酒瓶口缺陷检测技术探究.pdf
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1、设备管理与维修2023 翼8(下)0引言中国是世界上最大的啤酒生产和消费国,其中 90豫以上采用的是玻璃瓶装。当前,我国废旧玻璃瓶的回收率只有 15%左右,不利于新时代绿色发展和生态文明建设。近年来,机器视觉技术快速发展,国内高校和机器视觉公司在瓶口缺陷检测方面都有研究。黄志鸿等针对空瓶再回收时存在的瓶口破损缺陷提出一种基于极限学习机的检测算法,该方法先提取表面特征,然后运用遗传算法对极限学习机的输入进行优化,最后选取样本对分类器进行训练与测试。然而这种方法的先验知识数据统计想要实际应用于生产线,仍然需要大量的数据计算。而利用 VisionPro 软件数据库结合图像处理算法进行检测,可以提高检
2、测的准确率和鲁棒性。本文主要研究机器视觉对于酒瓶口缺陷的检测技术,首先用工业相机对空瓶瓶口进行图像采集,通过视觉软件 VisionPro对采集到的图像进行图片处理、缺陷定位,可准确地判断瓶口是否有缺陷瑕疵。重点研究缺陷检测图片处理算法,以及数据库的选取测试,最终完成酒瓶口的缺陷检测。1信息采集建立软件 VisionPro 识别系统需要足够多的训练样本,因此,在实验开始之前需要采集良品、破损、划痕、污渍等不同的样本。训练集共计 150 个样本,其中包含啤酒瓶在不同背景下的样本。2瓶口图像处理在 VisionPro 软件对瓶口图像处理时,首先进行像源(ImageSource)导入,导入之后的处理过
3、程包括灰度转换,灰度是指图像以黑度的点数(像素)的二维数组(表格)方式保存,每个像素的光浓度值或灰度值用 0255 之间的整数来表示;然后利用视觉工具(CogPMAlignTool 1)做模板匹配;最后运用探测缺陷的视觉工具(CogPaInspectTool 1)与斑点工具(CogBlobTool 1),辨别处于用户给出阈值灰度范围内的不同像素组,并以斑点的形式将区域显示出来。由于周围光照的原因会造成误检,所以利用相机采集玻璃啤酒瓶图像时需要调整周围的光源方向,并在相机下方加装偏振片。综上所述,图像处理过程的主要步骤为图像的灰度转换、良品模板训练、阈值分割、斑点处理、形态学调整。3图像灰度化在
4、对啤酒瓶进行检测之前,需要将啤酒瓶口图像进行处理,将彩色图像转换为灰度图像(图 1),其优点是占用空间少,降低计算运行过程中的数据处理量。灰度图像的进一步处理是二值图像,二值图像是指图像是由像素构成并且只有两种可能的取值状态,图像中的任何像素点的灰度值范围是 0255,这两个分别代表黑色和白色。采集啤酒瓶口图像,并对采集到的图像进行灰度处理,处理后的图像只含有灰度信息,不含有彩色信息。这种转换有效降低了图像的噪声,达到去噪的效果,从而使图像更具准确性、大幅提高系统检测识别的速度。灰度转换是图像增强的重要方法之一,其转换原理是通过变换函数将原图的灰度 f(x,y)由 g=T f 得出新的灰度 g
5、(x,y):g(x,y)=T f(x,y)(1)灰度空间是为了放大需要的 ROI 感兴趣区域,相对地抑制不感兴趣区域。通过分段线性变换,原图像函数 f(x,y)在 0,Mf,ROI 感兴趣的区域在 a,b,使其最终拉伸到 c,d,则分段线性变换表达式为:摘要:针对啤酒瓶回收过程中瓶口出现的缺陷问题及回收要求,研究基于机器视觉的啤酒瓶口缺陷检测技术,主要采用工业相机进行实时采集图片、对图像进行灰度处理、拉普拉斯算法边缘检测处理、阈值分割法处理、斑点图像处理,然后利用 PatMax 算法进行良品训练,模板匹配算法进行缺陷对比,并使用视觉软件 VisionPro 进行程序编写和缺陷检测。根据照片的实
6、时性及算法的鲁棒性,采用 VisionPro 软件进行编程和检测的准确率为 99豫,效率达到人工的 5 倍以上。关键词:酒瓶口;缺陷检测;机器视觉;图像处理中图分类号:TP391.4文献标识码:BDOI:10.16621/ki.issn1001-0599.2023.08D.72酒瓶口缺陷检测技术探究李亚萍1,冯占伟1,张晓辉2(1.河南机电职业学院智能工程学院,河南郑州451100;2.河南省郑新科创有限公司;河南郑州450001)图 1灰度转换示例骳髊髗设备管理与维修2023 翼8(下)g(x,y)=ca伊f(x,y)0臆f(x,y)约ad-cb-a伊 f(x,y)-a +ca臆f(x,y)
7、约bMg-dMf-b伊 f(x,y)-b+db臆f(x,y)约Mf扇墒设设设设设设设设缮设设设设设设设设(2)对不同的区间采用不同的线性变换,来实现灰度空间的增强和抑制。4良品模板训练在实际的啤酒瓶回收过程中,对瓶口的缺陷情况检测主要针对啤酒瓶是否有破损现象,是否能继续回收利用。本次实验将人为模拟了瓶口的破损情况,并选用一个标准的无任何缺陷的瓶口图,将其训练为视觉检测系统的良品模板。良品瓶口图的图像训练过程为选择算法(PatMax和PatQuick),确定训练区域以及区域形状,找好中心原点,确定能接受的阈值。当完成良品瓶口图像处理后,可以手动查看图像的不同状态。良品瓶口图的训练状态如图 2 所
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