一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法

本发明涉及肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，具体为一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法。

背景技术：

1、当前，肉桂棒可以用来制作给热红酒，咖啡，奶茶做调味的用处，应用的场合也是越来越高级，因此用户需要按规格大小给肉桂棒分类包装，对于已经分别好类的产品而言，会出现个别规格混入的情况，影响产品出厂品质。由于每个规格间的大小相差只有两到三个毫米要求如果用人工去判断筛选，就需要大量的人力成本以及时间，为提高生产效率与降低人工成本，为了降低时间成本，实现工业上的自动化，基于机器视觉的机器自动检测应运而生，所以，开发一套快速且有效的判断包装中的肉桂棒与方法很有必要的，基于此提出了一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供了一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，解决了随着高端客户对肉桂棒的外表形状有所要求，市场就会有对肉桂棒按规格大小统一包装的要求，而对包装是否符合该规定，需要人工进行检测，费事费力，因此市场就需要一种视觉检测装置实现对肉桂棒包装的自动检测，本发明可以取代人工实现机器自动检查某一规格下肉桂棒的宽度是否符合本规格的包装要求，并且本发明检测方法简单，对肉桂棒的检测速度快，准确率高的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，所述方法包括：

3、使用工业相机采取图像，对采取的原始图像按照一定方法灰度化；对灰度化后的图像进行阈值分割，使用阈值分割的方法得到包装纸与肉桂棒所在的区域；

4、对包装纸与肉桂棒所在的区域使用区域填充得到包装区域；

5、使用包装纸与肉桂棒所在的区域与包装区域进行区域求差，得到肉桂棒所在的区域；

6、对肉桂棒所在的区域使用区域填充，再使用闭运算去除小噪点；

7、对降噪点后所在的区域使用最小外接矩形，得到最小外接矩形的坐标与长宽与角度；以最小外接矩形的坐标角度与长宽得到一个矩形区域，在这个矩形区域为基础生成一个测量矩形；

8、以整数列的方式提取垂直于测量矩形方向的每一个整数点的灰度值；

9、求灰度值的极小值点；求两个极小值点的距离；

10、判断其距离是否大于特定值，如果大于特定值，则本包装存在不符合本批次包装规格的肉桂棒。

11、优选的，包装纸与肉桂棒图像进行灰度化、阈值分割得到肉桂棒区域包括：

12、对经过相机采集图像进行灰度化，取彩色图像rgb三通道的平均值作为灰度值，分为每个像素值为0到255的灰度值；

13、对像素阈值分割，提取灰度值在预设灰度范围内的像素点。

14、优选的，区域变换形状使用区域填充；所述区域填充即是填充区域内的空洞的部分，使相关特征更加明显。

15、优选的，区域求差用含有包装纸区域减去包装的区域，得到噪点较少的肉桂棒区域；对肉桂棒区域进行一次区域闭运算，选取圆形作为结构元素，消除噪点区域。

16、优选的，区域闭运算对该区域先膨胀再腐蚀，其中腐蚀和膨胀的定义下：膨胀是利用结构元素在图像中按序移动，每次移动后对结构元素所覆盖的图像像素值进行排序，选取像素最大值替换掉此次图像与结构中心点所对应位置的像素值。可以用来填充图像中的孔洞，使图像向外扩张，其中b为结构元素，a为被处理的图像，数学表达式定义为：

17、

18、腐蚀是利用结构元素在图像中按序移动，每次移动后对结构元素所覆盖的图像像素值进行排序，选取像素最小值替换掉此次图像与结构中心点所对应位置的像素值，可消除小噪声点，使图像向内收敛，数学表达式定义为：

19、

20、其中闭运算符号记为：

21、优选的，对降噪点后所在的区域使用最小外接矩形，得到最小外接矩形的坐标与长宽与角度，且测量矩形的用处提取垂直与矩形长边的直边。

22、优选的，所述阈值分割根据图像在灰度上的差异，将背景图像根据设定的灰度阈值分为最高阈值与最低阈值，选取处于最高阈值与最低阈值的像素点，产生对应的背景图像区域。

23、本发明提供了一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法。该肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法具备以下有益效果：

