一种液体挥发剂的生产质量检测方法与流程

1.本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种液体挥发剂的生产质量检测方法。


背景技术：

2.对于一些可以提神醒脑的芳香中药产品，如鼻吸式清凉油，其主要成分往往会包含薄荷醇，冰片等具有较强挥发性的成分，要保证此类产品的生产质量，除了要保证产品在制备过程中的质量，还要保证产品在封装运输过程中的质量，这就要求盛装此类挥发性产品的瓶体要具有良好的密封效果，而盛装瓶的瓶口是承接瓶盖，实现容器密封的部分，因此瓶口区域的质量会直接影响盛装瓶的密封效果。然而在瓶胚的运输或进行封装的过程中，难免会出现碰撞，挤压等现象，对盛装瓶的瓶口螺纹造成损伤，影响产品的密封质量，进而影响产品的生产质量，因此需要对挥发性药剂盛装瓶的瓶口质量进行检测。
3.现有的对瓶口螺纹的检测往往是使用边缘检测，但是由于产品盛装瓶表面往往会印刷一些产品相关信息，如果直接对瓶体表面进行边缘检测，瓶体上的文字信息会对瓶口螺纹的检测产生干扰；瓶口螺纹存在过渡区域以及存在一定的倾斜角度，使得不同方向采集的瓶口螺纹的位置存在差异，不同区域的螺纹之间形状也存在差异，导致传统方法对瓶口螺纹质量检测结果的准确性较低。


技术实现要素：

4.本发明提供一种液体挥发剂的生产质量检测方法，以解决现有问题。
5.本发明的一种液体挥发剂的生产质量检测方法采用如下技术方案：本发明一个实施例提供了一种液体挥发剂的生产质量检测方法，该方法包括以下步骤：获取液体挥发剂的盛装瓶的投影图像序列；获取投影图像序列中各个投影图像中的各个边缘点；将各个投影图像中每一行包含的所有边缘点的横坐标的累加和作为所述每一行的判断指标，根据所述每一行的判断指标在各个投影图像之间的差异得到所述各个投影图像的瓶口区域；获取各个瓶口区域中的各个角点；将各个瓶口区域中各个角点横坐标的平均值作为所述各个瓶口区域的区域分割阈值，将所述各个角点横坐标小于区域分割阈值的角点划分到第一区域，将所述各个角点横坐标大于区域分割阈值的角点划分到第二区域；根据各个第一区域中各个角点以及所述各个角点的相邻角点得到所述各个角点的第一链码和第二链码，所述各个角点坐标以及所述各个角点的第一链码和第二链码构成了所述各个角点的特征三元组；对所有第一区域中的所有角点的特征三元组进行聚类，得到多个角点类簇；根据各个角点类簇中各个角点的特征三元组之间的差异得到所述各个角点的异常程度；根据各个角点的异常程度得到各个疑似损伤点；同理，得到第二区域中的各个疑似损伤点；根据各个疑似损伤点的坐标以及所述各个疑似损伤点所处投影图像的序号得到
各个疑似损伤序列；根据各个疑似损伤序列中各个疑似损伤点的横坐标得到所述各个疑似损伤序列的损伤概率；根据各个疑似损伤序列的损伤概率得到各个损伤位置。
6.优选的，所述各个投影图像的瓶口区域的获取方法为：对各个投影图像进行自适应阈值分割，得到所述各个投影图像的投影区域；计算每一行的判断指标在各个投影图像所对应的判断指标之间的方差，当方差为0时，所述每一行为瓶口区域，否则所述每一行不为瓶口区域，依次判断对投影图像中的每一行进行判断，得到所有属于瓶口区域的行号序列，将各个投影图像的投影区域中行号属于所述行号序列的行作为所述各个投影图像的瓶口区域。
7.优选的，所述各个角点的异常程度的获取表达式为：式中，为第i个瓶口区域的第一区域中第k个角点的异常程度；为该第k个角点的横坐标；为该第k个角点的第一链码；为第k个角点的第二链码；，以及分别为该第k个角点所属的角点类簇中所有角点的横坐标的平均值，第一链码的平均值以及第二链码的平均值；为l2范数；为以自然常数为底的指数函数。
