瓶口缺陷检测方法、装置、设备及存储介质与流程

文档序号:36085776发布日期:2023-11-18 02:59阅读:26来源:国知局
瓶口缺陷检测方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及缺陷检测,具体而言,涉及一种瓶口缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。


背景技术:

1、在瓶子吹塑成型过程中,由于产线工艺误差,瓶口可能存在尺寸异常、存在凸起或缺损物等瑕疵,可能导致瓶盖无法与之匹配的问题。

2、目前,传统的检测方法主要依赖于人工视觉检查,效率低下且易受主观因素影响;另外,一些视觉检测技术采用面积对比的方式进行缺陷自动检测,但这种方式只能检测出瓶口明显形变的缺陷情况,无法覆盖所有的瓶口缺陷情况。综上,亟需一种能够提高瓶口缺陷检测准确性的方案。


技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种瓶口缺陷检测方法、装置、设备及存储介质,用以提高瓶口缺陷检测的准确性。

2、第一方面,本技术实施例提供了一种瓶口缺陷检测方法,包括:

3、获取待检测瓶子的瓶口灰度图像;

4、识别所述瓶口灰度图像的瓶口区域,并确定所述瓶口区域对应的基准拟合圆;

5、基于所述基准拟合圆的圆心,根据预设的圆心角为单位将所述瓶口灰度图像划分为若干个图像切分单元;

6、根据预设的边缘检测算法获取每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点;

7、基于所述每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点,对所述待检测瓶子进行缺陷检测。

8、在本技术实施例中,通过将瓶口图像划分为多个切分单元,并识别出每个切分单元中的瓶口边缘散点,最后根据这些瓶口边缘散点来实现瓶口缺陷检测,从而能够精确识别瓶口的微小缺陷情况,提高瓶口缺陷检测的准确性。

9、在一些可能的实施例中,所述基于所述每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点,对所述待检测瓶子进行缺陷检测,包括:

10、获取每一所述图像切分单元对应的瓶口内侧边缘散点和瓶口外侧边缘散点;

11、基于获取到的所有瓶口内侧边缘散点确定所述待检测瓶子的瓶口内侧拟合圆,基于获取到的所有瓶口外侧边缘散点确定所述待检测瓶子的瓶口外侧拟合圆;

12、获取所述瓶口内侧拟合圆对应的第一待测半径和所述瓶口外侧拟合圆的第二待测半径;

13、将所述第一待测半径和所述第二待测半径分别与预设的标准半径进行比较,并根据比较结果判断所述待检测瓶子是否存在缺陷。

14、在本技术实施例中,通过所有的瓶口边缘散点获取瓶口边缘拟合圆,并通过判断瓶口边缘拟合圆的半径与标准半径的差异度来进行瓶口缺陷检测,从而提高瓶口缺陷检测的准确性和效率。

15、在一些可能的实施例中,所述基于所述每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点,对所述待检测瓶子进行缺陷检测,包括:

16、获取每一所述图像切分单元对应的瓶口内侧边缘散点和瓶口外侧边缘散点;

17、基于获取到的所有瓶口内侧边缘散点确定所述待检测瓶子的瓶口内侧拟合圆,基于获取到的所有瓶口外侧边缘散点确定所述待检测瓶子的瓶口外侧拟合圆;

18、从所有瓶口内侧边缘散点中筛选出偏离于所述瓶口内侧拟合圆且偏离度超出预设第一阈值的瓶口内侧边缘异常散点,并根据瓶口内侧边缘异常散点占所有瓶口内侧边缘散点的比例判断所述待检测瓶子是否存在缺陷;

19、从所有瓶口外侧边缘散点中筛选出偏离于所述瓶口外侧拟合圆且偏离度超出预设第二阈值的瓶口外侧边缘异常散点,并根据瓶口外侧边缘异常散点占所有瓶口外侧边缘散点的比例判断所述待检测瓶子是否存在缺陷。

