一種基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法技術

一種基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法，在機器視覺檢測平臺上對PE瓶密封缺陷進行檢測，包括步驟：(1)集PE瓶口圖像，轉換為灰度圖；(2)對灰度圖進行預處理得到閾值分割圖；(3)通過邊緣檢測檢測得到瓶口密封錫紙的內外輪廓；(4)填充內外輪廓形成圓環(huán)，將圓環(huán)等分為均勻等分，計算每等分圓像素值與給定閾值范圍比較，判斷缺陷是否存在。該方法可以在高速運動的傳送帶上，準確快判斷瓶口密封缺陷，適用于自動化流水線上PE瓶的檢測分揀。本發(fā)明專利技術精度較高、可靠性良好、工作效率較高。

【技術實現(xiàn)步驟摘要】
一種基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法
本專利技術屬于圖像處理
，特別涉及一種基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法。
技術介紹
傳統(tǒng)的灌裝瓶質量檢測是通過人工燈光檢驗，員工在流水線上利用肉眼查看。但是這種方式從效率到精度以及人工視覺疲勞各方面都達不到檢測標準，尤其在大批量生產檢測的情況下，往往導致遺漏和誤判的情況，導致部分不合格的瓶裝飲料流入市場，影響企業(yè)形象。因此在灌裝完畢后，需要提供一種方法保證PE瓶檢測的可靠性和快速性，基于機器視覺的PE瓶檢測技術克服人工檢測的不足，滿足工業(yè)自動化生產中的高速高精度檢測，而基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷檢測是一個必不可少的過程。
技術實現(xiàn)思路
為了克服已有PE瓶檢測技術人工檢測的精度較低、可靠性較差、工作效率較低的不足，本專利技術提供一種精度較高、可靠性良好、工作效率較高的基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法。本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案是：一種基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法，所述檢測方法步驟如下：(1)采集PE瓶口圖像，轉換為灰度圖；(2)對灰度圖進行預處理得到閾值分割圖；(3)通過邊緣檢測檢測得到瓶口密封錫紙的內外輪廓；(4)將圓環(huán)等分為均勻等份，計算每等份圓像素值，并與給定閾值范圍進行比較，判斷缺陷是否存在。進一步，所述步驟(1)中，照明光源的選擇與布設，相機的圖像采集，以及灰度變換，過程如下：選擇紅色的偏振環(huán)光源和isight7200相機垂直于瓶口上方拍攝；采用編碼器記錄傳送帶位移，發(fā)送外部觸發(fā)信號控制相機拍照，并將采集到的PE瓶口圖像輸出給處理器完成圖像的灰度變化。再進一步，所述步驟(2)中，采用迭代最佳閾值法對圖像閾值分割，首先根據圖像最大和最小灰度值計算出一個初始閾值T1，利用這個閾值將圖像分為兩個區(qū)域，然后分別求出兩個區(qū)域的平均灰度值H1和H2，計算出新的閾值T2，直到H1和H2的值不再發(fā)生變化，否則繼續(xù)迭代：更進一步，所述步驟(3)中，采用canny算子對二值圖內外輪廓檢測，并填充為圓環(huán)型；所述步驟(4)中，利用區(qū)域面積特征進行判斷，過程如下：如果是一個沒有缺陷的瓶口圖像，從圓心出發(fā)被平均分割為N份，那么這每份像素值應該是近似相等的；但是當這某等份中存在缺陷部分，那么對比于沒有缺陷區(qū)域的像素值將會出現(xiàn)明顯的誤差；當這個誤差超過設定的閾值就可以判為有缺陷。所述步驟(4)中，步驟如下：4.1)通過目標定位環(huán)節(jié)，確定圓心位置；4.2)從圓心出發(fā)，將整個區(qū)域面積，用N條直線均勻劃分，N＝360/ɑ，ɑ的取值根據精度可選擇不同的角度；4.3)在完成等分后，開始統(tǒng)計被各條直線均勻角度分割的扇形區(qū)域的像素值總和，然后設置一個誤差范圍值，當有扇形區(qū)域的像素總和在這之外，判斷該區(qū)域存在缺陷。本專利技術的有益效果主要表現(xiàn)在：精度較高、可靠性良好、工作效率較高。附圖說明圖1為本專利技術基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法的流程圖。圖2為基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測的相機光源布設位置圖，其中，1為被測物體，2為光源，3為鏡頭，4為CCD相機。圖3為PE瓶瓶口灰度圖，其中，(a)是沒有缺陷的瓶口，(b)是一種有缺陷的瓶口，(c)是另一中有缺陷的瓶口。圖4為PE瓶瓶口密封缺陷的迭代最佳閾值法流程圖。圖5為PE瓶瓶口等分圓法效果圖，其中，(a)是沒有缺陷的瓶口，(b)是一種有缺陷的瓶口，(c)是另一中有缺陷的瓶口。具體實施方式下面結合附圖對本專利技術作進一步描述。參照圖1～圖5，一種基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法，步驟如下：(1)照明光源的選擇與布設，相機的圖像采集，以及灰度變換，本專利技術選擇紅色的偏振環(huán)光源和isight7200相機垂直于瓶口上方拍攝如圖2所示；采用編碼器記錄傳送帶位移，發(fā)送外部觸發(fā)信號控制相機拍照，并將采集到的PE瓶口圖像輸出給處理器完成圖像的灰度變化。(2)如圖3對灰度圖進行預處理得到閾值分割圖，本文采用迭代最佳閾值法對圖像閾值分割，首先根據圖像最大和最小灰度值計算出一個初始閾值T1，利用這個閾值將圖像分為兩個區(qū)域，然后分別求出兩個區(qū)域的平均灰度值H1和H2，計算出新的閾值T2，直到H1和H2的值不再發(fā)生變化，否則繼續(xù)迭代，流程圖如圖4所示：(3)通過邊緣檢測檢測得到瓶口密封錫紙的內外輪廓，采用canny算子對二值圖內外輪廓檢測，并填充為圓環(huán)，如圖5所示；(4)將圓環(huán)等分為均勻等份，計算每等份圓像素值與給定閾值范圍，比較判斷缺陷是否存在。利用區(qū)域面積特征進行判斷的方法。如果是一個沒有缺陷的瓶口圖像，從圓心出發(fā)被平均分割為N份,那么這每份像素值應該是近似相等的。但是當這某等份中存在缺陷部分，那么對比于沒有缺陷區(qū)域的像素值將會出現(xiàn)明顯的誤差。當這個誤差超過設定的閾值就可以判為有缺陷，采用等分圓法步驟如下：4.1)通過目標定位環(huán)節(jié)，確定了圓心位置；4.2)從圓心出發(fā)，將整個區(qū)域面積，用N條直線均勻劃分，N＝360/ɑ，ɑ的取值根據精度可選擇不同的角度，要求精度越高，ɑ的值越小；4.3)在完成等分后，開始統(tǒng)計被各條直線均勻角度分割的扇形區(qū)域的像素值總和，然后設置一個誤差范圍值，當有扇形區(qū)域的像素總和在這之外，就可以判斷，該區(qū)域存在缺陷。對于等分圓法的缺陷判實驗，可分別將二值圖以圓心為中心劃分為4等份、6等份、8等份，分別計算劃分區(qū)域的像素值，根據標準圖像圓環(huán)區(qū)域像素值約為16256，可知4等份合格PE瓶圖像的像素值分別約為4064再根據實驗得到的數(shù)據跟合格PE瓶數(shù)據比對，如果在允許誤差范圍內，可以認為該區(qū)域無缺陷，如表記錄了4等份情況下5組PE瓶的等分圓法數(shù)據值，表1為等分圓法檢測結果。表1等分圓法在每個PE瓶圖像劃分區(qū)域的值可以看出當區(qū)域像素值與4064差距達到一定誤差時，可認為該圖像對應的PE瓶口是存在缺陷的，且此方法耗時較短。綜上所述，本專利技術根據PE瓶瓶口缺陷特點，分析得到一種快速準確的檢測方法，并在實際傳送帶檢測平臺進行驗證，能夠完成對快速移動的PE瓶瓶口密封缺陷檢測，且算法魯棒性強。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法，其特征在于：所述檢測方法步驟如下：(1)采集PE瓶口圖像，轉換為灰度圖；(2)對灰度圖進行預處理得到閾值分割圖；(3)通過邊緣檢測檢測得到瓶口密封錫紙的內外輪廓；(4)將圓環(huán)等分為均勻等份，計算每等份圓像素值，并與給定閾值范圍進行比較，判斷缺陷是否存在。