24、1.该肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法随着高端客户对肉桂棒的外表形状有所要求，市场就会有对肉桂棒按规格大小统一包装的要求，而对包装是否符合该规定，需要人工进行检测，费事费力，因此市场就需要一种视觉检测装置实现对肉桂棒包装的自动检测，本发明可以取代人工实现机器自动检查某一规格下肉桂棒的宽度是否符合本规格的包装要求，并且本发明检测方法简单，对肉桂棒的检测速度快，准确率高。

25、2.该肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法利用区域闭运算对该区域先膨胀再腐蚀，对肉桂棒所在的区域使用区域填充，再使用闭运算去除小噪点；对降噪点后所在的区域使用最小外接矩形，得到一个矩形区域，在这个矩形区域为基础生成一个测量矩形；对降噪点后所在的区域使用最小外接矩形，得到最小外接矩形的坐标与长宽与角度，且测量矩形的用处提取垂直与矩形长边的直边；以整数列的方式提取垂直于测量矩形方向的每一个整数点的灰度值；求灰度值的极小值点；求两个极小值点的距离；阈值分割根据图像在灰度上的差异，将背景图像根据设定的灰度阈值分为最高阈值与最低阈值，选取处于最高阈值与最低阈值的像素点，产生对应的背景图像区域；判断其距离是否大于特定值，如果大于特定值，则本包装存在不符合本批次包装规格的肉桂棒。

26、3.该肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法通过使用工业相机采取图像，对采取的原始图像按照一定方法灰度化；包装纸与肉桂棒图像进行灰度化、阈值分割得到肉桂棒区域；对像素阈值分割，提取灰度值在预设灰度范围内的像素点；区域变换形状使用区域填充；区域填充即是填充区域内的空洞的部分，使相关特征更加明显；对灰度化后的图像进行阈值分割，使用阈值分割的方法得到包装纸与肉桂棒所在的区域；对包装纸与肉桂棒所在的区域使用区域填充得到包装区域；使用包装纸与肉桂棒所在的区域与包装区域进行区域求差，即可得到肉桂棒所在的区域。

技术特征：

1.一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，其特征在于：一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，其特征在于：所述s101中，包装纸与肉桂棒图像进行灰度化、阈值分割得到肉桂棒区域包括：

3.根据权利要求1所述的一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，其特征在于：所述s102中，区域变换形状使用区域填充；

4.根据权利要求1所述的一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，其特征在于：所述s103中，区域求差用含有包装纸区域减去包装的区域，得到噪点较少的肉桂棒区域；对肉桂棒区域进行一次区域闭运算，选取圆形作为结构元素，消除噪点区域。

5.根据权利要求1所述的一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，其特征在于：所述s104中，区域闭运算对该区域先膨胀再腐蚀。

6.根据权利要求1所述的一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，其特征在于：所述s105中，对降噪点后所在的区域使用最小外接矩形，得到最小外接矩形的坐标与长宽与角度，且测量矩形的用处提取垂直与矩形长边的直边。

7.根据权利要求2所述的一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，其特征在于：所述阈值分割根据图像在灰度上的差异，将背景图像根据设定的灰度阈值分为最高阈值与最低阈值，选取处于最高阈值与最低阈值的像素点，产生对应的背景图像区域。

技术总结
本发明涉及肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法技术领域，且公开了一种肉桂棒的宽度筛选视觉检测方法，利用阈值分割根据图像在灰度上的差异，将背景图像根据设定的灰度阈值分为最高阈值与最低阈值，选取处于最高阈值与最低阈值的像素点，产生对应的背景图像区域，随着高端客户对肉桂棒的外表形状有所要求，市场就会有对肉桂棒按规格大小统一包装的要求，而对包装是否符合该规定，需要人工进行检测，费事费力，因此市场就需要一种视觉检测装置实现对肉桂棒包装的自动检测，本发明可以取代人工实现机器自动检查某一规格下肉桂棒的宽度是否符合本规格的包装要求，并且本发明检测方法简单，对肉桂棒的检测速度快，准确率高。

技术研发人员：陈从桂,黄锦华,吴狄,龚伟东,朱春锦,徐耿聪,滕家辉
受保护的技术使用者：广州大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14