一种玻璃镀膜面缺陷在线检测装置及缺陷分类识别方法与流程

1.本发明涉及一种玻璃检测技术结构，尤其涉及一种玻璃镀膜面缺陷在线检测装置，还涉及一种基于所述玻璃镀膜面缺陷在线检测装置的玻璃镀膜面缺陷在线检测分类识别方法。


背景技术：

2.随着玻璃的应用越来越广，玻璃的性能要求越来越高，为了满足特殊玻璃的性能要求，镀膜玻璃得到越来越广泛的运用。镀膜玻璃性能指标不仅仅取决于玻璃本身材质的影响，还取决于镀膜质量。玻璃有两个表面，我们把需要镀膜的玻璃表面称为镀膜面，另外一面不需要镀膜的面称为非镀膜面，而镀膜面是否平整没有缺陷，不仅是玻璃本身材质缺陷，又是决定镀膜质量的重要因素，所以镀膜面是否有缺陷成为影响镀膜玻璃质量关键因素，同时检测玻璃镀膜面是否平整有没有缺陷成为关键技术。
3.以往镀膜面缺陷主要是在镀膜前，通过大量人力观察鉴别缺陷，这样不仅效率低，并且伴有严重的误判。镀膜玻璃镀膜面要求平整，但是非镀膜面却没有这个要求，甚至很多玻璃非镀膜面是有花纹的比如光伏压延玻璃，这样又给镀膜面检测带来了巨大的困难。如果镀膜面缺陷却无法分类识别出来，而大部分的非镀膜面缺陷不会影响镀膜玻璃的质量，如果都归为镀膜缺陷，镀膜玻璃的生产将会非常困难，不仅产能受限，也浪费大量资源。
4.现有检测方法检测玻璃缺陷，会检测包括镀膜面的缺陷在内的玻璃所有的缺陷，但是却没有针对镀膜面的缺陷进行分类识别。
5.此外，现有的检测方法主要是以软件算法为主，通过普通的光学系统对光伏进行成像，形成有压花的图像，然后对压花图像进行分析，找到压花的一些特性，经过复杂的算法处理，然后从图像中过滤压花，实现对缺陷的检测。


