专利名称：玻璃瓶罐检测方法及玻璃瓶罐检测装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种玻璃瓶罐检测方法以及为实施这种方法而专门设计的玻璃瓶罐检测装置。
(二)技术背景现有的玻璃瓶罐检测方法有接触式和非接触式两种。
对玻璃瓶罐瓶口大小和不平度、瓶身垂直度等的检测多采用接触式的玻璃瓶罐自动检测，一般为机械传感方式进行测量。采用这类检测方式的玻璃瓶罐检测装置可检测项目单一，如中国发明专利申请CN2414005“玻璃瓶垂直轴偏差测试定位装置”、CN2276628“玻璃瓶垂直轴偏差测量仪”等。而且要求检测装置的机械加工精度极高，导致检测装置成本上升，价格居高不下，一般中小玻璃瓶罐生产厂难以问津。
对玻璃瓶罐的裂纹多采用非接触式的玻璃瓶罐检测，一般采用多对红外发射、接收管安装于不同角度，当玻璃瓶罐经过红外线范围时，玻璃瓶罐旋转，当瓶口有裂纹时，其对红外射线的反射异常。根据各个红外射线接受信号情况，判断瓶口是否有裂纹缺陷。此种方法的不足之处是检测装置中每对红外发射、接收管覆盖角度范围很小，虽然增加发射、接收管的对数可以扩大覆盖角度，但仍有漏检区域。这些发射、接收管调整不方便，每当产品变更时都要重新调整，特别是检测过程中，一旦发射管和接收管的相对角度发生变化，则难以重新调整至最佳状态。
本发明的玻璃瓶罐检测方法包括计算机图像处理和多种计算方法。光源投光在玻璃瓶罐的瓶口，光屏作为待检玻璃瓶罐的背景，玻璃瓶罐旋转360度，旋转过程中摄取多幅瓶口的图像，计算机对同一瓶所摄取的序列图像逐幅进行图像处理和计算，只要在其中一幅中发现瓶口裂纹镜面反射的亮斑，即可认定瓶口存在裂纹缺陷。计算机处理中采用了图像切割算法、小区域划分法和计算机综合分析判断法。
为实施上述检测方法本发明专门设计的玻璃瓶罐检测装置可使生产线上的玻璃瓶罐在检测工位适当停顿并旋转至少360度。
本发明的玻璃瓶罐检测装置包括玻璃瓶罐检测台、检测装置，玻璃瓶罐检测台为静止的条形台，上位产品传送带将待检玻璃瓶罐送至检测台前端，检测后的玻璃瓶罐则被推送到下位产品传送带上。多个卡瓶小车位于环形轨道上，该环形轨道与检测台有一并行段。卡瓶小车下的定位销与停走装置相连，在一周期内定时停顿和加速行走。卡瓶小车上有2个定位小轮，待检瓶卡在2个定位小轮之间，并被卡瓶小车推向前行。在检测工位，与卡瓶小车相对的检测台的另一侧有搓瓶皮带，该皮带套在两皮带轮上，其中之一为与电机相连的主动轮。主动轮转动，搓瓶皮带在二皮带轮上循环行走。当待检瓶卡入搓瓶皮带和卡瓶小车之间时，皮带搓动使待检瓶转动。在检测工位的一侧为摄像机，另一侧有光源。摄像机与计算机相连。
本发明玻璃瓶罐检测方法的优点是1采用摄像与计算机图像处理，无接触检测，实现了在线自动检测；2玻璃瓶罐旋转一周中摄取各个角度的图像，保证无漏检；3采用多种图像处理算法，以迅速准确得到检测结果；4同一序列图像可用于瓶口裂纹和瓶口直径两项检测。
本发明玻璃瓶罐检测装置的优点是1待检瓶停顿时间可达行走时间的1～5倍，且停顿时定位精确，保证检测完成；2在检测工位使待检瓶至少转动360度，保证无漏检；3光源与光屏相配合，增加检测瓶与背景间的对比度，有利于图像处理的准确；4安装有光电触发器和机械手，可根据检测结果自动剔除废品；5检测台上可配置多种检测装置，可对台上的玻璃瓶罐进行多项检测；6加工工艺简单，成本核算低，易于推广应用。
当被检瓶旋转一周时，摄取的多幅系列瓶的图像表现了全部瓶口状况。计算机对图像处理时，采用图像分割算法，在每幅图中切割出瓶口的部分图像，作为计算机处理区域，这样大大减少了计算机的处理量。
