机器视觉检测是如何实现对透明物体的？

　　背景介绍

　　一次性注射器是一种常见的医疗器械，它因能够有效避免交叉感染，得到广泛的推广和使用。一次性注射器主要由针筒和针管两个部分组成，其中针筒上字符缺损，对注射器的外观及使用的影响很大。注射器字符缺损的原因，主要是由于在印刷字符过程中可能会产生的字符缺失、缺损等质量问题。

　　对于批量生产，依靠人工目检或触摸来检测字符缺损，一方面容易产生视觉疲劳，甚至被针尖划伤手指;另一方面人工检测效率低、易漏检，难以保证产品质量，严重影响一次性注射器的生产效率。

　　今天，小编为各位小伙伴们带来注射器字符缺损检测的案例。

　　一、检测难点及目的

　　注射器针筒为透明圆柱体，在检测字符时无法一次性检测完全。在利用线阵相机进行采集图像时，会因注射器针筒的透明因素，在检测一侧字符时，相对面的字符会对检测造成干扰。如图1所示，此次实验中针筒上方字符颜色为黑红两种，需要考虑到生产过程中的兼容性。

　　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

　　实验环境采用自行搭建的模拟现场环境。实验中采用了在印刷行业中使用率较高的线扫相机，其可在针筒生产过程中连续、匀速对针筒逐行进行扫描，达到对其整个表面均匀检测。镜头采用高清晰1000万像素级定焦镜头，全视场分辨率可达140lp/mm，保证了图像的清晰度。因针筒字符颜色分为黑、红两种颜色，需要采用同一种打光方式达到兼容目的，实验中，我们采亮线形光源系列从工件斜上方进行打光，此打光方式，能够使字符与背景产生明显对比，同时能够满足兼容。此外因针筒的形状为圆柱体，若只采用单一的前光打光，无法排除相对面的字符的干扰，因此需要在此基础上添加平行背光源系列进行辅助打光消除干扰。

　　三、获取图像

　　通过以上打光方式与机器视觉硬件的合理搭配，使得在获取清晰图像的同时，也很好的实现了采集图像的兼容性，效果图如下：

　　使用智能视觉软件中二值化、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，也能 定位出字符的缺损位置和尺寸。
       机器视觉字符检测识别应用

　　案例总结

　　本文以注射器作为透明物体的实验对象，使用我司机器视觉硬件，结合外观缺陷检测智能视觉软件，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。