基于图像数据的袋式包装机产品质量检测方法与流程

本发明涉及图像数据处理，具体涉及一种基于图像数据的袋式包装机产品质量检测方法。

背景技术：

1、包装是为产品提供保护及相关信息说明的重要载体，良好的包装是产品质量的基础保障，不仅可以给消费者带来安心，同时也对产品生产者提出了加工要求。在产品生产过程中，由于外界因素的影响以及袋式包装机自身的故障，可能会在产品的包装过程中导致包装产品表面出现缺陷。出现缺陷的包装不仅给消费者带来麻烦，也会对商家造成影响，故需要对包装产品表面进行质量检测。

2、包装产品表面的对比度能够表现出表面颜色信息的艳丽程度，在质量检测过程中，包装产品表面的对比度把控是一个重要的过程，现有相关技术中，由于包装产品表面的信息丰富，不同内容的区域较多，由于不同区域的对比度影响不同，若对于不同区域均采用同样的对比度计算方法，会导致对比度的获取精度不够高。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中对于不同区域均采用同样的对比度计算方法，使得对比度的获取精度不够高的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于图像数据的袋式包装机产品质量检测方法，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明提供了一种基于图像数据的袋式包装机产品质量检测方法，所述方法包括：

3、获取袋式包装机包装产品的全景表面灰度图像，所述全景表面灰度图像包括背景区域、初步图形区域和初步文字区域；

4、获取每个像素点在预设第一尺寸邻域内的初始对比度；

5、基于初步标准文字尺寸将所述初步图形区域缩放，获得缩放图形区域；根据所述缩放图形区域与具有初步标准文字尺寸的初步文字区域的相似程度对初步图形区域进行筛选，获得第一文字区域；

6、依次对第一文字区域集合和初步文字区域集合进行融合分析，分别获得第一完整文字区域和第二完整文字区域；

7、分别在第一完整文字区域集合和第二完整文字区域集合中，针对每个完整文字区域中的每个像素点，根据完整文字区域与其他完整文字区域的形状相似性和其他完整文字区域中对应位置像素点的初始对比度，对每个像素点的初始对比度进行调整，获得每个像素点的最终对比度；以非文字区域内像素点的初始对比度作为最终对比度；

8、根据每个像素点在预设第二尺寸邻域内邻域像素点的最终对比度获得每个像素点的融合对比度，获得包装产品表面对比图；根据所述包装产品表面对比图对包装产品进行质量检测，获得检测结果。

9、进一步地，所述初始对比度的获取方法包括：

10、以每个像素点为中心的预设第一尺寸邻域中，邻域像素点与中心像素点的灰度值差异的平均值作为每个像素点的邻域灰度差异；

11、将每个像素点的邻域灰度差异与对应像素点的灰度值的比值作为每个像素点的初始对比度。

12、进一步地，所述初步标准文字尺寸的获取方法包括：

13、获取所有所述初步文字区域的最小外接矩形，获取所有所述最小外接矩形的长和宽的众数，将所述长和宽的众数作为所述初步标准文字尺寸。

14、进一步地，所述第一文字区域的获取方法包括：

15、获得所有所述初步图形区域的最小外接矩形，以所述初步图形区域的最小外接矩形的中心点为中心，根据所述初步标准文字尺寸进行等比缩放，获得缩放图形区域；

16、利用模板匹配算法获得每个所述缩放图形区域与每个具有初步标准文字尺寸的初步文字区域的相似度；若最大相似度大于预设阈值，则所述缩放图形区域为第一文字区域。

17、进一步地，所述融合分析的方法包括：

18、获取文字区域集合中所有文字区域的最小外接矩形，将所有文字区域的最小外接矩形的长和宽的众数作为参考标准文字尺寸；

19、根据文字区域的尺寸筛选出待融合文字区域和完整文字区域；将相邻两个待融合文字区域进行初步融合，获得初步融合区域；

20、将所述初步融合区域的尺寸与所属文字区域集合对应的参考标准文字尺寸的尺寸差异进行负相关映射并归一化获得融合尺寸相似度；

21、将相邻且具有参考标准文字尺寸的文字区域之间的最小距离作为参考距离；获取所述参考距离与所述初步融合区域对应的两个待融合文字区域之间的距离差异，将所述距离差异与对应两个待融合文字区域之间距离的比值作为约束距离；