图像矩形分割算法如图4、图5所示。首先统计某幅所得图像像素的灰度值。由于采用光屏作为瓶的摄像背景，瓶与背景在所摄取的图像中有较大反差，瓶的图像部分较黑暗，相对灰度较低，而背景部分因有光屏，明显较亮，相对灰度较高。用统计学分别计算瓶的图像部分和背景的图像部分的灰度值的均值，以二灰度均值的中间值M为图像的全局阈值。像素灰度大于M的为背景区—白区，而灰度小于等于M的为瓶的影像区—黑区，如图5所示，所摄取图像划分为黑白两个区域。黑白二区分割线近似为瓶的轮廓线。以瓶的轮廓线最高点P0和其右侧第一个拐点P的连线为矩形的对角线，作出矩形P0、P00、P、P’，将此矩形分割出作为计算机处理区域，即如图5所示的矩形区，该区包含瓶口的2 0％～30％。当被检瓶旋转一周时，摄取的多幅瓶的图像包括了全部瓶口状况。
因在整个图像分割出的计算机处理区域中，光照分布沿瓶口轮廓方向不均匀，难以用同一参数处理计算，故采用小区域划分处理法，即将计算机处理区域中瓶口部分再划分为若干小区域逐一进行处理计算。
梯形小区域划分处理法如图6所示。计算机处理区域内瓶口的轮廓线为曲线，在P0、P之间在瓶口轮廓弧线上取n个点P1～Pn，4＜n＜30。从P1向下作垂线至P11，根据像素之间的距离与国际长度单位对应定标，可知图像中瓶口厚度T。P1-P11的长度为d1，T＜d1＜1.5T。从P11作水平线与P0、P00交于P01，P0、P01、P11、P1构成直角梯形R1。从P2向下作垂线至P21，P2-P21的长度为d2，T＜d2＜1.5T。在P0、P1之间的弧线上取一点P2’，从P21作水平线与P2’下的垂线交于P2’1，P2’、P2’1、P21、P2构成直角梯形R2。梯形R2与梯形R1部分重叠。如图6所示，依此类推，从P0、P之间的瓶口轮廓弧线上的点Pi向下作垂线至Pi1，Pi-Pi1的长度为di，T＜di＜1.5T；但是，当该垂线与分割出的计算机处理区域的矩形的底P00-P相交于Pj，且Pi-Pj的长度dj＜T时，则取Pj为Pi1。在P(i-1)和P(i-2)之间弧线上取点Pi’，从Pi1作水平线与Pi’下的垂线交于Pi’1，Pi’、Pi’1、Pi1、Pi构成直角梯形Ri。按此方法做出一系列与前一个梯形相重叠的小梯形R1～Rn，计算机逐一对每个小梯形区域进行综合分析判断处理，确定是否有裂纹存在，提高处理速度和准确性。小梯形相邻者重叠，可避免漏计。
对瓶口缺陷的判断采用计算机综合分析判断处理法，主要有以下三个内容①噪声和干扰滤除算法计算各个小区域Ri内各像素的灰度值，取其均值加一调适值作为自适应阈值Li。判断Ri内灰度值大于Li的像素的个数是否大于N。因光线的反射、折射，或玻璃材质的不均匀等多种原因，会有个别像素灰度值高的现象，并非是裂纹缺陷。N为可调参数，根据待检瓶的色泽、材质、厚度等调整。
②亮斑形状分析算法计算各个小区域Ri内像素灰度的梯度值，并取梯度最大的m个像素，计算Ri内灰度最大的像素与这m个像素的距离方差之和是否小于M。m和M均为可调参数。因裂纹处像素的灰度大，且与相邻像素的灰度梯度高，本梯度分析算法进一步滤除杂光、噪声干扰，确定亮斑的存在和形状。
③边缘提取和梯度分析算法计算Ri内像素灰度梯度最大的点群坐标，检验其走向是否并非与瓶口轮廓边缘方向一致。若其与瓶口轮廓边缘相符，则该亮斑为瓶口边缘光干扰的可能性较大，应排除。
根据以上①～③3项算法的条件均满足，则可肯定裂纹缺陷存在。也可将以上三条件加权计算求和，若大于某值则确定裂纹缺陷存在。
将摄像机摄取图像的水平方向上两像素之间的距离与国际长度单位对应定标，将上述摄取的序列图像逐幅进行图像分割，得到瓶口直径对应的像素数，根据定标转换为国际长度单位，用同一瓶口的序列图像所得瓶口直径的算术平均值，即为该瓶瓶口直径的测量结果。
为实施上述检测方法本发明设计的玻璃瓶罐检测装置可使生产线上的玻璃瓶罐在检测工位适当停顿并旋转至少360度。
如