20、在本技术实施例中,通过根据瓶口边缘散点获取瓶口边缘拟合圆,然后筛选出瓶口边缘散点中与拟合圆偏离较大的异常散点,再根据异常散点占所有散点的比例来进行瓶口缺陷检测。进一步提高了瓶口缺陷检测的准确性。

21、在一些可能的实施例中,所述基于所述每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点,对所述待检测瓶子进行缺陷检测,还包括:

22、获取所述瓶口灰度图像的瓶子锚点信息;

23、基于每一所述瓶口边缘异常散点与所述瓶子锚点信息的位置对应关系生成所述待检测瓶子的缺陷位置信息;其中,所述瓶口边缘异常散点包括瓶口内侧边缘异常散点和瓶口外侧边缘异常散点。

24、在本技术实施例中,通过获取瓶口图像的锚点信息,再根据检测到的异常散点与锚点的位置对应关系来生成瓶子的缺陷位置信息,从而方便后续的缺陷定位和改良,提高了瓶口缺陷检测的便捷性。

25、在一些可能的实施例中,所述获取待检测瓶子的瓶口灰度图像,包括:

26、获取待检测瓶子的初始图像,并识别所述初始图像的瓶口区域位置;

27、当确定所述瓶口区域位置进入预设的目标检测范围时,则获取所述待检测瓶子的瓶口灰度图像。

28、在本技术实施例中,根据瓶子的初始图像判断瓶口区域是否进入特定的检测区域,当进入特定区域后再开始后续的检测过程,从而能够自动判断瓶口是否进入最佳检测位置,无需人工将瓶口放入特定位置,从而进一步提高了瓶口缺陷检测的效率。

29、在一些可能的实施例中,所述识别所述瓶口灰度图像的瓶口区域,并确定所述瓶口区域对应的基准拟合圆,包括:

30、识别所述瓶口灰度图像的瓶口区域外边缘,并利用预设的圆拟合算子根据所述瓶口区域外边缘确定所述瓶口区域对应的基准拟合圆。

31、在本技术实施例中,通过识别瓶口区域外边缘来确定瓶口区域对应的拟合圆,能够利用灰度图像中瓶口外侧边缘与检测背景的差异性准确识别出瓶口区域的拟合圆,从而进一步提高瓶口缺陷检测的准确性。

32、在一些可能的实施例中,所述根据预设的边缘检测算法获取每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点,包括:

33、基于所述基准拟合圆的圆心与图像边缘的至少一连线方向,计算每一所述图像切分单元中在所述连线方向上的像素梯度值;

34、将计算得到的像素梯度值与预设的梯度阈值进行比对,并根据比对结果获取每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点。

35、在本技术实施例中,通过基于圆心与图像边缘的至少一连线方向计算像素梯度值,并根据像素梯度值来获取瓶口边缘散点,从而进一步提高了瓶口缺陷检测的准确性。

36、第二方面,本技术实施例提供了一种瓶口缺陷检测装置,包括:

37、图像获取模块,用于获取待检测瓶子的瓶口灰度图像;

38、基准拟合模块,用于识别所述瓶口灰度图像的瓶口区域,并确定所述瓶口区域对应的基准拟合圆;

39、单元切分模块,用于基于所述基准拟合圆的圆心,根据预设的圆心角为单位将所述瓶口灰度图像划分为若干个图像切分单元;

40、边缘检测模块,用于根据预设的边缘检测算法获取每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点;

41、缺陷检测模块,用于基于所述每一所述图像切分单元对应的瓶口边缘散点,对所述待检测瓶子进行缺陷检测。

42、第三方面,本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器运行时可实现第一方面任一实施例所述的方法。

43、第四方面,本技术实施例提供了一种计算机程序产品,所述的计算机程序产品包括计算机程序,其中,所述的计算机程序被处理器执行时可实现第一方面任一实施例所述的方法。

44、第五方面,本技术实施例提供了一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述程序时可实现第一方面任一实施例所述的方法。

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