技术实现要素：

6.为解决现有技术中的问题，本发明提供一种玻璃镀膜面缺陷在线检测装置，还提供了一种基于所述玻璃镀膜面缺陷在线检测装置的玻璃镀膜面缺陷在线检测分类识别方法，不需要复杂的算法，就能够进行镀膜面的缺陷检测。
7.本发明玻璃镀膜面缺陷在线检测装置包括线光源模块、成像模块和与成像模块输出端相连的终端数据处理模块，其中，所述线光源模块发出的光线宽度不大于所述玻璃的厚度，所述线光源模块发出的光线经玻璃反射后形成反射光，所述成像模块能够接收经玻璃上表面镀膜面反射的反射光，下表面的反射光设置在所述成像模块接收范围之外，所述成像模块输出端根据成像模块是否能够接收镀膜面的反射光判断所述玻璃的镀膜面是否存在缺陷。
8.本发明作进一步改进，还包括数据预处理模块，所述数据预处理模块设置在所述成像模块和终端数据处理模块之间，对所述成像模块输出的数据进行预处理。
9.本发明作进一步改进，还包括散热模块，所述散热模块为所述玻璃镀膜面缺陷在
线检测装置散热。
10.本发明作进一步改进，还包括分别与线光源模块和成像模块相连的驱动模块，所述驱动模块用于调整所述线光源模块和成像模块的位置和角度，还包括控制所述驱动模块的运动控制模块。
11.本发明作进一步改进，所述驱动模块为伺服电机，所述运动控制模块为电机控制器。
12.本发明作进一步改进，所述线光源为线激光光源，线激光在玻璃上投影发散宽度不超过玻璃厚度的1/3，线激光扩张角度小于60
°
，线激光与玻璃的入射角大于60
°
。
13.本发明作进另一种改进，所述线光源为普通光源及设置在普通光源的出光端的准直镜，所述准直镜将所述普通光源发出的发散光转换为直线光束，所述直线光束在玻璃上投影发散宽度不超过玻璃厚度的1/3，线激光扩张角度小于60
°
，线激光与玻璃的入射角大于60
°
。
14.本发明作进一步改进，所述成像模块包括线阵相机和与所述线阵相机相连的长焦镜头，提供高清晰度图像。
15.本发明还提供了一种基于所述玻璃镀膜面缺陷在线检测装置的玻璃镀膜面缺陷在线检测分类识别方法，包括如下步骤：
16.s1：根据待检测的玻璃参数信息和厚度信息，调整线光源模块与成像模块，使成像模块能够接收到线光源经玻璃上表面反射的反射光；
17.s2：输送玻璃进入检测区域，开始检测；
18.s3：在玻璃输送过程中，线光源模块发出线光源，成像模块将成像图像输出给终端数据处理模块；
19.s4：终端数据处理模块对成像模块输出的图像进行缺陷分类并识别。
20.本发明作进一步改进，步骤s1中，还包括通过数据预处理模块进行预处理子步骤，所述预处理子步骤的处理方法如下：
21.a1：当待检测玻璃进入检测之前，终端数据处理模块发送包含玻璃厚度信息的玻璃参数给数据预处理模块，
22.a2：数据预处理模块会根据终端数据处理模块与运动控制模块的数据进行对比确认，判断玻璃厚度与当前位置是否匹配，如果是，执行步骤a3，如果否，执行步骤a4；
23.a3：如果玻璃厚度与当前位置匹配，数据预处理模块给终端数据模块ok信号，然后执行步骤s2，开始检测玻璃缺陷；
24.a4：如果玻璃厚度与当前位置不匹配，数据预处理模块根据玻璃厚度计算出运动模块需要移动到位置，然后发送给运动控制模块，控制伺服电机，驱动成像模块、线光源模块移动到指定位置；
25.移动到指定位置后，数据预处理模块开始采集玻璃图像，然后通过玻璃图像信息分析此时成像模块、线光源模块是否在正确位置上，如果在正确位置上，则给终端数据处理模块一个ok信号，然后执行步骤s2，开始检测玻璃；
26.如果发现此时位置不对，数据预处理模块会根据图像能量与清晰度判断还需要移动的距离，然后发送给运动控制模块进行运动控制，最终达到指定位置。
27.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明使用光方向集中的线光源配合成
像模块，使得在光学上解决了镀膜面与非镀膜面的区分检测，以及镀膜面玻璃缺陷的检测识别与分类，尤其是在玻璃单面有压花的领域有显著效果，大大缩小了软件工作量，又解决了软件算法容易误检的问题，在效率上有很大提升；同时由于没有下表面反射光的影响，使得能够更加精准测量出玻璃反射率，从而能够更容易的检测镀膜本身缺陷，例如镀膜过厚，镀膜不均匀等。
附图说明
28.图1为本发明玻璃镀膜面缺陷在线检测装置一实施例结构示意图；
29.图2为本发明在线检测装置第二实施例结构示意图；
30.图3为本发明在线检测装置第三实施例结构示意图；
31.图4为本发明玻璃镀膜面无缺陷时光路示意图；
32.图5为本发明玻璃镀膜面有缺陷时光路示意图；
33.图6和图7为本发明检测底部有缺陷或有花纹的玻璃镀膜面光路示意图；
34.图8为本发明处理方法流程图；
35.图9为数据预处理模块处理方法流程图。
具体实施方式
36.下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。
37.本发明玻璃镀膜面缺陷在线检测装置为专门用来检测镀膜玻璃镀膜面玻璃缺陷，并且基于该装置的镀膜缺陷的检测识别方法，更通用更有效，使得检测范围涵盖不同类型的玻璃，并且检测速度快和检测精度高，误检率非常低。
38.如图1所示，作为本发明的一个实施例，本发明玻璃镀膜面缺陷在线检测装置包括线光源模块2、成像模块3和与成像模块3输出端相连的终端数据处理模块1，其中，所述线光源模块2发出的光线宽度不大于所述玻璃的厚度，所述线光源模块3发出的光线经玻璃6反射后形成反射光，所述成像模块2能够接收经玻璃上表面镀膜面反射的反射光，下表面的反射光设置在所述成像模块2接收范围之外，所述成像模块2输出端根据成像模块是否能够接收镀膜面的反射光判断所述玻璃6的镀膜面是否存在缺陷。
39.本发明通过线光源模块3发出光线经过被检测玻璃反射被成像模块接收形成图像，然后经过终端数据处理模块1分析得出结果。
