CN106403853A - 一种石材表面粗糙度的在线检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种石材表面粗糙度的在线检测装置及方法，属于石材表面质量检测技术领域，该装置包括底座、可升降支架、摄像机、放大镜头、环形光源、暗箱、定位装置、图像采集卡和计算机；该方法流程简单、操作方便；克服了因主观因素和熟练程度因素所造成的精度低、检测不稳定等问题；集应用光学技术、计算机技术、数字图象处理技术、在线精密测量技术于一体，可以在线检测石材表面光泽度，将检测结果实时反馈给检测系统，自动完成石材粗糙度的检测，有效的解决了石材企业检测量效率低、检测不稳定等诸多问题。

Description

一种石材表面粗糙度的在线检测装置及方法

技术领域

本发明属于石材表面质量检测技术领域，具体涉及一种石材表面粗糙度的在线检测装置及方法。

背景技术

近年来，随着国内建筑行业的发展以及人们生活水平和低碳环保意识的不断提高，具有光彩照人的天然石材在建筑装饰中备受喜爱，然而由于我国石材生产工艺水平的限制，导致产品质量参差不齐，因此石材表面检测显得尤为重要。

目前，我国绝大部分企业仍采用传统的人工检测方法，将石材放置在人工视觉范围内，首先调整灯光的照射角度，然后通过观察对产品进行表面质量的检测，最后根据检测结果来进行级别区分。因而产品质量和工作效率完全依赖于质检人员的检测经验，受主观因素和熟练程度因素影响较大，难以满足高精度、高效率及稳定检测等要求，此外，加以人工检测的操作复杂性，因此十分有必要发明一种新型在线检测方法，从而来弥补现有技术中存在的不足。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种石材表面粗糙度的在线检测装置及方法，以此来解决现有技术中存在的需要手工操作、操作复杂、精度低、效率低及达不到稳定检测要求等问题。

一种石材表面粗糙度的在线检测装置，包括底座、可升降支架、摄像机、放大镜头、环形光源、暗箱、定位装置、图像采集卡和计算机；

其中，所述的底座一侧固定设置有可升降支架，可升降支架的测量头固定设置有摄像机，摄像机的镜头下端设置有放大镜头；所述的底座上端放置有定位装置，定位装置上端放置待测石板，定位装置外侧罩有暗箱；所述的摄像机穿过暗箱顶端伸入暗箱，所述暗箱侧壁上固定设置有环形光源，且摄像机的镜头位于环形光源的中心；所述的所述摄像机的输出端连接图像采集卡的输入端，图像采集卡的输出端连接计算机的输入端。

所述的底座，其下端设置有隔震垫。

所述的可升降支架，包括：立柱柱体、轴承、滚珠丝杠、滚珠丝杠螺母副、测量头、悬臂、联轴器和第一步进电机，其中，所述的立柱柱体固定设置于底座的一侧，立柱柱体通过轴承连接滚珠丝杠，丝杠通过联轴器连接步进电机，所述的滚珠丝杠还设置有滚珠丝杠螺母副，所述滚珠丝杠螺母副与悬臂的一端固定连接，悬臂的另一端固定连接测量头。

所述的摄像机采用CCD摄像机，所述的放大镜头采用600倍放大镜头。

所述的定位装置，包括带滑块的载物台、滑轨、导轨平台、滚珠丝杠和第二步进电机；其中，所述的导轨平台固定于底座上，所述的第二步进电机固定于导轨平台的一侧，滚珠丝杠固定在导轨平台上端，第二步进电机的输出轴连接滚珠丝杠的一端，滚珠丝杠与载物台螺纹连接，且载物台下端的滑块沿导轨平台上端的滑轨滑动，载物台上端放置待测石板。

根据石材表面粗糙度的在线检测装置进行的检测方法，包括以下步骤：

步骤1、将待测石材放置于暗箱内的定位装置的上端；

步骤2、调节可升降支架使摄像机处于所需的高度，开启环形光源；

步骤3、调整摄像机的镜头位置，使聚焦面在待测石材的参考面上，采用摄像机通过放大镜头对石板某一个点的清晰位置拍取图像；

步骤4、调节可升降支架使摄像机按照设定的间隔距离上升，对石板表面实行连续拍摄，直至拍取的图片模糊为止，进而获得一套完整的序列显微图像，并通过图像采集卡发送至计算机中，待拍摄完成之后，定位装置中的步进电机控制摄像机镜头返回初始位置；