图1所示，本发明的玻璃瓶罐检测装置包括玻璃瓶罐检测台3、检测装置和周期停走、定位装置，玻璃瓶罐检测台3为静止的条形台，上位产品传送带9末端与检测台3前端靠接，上位传送带9将待检玻璃瓶罐8送至检测台3前端，下位产品传送带1始端与检测台3末端靠接，检测后的玻璃瓶罐8则被推送到下位产品传送带1上。检测台3的一侧有挡板7。多个卡瓶小车2位于环形轨道12上，该环形轨道12位于与档板7相对的检测台3的另一侧，与检测台3有一并行段，该段长度至少容纳三个卡瓶小车2。卡瓶小车2下有定位销与周期停走、定位装置相连，在一周期内定时停顿和加速行走。如图2所示，卡瓶小车2上固定二定位小轮轴2a，该二定位小轮轴2a垂直于检测台3平面，二定位小轮2b套装在定位小轮轴2a上，围绕轴转动。二定位小轮2b之间的距离为待检瓶8直径的2/3～3/4。卡瓶小车2行走至与检测台3并行段时，定位小轮轴2a与档板8的距离稍小于待检瓶8的直径，待检瓶被8卡在2个定位小轮2b之间，并使待检瓶8与卡瓶小车2同步前行。在检测工位，与卡瓶小车2相对的检测台3的另一侧有搓瓶皮带4。该皮带4套在二皮带轮4a上，其中之一为与电机相连的主动轮。主动轮4a转动，搓瓶皮带4在二皮带轮4a上循环行走。皮带4行走的轨迹平面与待检瓶8相垂直。二皮带轮4a安装在轮架4b上，轮架4b下有与待检瓶8前进方向垂直的轨道，轮架4b与外壁之间有弹簧4c连接。在检测工位定位小轮轴2a与皮带轮4a之间的距离稍小于待检瓶8直径。当卡在定位小轮2b之间的待检瓶8行走至检测工位时，卡瓶小车2将搓瓶皮带4的轮架4b挤撞向外滑移，待检瓶8卡入搓瓶皮带4和定位小轮2b之间，弹簧4c使搓瓶皮带4紧压待检瓶8，皮带4行走搓动待检瓶8使之转动。
如图1、图3所示，在检测工位检测台3的一侧为摄像机11，另一侧有光源6。摄像机11与计算机13相连。光源6为平行光，平行光线与待检瓶8的中轴线相交于瓶口，二者交角为α＝40～75度，光源6与瓶口距离为10～35厘米。摄像机11的镜头中心线的延长线与待检瓶8的中轴线相交于瓶口中心，二者交角为β＝130～165度。摄像机11的镜头中心线的延长线与光源6的平行光线之间的夹角为γ＝100～145度，摄像机11镜头与瓶口距离为20～60厘米。检测工位的另一侧、与摄像机11相对为光屏5，光屏5为无频闪白色漫反射光源，用作辅助光源。光屏5的面积大于待检瓶8的投影。
为使检测工位处待检瓶8停顿和旋转的机械动作与摄像机11的拍摄动作同步，检测工位前安装有光电触发器10，光电触发器10与计算机13相连，当待检玻璃瓶罐8进入检测工位时，光电触发器10将信号送入计算机13，计算机13发出拍摄指令，摄像机11根据计算机13指令以同样间隔连续拍摄15～35幅待检瓶8图像，即待检瓶8每转动一定角度都被拍摄一幅图像。
权利要求
1 一种玻璃瓶罐检测方法，包括计算机图像处理和多种计算方法，其特征为光源投光在玻璃瓶罐的瓶口，光屏作为待检玻璃瓶罐的背景，玻璃瓶罐旋转360度，旋转过程中摄取多幅瓶口的图像，计算机对同一瓶所摄取的序列图像逐幅进行图像处理和计算，只要在其中一幅中发现瓶口裂纹镜面反射的亮斑，即认定瓶口存在裂纹缺陷。
2 如权利要求1所述的玻璃瓶罐检测方法，其特征为计算机对图像处理时，采用图像分割算法，在每幅图中切割出瓶口的部分图像，作为计算机处理区域。
3 如权利要求2所述的玻璃瓶罐检测方法，其特征为上述的图像分割算法为图像矩形分割算法；首先统计某幅所得图像像素的灰度值，用统计学分别计算瓶的图像部分和背景的图像部分的灰度值的均值，以二灰度均值的中间值M为图像的全局阈值，像素灰度大于M的为背景区—白区，而灰度小于等于M的为瓶的影像区—黑区，所摄取图像划分为黑白两个区域，黑白二区分割线近似为瓶的轮廓线，以瓶的轮廓线最高点P0和其右侧第一个拐点P的连线为矩形的对角线，作出矩形P0、P00、P、P’，将此矩形分割出作为计算机处理区域。
