一种易拉罐在线检测剔除装置的制作方法

本发明涉及产品检测技术领域，具体涉及一种易拉罐在线检测剔除装置。

背景技术：

产品在生产的过程中须对其质量及外观进行检测，通过严格控制其合格率来实现产品整体的质量，如今社会上质量好的产品会随着时间的推移得到良好的口碑，取得高价值的品牌效应，而质量差的产品则会使消费者越来越厌恶，最终会失去整个市场。因此产品检测是生产过程中非常重要的一个环节。

生产线在对易拉罐产品装箱入库前都要对罐体的外观、罐盖是否密封等进行检测，并且需要进行点数，现有的检测及点数大多是通过人工完成，工作效率低，人力成本高。

技术实现要素：

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种易拉罐在线检测剔除装置，能够具有较高的检测效率，并且极大节约人力成本。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种易拉罐在线检测剔除装置，包括输送易拉罐的输送线，所述输送线上布置有密闭的检测箱，所述检测箱上开设有入口和出口，所述输送线由检测箱的入口穿入，由出口穿出；所述检测箱内固定安装有无影灯，在检测箱内沿输送线两侧分布有多个摄像头；所述检测剔除装置还包括有处理单元，所述处理单元与输送线、无影灯和摄像头电连接，控制输送线、无影灯和摄像头的开闭，并且接收摄像头拍摄的图像，处理、判断易拉罐是否存在缺陷。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，所述无影灯为环形分布的led灯组。

进一步，所述无影灯布置在检测箱内顶部位置。

进一步，所述摄像头布置有六个，在输送线两侧分别对称、均匀布置。

进一步，所述摄像头沿位于检测箱内的输送线的中点均匀布置。

进一步，所述控制单元控制易拉罐进入检测箱，到达检测位点时控制输送线停止，无影灯和摄像头开启；待摄像头获取易拉罐的图像数据并传输至控制单元后，控制单元控制无影灯和摄像头关闭，输送线重新运行。

8.本发明的图像处理，采用的算法包括以下步骤：

a、相机采集并输入所要处理的图像；

b、设置roi，之后仅对roi区域内图像进行处理；

c、瓶盖初步定位：

采用hough圆检测算法，设置圆检测半径为瓶盖半径±5，检测步长为5，将检测到的圆保存到向量vc；

d、候选圆颜色得分计算：

d1：将盖帽区域rgb图像转换为hsv；

d2：遍历盖帽区域像素点，对每个像素点的h、s、v值与模板的h、s、v值进行比较，若差值的绝对值小于设定阈值，则将改点灰度值设置255，否则设置为0，将新的图像命名为img1；

d3：遍历步骤c中向量vc，计算每个圆内像素值不为0点数量为cnt0；

d4：圆半径记为r，得分计算为score0＝cnt0/r/r；

e、候选圆边缘得分计算：

e1：将盖帽区域rgb图像图像转换为灰度图，并运用canny算子对图像进行边缘检测，得到瓶盖轮廓信息；

e2：对step3边图像进行开运算，得到img2；

e3：遍历步骤c中向量vc，计算每个圆半径±3内像素值不为0点数量为cnt1；

e4：圆半径记为r，得分计算为score1＝cnt1/r/r；

f、候选圆筛选：

f1：去除score0或者score1小于0.3的候选圆，计算新得分score＝(score0+score1)*0.5，并得到得到新的候选圆向量vc1；

f2：合并选圆向量vc1中相交的圆，，得到新的候选圆向量vc2；

f3：合并选圆向量vc2中距离小于设定距离阈值thresh_dis的圆，得到新的候选圆向量vc3；

f4：去除score小于设定阈值thresh_score的候选圆，得到新的候选圆向量vc4；

g、计算向量vc4的圆数量，与设定装箱点数数量对比，若数量不一致，则结束流程，返回ng信号。若数量一致，则进入流程h；

h、检测待测壶提手有无：

h1：已定位瓶盖候选圆的圆心为检测区域中心，设定检测半径r，切割出检测区域图像；

h2：运用vgg-16网络对检测区域图像进行2分类；

h3：得到分类结果，若每个检测区域均为有提手，则返回ok信号，否则返回ng信号；

i、在图像上画出结果并返回，整个检测流程结束。

本发明的有益效果是：在使用在线检测剔除系统进行检测时，待测易拉罐通过输送线运动到待测位，输送线停止移动，此时无影灯亮起，待测易拉罐在无影灯照射下无发光和阴影，此时摄像头对易拉罐拍照，捕捉到不同角度的待测易拉罐的图像，经算法计算后，若收到ok信号则表明该待测易拉罐检测合格，装置继续运行；若气缸收到ng信号则表明该待测易拉罐检测不合格，外部的红色信号灯亮起，通知工作人员过来取出该待测易拉罐。根据记录的ok和ng信号的数量来计算统计装箱数量和不合格产品的数量，可节约人力成本、检测效率高。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明检测箱的结构示意图；

