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在口罩生产线上,产品的缺陷检测主要通过人眼目测来实现。但是由于人眼的主观性,很难对产品的质量进行精确、稳定地检测。为此,需要一种能快速有效检测缺陷的设备来替代人眼检测,与人眼相比,机器视觉系统具有高速度、精确性、可重复性、长期工作的稳定性,将机器视觉技术应用在口罩的缺陷检测上可在很大程度上提高产品质量及生产速度。

未耒智能应用机器视觉技术,经过大量时间的研发,能够有效的对口罩正反面脏污/蚊虫/毛发、耳带长度/偏位、鼻梁条长度/偏位、焊点接口、排齿等功能检测,以保证在生产过程中能够有效的剔除不良品,提高产品的生产效率,以及产品合格率。

通常,在口罩生产过程中,口罩制造质量的检测多依靠人工检测,少部分会使用自动化处理的方法,但现有的自动化处理方法,多是使用形状对比的方法进行检测,将和对比图像相同的产品判定为合格,不重合则判定为不合格。这种判断方法精度较低,且实施时对图像处理的难度较大,因为实际生产中口罩的摆放位置会有很大的不同,在进行形状对比时,会存在很大的技术困难,增加人力物力的消耗。

因此,需要提出一种可以适应各种摆放位置的口罩质量检测方法。

技术实现要素:

鉴于背景技术所存在的技术问题,本发明的目的在于克服现有技术的缺点,提供一种可以适应各种摆放位置的口罩质量检测方法。

为解决上述技术问题,本发明采用了以下技术措施:

一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法,所述口罩全自动生产检测设备包括依次连接的本体机、耳带机、口罩自动流水线、口罩自动检测机和口罩自动收集点数机;所述口罩自动检测机设有高清摄像头和处理芯片;所述高清摄像头用于对待检测口罩进行图像采集;所述处理芯片用于对所述图像进行处理并判断所述待检测口罩是否合格;所述产品质量检测方法包括以下步骤:

S1、使用高清摄像头对待检测口罩进行拍照,获取待检测口罩图像;

S2、使用梯度检测的方法提取所述待检测口罩图像中的的轮廓等特征,得到边缘图像;

S3、提取所述边缘图像中,待检测口罩外边缘的长宽、耳带长度、鼻梁线长度及鼻梁线与口罩上边缘的距离等信息;

S4、判断所述待检测口罩外边缘的长和宽所成角度是否为88°-92°,若是,则进入步骤S5,若否,则判定为非及格品;

S5、根据下述公式计算口罩的总偏差率:

式中,P为口罩的总偏差率,Li1、Wi、Li2、Li3、Hi依次为预设的标准口罩的外边缘的长、外边缘的宽、耳带长度、鼻梁线长度及鼻梁线与口罩上边缘的距离,对应的L1、W、L2、L3、H分别为待检测口罩的外边缘的长、外边缘的宽、耳带长度、鼻梁线长度及鼻梁线与口罩上边缘的距离。

S6、判断P≤A,若是,则判定为及格品,若否,则判定为非及格品,A为产品总体质量合格的判断阈值。

作为进一步改进,A的取值范围是3%-5%。

作为进一步改进,A的取值是3%。

作为进一步改进,所述步骤S5与步骤S6之间进一步包括:

S51:判断若是,则进入步骤S52,若否,则判定为非及格品;

S52:判断若是,则进入步骤S53,若否,则判定为非及格品;

S53:判断若是,则进入步骤S54,若否,则判定为非及格品;

S54:判断若是,则进入步骤S55,若否,则判定为非及格品;

S55:判断若是,则进入步骤S6,若否,则判定为非及格品;

其中,B为产品单项参数的合格阈值。

作为进一步改进,B的取值范围是1%-1.5%。

作为进一步改进,B的取值是1%。

作为进一步改进,所述步骤S2具体包括:

S21、对所述待检测口罩图像进行二值化处理;

S22、对二值化处理后的图像进行次降噪处理;

S23、对次降噪处理后的图像进行膨胀处理;

S24、对膨胀处理后的图像进行第二次降噪处理;

S25、对第二次降噪处理后的图像进行腐蚀处理;

S26、对腐蚀处理后的图像进行第三次降噪处理;

S27、对第三次降噪处理后的图像进行梯度检测并提取其中的轮廓信息。

与现有技术相比较,本发明具有以下优点:

1、本发明一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法,不需要通过进行形状比对确定是否合格,避免了摆放位置对检测结果的影响。

2、本发明一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法,分别设置了产品总体质量合格的判断阈值和产品单项参数的合格阈值,这两个阈值相互制约,可有效防止当产品单项参数中一项过大,其他项均很小时,使产品的总偏差值达到合格标准,和产品单项参数均合格,但总体偏差值过大的情况下从而产生误判。并使检测精度更高。

3、本发明一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法,产品总体质量合格的判断阈值和产品单项参数的合格阈值可自由设置,以适应不同制造要求的产品生产。

4、本发明一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法,在进行轮廓提取前,依次进行降噪-膨胀-降噪-腐蚀-降噪的操作,可以使图像中的噪声大大降低,且通过形态学处理,使边缘轮廓提取时精度更高,避免误差变大。

附图说明

附图1是本发明一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法的流程图。

附图2是本发明一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法的口罩全自动生产检测设备的示意图。

附图3是本发明一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法中步骤S5与步骤S6间步骤流程图。

附图4是本发明一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法中步骤S2的具体流程图。

主要元件符号说明

本体机1、耳带机2、口罩自动流水线3、口罩自动检测机4和口罩自动收集点数机5、高清摄像头41、处理芯片42、

具体实施方式

为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施方式中的附图,对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式是本发明一部分实施方式,而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中,需要理解的是,术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。

此外,术语“”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。

在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述:

请参考图1,实施例中,一种口罩全自动生产检测设备的产品质量检测方法,所述口罩全自动生产检测设备包括依次连接的本体机1、耳带机2、口罩自动流水线3、口罩自动检测机4和口罩自动收集点数机5;所述口罩自动检测机4设有高清摄像头41和处理芯片42;

所述高清摄像头41用于对待检测口罩进行图像采集;

所述处理芯片42用于使用所述产品质量检测方法判断所述待检测口罩是否合格;

所述产品质量检测方法包括以下步骤:

S6、判断P≤A,若是,则判定为及格品,若否,则判定为非及格品,A为产品总体质量合格的判断阈值,A的取值范围是3%-5%,本实施例中,A的取值是3%。

所述步骤S5与步骤S6之间进一步包括:

其中,B为产品单项参数的合格阈值,B的取值范围是1%-1.5%,本实施例中,B的取值是1%。

所述步骤S2具体包括:

本实施例在进行口罩检测时,因为是通过检测边缘等直线的数据直接计算,所以不需要通过进行形状比对确定是否合格,避免了摆放位置对检测结果的影响。

同时,在进行是否合格的判别时,分别设置了产品总体质量合格的判断阈值和产品单项参数的合格阈值,这两个阈值可以相互制约,可有效防止当产品单项参数中一项过大,其他项均很小时,使产品的总偏差值达到合格标准,和产品单项参数均合格,但总体偏差值过大的情况下从而产生误判。并使检测精度更高。且产品总体质量合格的判断阈值和产品单项参数的合格阈值可自由设置,以适应不同制造要求的产品生产。

本实施例在进行轮廓提取前,依次进行降噪-膨胀-降噪-腐蚀-降噪的操作,可以使图像中的噪声大大降低,且通过形态学处理,使边缘轮廓提取时精度更高,避免误差变大。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明保护的范围之内。

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