机器视觉对透明物体缺陷检测收藏

   一次性注射器是一种常见的医疗器械由于它能有效地避免交叉感染，因此得到了广泛的推广和应用如图1所示，一次性注射器主要由针筒和针管组成注射器的字符缺陷对注射器的外观和使用有很大的影响注射器字符缺陷的主要原因是印刷过程中出现的字符缺失、缺损等质量问题。

   对于批量生产，通过人眼目视或触摸来检查字符缺陷，很容易产生视觉疲劳，甚至用针尖划伤手指另一方面，手工检测效率低，容易漏检，难以保证产品质量，严重影响了一次性注射器的生产效率一、检测难点及目的  。

   注射器针筒为透明圆柱体，在检测字符时不能一次完全检测当使用线阵相机进行图像采集时，由于针筒的透明性，针筒两侧的字符会相互干扰检测如图1所示，本实验中针筒上方的字符颜色是黑色和红色，在生产过程中应该考虑兼容性。

   此案例旨在通过机器视觉检测，排除反光以及注射器上相对面的字符干扰，达到检测出针筒字符完整性的目的二、视觉检测硬件系统      实验环境是自行搭建的模拟现场环境如图2所示，本实验采用了印刷行业使用率较高的线扫描相机。

它能在针筒的生产过程中连续、匀速地对针筒进行扫描，从而实现对针筒的整个表面的均匀检测该镜头采用高清晰度1000万像素的定焦镜头全视场的分辨率可达140lp/mm，保证了图像的清晰度由于针筒字符的颜色分为黑色和红色，我们需要使用相同的照明方法来实现兼容性。

   实验中，我们使用高亮度的线性光源从工件顶部斜射这种照明方法能够使字符与背景形成清晰的对比，并且能够满足的兼容性另外，由于针筒的形状是圆柱形的，如果只用一个前灯，就不能消除对侧字符的干扰，所以需要增加平行的背光来消除干扰。

三、获取图像      通过以上照明方式和机器视觉硬件的合理搭配，不仅获得了清晰的图像，而且很好地实现了采集图像的兼容性。效果如下图：

四、软件处理效果    在检测字符缺陷时，由于不同字符形态差异较大，且无固定形状，普通算法难以对其完整度进行有效检验机器视觉软件功能丰富，拥有图像、增强、定位、测量、检测、识别、通信、控制等功能结合视觉开发包中的算法库(SDK)，用户还可以根据自己的需求灵活、定向开发应用程序。

   如图所示， 使用机器视觉软件中二值化、旋转平移等图像增强功能，调整待检测图像与模板的位置，然后通过变量模型检测工具，将待检测字符图片与标准模板进行对比，计算出缺损字符的大小和位置在字符精度极低的情况下，通过智能视觉软件SCI 也能精准定位出字符的缺损位置和尺寸。

五、案例总结    本文以注射器作为透明物体的实验对象，使用机器视觉硬件，结合SciSmart智能视觉软件，克服了透明物品检测难点，实现了透明物体在实际生产过程中的检测兼容性。

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