步骤5、启动定位装置中的步进电机带动滚珠丝杠运动，使载物台横向行走设定距离，进而移动待测石板，重复步骤3至步骤5，对石板表面连续多个点进行拍摄，从而获取多套完整的序列显微图像，并通过图像采集卡发送至计算机中；

步骤6、采用基于传统的高斯滤波方法进行改进的自适应平滑滤波算法对序列图像进行滤波处理，在完成图像配准之后进行基于颜色空间变换的融合算法进行图像融合；

步骤7、利用测度算法获得多个点的图像深度信息；

步骤8、通过插值拟合恢复出待测石板表面多个点的精确深度信息，进而构造出待测石板表面粗糙度的二维横向轮廓，并以此二维曲线作为对象，获取多个点的平均粗糙度值，并用其来表示被测石板的表面粗糙度。

步骤6所述的采用基于传统的高斯滤波方法进行改进的自适应平滑滤波算法对序列图像进行滤波处理，具体如下：

步骤6-1、设置最大迭代次数，设置步长；

步骤6-2、获得序列图像像素点(x，y)在X方向的梯度和在Y方向的梯度；

步骤6-3、根据每个像素点在X方向的梯度和在Y方向的梯度，获得滤波器权系数；

其中，w^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点(x，y)滤波器权系数，G_x ^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点在X方向的梯度；G_x ^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点在Y方向的梯度；h表示步长；

步骤6-4、通过加权平均获得图像像素点的灰度值；

其中，f^(k+1)(x，y)表示第k+1次迭代中像素点(x，y)的灰度值，f^(k)(x+i，y+j)表示第k次迭代中图像像素点(x+i，y+j)的灰度值，w^(k)(x+i，y+j)表示第k次迭代中像素点(x+i，y+j)滤波器权系数，

步骤6-5、判断迭代是否到达最大迭代次数，若是，则停止，完成滤波，否则，返回执行步骤6-2。

步骤8所述的平均粗糙度值计算公式具体如下：

其中，Ra表示平均粗糙度值，n为图像采集点个数，y_i为第i个点的轮廓偏距。

本发明优点：

以视觉技术为开发平台，设计出一种石材表面粗糙度在线检测装置及方法，流程简单、操作方便；克服了因主观因素和熟练程度因素所造成的精度低、检测不稳定等问题；集应用光学技术、计算机技术、数字图象处理技术、在线精密测量技术于一体，可以在线检测石材表面光泽度，将检测结果实时反馈给检测系统，自动完成石材粗糙度的检测，有效的解决了石材企业检测量效率低、检测不稳定等诸多问题。

附图说明

图1为本发明一种实施例的石材表面粗糙度的在线检测装置结构示意图，其中，1表示底座，2表示可升降支架，3表示摄像机，4表示放大镜头，5表示环形光源，6表示暗箱，7表示待测石材，8表示定位装置，9表示图像采集卡，10表示计算机，11表示隔震垫；

图2为本发明一种实施例的可升降支架示意图，其中，2-1表示立柱柱体、2-2表示轴承、2-3表示滚珠丝杠、2-4表示滚珠丝杠螺母副、2-5表示测量头、2-6表示悬臂、2-7表示联轴器、2-8表示第一步进电机；

图3为本发明的定位装置示意图，其中，8-1表示带滑块的载物台，8-2表示滑轨，8-3表示导轨平台，8-4表示螺钉，8-5表示滚珠丝杠，8-6表示第二步进电机；

图4为本发明一种实施例的石材表面粗糙度的在线检测方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。

本发明实施例中，如图1所示，石材表面粗糙度的在线检测装置包括底座1、可升降支架2、摄像机3、放大镜头4、环形光源5、暗箱6、待测石板7、定位装置8、图像采集卡9、计算机10、隔震垫11；

本发明实施例中，摄像机3采用CMV-500UC工业数字CCD摄像机，所述的放大镜头4采用600倍放大镜头，CCD摄像机3与放大镜头4组装作为图像传感器；

本发明实施例中，将放大器与CCD工业摄像进行组装，通过调整视野角度和宽度，以获得待采集件清晰的表面信息。

本发明实施例中，所述的底座1一侧固定设置有可升降支架2，可升降支架2的测量头上固定摄像机3，摄像机3的镜头下端设置有放大镜头4；所述的底座1上端固定定位装置8，定位装置上端放置待测石板7，固定装置外侧罩有暗箱6；所述的摄像机3穿过暗箱6顶端伸入暗箱6，所述暗箱6一周侧壁上固定设置有环形光源5，且摄像机3的镜头位于环形光源5的中心；所述的底座1，其下端设置有隔震垫11；所述摄像机3的输出端连接图像采集卡9的输入端，图像采集卡9的输出端连接计算机10的输入端。

