專利名稱：一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明所述的技術(shù)方案屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域和機器視覺領(lǐng)域，具體的講， 是屬于一種自動檢測分類識別矩形石英晶片中的缺陷的圖像處理方法領(lǐng)域，依據(jù)國際專利 分類法，屬于G06T —般的圖像數(shù)據(jù)處理或產(chǎn)生，H01B3/08石英。
背景技術(shù)：
石英晶體諧振器有廣泛的用途，是任何涉及頻率和計時的電子信息產(chǎn)品中必不可 少的組成部件，石英晶體諧振器的核心是石英晶片。石英晶片在生產(chǎn)過程中，要經(jīng)過切割、研磨等多道生產(chǎn)工序，因而可能產(chǎn)生崩邊、 邊緣不齊、斷條、炸口、劃痕、炸心、陰影等缺陷。具有缺陷的石英晶片的性能會下降甚至完 全失效，因此，必須對石英晶片進行缺陷檢測，將具有缺陷的石英晶片剔除；另外，不同的缺 陷可能反映不同生產(chǎn)工序中存在的問題，為了定位存在問題的工序，還需要對缺陷的類型 進行分類識別。在目前的生產(chǎn)過程中，都是依靠人工，通過目視方法檢測石英晶片的缺陷。這樣的 方法存在著以下問題1.檢測結(jié)果缺乏準確性和一致性；2.工作效率低；3.造成嚴重的視力傷害；4.難以對缺陷的類型進行分類識別。就整體而言，此前，尚未發(fā)現(xiàn)用于自動檢測和分類識別石英晶片缺陷或其它物品 因機械加工造成缺陷的相關(guān)文獻。本發(fā)明包括了直線檢測、圖像分割等多個技術(shù)步驟?，F(xiàn)有的直線檢測技術(shù)，如我國專利申請?zhí)枮?00910005674.x，名稱為《醫(yī)學(xué)超 聲圖像直線檢測方法》，它是一種直線檢測方法先在圖像中選取感興趣區(qū)域，再在該區(qū)域 中以整數(shù)N為間隔選取像素列，然后找出每個像素列中的邊緣點，最后采用隨機抽樣一致 性算法對找出的邊緣點進行計算，并根據(jù)計算結(jié)果選取一條直線作為檢測到的直線。其不足是(1)需要人工確定圖像中的感興趣區(qū)域，不能實現(xiàn)全自動檢測，同時影 響了檢測速度。( 整數(shù)N的選取依靠個人經(jīng)驗。( 當直線的斜率較大時，會發(fā)生檢測錯 誤或者不能檢出。(4)人為去掉了很多有用信息，致使檢測結(jié)果的可靠性降低。(5)不能檢 測多條直線?，F(xiàn)有的圖像分割技術(shù)，如我國專利號為200710052271. 1，名稱為《一種基于屬 性直方圖的圖像分割方法》，它是一種圖像分割方法先輸入圖像，再對圖像進行灰度壓縮， 再對灰度壓縮圖像進行灰度空間分布密度概率矩陣計算，再基于灰度空間分布密度概率矩 陣，進行灰度壓縮圖像的一維灰度空間分布屬性直方圖，然后利用最大熵圖像分割方法確 定圖像的分割閾值，最后用該分割閾值對灰度壓縮圖像進行分割。其不足是(1)認為目標和背景的灰度一定有區(qū)別，因而要尋找必定存在的分割 閾值，以將目標與背景分割開來。但目標(特別是透明的目標)和背景有可能相互融入，此種情況下，分割閾值是不存在的。( 沒有利用目標的先驗信息。( 計算步驟多，計算量 大，因而速度較慢。當僅進行圖像分割時，尚可以滿足實時的要求，如果還有其它多個處理 步驟，則不能實時。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了克服目視檢測石英晶片缺陷存在的問題，提供了一種依靠計 算機對矩形石英晶片缺陷進行自動檢測和分類識別的圖像處理方法，以保證石英晶片缺陷 檢測結(jié)果的準確性和一致性，提高工作效率，避免視力傷害，還可以對石英晶片缺陷類型進 行準確分類識別。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的對已經(jīng)獲取的矩形石英晶片原始圖像，矩形石英晶 片缺陷自動檢測分類識別的圖像處理方法包括下列步驟1、用計算機在原始圖像中提取矩 形石英晶片的長邊并計算其斜率；2、進行圖像旋轉(zhuǎn)，使矩形石英晶片的長邊在圖像中呈水 平走向；3、進行圖像分割，從背景中分離出矩形石英晶片目標；4、基于矩形石英晶片目標 及其相關(guān)參數(shù)，建立矩形石英晶片模板；5、外圍斷條缺陷的檢測和識別；6、外圍邊緣不齊 缺陷的檢測和識別；7、外圍崩邊缺陷的檢測和識別；8、邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別；9、 邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別；10、邊緣處炸口缺陷的檢測和識別；11、邊緣處劃痕缺 陷的檢測和識別；12、內(nèi)部炸心缺陷的檢測和識別；13、內(nèi)部劃痕缺陷的檢測和識別；14、內(nèi) 部陰影缺陷的檢測和識別。本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果(1)可以保證矩形石英晶片缺陷檢測的準確性和一致性。試驗表明(試驗采用了 100個矩形石英晶片作為樣品，其中50個無缺陷，其余50個有缺陷，而且各種缺陷類型都包 含其中)，按照本發(fā)明，對石英晶片缺陷的正確檢出率為100%。(2)可以對矩形石英晶片缺陷的類型進行正確的分類識別。試驗表明(試驗采用 了 100個矩形石英晶片作為樣品，其中50個無缺陷，其余50個有缺陷，而且各種缺陷類型 都包含其中)，按照本發(fā)明，對矩形石英晶片缺陷類型分類識別的正確率達到95%以上。(3)可以提高工作效率。在試驗采用的計算機軟硬環(huán)境下，按照本發(fā)明，檢測一片 矩形石英晶片的時間不超過0.2秒，而熟練工人目視檢測一片矩形石英晶片的平均時間在 2秒以上。(4)無視力傷害。按照本發(fā)明，對矩形石英晶片的缺陷檢測和分類識別完全由計算 機系統(tǒng)自動進行，不存在視力傷害。而如果由工人進行目視檢測，由于視力受到嚴重傷害， 一名工人最多能夠從事該項工作兩年。


