基于机器视觉的聚氟薄膜孔径检测方法与流程

本技术涉及视觉检测与视觉测量，更具体地说，涉及基于机器视觉的聚氟薄膜孔径检测方法。

背景技术：

1、聚氟薄膜因其优异的化学稳定性、耐候性及介电性能，被广泛应用于电子封装、新能源、过滤分离等领域，其孔径分布的均匀性与合格率是衡量薄膜产品质量的关键指标。在聚氟薄膜的实际生产过程中，受工艺波动影响，薄膜表面易产生孔径不一、分布不均甚至局部聚集的异常孔洞，因此亟需对生产过程中的聚氟薄膜进行高精度、高效率的孔径检测，并据此对生产工艺进行及时调整，以保证产品质量的稳定性。目前，基于机器视觉的孔径检测方法已成为该领域的主要技术手段，但现有技术在聚氟薄膜孔径检测的应用场景下仍存在诸多不足。

2、公开号为cn110441318a的专利文献公开了一种基于机器视觉的化纤喷丝头孔缺陷检测方法，该方法通过工业相机采集喷丝头孔图像，经灰度变换、感兴趣区域提取、连通域处理、边缘增强及拟合圆等步骤，实现喷丝头孔缺陷判定及孔径、孔数的计算。该方法所针对的喷丝头孔为金属基材上的离散通孔，孔与基体之间在单一可见光波段下即具有明显的明暗对比，故仅采用单波段成像即可获得清晰的孔洞轮廓。而聚氟薄膜材料对可见光波段具有较高的透过率，孔洞区域与薄膜基体区域在常规单波段透射成像下的灰度差异较弱，难以直接采用该方法获得满足孔洞精确分割要求的高对比度图像，且该方法亦未涉及对密集分布、相互粘连孔洞的分离处理。

3、公开号为cn110763688a的专利文献公开了一种盲孔多余物检测系统及方法，该方法采用同轴光源对单个盲孔进行照明成像，通过局部模糊度运算获得多余物模糊轮廓，再经形态学闭运算及量化评分判断盲孔内是否存在多余物。该方法面向的是单一孔位内部异物的有无判定，其检测对象为孔的数量与密度均有限的机械加工盲孔，未涉及对薄膜表面大量密集孔洞的等效孔径计算及统计分布分析，也未建立孔径检测结果与生产工艺参数之间的关联关系，无法实现检测结果对生产工艺的反馈调控，难以满足聚氟薄膜生产过程中工艺闭环调整的需求。

4、公开号为cn116342682a的专利文献公开了一种基于机器视觉的孔径、孔距及孔位检测方法、系统和装置，该方法由运动组件携带检测设备采集图像，经高斯滤波预处理后，利用边缘检测算法获得待测孔的最大内切圆、拟合圆及最小外接圆，结合圆心坐标计算孔径、孔距及孔位，并通过深度学习模型对孔质量进行分级评估。该方法主要面向机械加工领域中数量有限、孔径相对较大且与基体光学对比明显的离散孔，采用单一波段图像采集方式，未针对薄膜材料孔洞与基体光学对比度低、孔洞密集且易粘连的检测难点提出相应解决方案，也未涉及对全部孔洞综合等效孔径的统计分布分析及异常孔洞的识别定位，更未建立孔径检测结果与生产工艺参数之间的关联分析及闭环调控机制。

5、综上所述，现有技术中基于机器视觉的孔径检测技术方案主要针对金属或塑料等基材上孔洞与基体光学对比度明显、孔洞数量有限且分布稀疏的检测场景，难以解决聚氟薄膜材料中孔洞与薄膜基体透射光强差异微弱导致的成像对比度不足问题，亦未能有效解决薄膜表面孔洞密集分布、相互粘连情况下的孔洞分离与综合等效孔径精确计算问题，同时缺乏对孔径分布参数、异常孔洞特征与生产工艺参数之间关联关系的建立，无法实现孔径检测结果对生产工艺的闭环反馈调控。因此，目前亟需提供一种基于机器视觉的聚氟薄膜孔径检测方案，以解决上述现有技术中存在的检测对比度低、密集粘连孔洞难以分离、检测结果与生产工艺脱节等技术问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的一系列缺陷，本技术的目的在于针对上述问题，提供基于机器视觉的聚氟薄膜孔径检测方法，包括以下步骤：

