OpenCV C++案例实战三十三《缺陷检测》

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前言

本案例将使用OpenCV C++ 进行PCB印刷缺陷检测。目前缺陷检测算法可分为两大类：
一：基于模板匹配的缺陷检测
二：基于深度学习的缺陷检测，主要利用目标检测去识别缺陷部分。
本文算法主要是基于模板匹配算法进行缺陷检测，参考《基于差异模型的印刷标签缺陷检测算法》一文，进行算法复现，感兴趣的朋友可以去阅读一下原文。

一、结果演示

二、缺陷检测算法

2.1、多元模板图像

通过工业相机采集合格标签图像，作为差异模型的训练数 据集，选择其中一张合格标签图像分别进行高斯平滑、灰度腐蚀 和灰度膨胀操作，获取多元模板图像，用于训练差异模型。
将合格图像f（x，y）与高斯核滤波器卷积，得到高斯平滑图像f1（x，y）。 构建一个11×11大小的矩形结构元素，对合格标签图像进 行灰度腐蚀运算，得到灰度腐蚀图像f2（x，y）。再构建一个13×13 大小的矩形结构元素，对合格标签图像进行灰度膨胀运算［3］，得到灰度膨胀图像f3（x，y）。

2.2、训练差异模型

将多元模板图像f1（x，y）、f 2（x，y）与f 3（x，y）作为训练数据集 对差异模型进行训练。对所有图像同一坐标的像素点计算平均 值与标准差［4］，得到均值图像F（x，y）：

标准差图像V（x，y）：

本文中，F（x，y）、V（x，y）即为差异模型训练过程中的标准图 像与差异图像。

为了使理想的差异模型适应正常的工艺误差范围，加入相对阈值VarThreshold=［b u，b l］参数。 其中，b u为上限相对阈 值，bl为下限相对阈值。如图2所示。则两幅阈值图像T u，l（x，y） 计算如下：
亮阈值图像：Tu（x，y）=F（x，y）+ bu* V（x，y）
暗阈值图像：Tl（x，y）=F（x，y）- bl* V（x，y)

将配准对其后的待测图像c（x，y）与差异模型的阈值图像 Tu， l（x，y）进行像素点之间的灰度值对比，当满足如下条件时，即为检测到的缺陷区域。
c（x，y）>Tu（x，y）∨c（x，y）

三、图像配准

如图为模板图像

如图为待检测图像，我们需要将待检测图像与模板图像进行图像配准。在这里我使用的是基于图像仿射变换进行两幅图像的矫正。关于图像矫正这块就不细说了，可以参考一下我的这篇博文OpenCV C++案例实战四《图像透视矫正》。这里直接上代码

3.1 功能源码

//图像定位矫正
bool ImageLocal(cv::Mat srcImg, cv::Mat& warpImg, Point2f SrcAffinePts[])
{
	Mat grayImg;
	if (srcImg.channels() != 1)
	{
		cvtColor(srcImg, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
	}
	else
	{
		grayImg = srcImg.clone();
	}

	Mat blurImg;
	medianBlur(grayImg, blurImg, 5);

	Mat binImg;
	threshold(blurImg, binImg, 10, 255, THRESH_BINARY);
	//namedWindow("binImg", WINDOW_NORMAL);
	//imshow("binImg", binImg);

	vector<vector<Point>>contours;
	findContours(binImg, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	RotatedRect bRect;
	for (int cnt = 0; cnt < contours.size(); cnt++)
	{
		double area = contourArea(contours[cnt]);
		if (area > 1000)
		{
			bRect = minAreaRect(contours[cnt]);
		}
	}

	if (bRect.size.empty())return false;//如果没有找到最小外接矩形，返回false

	//找到最小外接矩形四个顶点
	Point2f srcPoints[4];
	bRect.points(srcPoints);
	//for (int i = 0; i < 4; i++)
	//{
	//	line(srcImg, srcPoints[i], srcPoints[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0), 3);
	//}