22、将所述融合尺寸相似度和约束距离的乘积作为融合必要性，根据所述融合必要性判断对应两个待融合文字区域是否属于同一文字区域；将属于同一文字区域的待融合文字区域融合，获得完整文字区域。

23、进一步地，所述形状相似性的获取方法包括：

24、获取每个完整文字区域内每一行像素点的个数以及行像素平均灰度值，以两两之间完整文字区域内对应行像素点个数的差异与行像素平均灰度值差异的乘积，作为行信息差异；将完整文字区域内每行所述行信息差异的总和进行负相关映射并归一化作为所述形状相似性。

25、进一步地，所述完整文字区域内每个像素点的所述最终对比度的获取方法包括：

26、每个完整文字区域内每个像素点的最终对比度的获取方法为：

27、

28、其中，为完整文字区域内像素点的对比度，为像素点的初始对比度，为像素点所在的完整文字区域与第个其他完整文字区域的形状相似性，为在第个其他完整文字区域内与像素点相同位置像素点的初始对比度，为对应完整文字区域集合中完整文字区域的数量，∑为求和符号，为像素点所在的完整文字区域与对应参考标准文字尺寸的融合尺寸相似度。

29、进一步地，所述融合对比度的获取方法包括：

30、将每个像素点在预设第二尺寸邻域内的邻域像素点的最终对比度的平均值作为所述每个像素点的融合对比度。

31、进一步地，所述检测结果的获取方法包括：

32、根据所述每个像素点的融合对比度获得包装产品表面对比图；利用索贝尔算子获得包装产品表面梯度图；利用lbp算法获得包装产品表面纹理特征图；

33、基于四元数傅里叶变换相位谱模型pqrt，根据所述包装产品表面对比图、包装产品表面梯度图、包装产品表面纹理特征图获得包装产品表面融合显著图；利用神经网络对所述包装产品表面融合显著图进行分析获得包装产品表面的缺陷区域，根据所述缺陷区域对包装产品进行质量检测，获得检测结果。

34、进一步地，所述背景区域、初步图形区域和初步文字区域的分割方法包括：

35、利用canny算子对所述全景表面灰度图像进行检测，获取所述全景表面灰度图像中相邻边缘像素点组成的封闭区域，封闭区域之外的区域为背景区域；

36、利用k-means聚类算法对所述封闭区域的面积进行k为2的聚类分析，距离度量为面积差异，获得两个类别；封闭区域平均面积最大的类别内的所述封闭区域为初步图形区域，封闭区域平均面积最小的类别内所述封闭区域为初步文字区域。

37、本发明具有如下有益效果：

38、本发明首先对包装产品全景表面灰度图像进行初步分割，分割的目的是为了初步划分出不同的区域。进一步地，对初步图形区域进行进一步划分并筛选出第一文字区域，对初步图形区域进行进一步的划分可以避免将较大的文字误判为图形区域，从而实现区域的精确分割。通过融合分析获得完整文字区域；通过对完整文字区域的分割与识别，使得后续对比度分析过程能够根据不同内容的区域进行针对性的分析，可以获得更加准确的对比度。在对比度分析过程中，形状相似性表示了完整文字区域之间的相似程度，所以基于其他完整文字区域对应位置的对比度和对应的形状相似性，获得完整文字区域内每个像素点的最终对比度能够使得对应像素点的最终对比度更具参考性，更能准确地表示出对应位置下的对比度信息。进而通过融合对比度的获取，进一步调整了每个像素点的最终对比度，使得由融合对比度获得的对比图中的对比度信息更具参考性，保证了包装产品质量检测过程的准确性。本发明通过对包装产品全景表面图像进行更加精确的划分，并且对不同区域进行针对性的对比度的获取，在对比度获取过程中参考了初始对比度以及形状相似性等多种因素，可以使获得的对比图更加精确，从而获得更加准确的检测结果。