2、利用可见光波段光源和特定吸收波段光源分别对待检测聚氟薄膜进行透射成像，获取同一检测视场对应的第一图像和第二图像；

3、对第一图像和第二图像进行差分增强处理，得到孔洞与薄膜基体对比度增强的差分增强图像；

4、对差分增强图像进行清晰度优化处理，得到清晰度优化图像；

5、对清晰度优化图像进行孔洞分割及粘连孔洞分离处理，获得孔洞轮廓数据；

6、提取孔洞轮廓数据对应的孔洞几何特征，并根据孔洞轮廓数据及孔洞圆度系数计算综合等效孔径；

7、对全部孔洞的综合等效孔径进行统计分析得到孔径分布参数，并结合孔径分布参数、孔洞几何特征及空间分布特征识别异常孔洞及其位置坐标；

8、建立孔径分布参数及异常孔洞位置坐标与生产工艺参数之间的关联关系，根据关联分析结果生成工艺调整建议，并对生产工艺参数进行调整。

9、在一些实施例中，对第一图像和第二图像进行差分增强处理的方法为：

10、对第一图像和第二图像进行图像配准处理，得到配准后的第一图像和第二图像；

11、对配准后的第一图像和第二图像分别进行平场校正处理，得到校正后的第一图像和第二图像；

12、对校正后的第一图像和第二图像分别进行对数变换处理，得到对应的对数变换图像；

13、根据对数变换图像对应像素位置的灰度值进行差分运算，生成初始差分图像；

14、对初始差分图像进行灰度增强处理，得到差分增强图像。

15、在一些实施例中，对差分增强图像进行清晰度优化处理的方法为：

16、对差分增强图像进行边缘保持平滑处理，得到平滑处理图像；

17、提取平滑处理图像中各局部区域的灰度梯度特征；

18、根据灰度梯度特征确定各局部区域对应的锐化强度；

19、根据锐化强度对平滑处理图像进行自适应锐化处理，得到清晰度优化图像。

20、在一些实施例中，对清晰度优化图像进行孔洞分割及粘连孔洞分离处理的方法为：

21、根据清晰度优化图像的局部灰度特征生成自适应阈值分布；

22、根据自适应阈值分布对清晰度优化图像进行孔洞分割，得到候选孔洞区域；

23、对候选孔洞区域进行连通域分析，得到各候选孔洞连通域；

24、根据各候选孔洞连通域生成孔洞分离标记信息；

25、根据孔洞分离标记信息对粘连孔洞进行分离处理，得到独立孔洞对应的孔洞轮廓数据。

26、在一些实施例中，孔洞几何特征的提取方法为：

27、根据孔洞轮廓数据生成各孔洞对应的轮廓尺寸参数；

28、根据孔洞轮廓数据生成各孔洞对应的拟合椭圆参数；

29、根据轮廓尺寸参数及拟合椭圆参数生成各孔洞对应的形状特征参数；

30、融合轮廓尺寸参数及形状特征参数，得到各孔洞对应的孔洞几何特征。

31、在一些实施例中，对全部孔洞的综合等效孔径进行统计分析的方法为：

32、依据全部孔洞对应的综合等效孔径，计算孔径分布对应的统计特征参数；

33、依据全部孔洞对应的综合等效孔径，构建孔径分布直方图，并基于孔径分布直方图进行分布函数拟合，得到孔径分布对应的分布函数参数；

34、融合统计特征参数与分布函数参数，生成全部孔洞对应的孔径分布参数。

35、在一些实施例中，异常孔洞的识别方法为：

36、依据孔径分布参数，确定孔径异常判定条件，并根据孔径异常判定条件识别孔径异常孔洞；

37、依据孔洞空间分布特征，确定孔洞聚集异常区域，并根据孔洞聚集异常区域识别聚集异常孔洞；

38、依据孔洞几何特征，确定异形异常判定条件，并根据异形异常判定条件识别异形异常孔洞；

39、根据各类异常孔洞的识别结果，生成异常孔洞标识，并提取对应孔洞轮廓的像素坐标。

40、在一些实施例中，异常孔洞的位置坐标的确定方法为：

41、依据透射成像系统的标定参数，建立图像像素坐标系与薄膜物理坐标系之间的映射关系；

42、依据位置编码器输出的累计输送位移量，生成当前检测视场对应的纵向位置基准；

43、依据映射关系及纵向位置基准，对异常孔洞对应的像素坐标进行坐标转换，生成异常孔洞在薄膜物理坐标系下的绝对位置坐标。

44、在一些实施例中，孔径分布参数及异常孔洞位置坐标与生产工艺参数之间的关联关系的建立方法为：

45、获取历史生产批次对应的生产工艺参数、孔径分布参数及异常孔洞位置坐标；

46、根据生产工艺参数、孔径分布参数及异常孔洞位置坐标，构建历史数据样本集；

47、基于历史数据样本集，建立孔径分布参数与生产工艺参数之间的关联关系，以及异常孔洞位置坐标与生产工艺参数之间的关联关系。

48、在一些实施例中，所述聚氟薄膜孔径检测方法还包括：

49、对工艺调整后生产的聚氟薄膜再次进行透射成像及孔径检测，获得调整后的孔径分布参数，并根据调整后的孔径分布参数判断生产工艺是否达到预设孔径合格标准；

50、若未达到，则继续调整生产工艺参数并重复执行孔径检测；若达到，则结束本次工艺调整，并对后续生产的聚氟薄膜执行下一检测周期的孔径检测，实现生产工艺的闭环调控。

51、与现有技术相比，本技术具有以下有益效果：

52、其一，通过可见光波段与特定吸收波段双波段透射成像，并结合差分增强处理，充分利用聚氟薄膜材料中碳氟键对特定波段光的特征吸收特性，显著提高了孔洞区域与薄膜基体区域之间的透射光强差异及图像对比度，有效解决了单一波段成像条件下孔洞边界模糊、检测信噪比低的问题；

53、其二，通过边缘保持平滑与自适应锐化相结合的清晰度优化处理，以及自适应阈值分割与连通域分析相结合的粘连孔洞分离方法，有效提升了高密度、易粘连孔洞场景下孔洞轮廓的分割精度，降低了粘连孔洞误判及漏判的概率；

54、其三，通过将孔洞轮廓的基础等效直径与基于孔洞圆度系数的修正系数相融合计算综合等效孔径，使孔径表征结果能够更准确地反映孔洞的实际几何形态，提高了孔径检测结果的准确性；

55、其四，通过建立孔径分布参数、异常孔洞位置坐标与生产工艺参数之间的关联关系，并自动生成工艺调整建议，实现了检测结果对生产工艺的闭环反馈调控，提升了聚氟薄膜产品孔径质量的稳定性、一致性及生产过程的自动化水平。