	//将四个点按照左上、右上、右下、左下进行区分
	int TL, TR, BR, BL;
	double addmax = 0.0, addmin = 999.9, submax = 0.0, submin = 999.9;
	for (int i = 0; i < 4; i++)
	{
		double addval = srcPoints[i].x + srcPoints[i].y;
		double subval = srcPoints[i].x - srcPoints[i].y;
		if (addval > addmax)
		{
			addmax = addval;
			BR = i;
		}
		if (addval < addmin)
		{
			addmin = addval;
			TL = i;
		}
		if (subval > submax)
		{
			submax = subval;
			TR = i;
		}
		if (subval < submin)
		{
			submin = subval;
			BL = i;
		}
	}

	double LeftHeight = EuDis(srcPoints[TL], srcPoints[BL]);
	double RightHeight = EuDis(srcPoints[TR], srcPoints[BR]);
	double MaxHeight = max(LeftHeight, RightHeight);

	double UpWidth = EuDis(srcPoints[TL], srcPoints[TR]);
	double DownWidth = EuDis(srcPoints[BL], srcPoints[BR]);
	double MaxWidth = max(UpWidth, DownWidth);

	//这里使用的顺序是左上、右上、右下、左下顺时针顺序。SrcAffinePts、DstAffinePts要一一对应
	SrcAffinePts[0] = Point2f(srcPoints[TL]);
	SrcAffinePts[1] = Point2f(srcPoints[TR]);
	SrcAffinePts[2] = Point2f(srcPoints[BR]);
	SrcAffinePts[3] = Point2f(srcPoints[BL]);
	Point2f DstAffinePts[4] = { Point2f(0,0),Point2f(MaxWidth,0),Point2f(MaxWidth,MaxHeight),Point2f(0,MaxHeight) };

	Mat M = getPerspectiveTransform(SrcAffinePts, DstAffinePts);

	warpPerspective(srcImg, warpImg, M, Size(MaxWidth, MaxHeight), 1, 0, Scalar::all(0));

	return true;
}

3.1 功能效果

四、多元模板图像

关于如何计算均值图像、差异图像、以及亮、暗阈值图像在下面源码中以复现，具体请阅读源码。

4.1 功能源码

//计算均值图像
void meanImage(cv::Mat gaussianImg, cv::Mat erodeImg, cv::Mat dilateImg, cv::Mat& meanImg)
{
	meanImg = Mat::zeros(gaussianImg.size(), CV_8U);
	for (int i = 0; i < gaussianImg.rows; i++)
	{
		uchar* gData = gaussianImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* eData = erodeImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* dData = dilateImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* mData = meanImg.ptr<uchar>(i);

		for (int j = 0; j < gaussianImg.cols; j++)
		{
			mData[j] = (gData[j] + eData[j] + dData[j]) / 3;
		}
	}
}


//计算差异图像
void diffImage(cv::Mat gaussianImg, cv::Mat erodeImg, cv::Mat dilateImg, cv::Mat meanImg, cv::Mat& diffImg)
{
	diffImg = Mat::zeros(gaussianImg.size(), CV_8U);
	for (int i = 0; i < gaussianImg.rows; i++)
	{
		uchar* gData = gaussianImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* eData = erodeImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* dData = dilateImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* mData = meanImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* Data = diffImg.ptr<uchar>(i);

		for (int j = 0; j < gaussianImg.cols; j++)
		{
			Data[j] = sqrt(powf((gData[j] - mData[j]), 2) + powf((eData[j] - mData[j]), 2) + powf((dData[j] - mData[j]), 2) / 3.0);
		}
	}
}


//计算亮、暗阈值图像
void threshImg(cv::Mat meanImg, cv::Mat diffImg,cv::Mat &LightImg,cv::Mat& DarkImg)
{
	double bu = 1.2;
	double bl = 0.8;