8.优选的，所述根据各个角点的异常程度得到各个疑似损伤点的方法为：根据经验设置阈值，当各个角点的异常程度大于所述阈值时，所述各个角点为一个疑似损伤点，否则认为所述各个角点不为一个疑似损伤点。
9.优选的，所述各个疑似损伤序列的获取方法为：对于某一个未被归入到疑似损伤序列中的疑似损伤点，根据所述疑似损伤点所处投影图像在投影图像序列中的序号，获取投影图像序列中相邻的投影图像上距离最近的疑似损伤点，将所得疑似损伤点的坐标归入到一个疑似损伤序列中，再获取新归入的疑似损伤点在相邻投影图像中距离最近的疑似损伤点，直到相邻的投影图像中并不存在距离最近的疑似损伤点为止；依次处理各个疑似损伤点，得到各个疑似损伤序列。
10.优选的，所述各个疑似损伤序列的损伤概率的方法为：根据各个疑似损伤序列中各个疑似损伤点的序号以及所述各个疑似损伤点的横坐标得到所述各个疑似损伤序列的损伤曲线，计算所述各个损伤曲线中各个疑似损伤点的斜率；根据各个疑似损伤序列中相邻疑似损伤点的斜率与所述斜率的绝对值之间的比值，获取所述比值的平均值，将所述平均值作为所述疑似损伤序列的损伤概率。
11.本发明的有益效果是：首先通过采集液体挥发剂的盛装瓶在旋转一周的过程中的投影图像，避免盛装瓶表面信息纹理的干扰，然后结合盛装瓶多为圆柱体的特点，根据盛装瓶的瓶口区域在投影图像中边缘点的坐标会发生变化的特点，提取各个投影图像中的瓶口区域；对各个瓶口区域进行角点检测，以相邻角点之间链码表征瓶口螺纹的形状，以各个角点的横坐标作为螺纹的牙高，使用特征三元组表征各个角点的结构信息，从而得到整个螺纹的形状特征；再根据同种类型的角点之间的差异情况得到疑似损伤点，最后根据疑似损伤点的坐标变化的趋势一致性得到各个疑似损伤序列的损伤概率，最后根据损伤概率得到损伤位置，避免将瓶口区域中的过渡区域错误的识别为损伤位置，保证了对瓶口区域损伤位置识别的准确性，进而确保产品的生产质量。
附图说明
12.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
13.图1为本发明的一种液体挥发剂的生产质量检测方法的步骤流程图；图2为本发明的一种液体挥发剂的生产质量检测方法的瓶口区域示意图。
具体实施方式
14.为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种液体挥发剂的生产质量检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
15.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
16.下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种液体挥发剂的生产质量检测方法的具体方案。
17.请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种液体挥发剂的生产质量检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：步骤s001：使用相机在液体挥发剂的盛装瓶旋转一周的过程中进行连续帧投影图像采集，得到投影图像序列。
18.由于挥发性药剂的盛装瓶表面往往还会印刷一些产品的相关文字信息或者图案信息，这些信息也会在盛装瓶表面产生纹理，直接对盛装瓶表面进行边缘检测来进行损伤区域的识别时，无法排除盛装瓶表面纹理的干扰。
