）的模板，利用（4）～（9）式运算，缺陷计算所得部分结果见图3，缺陷细节见图4（a）～（c）。

图3 缺陷检测局部结果

图4 缺陷检测结果细节

此类工件的字符组合达几千种，如果为每种组合创建一个模板进行匹配检测，将会使应用变得十分困难。在缺陷率较低的条件下，利用构造模板，可简单、快速、有效地检测出多个目标的缺陷。

在采用CPU i7 8550U，8 G 内存和集成显卡的计算机配置，数字图像采集设备采用2000 万像素的情况下，检测时间在800～1100 ms之间，平均每组字符检测时间：

满足一般工业应用场合。

4 结语

实验表明，采用构造自适应模板、模板复制等算法，检测规则重复的图形的缺陷，是一种便捷、快速且行之有效的方法。实验结果以字符为检测目标给出，类推可知，对于有限元素的图形集合，先对每一个图形进行特征提取、编码、识别等，再构造、复制模板，同样可以对规则重复的多目标图形进行缺陷检测。