40.本例线光源模块3中光源为高亮度线激光5，线激光5在玻璃上投影发散宽度不超过玻璃6的厚度，如果玻璃有花纹等，优选的，所述投影发散宽度不超过玻璃厚度的1/3，线激光扩张角度小于60
°
。线激光与玻璃的入射角大于60
°
。
41.所述成像模块2包含高速高精度线阵相机4和高清晰度长焦镜头，第一伺服电机2驱动高速线阵相机4上下移动。
42.如图2所示，作为本发明的另一个实施例，本例的光源可以使用普通光源8，然后通过准直镜7将所述普通光源8发出的发散光转换为直线光束。普通光源8通过准直镜可以收束光源角度，同时在通过调节准直镜7出光口大小来达到与线激光同样的效果。
43.如图3所示，优选的，本例还包括对成像模块2的位置进行调整的伺服电机12，伺服电机12可以驱动成像模块2上下运动，同样，本例还可以对线光源模块3的位置进行调整的
伺服电机12，第二伺服电机12可以驱动线光源模块3上下运动，其中，所述伺服电机12可以由额外的电机控制器或终端数据处理模块1控制，本例的成像模块2的镜头还可以上下摆动，从而能够更好的实现对镀膜面反射光的接收。
44.优选地，本例还包括预处理模块10，所述数据预处理模块10设置在所述成像模块2和终端数据处理模块1之间，对所述成像模块2输出的数据进行预处理。所述预处理模块10还分别通过数据传输线缆9与运动控制模块11相连，通过运动控制模块11控制伺服电机12。本例数据预处理模块10根据玻璃厚度控制线光源模块3与成像模块2中的伺服电机12上下移动，保证成像模块2与线光源模块3始终在需要的光学位置上。终端数据处理模块1通过数据传输电缆9与数据预处理模块10进行信息交换与控制。
45.本例还包括散热模块13，本例散热模块13为水冷空调，水冷空调为线光源模块3、成像模块2、数据预处理模块10提供可靠的散热。
46.本例的数据预处理模块10针对数据的预处理方法包括如下步骤：
47.先将原始图像进行高斯滤波，然后将图像进行对比度增强，再对增强后的图像进行平场校正，接着采用基于卡尔曼滤波的图像分割方法，将缺陷图像与背景图像进行分离，提取缺陷图像块，对缺陷块图像进行分析和特征描述，形成缺陷图像数据，然后将其发送给终端数据处理模块1。
48.本例终端数据处理模块1会将数据预处理模块10的缺陷数据通过采用传统机器学习方法、深度学习以及人工规则结合的方式对缺陷进行智能分类，并且提供可视化的接口，方便用户设置不同的参数以适应产线的要求。
49.如图4所示，光源5发出的光线14经过玻璃6上表面反射为光线15能被线阵相机4接收，经过下表面反射为光线16，其到达线阵相机4以外的地方，不能被线阵相机4接收到。
50.如图5所示，当玻璃6上表面即镀膜面上有缺陷时，光线14经过上表面反射正常为光线19，由于缺陷的存在，发生偏折变为光线17，光线17无法被线阵相机4接收到，此外，经过下表面反射为光线18，其到达线阵相机4以外的地方，同样也不能被线阵相机4接收到。
51.如图6和图7所示，当玻璃下表面上有缺陷，或者下表面本身就自带花纹的情况下，光线14经过上表面反射为光线15还是能够被线阵相机4接收，经过下表面反射形成的光线16是无法被相机接收的，这与没有带花纹的玻璃检测结果一致，因此，本发明的装置可以用来进行所有类型的玻璃的镀膜面的检测。
52.以往技术无法分辨缺陷是在玻璃镀膜面还是非镀膜面，而本发明使用光方向集中的线激光配合线阵相机，使得在光学上解决了镀膜面与非镀膜面的区分检测，以及镀膜面玻璃缺陷的检测识别与分类，尤其是在玻璃单面有压花的领域有显著效果，大大缩小了软件工作量，又解决了软件算法容易误检的问题，在效率上有很大提升；同时由于没有下表面反射光的影响，使得能够更加精准测量出玻璃反射率，从而能够更容易的检测镀膜本身缺陷，例如镀膜过厚，镀膜不均匀等。
53.如图8所示，本发明基于上述装置的在先检测分类识别方法的处理过程为：
54.s1：根据待检测的玻璃参数信息和厚度信息，调整线光源模块与成像模块，使成像模块能够接收到线光源经玻璃上表面反射的反射光。具体地，
55.当待检测玻璃6快进入检测时，终端数据处理模块1会发送包含玻璃厚度信息的玻璃参数给数据预处理模块10，
56.数据预处理模块10会根据终端数据处理模块1与运动控制模块11的数据进行对比确认，如果玻璃厚度与当前位置是匹配的，数据预处理模块10会给终端数据模块1给定ok信号，开始检测玻璃缺陷。
57.如果玻璃厚度与当前位置不匹配，数据预处理模块10会根据玻璃厚度计算出运动模块需要移动到位置，然后发送给运动控制模块11，驱动伺服电机12移动成像模块2、线光源模块3到指定位置。
58.移动到指定位置后，数据预处理模块10会开始采集玻璃图像，然后通过玻璃图像信息分析此时成像模块2、线光源模块3是否在正确位置上。如果在正确位置上，则会给终端数据处理模块1一个ok信号开始检测玻璃。
59.如果发现此时位置不对，数据预处理模块10会根据图像能量与清晰度判断还需要移动的距离，在发送给运动控制模块11进行运动控制，最终达到指定位置可以进行缺陷检测。
60.s2：输送玻璃进入检测区域，开始检测。
61.本例的玻璃通过现有的玻璃输送装置，将待测试的玻璃输送至检测区域。
62.s3：在玻璃输送过程中，线光源模块发出线光源，成像模块将成像图像输出给数据预处理模块，数据预处理模块对数据进行处理后，输出给终端数据处理模块；
63.s4：终端数据处理模块对数据进行分类并识别。
64.所述终端数据处理模块通过现有的深度学习、随机森林或人工规则等方法进行缺陷的智能化分类，如图9所示。本例还能够将识别结果显示在显示屏上，供用户查看测试结果，本例也提供可视化的接口，方便用户设置不同的参数以适应产线的要求。
65.s5：如果测试完一种玻璃，需要测试其他厚度玻璃时，则重新执行步骤s1-s4，对更换后的玻璃进行检测。
66.以上所述之具体实施方式为本发明的较佳实施方式，并非以此限定本发明的具体实施范围，本发明的范围包括并不限于本具体实施方式，凡依照本发明所作的等效变化均在本发明的保护范围内。