	Mat mul_bu, mul_bl;
	multiply(diffImg, bu, mul_bu);
	multiply(diffImg, bl, mul_bl);

	LightImg = Mat::zeros(meanImg.size(), CV_8U);
	DarkImg = Mat::zeros(meanImg.size(), CV_8U);

	for (int i = 0; i < meanImg.rows; i++)
	{
		uchar* mData = meanImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* dData = diffImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* lData = LightImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* DData = DarkImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* buData = mul_bu.ptr<uchar>(i);
		uchar* blData = mul_bl.ptr<uchar>(i);

		for (int j = 0; j < meanImg.cols; j++)
		{
			lData[j] = saturate_cast<uchar>(mData[j] + buData[j]);
			DData[j] = saturate_cast<uchar>(mData[j] - blData[j]);
		}
	}
}

如下图为亮阈值图像。

如下图为暗阈值图像。

五、缺陷检测

以上，我们计算出来了模板的亮、暗阈值图像，主要就是通过与这两幅图像的灰度值进行对比，进而确定缺陷部分。

如图为：将配准对其后的待测图像c（x，y）与差异模型的阈值图像 Tu， l（x，y）进行像素点之间的灰度值对比，当满足如下条件时，即为检测到的缺陷区域。
c（x，y）>Tu（x，y）∨c（x，y）

由于此时提取到的缺陷部分是基于仿射矫正后的，故如果需要在原图上显示结果的话，还需要将检测结果进行反变换回去。具体请阅读源码。

5.1 功能源码

//缺陷检测
void DetectImg(cv::Mat warpImg,cv::Mat LightImg, cv::Mat DarkImg, Point2f SrcAffinePts[],cv::Mat decImg, cv::Mat& showImg)
{
	int th = 10;//容差阈值

	Mat resImg = Mat::zeros(warpImg.size(), CV_8U);
	for (int i = 0; i < warpImg.rows; i++)
	{
		uchar* sData = warpImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* lData = LightImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* dData = DarkImg.ptr<uchar>(i);
		uchar* rData = resImg.ptr<uchar>(i);

		for (int j = 0; j < warpImg.cols; j++)
		{
			//识别缺陷
			if ((sData[j]-th) > lData[j]||(sData[j]+th) < dData[j])
			{
				rData[j] = 255;
			}
		}
	}

	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	morphologyEx(resImg, resImg, MORPH_OPEN, kernel);

	kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7));
	dilate(resImg, resImg, kernel);

	//namedWindow("resImg", WINDOW_NORMAL);
	//imshow("resImg", resImg);

	//绘制缺陷结果
	vector<vector<Point>>contours;
	findContours(resImg, contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	for (int t = 0; t < contours.size(); t++)
	{
		if (contourArea(contours[t]) > 50)
		{
			Rect rect = boundingRect(contours[t]);
			rectangle(showImg, rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
		}
	}

	//将结果反变换回原图像
	Point2f DstAffinePts[4] = { Point2f(0,0),Point2f(decImg.cols,0),Point2f(decImg.cols,decImg.rows),Point2f(0,decImg.rows) };

	Mat M = getPerspectiveTransform( DstAffinePts, SrcAffinePts);

	warpPerspective(showImg, showImg, M, decImg.size(), 1, 0, Scalar::all(0));
}

六、效果演示

如上图效果所示，与模板图像对比，基本上将待测图像里的缺陷全部检测，而且误检情况很少。上应用到不同物体检测时，需要根据自己的图像数据进行稍小的调参。在这里只是给大家提供一个算法思路，欢迎大家进行交流学习！！！

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总结

本文使用OpenCV C++ 进行PCB印刷缺陷检测，主要操作有以下几点。
1、将图像进行仿射变换，与模板图像进行配准
2、计算差异图像，得到基于模板的亮、暗阈值图像
3、将待检测图像与亮、暗阈值图像逐像素比较，设定阈值，超出阈值部分的即为缺陷