本发明实施例中，如图2所示，所述的可升降支架2包括：立柱柱体2-1、轴承2-2、滚珠丝杠2-3、滚珠丝杠螺母副2-4、测量头2-5、悬臂2-6、联轴器2-7和第一步进电机2-8；其中，所述的立柱柱体2-1固定设置于底座1的一侧，立柱柱体2-1通过轴承2-2连接滚珠丝杠2-3，丝杠通过联轴器2-7连接第一步进电机2-8，所述的滚珠丝杠2-3还设置有滚珠丝杠螺母副2-4，所述滚珠丝杠螺母副2-4与悬臂2-6的一端固定连接，悬臂2-6的另一端固定连接测量头2-5；

本发明实施例中，可升降支架2作用是为安装CCD摄像机及控制其上升，通过步进电机与滚珠丝杠相结合的方式来确保CCD摄像机可以沿垂直被测石材大板表面Z轴运动；立柱柱体和轴主要起支撑作用；联轴器用于固定轴；滚珠丝杠的主要作用是将旋转运动转变为线性运动，同时具有高精度、和高效率等特点，并且具有精确的微进给功能；因此在立柱上运用步进电机与滚珠丝杠相结合的方法可以实现高精度、高效率的线性运动；滚珠丝杠螺母副用于固定丝杠；悬臂用于连接测量头，起连接和支撑作用；测量头是指组装的放大镜与CCD工业相机，用于测量。

本发明实施例中，如图3所示，所述的定位装置8包括：带滑块的载物台8-1，滑轨8-2，导轨平台8-3，螺钉8-4，滚珠丝杠8-5，第二步进电机8-6；其中，所述的导轨平台8-3通过螺钉8-4固定于底座1上，所述的第二步进电机8-6固定于导轨平台8-3的一侧，滚珠丝杠8-5固定在导轨平台8-3上端，第二步进电机8-6的输出轴连接滚珠丝杠8-5的一端，滚珠丝杠8-5与载物台8-1螺纹连接，且载物台8-1下端的滑块沿导轨平台8-3上端的滑轨8-2滑动，载物台8-1上端放置待测石板；

本发明实施例中，所述的定位装置8是为了横向移动待测石板，进而拍摄石板表面连续5个点的序列图像；导轨平台主要起支撑作用，螺钉起固定导轨平台作用，导轨用于带滑块的载物台的滑动，固定销用于固定滚珠丝杠，步进电机传输动力，滚珠丝杠将旋转运动转换为直线运动，带滑块的载物台承载待测石板横向运动。

本发明实施例中，采用石材表面粗糙度的在线检测装置进行的检测方法，方法流程图如图4所示，包括以下步骤：

步骤1、将待测石材放置于暗箱内的定位装置上端；

步骤2、调节可升降支架使摄像机处于所需的高度，开启环形光源；

本发明实施例中，调整升降台保证第一步进电机处于所需的高度，其次打开并调节LED环形光源以保证暗箱内充足的亮度，照亮石材板表面，以便于图像采集；

步骤3、调整摄像机的镜头位置，使聚焦面在待测石材的参考面上，采用摄像机通过放大镜头对石板某一个点的清晰位置拍取图像；

步骤4、调节可升降支架使摄像机按照设定的间隔距离上升，对石板表面实行连续拍摄，直至拍取的图片模糊为止，进而获得一套完整的序列显微图像，并通过图像采集卡发送至计算机中，待拍摄完成之后，定位装置中的步进电机控制摄像机镜头返回初始位置；

本发明实施例中，每隔52μm采集一幅图像；

步骤5、启动定位装置中的步进电机带动滚珠丝杠运动，使载物台横向行走一定距离，进而移动待测石板，重复步骤3、4和5，对石板表面连续5个点进行拍摄，从而获取5套完整的序列显微图像，并通过图像采集卡发送至计算机中。

本发明实施例中，随后控制镜头返回初始位置，使采集的序列显微图像包含被测石材大板全部Z轴方向的信息，每幅图像都有聚焦清晰和模糊的区域，然后在序列图像中通过一定的融合规则进行图像融合获取每一个像素对应的聚焦清晰位置，进而重构出5幅不同的全聚焦图像；