圖1是本發(fā)明矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法的工作流程圖。圖2是在原始圖像中提取矩形石英晶片的長邊并計算其斜率的工作流程圖。圖3是進行圖像分割，從背景中分離出矩形石英晶片目標的工作流程圖。圖4是基于矩形石英晶片目標及其相關(guān)參數(shù)，建立矩形石英晶片模板的工作流程 圖。圖5是外圍斷條缺陷的檢測和識別的工作流程圖。
圖6是外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖7是外圍崩邊缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖8是邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖9是邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖10是邊緣處炸口缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖11是邊緣處劃痕缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖12是內(nèi)部炸心缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖13是內(nèi)部劃痕缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖14是內(nèi)部陰影缺陷的檢測和識別的工作流程圖。圖15是實施例1中已經(jīng)獲取的矩形石英晶片原始圖像。圖16是實施例1中旋轉(zhuǎn)之后的矩形石英晶片圖像。圖17是實施例1中第一次實施步驟330) 步驟380)得到的結(jié)果。圖18是實施例1中第二次實施步驟330) 步驟380)得到的結(jié)果。圖19是實施例1中第三次實施步驟330) 步驟380)得到的結(jié)果。圖20是實施例1中從背景中分離出的矩形石英晶片目標。圖21是實施例1中的矩形石英晶片目標及其對應(yīng)的矩形石英晶片模板。圖22是實施例1中發(fā)現(xiàn)并標識出的外圍的崩邊缺陷。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步描述。圖1為本矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法工作流程圖。從圖1中可以看 出，對已經(jīng)獲取的矩形石英晶片原始圖像，矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別的圖 像處理方法包括下列步驟步驟10)、用計算機在原始圖像中提取矩形石英晶片的長邊并計算其斜率；步驟20)、進行圖像旋轉(zhuǎn)，使矩形石英晶片的長邊在圖像中呈水平走向；步驟30)、進行圖像分割，從背景中分離出矩形石英晶片目標；步驟40)、基于矩形石英晶片目標及其相關(guān)參數(shù)，建立矩形石英晶片模板；步驟50)、外圍斷條缺陷的檢測和識別；步驟60)、外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別；步驟70)、外圍崩邊缺陷的檢測和識別；步驟80)、邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別；步驟90)、邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別；步驟AO)、邊緣處炸口缺陷的檢測和識別；步驟B0)、邊緣處劃痕缺陷的檢測和識別；步驟CO)、內(nèi)部炸心缺陷的檢測和識別；步驟DO)、內(nèi)部劃痕缺陷的檢測和識別；步驟E0)、內(nèi)部陰影缺陷的檢測和識別。圖2為在原始圖像中提取矩形石英晶片的長邊并計算其斜率(即步驟10))的工作流程圖。從圖2中可以看出，步驟10)中包括步驟110)、使用Prewitt算子對原始圖像進行邊緣檢測。步驟120)、計算邊緣檢測結(jié)果圖像的平均灰度值，根據(jù)該灰度值設(shè)置適當?shù)拈T限， 對邊緣檢測結(jié)果圖像進行二值化處理。步驟130)、使用Thin算子對二值化處理結(jié)果圖像進行細化處理。步驟140)、用細化處理結(jié)果圖像中的每兩個非零點(非零點對)確定一條直線，計 算并保存每條直線的用最簡整數(shù)分式表示的斜率(以下也簡稱為整數(shù)斜率)。步驟150)、對取相同整數(shù)斜率的直線進行計數(shù)，得到取各種整數(shù)斜率的直線的數(shù) 目，找出其中最大的數(shù)目Nmax，Nfflax對應(yīng)的直線的整數(shù)斜率記作KNmax，Nfflax對應(yīng)的直線集合記 作 L {kNmax}。步驟160)、針對確定L{kNmax}中直線的每一個非零點對，計算該直線的用最簡整數(shù) 分式表示的截距(以下也簡稱為整數(shù)截距)。步驟170)、對L{kNmax}中取相同整數(shù)截距的直線歸類，每一類代表一條直線，分別 記作Li (i = 1，2，3，…，m)，Li對應(yīng)的非零點對集合記作Li { (Df, Dl) }，Li { (Df, Dl) }中非零 點對的數(shù)目記作Numi (D)。步驟180)、如果m大于一定的數(shù)值，而且沒有任何一個Numi (D)具有絕對的優(yōu)勢， 則基于Li { (Df, Dl) }，計算Li上非零點對構(gòu)成的最大直線段長度，記作Length (Li)，最大直線 段長度對應(yīng)的非零點對記作(Df，D山。