【技術特征摘要】
1.一種基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法，其特征在于：所述檢測方法步驟如下：(1)采集PE瓶口圖像，轉換為灰度圖；(2)對灰度圖進行預處理得到閾值分割圖；(3)通過邊緣檢測檢測得到瓶口密封錫紙的內外輪廓；(4)將圓環(huán)等分為均勻等份，計算每等份圓像素值，并與給定閾值范圍進行比較，判斷缺陷是否存在。2.如權利要求1所述的基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法，其特征在于：所述步驟(1)中，照明光源的選擇與布設，相機的圖像采集，以及灰度變換，過程如下：選擇紅色的偏振環(huán)光源和isight7200相機垂直于瓶口上方拍攝；采用編碼器記錄傳送帶位移，發(fā)送外部觸發(fā)信號控制相機拍照，并將采集到的PE瓶口圖像輸出給處理器完成圖像的灰度變化。3.如權利要求1或2所述的基于機器視覺的在線PE瓶瓶口密封缺陷的檢測方法，其特征在于：所述步驟(2)中，采用迭代最佳閾值法對圖像閾值分割，首先根據圖像最大和最小灰度值計算出一個初始閾值T1，利用這個閾值將圖像分為兩個區(qū)域，然后分別求出兩個區(qū)域的平均灰度值H1和H2，計算出新的閾值T2，直到H1和H2...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：陳建，胡俊康，王建勇，趙曉，李鑫，陳琨，
申請(專利權)人：浙江工業(yè)大學，
類型：發(fā)明
國別省市：浙江,33