趙鴻燕，蔡浩聰，楊成胡

（廣東省電子技術(shù)研究所，廣州 510630）

0 引言

在工業(yè)上，產(chǎn)品的缺陷檢測(cè)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的技術(shù)，基于圖像處理的技術(shù)是缺陷檢測(cè)中的一個(gè)熱門(mén)，甚至在某些場(chǎng)合無(wú)可替代。在印制品外觀缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，應(yīng)用圖像處理的技術(shù)可以有效地檢測(cè)出印刷質(zhì)量問(wèn)題。模版匹配是一種廣泛的應(yīng)用方法，一般地，利用事先做好的模板，在目標(biāo)圖像中匹配搜索，結(jié)合圖像配準(zhǔn)手段進(jìn)而定位缺陷。還可以采用二次模版匹配的算法，先進(jìn)行模版的匹配，而后將匹配好的圖像進(jìn)行差分運(yùn)算，從而找到缺陷所在的位置。

在一些規(guī)則重復(fù)的印刷檢測(cè)目標(biāo)中，如包裝材料、小標(biāo)簽、電子元器件封裝的表面標(biāo)識(shí)等，單個(gè)產(chǎn)品中存在多個(gè)目標(biāo)字符或字符組，利用檢測(cè)目標(biāo)的這種特點(diǎn)，構(gòu)造自適應(yīng)模板，可簡(jiǎn)單快速地檢測(cè)多個(gè)目標(biāo)的缺陷。

1 構(gòu)造自適應(yīng)模板

令目標(biāo)圖形為′，在檢測(cè)圖像中選取個(gè)子圖像，,,…,I，一般而言，在每個(gè)子圖像中存在目標(biāo)圖形。若第個(gè)子圖像中匹配命中目標(biāo)圖形，稱I∈，集合為包含′的子圖像的集合，取p為匹配系數(shù)，其中= 1,2,…,(≤)，對(duì)每一個(gè)命中子圖像，取其權(quán)重為：

其中是匹配命中子圖像的個(gè)數(shù)，且滿足：

根據(jù)匹配的位置信息，對(duì)滿足I∈的子圖像進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，得到序列圖像,,…,I′，由下式：

構(gòu)造出適應(yīng)當(dāng)前圖像的模板I。

2 模板復(fù)制及缺陷檢測(cè)

對(duì)模板圖像I區(qū)域分割得到單個(gè)理想印刷區(qū)域：

其中(,)為圖像I坐標(biāo)點(diǎn)，(,)為該點(diǎn)灰度值，和分別為在對(duì)印刷圖像進(jìn)行分割時(shí)，最小灰度閾值和最大灰度閾值，取R的中心為坐標(biāo)原點(diǎn)。

以I作為模板，在圖像中搜索匹配對(duì)象，假設(shè)匹配了個(gè)對(duì)象，設(shè)匹配中心坐標(biāo)為Pt(x,y),= 1,2,…,，在每一個(gè)Pt處復(fù)制R，得到R的第個(gè)復(fù)制：

其中(,)為圖像坐標(biāo)點(diǎn)。并由此得到檢測(cè)目標(biāo)圖像理想印刷區(qū)域：

對(duì)圖像區(qū)域分割得到實(shí)際的印刷區(qū)域：

對(duì)區(qū)域進(jìn)行差分運(yùn)算：

由式（8）和式（9）分別計(jì)算得到滲漏缺陷區(qū)域和阻塞缺陷區(qū)域。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖1所示字符圖像，為某測(cè)試樣品工件截取出來(lái)的部分成像。需要檢測(cè)的是白色數(shù)字或字母字符的印刷質(zhì)量，整個(gè)工件中存在多個(gè)規(guī)則重復(fù)的字符（組）目標(biāo)，數(shù)量最多可達(dá)3100 組以上。

圖1 測(cè)試樣品工件截取圖像

在圖1 所示的工件圖像上，適當(dāng)選取子圖像，以“可以識(shí)別出指定的字符組‘6201’”為條件，形成集合，利用（1）～（3）式構(gòu)造模板見(jiàn)圖2（a）所示。圖2（b）則是一組“看上去”印刷質(zhì)量較好的字符圖像，在一般的匹配方案中，通常是可以選用作為標(biāo)準(zhǔn)模板的圖像。

圖2 構(gòu)造模板圖像及原圖對(duì)比

利用圖2（a）的模板，利用（4）～（9）式運(yùn)算，缺陷計(jì)算所得部分結(jié)果見(jiàn)圖3，缺陷細(xì)節(jié)見(jiàn)圖4（a）～（c）。

圖3 缺陷檢測(cè)局部結(jié)果

圖4 缺陷檢測(cè)結(jié)果細(xì)節(jié)

此類工件的字符組合達(dá)幾千種，如果為每種組合創(chuàng)建一個(gè)模板進(jìn)行匹配檢測(cè)，將會(huì)使應(yīng)用變得十分困難。在缺陷率較低的條件下，利用構(gòu)造模板，可簡(jiǎn)單、快速、有效地檢測(cè)出多個(gè)目標(biāo)的缺陷。

在采用CPU i7 8550U，8 G 內(nèi)存和集成顯卡的計(jì)算機(jī)配置，數(shù)字圖像采集設(shè)備采用2000 萬(wàn)像素的情況下，檢測(cè)時(shí)間在800～1100 ms之間，平均每組字符檢測(cè)時(shí)間：

滿足一般工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)合。

4 結(jié)語(yǔ)

實(shí)驗(yàn)表明，采用構(gòu)造自適應(yīng)模板、模板復(fù)制等算法，檢測(cè)規(guī)則重復(fù)的圖形的缺陷，是一種便捷、快速且行之有效的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果以字符為檢測(cè)目標(biāo)給出，類推可知，對(duì)于有限元素的圖形集合，先對(duì)每一個(gè)圖形進(jìn)行特征提取、編碼、識(shí)別等，再構(gòu)造、復(fù)制模板，同樣可以對(duì)規(guī)則重復(fù)的多目標(biāo)圖形進(jìn)行缺陷檢測(cè)。