隨著工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，工業(yè)自動(dòng)化已經(jīng)滲透到各個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)中。以3C電子產(chǎn)品中的點(diǎn)膠為例，現(xiàn)在大多采用自動(dòng)點(diǎn)膠機(jī)完成產(chǎn)品的連接、注涂和密封，都發(fā)揮著重要作用。但在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，受機(jī)器工藝水平、膠水溫度等情況的影響，點(diǎn)膠過程中使用的膠水可能出現(xiàn)氣泡、膠條斷裂、膠條太粗或太細(xì)等缺陷。因此在工業(yè)生產(chǎn)需要點(diǎn)膠的場(chǎng)合中，控制點(diǎn)膠的質(zhì)量至關(guān)重要。在自動(dòng)點(diǎn)膠機(jī)完成點(diǎn)膠后，憑借人工檢測(cè)工作量大、效率低、檢測(cè)精度不高。已經(jīng)不能滿足實(shí)際的生產(chǎn)需求。為了解決上述問題，基于機(jī)器視覺的點(diǎn)膠缺陷檢測(cè)技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用。

1、基于機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀

機(jī)器視覺是以普通計(jì)算機(jī)視覺研究為基礎(chǔ)，并且同時(shí)涉及到光源照明技術(shù)、高速圖像采集等方面實(shí)用技術(shù)的研究。在工業(yè)中，利用機(jī)器視覺構(gòu)建一個(gè)完整的工業(yè)視覺應(yīng)用系統(tǒng)需要結(jié)合多種技術(shù)，其中涵蓋了機(jī)械工程、傳感器、光學(xué)成像、運(yùn)動(dòng)控制、圖像處理等方面。國(guó)內(nèi)外的相關(guān)從業(yè)人員研發(fā)出基于圖像處理的的視覺算法，其中典型的有：MatroxImaging Library(MIL)、Halcon、Matlab以及開源庫OpenCV 等。目前，在點(diǎn)膠缺陷檢測(cè)領(lǐng)域有兩種最常用的算法，其分別是：

基于數(shù)字圖像處理的方法

傳統(tǒng)的基于數(shù)字圖像處理的方法具有操作簡(jiǎn)單，參數(shù)較少的優(yōu)勢(shì)，但也存在易受光照等客觀因素影響，膠層分割效果差、缺陷分類差、通用性較差等缺點(diǎn)。

深度學(xué)習(xí)算法

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，各類信息資源的輕易獲取使得深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用也越來越廣泛。特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，圖片被深度卷積和池化之后，隱含層能夠表現(xiàn)出比手動(dòng)獲取更加具有泛化性和抽象性的特征，從而在識(shí)別分類上取得了很好的效果。深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)為點(diǎn)膠缺陷的識(shí)別帶來了更大的可行性。

2、點(diǎn)膠檢測(cè)系統(tǒng)的光學(xué)檢測(cè)方案

考慮到膠條為透明膠，存在反光現(xiàn)象，所以要求光源在各個(gè)角度的光照程度較為均勻，而同軸光具有高密度排列，成像清晰，亮度均勻等特點(diǎn)。此外，在要求光照亮度均勻的同時(shí)，由于部分膠條中存在氣泡，在實(shí)際的使用場(chǎng)景中，同軸光源和待檢樣品之間一定的距離，最終獲取的圖片中軟件無法識(shí)別到氣泡特征，這時(shí)我們需要在加上一條條形光源在膠條上方進(jìn)行照射，使得氣泡特征可見。由于垂直照射方式具有照射面積大、光照均勻性好等優(yōu)點(diǎn)，故同軸光源選擇垂直照射方式。同時(shí)。我們采用條形光源針對(duì)待檢樣品進(jìn)行補(bǔ)光，并且將條形光源從側(cè)面照射，不會(huì)影響到同軸光源的照射效果。

3、點(diǎn)膠檢測(cè)系統(tǒng)的算法方案

膠缺陷的類別定義

在實(shí)際的點(diǎn)膠過程中，往往因?yàn)辄c(diǎn)膠量的大小、 點(diǎn)膠壓力、針頭大小、膠水的粘度以及膠水溫度等因素，導(dǎo)致生產(chǎn)的膠條會(huì)存在各種各樣的缺陷，從而影響產(chǎn)品的質(zhì)量。工業(yè)生產(chǎn)中比較常見的幾種缺陷種類：