以各個(Df，D山中的非零點重新進行兩兩組合，構(gòu) 成多個新的非零點對，再計算整數(shù)斜率，再對取相同整數(shù)斜率的直線進行計數(shù)，得到取各種 整數(shù)斜率的直線的數(shù)目，找出其中最大的數(shù)目LNmax，LNfflax對應(yīng)的直線的整數(shù)斜率記作1%_。 kLNfflax即為矩形石英晶片的長邊的斜率。如果m不大于一定的數(shù)值N。，或者有一個Numi (D)具有絕對的優(yōu)勢，則直接執(zhí)行步 驟 190)。步驟190)、如果m不大于Ne，而且Numi (D)最大，則第i條直線的斜率即為矩形石 英晶片的長邊的斜率；如果m大于N。，但有一個Numi (D)具有絕對的優(yōu)勢，則第i條直線的 斜率即為矩形石英晶片的長邊的斜率。圖3為進行圖像分割，從背景中分離出矩形石英晶片目標(即步驟30))的工作流 程圖。從圖3中可以看出，步驟30)中包括步驟310)、使用Prewitt算子對旋轉(zhuǎn)之后的矩形石英晶片圖像進行邊緣檢測。步驟320)、計算邊緣檢測結(jié)果圖像的平均灰度值，記為few。步驟330)、用可變門限系數(shù)(可變門限系數(shù)記作Ef，其初始值可以設(shè)為一個較大 的數(shù)值)乘以Gav作為門限，對邊緣檢測結(jié)果圖像進行二值化處理，即將灰度值大于門限的 點置成白色，灰度值小于門限的點置成黑色。步驟340)、對二值化處理結(jié)果圖像的白色區(qū)域進行區(qū)域標記，只保留其中最大的 白色區(qū)域，而將其他區(qū)域置成黑色。步驟350)、對區(qū)域標記結(jié)果圖像進行黑白反轉(zhuǎn)，對黑白反轉(zhuǎn)結(jié)果圖像的白色區(qū)域 進行區(qū)域標記，保留其中最大的白色區(qū)域，而將其他區(qū)域置成黑色。步驟360)、判斷步驟350)產(chǎn)生的結(jié)果圖像中的黑色區(qū)域是否封閉，如果封閉則執(zhí) 行步驟370)。如果不封閉，則直接執(zhí)行步驟390)
步驟370)、計算黑色區(qū)域面積。步驟380)、將黑色區(qū)域的面積與實際目標門限&進行比較，如果不小于&，則結(jié)束 步驟30)(該黑色區(qū)域就是矩形石英晶片目標)；如果小于&，則執(zhí)行步驟390)。步驟390)、將可變門限系數(shù)Ef減0. 5，再回到步驟330)，繼續(xù)進行處理。圖4為基于矩形石英晶片目標及其相關(guān)參數(shù)，建立矩形石英晶片模板(即步驟 40))的工作流程圖。從圖4中可以看出，步驟40)中包括步驟410)、取出矩形石英晶片目標(其長邊已經(jīng)處于水平方向)的邊界點，產(chǎn)生矩 形石英晶片目標邊界點集合S{PE}。步驟420)、對于圖像分辨率為mXn的情況，定義一個含m個元素的數(shù)組row并清 零，row的下標的合法范圍為1 m ；定義一個含η個元素的數(shù)組column，column的下標的 合法范圍為1 η。步驟430)、將S{PE}中的點進行兩兩比較，如果兩個點的行坐標之差為零，則將數(shù) 組row中以該行坐標為下標的元素值加一；同樣，如果兩個點的列坐標之差為零，則將數(shù)組 column中以該列坐標為下標的元素值加一。步驟440)、在數(shù)組row的各個元素中尋找最大值，該最大值對應(yīng)的下標即為矩形 石英晶片模板的一條長邊的行坐標，記作11。在數(shù)組row的各個元素中尋找次最大值，如果該次最大值對應(yīng)的下標與11之差的 絕對值dw滿足下式dw < TW 士 WE(1)式中TW_矩形石英晶片的標稱寬度，單位為像素WE-矩形石英晶片寬度的公差，單位為像素則該次最大值對應(yīng)的下標就是矩形石英晶片模板的另一條長邊的行坐標。如果(1)式不滿足，則在數(shù)組row的各個元素中尋找再次最大值，直到(1)式滿 足。矩形石英晶片模板的另一條長邊的行坐標記作12。步驟450)、在數(shù)組column的各個元素中尋找最大值，該最大值對應(yīng)的下標即為矩 形石英晶片模板的一條寬邊的列坐標，記作《1。在數(shù)組column的各個元素中尋找次最大值，如果該次最大值對應(yīng)的下標與wl之 差的絕對值dl滿足下式dl 彡 TL 士 LE(2)式中TL_矩形石英晶片的標稱長度，單位為像素LE-矩形石英晶片長度的公差，單位為像素則該次最大值對應(yīng)的下標就是矩形石英晶片模板的另一條寬邊的列坐標。如果(2)式不滿足，則在數(shù)組column的各個元素中尋找再次最大值，直到(2)式 兩足。矩形石英晶片模板的另一條寬邊的列坐標記作w2。步驟460)、用y = 11和y = 12確定兩條水平直線，用χ = wl和χ = w2確定兩條 垂直直線，此四條直線圍成的封閉區(qū)域即為矩形石英晶片模板。圖5為外圍斷條缺陷的檢測和識別(即步驟50))的工作流程圖。從圖5中可以看出，步驟50)中包括步驟510)、將矩形石英晶片實際目標與矩形石英晶片模板相比較，如果在模板的 范圍內(nèi)，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然后對這些白色區(qū)域進行 區(qū)域標記。步驟520)、取出步驟510)產(chǎn)生的白色區(qū)域中的面積最大者，如果該白色區(qū)域的面 積大于斷條面積門限值(記作ebas)，則存在斷條缺陷。圖6為外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別(即步驟60))的工作流程圖。