4 如权利要求1或2或3所述的玻璃瓶罐检测方法，其特征为采用小区域划分处理法，即将计算机处理区域中瓶口部分再划分为若干小区域逐一进行处理计算。
5 如权利要求4所述的玻璃瓶罐检测方法，其特征为上述的小区域划分处理法为梯形小区域划分处理法，在P0、P之间在瓶口轮廓弧线上取n个点P1～Pn，4＜n＜30；从P1向下作垂线至P11，根据像素之间的距离与国际长度单位对应定标，得图像中瓶口厚度T；P1-P11的长度为d1，T＜d1＜1.5T，从P11作水平线与P0、P00交于P01，P0、P01、P11、P1构成直角梯形R1；从P2向下作垂线至P21，P2-P21的长度为d2，T＜d2＜1.5T，在P0、P1之间的弧线上取一点P2’，从P21作水平线与P2’下的垂线交于P2’1，P2’、P2’1、P21、P2构成直角梯形R2；梯形R2与梯形R1相重叠；从Pi向下作垂线至Pi1，Pi-Pi1的长度为di，T＜di＜1.5T；当该垂线与分割出的计算机处理区域的矩形的底P00-P相交于Pj，且Pi-Pj的长度dj＜T时，则取Pj为Pi1，在P(i-1)和P(i-2)之间弧线上取点Pi’，从Pi1作水平线与Pi’下的垂线交于Pi’1，Pi’、Pi’1、Pi1、Pi构成直角梯形Ri；按此方法做出一系列与前一个梯形相重叠的小梯形R1～Rn，计算机逐一对每个小梯形区域进行处理。
6 如权利要求1或2或3所述的玻璃瓶罐检测方法，其特征为计算机综合分析判断处理主要有以下三个内容①噪声和干扰滤除算法计算各个区域Ri内各像素的灰度值，取其均值加一定的调适值作为自适应阈值Li；判断Ri内灰度值大于Li的像素的个数是否大于N；N为可调参数；②亮斑形状分析算法计算各个区域Ri内像素灰度的梯度值，并取梯度最大的m个像素，计算Ri内灰度最大的像素与这m个像素的距离方差之和是否小于M，m和M均为可调参数；③边缘提取和梯度分析算法计算Ri内像素灰度梯度最大的点群坐标，检验其走向是否并非与瓶口轮廓边缘方向一致；以上3项算法中条件均满足，则可肯定裂纹缺陷存在；也可将以上三条件加权计算求和，若大于某值则确定裂纹缺陷存在。
7 如权利要求4所述的玻璃瓶罐检测方法，其特征为对瓶口缺陷的判断采用计算机综合分析判断处理法，主要有以下三个内容①噪声和干扰滤除算法计算各个区域Ri内各像素的灰度值，取其均值加一定的调适值作为自适应阈值Li；判断Ri内灰度值大于Li的像素的个数是否大于N；N为可调参数；②亮斑形状分析算法计算各个区域Ri内像素灰度的梯度值，并取梯度最大的m个像素，计算Ri内灰度最大的像素与这m个像素的距离方差之和是否小于M，m和M均为可调参数；③边缘提取和梯度分析算法计算Ri内像素灰度梯度最大的点群坐标，检验其走向是否并非与瓶口轮廓边缘方向一致；以上3项算法中条件均满足，则可肯定裂纹缺陷存在；也可将以上三条件加权计算求和，若大于某值则确定裂纹缺陷存在。
8 如权利要求5所述的玻璃瓶罐检测方法，其特征为计算机综合分析判断处理主要有以下三个内容①噪声和干扰滤除算法计算各个区域Ri内各像素的灰度值，取其均值加一调适值作为自适应阈值Li；判断Ri内灰度值大于Li的像素的个数是否大于N；N为可调参数；②亮斑形状分析算法计算各个区域Ri内像素灰度的梯度值，并取梯度最大的m个像素，计算Ri内灰度最大的像素与这m个像素的距离方差之和是否小于M，m和M均为可调参数；③边缘提取和梯度分析算法计算Ri内像素灰度梯度最大的点群坐标，检验其走向是否并非与瓶口轮廓边缘方向一致；以上3项算法中条件均满足，则可肯定裂纹缺陷存在；也可将以上三条件加权计算求和，若大于某值则确定裂纹缺陷存在。