多膠：膠條中間部分寬度大于其他部分，

少膠：膠條中間部分寬度小于其他部分

斷膠：膠條出現(xiàn)一次或多次的斷裂

扭曲：膠條整體存在多處彎曲現(xiàn)象

氣泡：膠條中含有數(shù)目較多的氣泡

對(duì)于點(diǎn)膠缺陷檢測(cè)有兩點(diǎn)要求:

(1)由于缺陷檢測(cè)的點(diǎn)膠圖像數(shù)量多，用時(shí)長(zhǎng)，精度要求高；

(2)點(diǎn)膠缺陷圖片受環(huán)境影響存在質(zhì)量上的不同，在進(jìn)行檢測(cè)的過程中，不同檢測(cè)場(chǎng)景和需求對(duì)軟件算法的準(zhǔn)確性和魯棒性也有不同的要求。

基于數(shù)字圖像處理的算法

在對(duì)膠條進(jìn)行缺陷檢測(cè)之前，必須先得到膠條的圖片，而在實(shí)際的生產(chǎn)加工中，會(huì)將工件上的某塊區(qū)域作為Mark定位點(diǎn)，采用圖像匹配算法來尋找該Mark點(diǎn)的位置，從而得到膠條的具體位置，由此在工業(yè)攝像頭得到工件圖片后，無需對(duì)整幅圖片進(jìn)行缺陷分析，同時(shí)也去除了一些干擾區(qū)域，方便了視覺算法的后續(xù)處理。以下為針對(duì)點(diǎn)膠缺陷相應(yīng)的基于數(shù)字圖像處理的方法：

多膠少膠：

對(duì)于膠條多膠少膠的缺陷檢測(cè)，首先 對(duì)圖片進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理操作，得到二值化圖像后進(jìn)行膠條兩側(cè)輪廓的獲取，對(duì)提取到的輪廓區(qū)域進(jìn)行水平和垂直方向的投影，通過計(jì)算像素值數(shù)量的最大值和最小值的差值以及像素值投影圖中曲線形狀來判斷是否存在缺陷和具體類型。

斷膠：

對(duì)于膠條斷膠缺陷檢測(cè)，根據(jù)膠條斷裂圖片的特征，對(duì)獲取到的圖像進(jìn)行整體預(yù)處理，然后將處理后的圖片和標(biāo)準(zhǔn)樣品之間進(jìn)行對(duì)比，判斷各個(gè)輪廓之間是否存在缺陷。

扭曲：

針對(duì)膠條扭曲缺陷檢測(cè)，通過計(jì)算尋找到 的輪廓的凸缺陷的面積(即輪廓面積與其凸包面積的差值)來作為判斷是否存在扭曲缺陷的標(biāo)準(zhǔn)。

深度學(xué)習(xí)檢測(cè)系統(tǒng)搭建流程

深度學(xué)習(xí)模型的選擇一般在利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行缺陷檢測(cè)時(shí)，首先要確定的是網(wǎng)絡(luò)模型。因?yàn)槟z條種類分為6類，類別數(shù)量不是很多，可選擇AlexNet、MobileNet 以及Lenet-5、U-net等網(wǎng)絡(luò)深度不同的或者更優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)模型。

在工業(yè)領(lǐng)域中，可以在人為制造缺陷、數(shù)據(jù)增廣、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)等手段解決相應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)問題。在訓(xùn)練過程中進(jìn)行相應(yīng)微調(diào)是必不可少的。過擬合現(xiàn)象在深度學(xué)習(xí)中屢見不鮮，如果網(wǎng)絡(luò)模型出現(xiàn)此類問題，那么該網(wǎng)絡(luò)就無法正常使用，為了解決這個(gè)問題，一般會(huì)使用模型集成的方法，即訓(xùn)練多個(gè)模型進(jìn)行組合。

4、結(jié)論

在實(shí)際的點(diǎn)膠過程中，由于多種因素的影響容易出現(xiàn)各種缺陷，因此在對(duì)膠條進(jìn)行缺陷檢測(cè)時(shí)，更多的是采用機(jī)器視覺的方法，從而達(dá)到提高生產(chǎn)效率和降低成本的目的，進(jìn)而使得產(chǎn)品更加具有競(jìng)爭(zhēng)力。

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