從圖6中 可以看出，步驟60)中包括步驟610)、將矩形石英晶片實際目標與矩形石英晶片模板相比較，如果在模板的 范圍內(nèi)，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然后對這些白色區(qū)域進行 區(qū)域標記。步驟620)、保留步驟610)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值euas的區(qū)域。步驟630)、在保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟640)、判斷圓度是否大于圓度門限值eurs。如果是，則該白色區(qū)域就是外圍 的邊緣不齊缺陷，結(jié)束步驟60)；如果否，則執(zhí)行步驟650)。步驟650)、判斷是否還有保留下來的白色區(qū)域。如果是，則執(zhí)行步驟660)；如果 否，則結(jié)束步驟60)。步驟660)去除當前進行圓度判斷的白色區(qū)域，執(zhí)行步驟630)。圖7為外圍崩邊缺陷的檢測和識別(即步驟70))的工作流程圖。從圖7中可以 看出，步驟70)中包括步驟710)、將矩形石英晶片實際目標與矩形石英晶片模板相比較，如果在模板的 范圍內(nèi)，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然后對這些白色區(qū)域進行 區(qū)域標記。步驟720)、保留步驟710)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值edas的區(qū)域。步驟730)、在保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟740)、判斷圓度是否小于圓度門限值edrs，如果是，則該白色區(qū)域就是外圍 的崩邊缺陷，結(jié)束步驟70)；如果否，則執(zhí)行步驟750)。步驟750)、判斷是否還有保留下來的白色區(qū)域。如果是，則執(zhí)行步驟760)；如果 否，則結(jié)束步驟70)。步驟760)去除當前進行圓度判斷的白色區(qū)域，執(zhí)行步驟730)。圖8為邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別(即步驟80))的工作流程圖。從圖8中可 以看出，步驟80)中包括步驟810)、按一定的像素數(shù)ScL將矩形石英晶片模板向其中心收縮，得到矩形石 英晶片大輔助模板。矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊緣。步驟820)、將矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣與矩形石英晶片大輔助模板(全 白)相比較，取出兩者都是白色的部分進行區(qū)域標記。步驟830)、保留步驟820)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值hdas的區(qū)域。步驟840)、在保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟850)、判斷圓度是否小于門限值hdrs，如果是，則執(zhí)行步驟880)；如果否，則執(zhí)行步驟860)。步驟860)、判斷是否還有保留下來的白色區(qū)域。如果是，則執(zhí)行步驟870)；如果 否，則結(jié)束步驟80)。步驟870)、去除當前進行圓度判斷的白色區(qū)域，執(zhí)行步驟840)。步驟880)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域是否位于矩形石英晶片某個邊的一定距 離Dis的范圍內(nèi)。如果是，則該區(qū)域是邊緣處的崩邊缺陷，結(jié)束步驟80)；如果否，執(zhí)行步驟 860)。圖9為邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別(即步驟90))的工作流程圖。從圖9 中可以看出，步驟90)中包括步驟910)、按一定的像素數(shù)ScL將矩形石英晶片模板向其中心收縮，得到矩形石 英晶片大輔助模板。矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊緣。步驟920)、將矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣與矩形石英晶片大輔助模板(全 白)相比較，取出兩者都是白色的部分進行區(qū)域標記。步驟930)、保留步驟920產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值huas的區(qū)域。步驟940)、在保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟950)、判斷圓度是否大于門限值hurs，如果是，則執(zhí)行步驟980)；如果否，則 執(zhí)行步驟960)。步驟960)、判斷是否還有保留下來的白色區(qū)域。如果是，則執(zhí)行步驟970)；如果 否，則結(jié)束步驟90)。步驟970)、去除當前進行圓度判斷的白色區(qū)域，執(zhí)行步驟940)。步驟980)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域是否位于矩形石英晶片某個邊的一定距 離Dis的范圍內(nèi)。如果是，則該區(qū)域是邊緣處的邊緣不齊缺陷，結(jié)束步驟90)；如果否，執(zhí)行 步驟960)。圖10為邊緣處炸口缺陷的檢測和識別(即步驟AO))的工作流程圖。從圖10中 可以看出，步驟AO)中包括步驟A10)、按一定的像素數(shù)ScL將矩形石英晶片模板向其中心收縮，得到矩形石 英晶片大輔助模板。矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊緣。步驟A20)、將矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣與矩形石英晶片大輔助模板(全 白)相比較，取出兩者都是白色的部分進行區(qū)域標記。步驟A30)、保留步驟A20)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值hras的區(qū)域。步驟A40)、在保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟A50)、判斷圓度是否大于圓度門限值hrrs，如果是，則執(zhí)行步驟A80)；如果 否，則執(zhí)行步驟A60)。步驟A60)、判斷是否還有保留下來的白色區(qū)域。如果是，則執(zhí)行步驟A70)；如果 否，則結(jié)束步驟AO)。步驟A70)、去除當前進行圓度判斷的白色區(qū)域，執(zhí)行步驟A40)。步驟A80)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域是否延伸到矩形石英晶片某個邊的一定 距離Dis以外(即位置條件)。如果是，則執(zhí)行步驟A90)；如果否，執(zhí)行步驟A60)。步驟A90)、判斷滿足位置條件的白色區(qū)域的灰度對比值是否小于門限值(即灰度對比值小于門限值hrgs)。如果是，則該區(qū)域是邊緣處的炸口缺陷，結(jié)束步驟AO)；如果否， 則執(zhí)行步驟A60)。圖11為邊緣處劃痕缺陷的檢測和識別(即步驟BO))的工作流程圖。從圖11中 可以看出，步驟B0)中包括步驟B10)、按一定的像素數(shù)ScL將矩形石英晶片模板向其中心收縮，得到矩形石 英晶片大輔助模板。矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊緣。步驟B20)、將矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣與矩形石英晶片大輔助模板(全 白)相比較，取出兩者都是白色的部分進行區(qū)域標記。步驟B30)、保留步驟B20)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值hnas的區(qū)域。步驟B40)、在保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟B50)、判斷圓度是否大于門限值hnrs，如果是，則執(zhí)行步驟B80)；如果否，則 執(zhí)行步驟B60)。步驟B60)、判斷是否還有保留下來的白色區(qū)域。如果是，則執(zhí)行步驟B70)；如果 否，則結(jié)束步驟B0)。步驟B70)、去除當前進行圓度判斷的白色區(qū)域，執(zhí)行步驟B40)。步驟B80)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域的灰度對比值是否滿足灰度對比條件 (即灰度對比值大于門限值hngs)。如果是，則該區(qū)域是邊緣處的劃痕缺陷，結(jié)束步驟B0)； 如果否，執(zhí)行步驟B60)。圖12為內(nèi)部炸心缺陷的檢測和識別(即步驟CO))的工作流程圖。從圖12中可 以看出，步驟CO)中包括步驟C10)、按一定的像素將矩形石英晶片模板向其中心收縮， 得到矩形石英晶片小輔助模板。矩形石英晶片小輔助模板的用途是僅截取矩形石英晶片的 內(nèi)部缺陷。步驟C20)、使用I^ewitt算子對矩形石英晶片實際目標進行邊緣檢測。步驟C30)、用門限值icps對邊緣檢測結(jié)果圖像進行二值化。步驟C40)、將二值化結(jié)果圖像與矩形石英晶片小輔助模板(全白)相比較，取出兩 者都是白色的部分，對這些白色區(qū)域進行區(qū)域標記。步驟C50)、保留步驟C40)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值icas的區(qū)域。步驟C60)、在保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟C70)、判斷圓度是否大于門限值icrs，如果是，則執(zhí)行步驟CA0)；如果否，則 執(zhí)行步驟C80)。步驟C80)、判斷是否還有保留下來的白色區(qū)域。如果是，則執(zhí)行步驟C90)；如果 否，則結(jié)束步驟Co)。步驟C90)、去除當前進行圓度判斷的白色區(qū)域，執(zhí)行步驟C60)。步驟CA0)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域的灰度對比值是否滿足灰度對比條件 (即灰度對比值小于門限值icgs)。如果是，則該區(qū)域是內(nèi)部的炸心缺陷，結(jié)束步驟CO)；如 果否，執(zhí)行步驟C80)。圖13為內(nèi)部劃痕缺陷的檢測和識別(即步驟DO))的工作流程圖。從圖13中可 以看出，步驟DO)中包括