步骤6、采用基于传统的高斯滤波方法进行改进的自适应平滑滤波算法对序列图像进行滤波处理，在完成图像配准之后进行基于颜色空间变换的融合算法进行图像融合；

本发明实施例中，所述的采用基于传统的高斯滤波方法进行改进的自适应平滑滤波算法对序列图像进行滤波处理，具体如下：

步骤6-1、设置最大迭代次数，设置步长；

步骤6-2、获得序列图像像素点(x，y)在X方向的梯度和在Y方向的梯度；

步骤6-3、根据每个像素点在X方向的梯度和在Y方向的梯度，获得滤波器权系数；

其中，w^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点(x，y)滤波器权系数，G_x ^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点在X方向的梯度；G_x ^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点在Y方向的梯度；h表示步长；

步骤6-4、通过加权平均获得图像像素点的灰度值；

其中，f^(k+1)(x，y)表示第k+1次迭代中像素点(x，y)的灰度值，f^(k)(x+i，y+j)表示第k次迭代中图像像素点(x+i，y+j)的灰度值，w^(k)(x+i，y+j)表示第k次迭代中像素点(x+i，y+j)滤波器权系数，

步骤6-5、判断迭代是否到达最大迭代次数，若是，则停止，完成滤波，否则，返回执行步骤6-2；

步骤7、利用测度算法获得连续5个点的图像深度信息；

本发明实施例中，在完成图像融合后，利用测度算法计算图像深度信息，聚焦测度算法的原理就在于选择聚焦算子，本发明实施例中选择方差聚焦算子，并以FM_V可以用作聚焦测度算子来恢复图深度信息；

其中，FM_V表示方差聚焦测度算子；N表示迭代次数；p(x，y)表示p像素点坐标；g(x，y)表示g像素点的灰度坐标；U(x₀，y₀)表示像素点邻域；表示邻域U(x₀，y₀)的灰度平均值；s表示模板；M表示该模板中包含当前像素在内的像素总个数；f(x，y)表示原始图像灰度值；

步骤8、通过插值拟合恢复出待测石板表面5个点比较精确的深度信息，进而构造出待测石板表面粗糙度的二维横向轮廓，并以此二维曲线作为计算对象，然后利用公式计算5个点的平均粗糙度值，并用其来表示被测石板的表面粗糙度。

本发明实施例中，步骤8所述的平均粗糙度值计算公式具体如下：

其中Ra为平均粗糙度值，n为图像采集点个数，y_i为第i个点的轮廓偏距。

本发明实施例中，最后通过插值拟合恢复出比较精确的物体表面灰度信息，实现由二维序列图像重构被测石材大板表面三维轮廓，并对其进行分析计算，得出具体的平均粗糙度数值，再与触针式轮廓仪测出的数值进行比较分析，最终在显示器中显示。

Claims (8)

1.一种石材表面粗糙度的在线检测装置，其特征在于，包括底座、可升降支架、摄像机、放大镜头、环形光源、暗箱、定位装置、图像采集卡和计算机；

其中，所述的底座一侧固定设置有可升降支架，可升降支架的测量头固定设置有摄像机，摄像机的镜头下端设置有放大镜头；所述的底座上端放置有定位装置，定位装置上端放置待测石板，定位装置外侧罩有暗箱；所述的摄像机穿过暗箱顶端伸入暗箱，所述暗箱侧壁上固定设置有环形光源，且摄像机的镜头位于环形光源的中心；所述的所述摄像机的输出端连接图像采集卡的输入端，图像采集卡的输出端连接计算机的输入端。

2.根据权利要求1所述的石材表面粗糙度的在线检测装置，其特征在于，所述的底座，其下端设置有隔震垫。

3.根据权利要求1所述的石材表面粗糙度的在线检测装置，其特征在于，所述的可升降支架，包括：立柱柱体、轴承、滚珠丝杠、滚珠丝杠螺母副、测量头、悬臂、联轴器和第一步进电机，其中，所述的立柱柱体固定设置于底座的一侧，立柱柱体通过轴承连接滚珠丝杠，丝杠通过联轴器连接步进电机，所述的滚珠丝杠还设置有滚珠丝杠螺母副，所述滚珠丝杠螺母副与悬臂的一端固定连接，悬臂的另一端固定连接测量头。