19.而瓶口的螺纹出现损伤后会导致盛装瓶发生形变，而产品信息纹理处于盛装瓶的表面，为了排除这些信息纹理的干扰，本发明对生产线上的盛装瓶进行侧面打光，并在盛装瓶的背光一侧设置背景布，此时直接对盛装瓶投影到背景布上的图像进行采集即可排除盛装瓶表面信息纹理的干扰。为了得到完整的瓶口螺纹，本发明在背光区设置相机，对盛装瓶旋转一周的过程中进行连续帧投影图像采集，对采集的各个图像进行灰度化处理，得到盛装瓶的投影图像序列。
20.步骤s002：根据投影图像序列中各个投影图像每一行的判断指标得到各个投影图像中的瓶口区域。
21.实际生产过程中，为了使产品便于携带，具有提神醒脑功效的产品盛装瓶大多为圆柱体，瓶身等区域宽度一致，而螺纹由于存在一定的倾斜角度，在盛装瓶旋转一周的过程中，瓶身区域中的像素点位置固定不变，瓶口区域中外部边缘上的像素点位置会随着螺纹的变化而变化，因此可以根据投影图像序列中不同投影图像中像素点坐标的变化确定瓶口区域，具体过程如下：由于投影图像中盛装瓶与背景布颜色差异较大，因此本发明首先使用otsu算法对
投影图像序列中的各个投影图像进行自适应阈值分割，得到各个投影图像中的投影区域，则每个投影图像均对应一个投影区域；使用canny算子对各个投影区域进行边缘检测，得到各个投影区域中的所有边缘点，将各个投影区域内每一行上所有边缘点的横坐标的累加和作为该行是否属于平口区域的判断指标，其中第i个投影区域的第j行上所有边缘点横坐标的累加和记为，则即为第i个投影区域的第j行的判断指标，计算投影区域中第j行在不同投影图像中的判断指标之间的方差，将所得方差作为该行属于瓶口区域的概率，记第i个投影区域的第j行属于瓶口区域的概率为。
22.由于盛装瓶的柱状结构，瓶身区域的各个像素点的坐标在不同的投影图像中并不会发生变化，使得瓶身区域中每一行的判断指标在不同的投影图像中不会发生变化，此时对应每一行属于瓶口区域的概率等于0，而瓶口区域在盛装瓶的旋转过程中，由于螺纹的变化，每一行像素点的坐标都会发生变化，此时得到的每一行的属于瓶口区域的概率不为0；因此当时，认为第j行不属于瓶口区域，否则认为该行属于瓶口区域，依次对投影区域中的每一行，直到处理完最后一行，将每个投影图像中所有属于瓶口区域的行作为每个投影图像所对应的瓶口区域，则瓶口区域的个数与投影区域的个数、投影图像的个数相等。
23.步骤s003：对各个瓶口区域进行角点检测；根据各个角点和与之相邻的两个角点之间的链码，结合各个角点的坐标得到各个角点的特征三元组；根据瓶口区域中各个角点的特征三元组之间的差异得到疑似损伤点。
24.首先使用sift算子对各个投影图像的瓶口区域进行角点检测，得到各个瓶口区域中的所有角点以及各个角点的坐标；由于螺纹是环绕瓶口的，在投影图像中表现为瓶口两侧均存在螺纹，不同侧的螺纹边缘变化差异较大，相同侧的螺纹边缘变化较为相似，因此本发明首先根据各个瓶口区域中，各个角点相对于瓶口中部的位置关系进行区域划分，从而将相同侧的角点划分到一个区域，再分别对由此得到的两个区域内包含的角点进行判断。
25.以第i个瓶口区域为例，获取该瓶口区域中所有角点横坐标的平均值，以该平均值为区域分割阈值，将横坐标小于该区域分割阈值的角点划分到第一区域，将横坐标大于该区域分割阈值的角点划分到第二区域；将第一区域内所有角点按照纵坐标从小到大进行排序，得到第一排序序列，以中的各个角点为起点，分别以与其相邻的两个角点为终点，根据各个角点和与其相邻的两个角点之间边缘点的坐标得到两个链码，其中，将各个角点和相邻的两个角点中序号最小的角点之间的链码记为第一链码，将与序号最大的角点之间的链码记为第二链码，链码的获取过程为公知技术，此处不再赘述。
26.则对于中的第k个角点而言，该角点与第k-1个角点之间的链码记为第k个角点的第一链码，将该角点与第k+1个角点之间的链码记为第k个角点的第二链码，则第一区域中第k角点的特征三元组可表示为，其中为第