步驟D10)、按一定的像素將矩形石英晶片模板向其中心收縮， 得到矩形石英晶片小輔助模板。矩形石英晶片小輔助模板的用途是僅截取矩形石英晶片的 內(nèi)部缺陷。步驟D20)、使用I^ewitt算子對矩形石英晶片實際目標進行邊緣檢測。步驟D30)、用門限值inps對邊緣檢測結(jié)果圖像進行二值化。步驟D40)、將二值化結(jié)果圖像與矩形石英晶片小輔助模板(全白)相比較，取出兩 者都是白色的部分，對這些白色區(qū)域進行區(qū)域標記。步驟D50)、保留步驟D40)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值inas的區(qū)域。步驟D60)、在保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度。步驟D70)、判斷圓度是否大于門限值inrs，如果是，則執(zhí)行步驟DA0)；如果否，則 執(zhí)行步驟D80)。步驟D80)、判斷是否還有保留下來的白色區(qū)域。如果是，則執(zhí)行步驟D90)；如果 否，則結(jié)束步驟DO)。步驟D90)、去除當前進行圓度判斷的白色區(qū)域，執(zhí)行步驟D60)。步驟DA0)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域的灰度對比值是否滿足灰度對比條件 (即灰度對比值小于門限值ings)。如果是，則該區(qū)域是內(nèi)部的劃痕缺陷，結(jié)束步驟DO)；如 果否，執(zhí)行步驟D80)。圖14為內(nèi)部陰影缺陷的檢測和識別(即步驟EO))的工作流程圖。從圖14中可 以看出，步驟E0)中包括步驟E10)、按一定的像素將矩形石英晶片模板向其中心收縮， 得到矩形石英晶片小輔助模板。矩形石英晶片小輔助模板的用途是僅截取矩形石英晶片的 內(nèi)部缺陷。步驟E20)、使用I^ewitt算子對矩形石英晶片實際目標進行邊緣檢測。步驟E30)、用門限值isps對邊緣檢測結(jié)果圖像進行二值化。步驟E40)、將二值化結(jié)果圖像與矩形石英晶片小輔助模板(全白)相比較，取出兩 者都是白色的部分，對這些白色區(qū)域進行區(qū)域標記。步驟E50)、將步驟E40)產(chǎn)生的白色區(qū)域中的面積最大者的面積與陰影面積門限 值isas比較，如果更大，則為內(nèi)部的陰影缺陷；反之，則不是內(nèi)部的陰影缺陷。實施例中，采用以下的計算機軟硬件環(huán)境硬件環(huán)境CPU是AMD公司的Athlon (TM) 64位雙核XP 5000+，內(nèi)存容量是1000MB。軟件環(huán)境操作系統(tǒng)是WindowsXP，程序設(shè)計語言是C/C++，編譯器是Visual C++6. 0。實施例中，通過圖像采集器獲取的矩形石英晶片圖像的分辨率皆為600X800，灰 度等級為256。實施例中，矩形石英晶片的規(guī)格如下
權(quán)利要求
1.一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在于該方法包括下列步 驟步驟10)、在原始圖像中提取矩形石英晶片的長邊并計算其斜率；步驟20)、進行圖像旋 轉(zhuǎn)，使矩形石英晶片的長邊在圖像中呈水平走向；步驟30)、進行圖像分割，從背景中分離 出矩形石英晶片目標；步驟40)、基于矩形石英晶片目標及其相關(guān)參數(shù)，建立矩形石英晶片 模板；步驟50)、外圍斷條缺陷的檢測和識別；步驟60)、外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別； 步驟70)、外圍崩邊缺陷的檢測和識別；步驟80)、邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別；步驟90)、 邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別；步驟AO)、邊緣處炸口缺陷的檢測和識別；步驟B0)、邊 緣處劃痕缺陷的檢測和識別；步驟CO)、內(nèi)部炸心缺陷的檢測和識別；步驟DO)、內(nèi)部劃痕缺 陷的檢測和識別；步驟E0)、內(nèi)部陰影缺陷的檢測和識別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在 于所述的步驟10)中包括步驟110)、使用Prewitt算子對原始圖像進行邊緣檢測；步驟 120)、計算邊緣檢測結(jié)果圖像的平均灰度值，根據(jù)該灰度值設(shè)置適當?shù)拈T限，對邊緣檢測結(jié) 果圖像進行二值化處理；步驟130)、使用Thin算子對二值化處理結(jié)果圖像進行細化處理； 步驟140)、用細化處理結(jié)果圖像中的每兩個非零點(非零點對)確定一條直線，計算并保存 每條直線的用最簡整數(shù)分式表示的斜率(以下也簡稱為整數(shù)斜率)；步驟150)、對取相同整 數(shù)斜率的直線進行計數(shù)，得到取各種整數(shù)斜率的直線的數(shù)目，找出其中最大的數(shù)目Nmax ；步 驟160)、針對確定L{kNmax}中直線的每一個非零點對，計算該直線的用最簡整數(shù)分式表示的 截距(以下也簡稱為整數(shù)截距)；步驟170)、對L{kNmax}中取相同整數(shù)截距的直線歸類，每一 類代表一條直線，分別記作Li (i = 1,2,3, ...，m)；步驟180)、如果m大于一定的數(shù)值，而且 沒有任何一個Numi (D)具有絕對的優(yōu)勢，則基于Li { (Df, Dl) }，計算Li上非零點對構(gòu)成的最大 直線段長度，記作Length (Li),最大直線段長度對應(yīng)的非零點對記作(DF，D山；以各個(DF， Dl) i中的非零點重新進行兩兩組合，構(gòu)成多個新的非零點對，再計算整數(shù)斜率，再對取相同 整數(shù)斜率的直線進行計數(shù)，得到取各種整數(shù)斜率的直線的數(shù)目，找出其中最大的數(shù)目LNmax， LNfflax對應(yīng)的直線的整數(shù)斜率記作kMmax ；kLNfflax即為矩形石英晶片的長邊的斜率。