4.根据权利要求1所述的石材表面粗糙度的在线检测装置，其特征在于，所述的摄像机采用CCD摄像机，所述的放大镜头采用600倍放大镜头。

5.根据权利要求1所述的石材表面粗糙度的在线检测装置，其特征在于，所述的定位装置，包括带滑块的载物台、滑轨、导轨平台、滚珠丝杠和第二步进电机；其中，所述的导轨平台固定于底座上，所述的第二步进电机固定于导轨平台的一侧，滚珠丝杠固定在导轨平台上端，第二步进电机的输出轴连接滚珠丝杠的一端，滚珠丝杠与载物台螺纹连接，且载物台下端的滑块沿导轨平台上端的滑轨滑动，载物台上端放置待测石板。

6.采用权利要求1所述的石材表面粗糙度的在线检测装置进行的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、将待测石材放置于暗箱内的定位装置的上端；

步骤2、调节可升降支架使摄像机处于所需的高度，开启环形光源；

步骤3、调整摄像机的镜头位置，使聚焦面在待测石材的参考面上，采用摄像机通过放大镜头对石板某一个点的清晰位置拍取图像；

步骤4、调节可升降支架使摄像机按照设定的间隔距离上升，对石板表面实行连续拍摄，直至拍取的图片模糊为止，进而获得一套完整的序列显微图像，并通过图像采集卡发送至计算机中，待拍摄完成之后，定位装置中的步进电机控制摄像机镜头返回初始位置；

步骤5、启动定位装置中的步进电机带动滚珠丝杠运动，使载物台横向行走设定距离，进而移动待测石板，重复步骤3至步骤5，对石板表面连续多个点进行拍摄，从而获取多套完整的序列显微图像，并通过图像采集卡发送至计算机中；

步骤6、采用基于传统的高斯滤波方法进行改进的自适应平滑滤波算法对序列图像进行滤波处理，在完成图像配准之后进行基于颜色空间变换的融合算法进行图像融合；

步骤7、利用测度算法获得多个点的图像深度信息；

步骤8、通过插值拟合恢复出待测石板表面多个点的精确深度信息，进而构造出待测石板表面粗糙度的二维横向轮廓，并以此二维曲线作为对象，获取多个点的平均粗糙度值，并用其来表示被测石板的表面粗糙度。

7.根据权利要求6所述的的检测方法，其特征在于，步骤6所述的采用基于传统的高斯滤波方法进行改进的自适应平滑滤波算法对序列图像进行滤波处理，具体如下：

步骤6-1、设置最大迭代次数，设置步长；

步骤6-2、获得序列图像像素点(x，y)在X方向的梯度和在Y方向的梯度；

步骤6-3、根据每个像素点在X方向的梯度和在Y方向的梯度，获得滤波器权系数；

$w^{\left(k\right)}(x,y)=\exp \[-\frac{{\[{G_x}^{\left(k\right)}(x,y)\]}^2+{\[{G_x}^{\left(k\right)}(x,y)\]}^2}{2h^2}\]---\left(1\right)$

其中，w^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点(x，y)滤波器权系数，G_x ^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点在X方向的梯度；G_x ^(k)(x，y)表示第k次迭代中像素点在Y方向的梯度；h表示步长；

步骤6-4、通过加权平均获得图像像素点的灰度值；

$f^{(k+1)}(x,y)=\frac{1}{N^{\left(k\right)}}\underset{i=-1}{\overset{1}{\Σ}}\underset{j=-1}{\overset{1}{\Σ}}{f}^{\left(k\right)}(x+i,y+j)w^{\left(k\right)}(x+i,y+j)---\left(2\right)$

其中，f^(k+1)(x，y)表示第k+1次迭代中像素点(x，y)的灰度值，f^(k)(x+i，y+j)表示第k次迭代中图像像素点(x+i，y+j)的灰度值，w^(k)(x+i，y+j)表示第k次迭代中像素点(x+i，y+j)滤波器权系数，

步骤6-5、判断迭代是否到达最大迭代次数，若是，则停止，完成滤波，否则，返回执行步骤6-2。

8.根据权利要求6所述的的检测方法，其特征在于，步骤8所述的平均粗糙度值计算公式具体如下：

$Ra=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}\left|yi\right|---\left(3\right)$

其中，Ra表示平均粗糙度值，n为图像采集点个数，yi为第i个点的轮廓偏距。