图3是本发明检测箱的内部结构示意图；

图4是本发明各模块连接示意图；

附图中，各标号所代表的部件列表如下：

1、输送线，2、检测箱，21、入口，22、出口，23、无影灯，24、检测摄像头，3、易拉罐。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

如图1所示，本发明设计的一种易拉罐在线检测剔除装置，包括输送易拉罐3的输送线1，所述输送线1上布置有密闭的检测箱2，所述检测箱2上开设有入口21和出口22，所述输送线1由检测箱2的入口21穿入，由出口22穿出。工作时，易拉罐3由输送线1输送至检测箱2内进行检测。

所述检测箱2内固定安装有无影灯23，在检测箱2内沿输送线1两侧分布有多个摄像头24。检测时，无影灯23对易拉罐3进行照射，使易拉罐3具有较高亮度，但无反光和阴影，便于摄像头24捕捉、获取图像信息。而摄像头24通过不同角度捕捉易拉罐3的图像。

所述检测剔除装置还包括有处理单元，所述处理单元与输送线1、无影灯23和摄像头24电连接，控制输送线1、无影灯23和摄像头24的开闭，并且接收摄像头24拍摄的图像，处理、判断易拉罐3是否存在缺陷。

所述处理单元优选执行以下控制步骤：易拉罐3进入检测箱2，到达检测位点时控制输送线1停止，无影灯23和摄像头24开启；待摄像头24获取易拉罐3的图像数据并传输至控制单元后，控制单元控制无影灯23和摄像头24关闭，输送线1重新运行。

本发明还提供了另一种改进的技术方案，在改进的技术方案中，所述无影灯23为环形分布的led灯组。

优选的，所述无影灯23布置在检测箱内顶部位置。

采用这种方案，无影灯23的照射效果更佳，能够让易拉罐3表面具有较佳的亮度，同时有效避免反光和重影等。

本发明还提供了另一种改进的技术方案，在改进的技术方案中，所述摄像头24布置有六个，在输送线1两侧分别对称、均匀布置。

优选的，所述摄像头24沿位于检测箱2内的输送线1的中点均匀布置。

采用这种方案，能够在节约成本的同时，保证能够获取足量的图像信息，较好的完成检测。

本发明的检测是利用图像算法完成的，具体算法如下：

a、相机采集并输入所要处理的图像；

b、设置roi(感兴趣区域)，之后仅对感兴趣区域内图像进行处理；

c、瓶盖初步定位

采用hough圆检测算法，设置圆检测半径为瓶盖半径±5，检测步长为5，将检测到的圆保存到向量vc；

d、候选圆颜色得分计算：

step1：将盖帽区域rgb图像转换为hsv；

step2：遍历盖帽区域像素点，对每个像素点的h、s、v值与模板的h、s、v值进行比较，若差值的绝对值小于设定阈值，则将改点灰度值设置255，否则设置为0，将新的图像命名为img1；

step3：遍历步骤c中向量vc，计算每个圆内像素值不为0点数量为cnt0；

step4：圆半径记为r，得分计算为score0＝cnt0/r/r；

e、候选圆边缘得分计算：

step1：将盖帽区域rgb图像图像转换为灰度图，并运用canny算子对图像进行边缘检测，得到瓶盖轮廓信息；

step2：对step3边图像进行开运算，得到img2；

step3：遍历步骤c中向量vc，计算每个圆半径±3内像素值不为0点数量为cnt1；

step4：圆半径记为r，得分计算为score1＝cnt1/r/r；

f、候选圆筛选：

step1：去除score0或者score1小于0.3的候选圆，计算新得分score＝(score0+score1)*0.5，并得到得到新的候选圆向量vc1；

step2：合并选圆向量vc1中相交的圆，，得到新的候选圆向量vc2；

step3：合并选圆向量vc2中距离小于设定距离阈值thresh_dis的圆，得到新的候选圆向量vc3；

step4：去除score小于设定阈值thresh_score的候选圆，得到新的候选圆向量vc4；

g、计算向量vc4的圆数量，与设定装箱点数数量对比，若数量不一致，则结束流程，返回ng信号。若数量一致，则进入流程h。

h、检测待测壶提手有无

step1：已定位瓶盖候选圆的圆心为检测区域中心，设定检测半径r，切割出检测区域图像。

step2：运用vgg-16网络对检测区域图像进行2分类；

step3：得到分类结果，若每个检测区域均为有提手，则返回ok信号，否则返回ng信号。

i、在图像上画出结果并返回，整个检测流程结束。

本算法可以适应产线多瓶型切换，满足现代高速生产线上罐体是否密封严密、颜色、装箱数量、是否存在污点等检测项。不仅能克服装箱不规则的影响，而且检测率达到99.9％以上。该算法适应用户自定义检测阈值，保证生产的高效性和准确性。算法最终对不合格产品进行报警提示和剔除。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。