k个角点的坐标；同理，得到第二区域中各个角点的特征三元组。
27.螺纹按其截面形状，即牙型，可以分为三角形螺纹、矩形螺纹、梯形螺纹和锯齿形螺纹等，其中三角形螺纹主要用于联接，矩形、梯形和锯齿形螺纹则主要用于传动，因此联接瓶盖与瓶身的螺纹牙型大多为三角形螺纹，则根据上述方法得到的特征三元组可以将瓶口区域中的各个角点分为三类，例如，对于瓶口区域中的一个螺纹牙包含三个角点：牙顶角点a，纵坐标较小的牙底角点为b，纵坐标较大的牙底角点为c，如图2所示，由于a的坐标，第一链码和第二链码均与b，c存在差异，而b与c的第一链码和第二链码也存在差异，因此a，b，c分别对应一个角点类型，故以所有瓶口区域的第一区域中，各个角点的特征三元组构成了第一样本数据，使用k-means聚类算法对第一样本数据进行聚类，设置角点类簇的个数为3，由此得到三个角点类簇，每个角点类簇对应一种角点类型；正常情况下，螺纹的牙型，牙高都是相同的，因此同一种类型的角点的特征三元组之间的差异较小，因此本发明根据同种类型的角点特征三元组之间的差异判断各个角点的异常程度，则第i个瓶口区域所对应的第一区域中的第k个角点的异常程度可表示为：式中，为第i个瓶口区域的第一区域中第k个角点的异常程度；为该第k个角点的横坐标；为该第k个角点的第一链码；为第k个角点的第二链码；，以及分别为该第k个角点所属的角点类簇中所有角点的横坐标的平均值，第一链码的平均值以及第二链码的平均值；为l2范数；为以自然常数为底的指数函数。
28.螺纹未发生损伤要保证螺纹的牙高正常，且螺纹形状正常。随着盛装瓶的旋转，螺纹牙顶也会螺旋上升或下降，但是由于螺纹牙高是固定的，因此正常情况下，同一角点类簇中的角点纵坐标存在差异，而横坐标基本相似，因此本发明只根据同一角点类簇中的各个角点横坐标的差异作为异常程度的一个指标，当与之间的差异越大，表示该第k个角点的异常程度越高；虽然使用sift算子得到的角点描述子也是一种形状特征描述，但是这种描述子只能用以描述局部区域内的特征，相邻的两个角点之间并无关联，也就无法描述这两个角点之间螺纹的形状变化，即根据跟角点本身无法描述单个螺纹的形状，而链码是根据相邻点的坐标变化得到的方向序列，不同的形状会导致不同的边缘变化，从而得到不同的链码，因此相邻角点之间的链码可以用来表示螺纹形状的变化，且螺纹牙型也是固定的，则当第k个角点的第一链码与同一角点类簇的第一链码的平均值之间的差异越大，或者第二链码与同一角点类簇的第二链码的平均值之间的差异越大，表示该角点所在螺纹发生了形变，此时该角点的异常程度越大，对应该角点为损伤点的概率越大，由于第一链码与第二链码为根据两个角点之间边缘点的坐标得到的，而两个角点之间的边缘点个数包含多个，即第一链码与第二链码均包含多个数据，因此本发明使用l2范数比较与以及与之间的差异。
29.同理，所有瓶口区域的第二区域中，各个角点的特征三元组构成了第二样本数据，根据第二样本数据计算第二区域中各个角点的异常程度。
30.设置第一阈值，当时，认为第i个瓶口区域中第一区域的第k个角点为损伤点的概率较大，将该角点作为一个疑似损伤点，否则认为该角点为正常点，依次对瓶口区域中的所有角点进行判断，得到所有瓶口区域中的所有疑似损伤点。
31.步骤s004：根据各个疑似损伤点的坐标得到各个疑似损伤序列；根据各个疑似损伤序列中各个疑似损伤点的坐标变化得到各个疑似损伤序列的损伤概率，从而确定损伤位置。
32.当瓶口区域中的螺纹出现损伤后，会使螺纹的牙型会出现异常，然而，由于螺纹起始点以及螺纹终止点与正常螺纹存在过渡区域，过渡区域中的螺纹牙型与其他位置上的螺纹牙型也存在一定差异，根据步骤s003中的方法会将螺纹的过渡区域的角点认为是疑似损伤点，因此还需要对疑似损伤点进一步分析，从而得到真正的损伤点。