9 如权利要求1或2或3所述的玻璃瓶罐检测方法，其特征为将摄像机摄取图像的水平方向上两像素之间的距离与国际长度单位对应定标，将上述摄取的序列图像逐幅进行图像分割，得到瓶口直径对应的像素数，根据定标转换为国际长度单位，用同一瓶口的序列图像所得瓶口直径的算术平均值，即为该瓶瓶口直径的测量结果。
10 一种玻璃瓶罐检测装置，用于实施权利要求1所述的玻璃瓶罐检测方法，包括玻璃瓶罐检测台(3)、检测装置和周期停走、定位装置；检测台(3)为静止的条形台，上位产品传送带(9)末端与检测台(3)前端靠接，上位传送带(9)将待检玻璃瓶罐(8)送至检测台(3)前端，下位产品传送带(1)始端与检测台(3)末端靠接，检测后的玻璃瓶罐被推送到下位产品传送带(1)上；其特征为检测台(3)的一侧有挡板(7)；多个卡瓶小车(2)位于环形轨道(12)上，该环形轨道(12)位于与档板(7)相对的检测台(3)另一侧，与检测台(3)有一并行段；卡瓶小车(2)下有定位销与周期停走、定位装置相连；其上固定二定位小轮轴(2a)，该二定位小轮轴(2a)垂直于检测台(3)平面，二定位小轮(2b)套装在定位小轮轴(2a)上，二定位小轮之间的距离为待检瓶(8)直径的2/3～3/4；卡瓶小车(2)行走至与检测台(3)并行段时，定位小轮轴(2a)与档板(7)的距离稍小于待检瓶(8)的直径；在检测工位，与卡瓶小车(2)相对的检测台(3)的另一侧有搓瓶皮带(4)，该皮带(4)套在二皮带轮(4a)上，其中之一为与电机相连的主动轮，皮带(4)行走的轨迹平面与待检瓶(8)相垂直，二皮带轮(4a)安装在一轮架(4b)上，轮架(4b)下有与待检瓶(8)前进方向垂直的轨道，轮架(4b)与外壁之间有弹簧(4c)连接；在检测工位定位小轮轴(2a)与皮带轮(4a)之间的距离稍小于待检瓶(8)直径；在检测工位的一侧为摄像机(11)，另一侧有光源(6)，摄像机(11)与计算机(13)相连；光源(6)为平行光，检测工位的另一侧、与摄像机(11)相对为光屏(5)。
11 如权利要求10所述的玻璃瓶罐检测装置，其特征为光源(6)的平行光线与待检瓶(8)的中轴线相交于瓶口，二者交角为α＝40～75度，光源(6)与瓶口距离为15～45厘米；摄像机(11)的镜头中心线的延长线与待检瓶(8)的中轴线相交于瓶口中心，二者交角为β＝130～165度；摄像机(11)的镜头中心线的延长线与光源(6)的平行光线之间的夹角为γ＝100～145度，摄像机(11)镜头与瓶口距离为20～60厘米。
12 如权利要求10或11所述的玻璃瓶罐检测装置，其特征为光屏(5)为无频闪白色漫反射光源，光屏(5)的面积大于待检瓶的投影。
13 如权利要求10或11所述的玻璃瓶罐检测装置，其特征为检测工位前安装有光电触发器(10)，光电触发器(10)与计算机(13)相连。
14 如权利要求12所述的玻璃瓶罐检测装置，其特征为检测工位前安装有光电触发器(10)，光电触发器(10)与计算机(13)相连。
全文摘要
本玻璃瓶罐检测方法在玻璃瓶罐旋转过程中摄取多幅瓶口的图像，计算机对同一瓶所摄取的序列图像逐幅进行图像处理，只要在其中一幅中发现瓶口裂纹镜面反射的亮斑，即可认定瓶口存在裂纹缺陷。计算机对图像处理时，图像切割算法、小区域划分法和综合分析判断法。用像素间距离与长度单位对应，计算瓶口直径的算术平均值为测量结果。优点为无接触检测，实现在线自动检测；保证无漏检；同一序列图像可用于瓶口缺陷和瓶口直径两项检测。本检测装置可使生产线上的玻璃瓶罐在检测工位适当停顿并旋转至少360度，计算机控制摄像机保证图像的摄取与待检瓶的转动同步。优点是定位精确，保证无漏检；可根据检测结果自动剔除废品；成本低，易于推广应用。
文档编号G01N21/88GK1475795SQ02133618
公开日2004年2月18日 申请日期2002年8月12日 优先权日2002年8月12日
发明者王强, 黄克, 许建元, 王 强 申请人:广西师范大学, 桂林市玻璃厂