沖壓質量模板匹配視覺檢測技術應用，沖壓零件通過機械臂放置到傳送皮帶上，依次經過攝像頭拍攝點，零件的位置、角度是一種有序排列。根據這個特點，開發(fā)一種圖像處理程序，以一組合格的零件圖像為模板，將攝像頭拍攝到的圖片和模板對比，存在差異的位置判斷為缺陷，實現(xiàn)開裂、多(少)孔、材料劃傷夾雜等品質缺陷的識別。檢測程序的主要流srR機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺
srR機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　檢測過程是一個采集攝像頭圖像并進行圖像處理(基于開源計算機視覺和機器學習軟件庫OpenCV 的圖像處理)的過程，計算機所處理的圖像，其實是一個由一系列范圍在[0，255]區(qū)間的灰度值組成的二維矩陣。下面以一個前地板零件的檢測過程為案例，對檢測過程和效果進行說明，為了驗證識別效果，模板圖片比實際零件少了一個孔，srR機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　程序對每一幀的圖片和模板圖片進行相似度分析，得到一個區(qū)間在[0.0，1.0]范圍的計算結果，0 表示完全一樣，1 表示兩張圖像完全不同。程序會選擇相似度最小值的圖片，進入到下一個計算步驟。步驟3：模板圖片和攝像頭圖片進行差異分析，兩個圖片灰度值不一樣的像素點用紅色高亮表示出來，如圖7 所示。由于攝像頭感光元件噪點、環(huán)境光源差異、機械振動等原因影響，兩個圖片雖然肉眼識別無明顯差異，但在計算機內存中很多像素點的灰度值還是有差異，需要過濾掉這些噪聲干擾，才能將兩個圖片真實的差異點凸顯出來。srR機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　差異的噪聲處理主要有兩步，首先設定一個灰度差的閾值為50，即如果兩個圖像的像素點灰度差值的絕對值小于等于50，則判定此像素點無差異。通過這一步驟，可以消除掉90%以上的噪點，如圖8 所示。此時，仍存在一些離散的噪點，主要處于零件反光的高亮區(qū)域邊界，或者零件的輪廓邊界，通過圖像的腐蝕和膨脹操作(卷積核為3×3 矩陣)，對這些離散的差異點有很好的過濾作用，同時保留了連成區(qū)域的差異位置，如圖9 所示。srR機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺

　　紅色高亮位置準確的標識了零件和模板圖片的差異區(qū)域，程序根據分析結果報警，如果無差異區(qū)域，則認為零件無缺陷。srR機器視覺檢測設備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質視覺