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在 于所述的步驟30)中包括步驟310)、使用I^ewitt算子對旋轉(zhuǎn)之后的矩形石英晶片圖像 進行邊緣檢測；步驟320)、計算邊緣檢測結(jié)果圖像的平均灰度值，記為Gav ；步驟330)、用可 變門限系數(shù)(可變門限系數(shù)記作Ef，其初始值可以設(shè)為一個較大的數(shù)值)乘以Gav作為門 限，對邊緣檢測結(jié)果圖像進行二值化處理，即將灰度值大于門限的點置成白色，灰度值小于 門限的點置成黑色；步驟340)、對二值化處理結(jié)果圖像的白色區(qū)域進行區(qū)域標記，只保留 其中最大的白色區(qū)域，而將其他區(qū)域置成黑色；步驟350)、對區(qū)域標記結(jié)果圖像進行黑白 反轉(zhuǎn)，對黑白反轉(zhuǎn)結(jié)果圖像的白色區(qū)域進行標記，保留其中最大的白色區(qū)域，而將其他區(qū)域 置成黑色；步驟360)、判斷步驟350)產(chǎn)生的結(jié)果圖像中的黑色區(qū)域是否封閉，如果封閉則 進行面積計算，如果不封閉，則直接執(zhí)行步驟380)；步驟370)、將黑色區(qū)域的面積與實際目 標門限&進行比較，如果不小于&，則該黑色區(qū)域就是矩形石英晶片目標；如果小于&，則 將可變門限系數(shù)Ef減0.5，再回到步驟330)，繼續(xù)進行處理；步驟380)、將可變門限系數(shù)Ef 減0. 5，再回到步驟330)，繼續(xù)進行處理。
4.據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在于 所述的步驟40)中包括步驟410)、取出矩形石英晶片目標(其長邊已經(jīng)處于水平方向)的邊界點，產(chǎn)生矩形石英晶片目標邊界點集合S{PE}；步驟420)、對于圖像分辨率為mXn的 情況，定義一個含m個元素的數(shù)組row并清零，row的下標的合法范圍為1 m ；定義一個 含η個元素的數(shù)組column，column的下標的合法范圍為1 η ；步驟430)、將S {PE}中的點 進行兩兩比較，如果兩個點的行坐標之差為零，則將數(shù)組row中以該行坐標為下標的元素 值加一；同樣，如果兩個點的列坐標之差為零，則將數(shù)組column中以該列坐標為下標的元 素值加一；步驟440)、在數(shù)組row的各個元素中尋找最大值，該最大值對應(yīng)的下標即為矩形 石英晶片模板的一條長邊的行坐標，記作11 ；在數(shù)組row的各個元素中尋找次最大值；步驟 450)、在數(shù)組column的各個元素中尋找最大值，該最大值對應(yīng)的下標即為矩形石英晶片模 板的一條寬邊的列坐標，記作wl ；步驟460)、用y = 11和y = 12確定兩條水平直線，用χ =wl和χ = w2確定兩條垂直直線，此四條直線圍成的封閉區(qū)域即為矩形石英晶片模板。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在 于所述的步驟50)中包括步驟510)、將矩形石英晶片模板與矩形石英晶片實際目標相比 較，如果在模板的范圍內(nèi)，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然后對 這些白色區(qū)域進行區(qū)域標記；步驟520)、取出步驟510)產(chǎn)生的白色區(qū)域中的面積最大者， 如果該白色區(qū)域的面積大于斷條面積門限值(記作ebas)，則存在斷條缺陷。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在 于所述的步驟60)中包括步驟610)、將矩形石英晶片模板與矩形石英晶片實際目標相比 較，如果在模板的范圍內(nèi)，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然后對 這些白色區(qū)域進行區(qū)域標記；步驟620)、保留步驟610)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值 euas的區(qū)域；步驟630)、在步驟620)中保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓 度，如果圓度大于圓度門限值eurs，則該白色區(qū)域就是外圍的邊緣不齊缺陷；步驟640)、如 果在步驟630)中沒有找到外圍的邊緣不齊缺陷，則在步驟620)中保留下來的其余白色區(qū) 域中尋找面積最大者，再執(zhí)行步驟630)；如果步驟620)中保留下來的每一個白色區(qū)域都不 是外圍的邊緣不齊缺陷，則結(jié)束步驟60)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在 于所述的步驟70)中包括步驟710)、將矩形石英晶片模板與矩形石英晶片實際目標相比 較，如果在模板的范圍內(nèi)，矩形石英晶片實際目標有缺少的部分，則將其標為白色，然后對 這些白色區(qū)域進行區(qū)域標記；步驟720)、保留步驟710)產(chǎn)生的白色區(qū)域中面積大于門限值 edas的區(qū)域；步驟730)、在步驟720)中保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓 度，如果圓度小于圓度門限值edrs，則該白色區(qū)域就是外圍的崩邊缺陷；步驟740)、如果在 步驟730)中沒有找到外圍的崩邊缺陷，則在步驟720)中保留下來的其余白色區(qū)域中尋找 面積最大者，再執(zhí)行步驟730)；在步驟720)中保留下來的每一個白色區(qū)域都不是外圍的崩 邊缺陷，則結(jié)束步驟70)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在 于所述的步驟80)中包括步驟810)、按一定的像素數(shù)ScL將矩形石英晶片模板向其中心 