一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统

本发明涉及包装缺陷检测，具体涉及一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统。

背景技术：

1、酒瓶体在包装完成后，需要对表面是否破损以及印刷物是否因摩擦造成脱落进行检测，以保证制备的产品符合市场的要求；

2、在批量化的生产过程中，人工检测的方式满足不了需求且存在漏检、错检的问题，现有的基于机器识别的包装检测系统具有较高的检测精确度，但较高的运算量对于硬件的要求较高，整体检测的效率也较低，因此对于成本和生产效率的控制上存在明显的不足。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统，解决以下技术问题：

2、如何基于较低的运算能力提升包装检测的准确性。

3、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

4、一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统，包括：

5、采集模块，用于采集包装图像信息；

6、识别模块，用于根据包装图像信息识别并生成无背景包装图像；

7、处理分析模块，用于对无背景包装图像进行灰度处理，提取并分析灰度值信息；

8、判断模块，用于根据处理分析模块对比分析的结果判断酒瓶体包装是否存在缺陷。

9、所述采集模块包括旋转架体，所述旋转架体上设置有背景板，所述旋转架体相对背景板的一侧设置有工业摄像机及补光灯，采集模块进行图像信息采集时，酒瓶体位于背景板和工业摄像机之间。

10、所述识别模块通过机器视觉将包装图像分割为酒瓶体包装图像及背景图像，并将酒瓶体包装图像提取，生成无背景包装图像。

11、所述处理分析模块处理分析的步骤如下：

12、s100、将获得的无背景包装图像按照预设格式进行切割对齐；

13、s200、将对齐的无背景包装图像进行灰度处理，并以图像所在平面作为xy平面建立三维坐标系，将图像分割均分为n个色块，色块中心点的坐标为(xi，yi)，计算色块的灰度值zi，zi为色块内所有像素对应灰色值的平均值，其中，i＝1、2、3…n；

14、s300、将zi与坐标(xi，yi)色块对应的预设灰度值z标i及预设阈值zth进行对比：

15、若|zi-z标i|≥zth，则判断(xi，yi)色块灰度值正常；

16、若|zi-z标i|＜zth，则判断(xi，yi)色块灰度值异常。

17、所述判断模块通过灰度值异常色块判断酒瓶体包装是否存在缺陷。

18、所述判断模块判断酒瓶体包装是否存在缺陷的步骤如下：

19、ss100、在xy平面坐标轴上确定灰度值异常色块坐标；

20、ss200、将坐标相邻的灰度值异常色块相连接，拟合出灰度值异常面，并进行异常面分析。

21、所述异常面分析的步骤包括：

22、ss2001、将异常面定义为fj，j＝1、2、3…m，m表示拟合出的灰度值异常面总数；

23、ss2002、计算出异常面fj对应的周长fpj及异常面面积fsj；

24、ss2003、将异常面面积fsj按照j值从小到大依次与预设面积区间集进行对比：

25、若fsj落入预设面积区间集的任一区间，则将fpj与该面积区间对应的周长区间进行对比：

26、若fpj落入对应的周长区间，对j值进行判断：

27、若j＝m，则判断包装正常；

28、若j＜m，则对异常面fj+1进行分析；

29、若fpj未落入对应的周长区间，则判断包装存在缺陷；

30、若fsj未落入预设面积区间集的任一区间，则判断包装存在缺陷。

31、所述工业摄像机依次拍摄酒瓶体包装四个面的图像,并将四个面的图像组合为包装图像信息。

32、所述背景板的颜色为纯色，且背景板与酒瓶体包装的颜色不同。

33、本发明的有益效果：

34、(1)本发明通过先对采集的包装图像信息进行初处理，将与产品包装无关的背景图像删除，生成无背景包装图像，进而能够减少分析过程中背景图像所产生的运算量；通过先对无背景包装图像进行灰度处理，再进行分析过程，在对灰度图片运算时能够大大降低分析时的运算量，进而能够保证包装缺陷判断准确性的同时减少运算量，进而减少了硬件的成本，也提升了检测的效率。

35、(2)本发明通过将背景板、工业摄像机及补光灯设置在旋转架体上，通过旋转架体的转动对酒瓶体包装进行图像数据的采集，此种方式获得的图像数据的背景、包装位置及光线条件都是一致的，因此在对图像数据处理时，能够更加快速的将同一酒瓶包装相关的图像进行对齐，减少了运算量，提升了检测的效率。

技术特征：

1.一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要1所述的一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统,其特征在于，所述采集模块包括旋转架体(1)，所述旋转架体(1)上设置有背景板(2)，所述旋转架体(1)相对背景板(2)的一侧设置有工业摄像机(3)及补光灯(4)，采集模块进行图像信息采集时，酒瓶体位于背景板(2)和工业摄像机(3)之间。

3.根据权利要1所述的一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统,其特征在于，所述识别模块通过机器视觉将包装图像分割为酒瓶体包装图像及背景图像，并将酒瓶体包装图像提取，生成无背景包装图像。

4.根据权利要1所述的一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统,其特征在于，所述处理分析模块处理分析的步骤如下：

5.根据权利要4所述的一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统,其特征在于，所述判断模块通过灰度值异常色块判断酒瓶体包装是否存在缺陷。

6.根据权利要5所述的一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统,其特征在于，所述判断模块判断酒瓶体包装是否存在缺陷的步骤如下：

7.根据权利要6所述的一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统,其特征在于，所述异常面分析的步骤包括：

8.根据权利要2所述的一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统,其特征在于，所述工业摄像机(3)依次拍摄酒瓶体包装四个面的图像,并将四个面的图像组合为包装图像信息。

9.根据权利要2所述的一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统,其特征在于，所述背景板(2)的颜色为纯色，且背景板(2)与酒瓶体包装的颜色不同。

技术总结
本发明公开了一种基于机器视觉的酒瓶体包装缺陷检测系统，包括：采集模块，用于采集包装图像信息；识别模块，用于根据包装图像信息识别并生成无背景包装图像；处理分析模块，用于对无背景包装图像进行灰度处理，提取并分析灰度值信息；判断模块，用于根据处理分析模块对比分析的结果判断酒瓶体包装是否存在缺陷；通过先对无背景包装图像进行灰度处理，再进行分析过程，在对灰度图片运算时能够大大降低分析时的运算量，进而能够保证包装缺陷判断准确性的同时减少运算量，进而减少了硬件的成本，也提升了检测的效率。

技术研发人员：孙式运,杨清志,蒋伟,吕洪善
受保护的技术使用者：亳州职业技术学院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13