33.螺纹起始点或者螺纹终止点形成的过渡区域与损伤位置的区别在于，过渡区域的螺纹是逐渐凸起，对应螺纹牙高的变化是连续的，而损伤点是由于外力因素对螺纹造成的损伤，这种区域的螺纹牙高的变化是突变性的，因此可以根据疑似损伤点在相邻帧的投影图像上高度，即疑似损伤点的坐标变化的趋势一致性对正常的过渡区域与损伤位置进行区分。
34.当瓶口螺纹发生损伤后，损伤区域在盛装瓶的旋转过程中也是逐渐消失或者逐渐出现的，因此损伤位置所对应的疑似损伤点在相邻投影图像中坐标变化较小，故对于某一个疑似损伤点，根据该疑似损伤点所处投影图像在投影图像序列中的序号，获取相邻的投影图像上距离最近的疑似损伤点，由此得到的疑似损伤点认为是同一个损伤位置，将这些疑似损伤点坐标归入到一个疑似损伤序列中，然后再获取新归入的疑似损伤点在相邻投影图像中距离最近的疑似损伤点，直到相邻的投影图像中并不存在距离最近的疑似损伤点为止；然后重新对未被归入到任何疑似损伤序列中的疑似损伤点，重复上述方法，直到处理完所有疑似损伤点为止，得到所有疑似损伤序列，每个疑似损伤序列对应一个疑似损伤位置。
35.将每个疑似损伤序列中的各个疑似损伤点按照纵坐标从小到大进行排序，以排序后的每个疑似损伤序列中各个疑似损伤点的序号以及对应的横坐标为样本数据，使用最小二乘法对该样本数据进行曲线拟合，得到每个疑似损伤序列所对应的损伤曲线，计算每个损伤曲线上各个疑似损伤点的斜率，则对于第t个疑似损伤序列属于损伤位置的损伤概率可表示为：式中，为该疑似损伤序列中的第r个疑似损伤点的斜率，n为该疑似损伤序列中所包含的疑似损伤点的总个数。
36.由于螺纹过渡区域中螺纹的牙高是逐渐凸起或逐渐恢复平整的，当过渡区域为螺纹从无到有时，螺纹逐渐凸起，在投影图像中即表现为螺纹角点的横坐标逐渐增大，且增大的程度逐渐减小；当过渡区域为螺纹从有到无时，螺纹逐渐恢复平整，在投影图像中即表现
为螺纹角点的横坐标逐渐减小，且减小的程度逐渐增大，对应该序列中相邻疑似损伤点的变化趋势，即根据相邻损伤点横坐标得到的斜率之间的差值同为正或同为负，此时将该序列中相邻的疑似损伤点的变化趋势累加后取平均值，所得结果为1或-1，而因外力发生的损伤由于存在一定的随机性，难以满足以上条件，故当疑似损伤序列属于损伤位置的概率的绝对值为1时，即时，认为该疑似损伤序列不为损伤位置，否则认为该疑似损伤点为损伤点，如果使用该盛装瓶会导致产品密封效果较差，影响产品的生产质量，需要对该盛装瓶进行剔除。
37.通过以上步骤，完成液体挥发剂的生产质量检测。
38.本发明首先通过采集液体挥发剂的盛装瓶在旋转一周的过程中的投影图像，避免盛装瓶表面信息纹理的干扰，然后结合盛装瓶多为圆柱体的特点，根据盛装瓶的瓶口区域在投影图像中边缘点的坐标会发生变化的特点，提取各个投影图像中的瓶口区域；对各个瓶口区域进行角点检测，以相邻角点之间链码表征瓶口螺纹的形状，以各个角点的横坐标作为螺纹的牙高，使用特征三元组表征各个角点的结构信息，从而得到整个螺纹的形状特征；再根据同种类型的角点之间的差异情况得到疑似损伤点，最后根据疑似损伤点的坐标变化的趋势一致性得到各个疑似损伤序列的损伤概率，最后根据损伤概率得到损伤位置，避免将瓶口区域中的过渡区域错误的识别为损伤位置，保证了对瓶口区域损伤位置识别的准确性，进而确保产品的生产质量。
39.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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。