收縮，得到矩形石英晶片大輔助模板，矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊 緣；步驟820)、將矩形石英晶片大輔助模板(全白)與矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣 相比較，取出兩者都是白色的部分進行區(qū)域標記；步驟830)、保留步驟820)產(chǎn)生的白色區(qū) 域中面積大于門限值hdas的區(qū)域；步驟840)、在步驟830)中保留下來的白色區(qū)域中尋找面積最大者，計算其圓度，如果滿足圓度條件(即小于圓度門限值hdrs)，則執(zhí)行步驟850)， 進行位置判斷，如果不滿足圓度條件，則在步驟830)中保留下來的其余白色區(qū)域中尋找面 積最大者，再進行圓度條件判斷，如果步驟830)中保留下來的每一個白色區(qū)域都不滿足圓 度條件，則結(jié)束步驟80)；步驟850)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域是否位于矩形石英晶片 某個邊的一定距離Dis的范圍內(nèi)，如果是，則該區(qū)域是邊緣處的崩邊缺陷，此即位置條件， 如果位置條件不滿足，則再執(zhí)行步驟840)，直至對最后一個滿足圓度條件的白色區(qū)域進行 了位置判斷。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在 于所述的步驟90)中包括步驟910)、按一定的像素數(shù)^^將矩形石英晶片模板向其中心 收縮，得到矩形石英晶片大輔助模板，矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊 緣；步驟920)、將矩形石英晶片大輔助模板(全白)與矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣 相比較，取出兩者都是白色的部分進行區(qū)域標記；步驟930)、保留步驟920)產(chǎn)生的白色區(qū) 域中面積大于門限值huas的區(qū)域；步驟940)、在步驟930)中保留下來的白色區(qū)域中尋找 面積最大者，計算其圓度，如果滿足圓度條件(即大于圓度門限值hurs)，則執(zhí)行步驟950)， 進行位置判斷，如果不滿足圓度條件，則在步驟930)中保留下來的其余白色區(qū)域中尋找面 積最大者，再進行圓度條件判斷，如果步驟930)中保留下來的每一個白色區(qū)域都不滿足圓 度條件，則結(jié)束步驟90)；步驟950)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域是否位于矩形石英晶片 某個邊的一定距離Dis的范圍內(nèi)，如果是，則該區(qū)域是邊緣處的邊緣不齊缺陷；此即位置條 件，如果位置條件不滿足，則再執(zhí)行步驟940)，直至對最后一個滿足圓度條件的白色區(qū)域進 行了位置判斷。10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其特征在 于所述的步驟AO)中包括步驟A10)、按一定的像素數(shù)ScL將矩形石英晶片模板向其中心
收縮，得到矩形石英晶片大輔助模板，矩形石英晶片大輔助模板的用途是避免截取正常邊 緣；步驟A20)、將矩形石英晶片大輔助模板(全白)與矩形石英晶片實際目標的封閉邊緣 相比較，取出兩者都是白色的部分進行區(qū)域標記；步驟A30)、保留步驟A20)產(chǎn)生的白色區(qū) 域中面積大于門限值hras的區(qū)域；步驟A40)、在步驟A30)中保留下來的白色區(qū)域中尋找 面積最大者，計算其圓度，如果滿足圓度條件(即大于圓度門限值hrrs)，則執(zhí)行步驟A50)， 進行位置判斷，如果不滿足圓度條件，則在步驟A30)中保留下來的其余白色區(qū)域中尋找面 積最大者，再進行圓度條件判斷，如果步驟A30)中保留下來的每一個白色區(qū)域都不滿足圓 度條件，則結(jié)束步驟AO)；步驟A50)、判斷滿足圓度條件的白色區(qū)域是否延伸到矩形石英晶 片某個邊的一定距離Dis以外，如果是，即滿足位置條件，則執(zhí)行步驟A60)，進行灰度對比 判斷，如果位置條件不滿足，則再執(zhí)行步驟A40)，直至對最后一個滿足圓度條件的白色區(qū)域 進行了位置判斷；步驟A60)、判斷滿足位置條件的白色區(qū)域的灰度對比值是否滿足灰度對 比條件(即灰度對比值小于門限值hrgs)，如果滿足灰度對比條件，則該區(qū)域是邊緣處的炸 口缺陷，如果灰度對比條件不滿足，則再執(zhí)行步驟A40)，直至對最后一個滿足位置條件的白 色區(qū)域進行了灰度對比判斷。
全文摘要
本發(fā)明是公開了一種矩形石英晶片缺陷自動檢測分類識別方法，其步驟1.在原始圖像中提取石英晶片的長邊并計算其斜率；2.進行圖像旋轉(zhuǎn)，使晶片的長邊在圖像中呈水平走向；3.進行圖像分割，從背景中分離出晶片目標；4.基于晶片目標及其相關(guān)參數(shù)，建立晶片模板；5.外圍斷條缺陷的檢測和識別；6.外圍邊緣不齊缺陷的檢測和識別；7.外圍崩邊缺陷的檢測和識別；8.邊緣處崩邊缺陷的檢測和識別；9.邊緣處邊緣不齊缺陷的檢測和識別；10.邊緣處炸口和劃痕缺陷的檢測和識別；11.內(nèi)部炸心、劃痕和陰影缺陷的檢測和識別。其優(yōu)點是檢測準確，分類識別正確，工效高，無視力傷害。
文檔編號G06K9/00GK102136061SQ20111005481
公開日2011年7月27日 申請日期2011年3月9日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月9日
發(fā)明者原渭蘭, 滕今朝, 邱麗原, 邱杰 申請人:中國人民解放軍海軍航空工程學(xué)院