基于机器视觉的卷烟条盒包装质量检测系统设计下广告牌

基于机器视觉的卷烟条盒包装质量检测系统设计(下)

4． 图像的分析处理

目前卷烟条盒包装主要存在破损、翘边、反包、包装错位、封签（偏移、叠角、缺失）等缺陷，在图像处理单元利用图像定位、边缘检测、斑点分析等算法，对各个通道的图像进行分析，以确定产品包装是否存在质量缺陷。

4.1定位配准（Locator）

定位配准是图像与标准模板进行缺陷检测的必要条件，定位准确与否直接关系到整个视觉系统的成败。传统的物体定位技术通过寻找统计模板（参考图像）与物体（产品图像）间的灰度级相关度的方法来决定物体的X、Y坐标，本系统定位采用几何特征匹配，通过设置兴趣域并学习兴趣域内物体的几何特征，然后在图像内寻找相似形状的物体，不依赖于特殊的像素灰度，提高了定位物体的能力，在改变物体角度、尺寸、明暗度等条件的情况下仍能精确定位物体。应用中的特点：

·基于图像中条盒轮廓或边缘找寻和定位条盒；

·设定模板后，所有查找都基于模板操作；

·对于相似的模板进行加权处理，能自动去模糊化（二意性）；

·容许阴影、对比度低、边缘不清或背景噪音；

·定位器返回找到条盒特征的X、Y坐标。

4.2边缘检测（Edge）

边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间。图像中被查找的边缘被标记为从全暗至全亮或从全亮至全暗范围内的灰度值变化，边缘工具从图像中去除常量或变化缓慢的背景，保留作为图像特征的边缘，并计算边缘的幅度和角度。边缘的幅度指穿过边缘时灰度值的变化量；边缘的角度是指边缘与垂直方向的夹角。下图为两个三角形。其中，箭头的方向表示边缘的角度，箭头的大小表示边缘的幅度。每一三角形具有同样的边缘角度，但由于背景的灰度值不同，左边三角形的幅度大于右方三角形。

大多数由真实图像产生出的边缘幅度图像包含虚假的或噪声边缘像素，这些边缘像素是视频噪声、反射或其它图像缺陷所造成的。通过在边缘幅度图像中设置阀值，可消除这些虚假像素。设置阀值在消除虚假边缘的同时，还常会消除真正的边缘。因为真正的边缘常由一些邻近像素的集合构成。通过在边缘图像中设置边缘滞后阀值，可在消除虚假边缘的同时，保留真正的边缘。边缘滞后阀值消除了一些像素，这些像素的灰度较那些与其它边缘像素不相邻的像素低一定的幅度，较边缘幅度图像高一定的幅度。这一方法保留了形成真正边缘的连续边缘像素，而消除了由噪声或其它图像缺陷而形成的边缘像素。

系统的设计中通过在边缘工具中设置边缘滞后阀值和幅度范围来检测条盒边缘及透明纸褶皱的缺陷。

4.3斑点分析（Blob Analysis）

Blob分析可为视觉系统提供图像中斑点的数量、位置、形状和方向，还可提供相关斑点间的拓扑结构，其是一种对闭合目标形状进行分析处理的基本方法。

Blob分析从场景的灰度图象着手进行分析，在进行分析以前，利用二值化（Bilinear Interpolation）把图像分割为构成斑点（Blob）和局部背景的像素集合，典型的目标像素被赋值为1，背景像素被赋值为0。分割时设定了两种方法固定阀值分割（Hard Threshold）和动态阀值分割（Soft Threshold）。

当图像被分割为目标像素和背景像素后，进行连通性分析，在图像中寻找一个或多个相似灰度的“斑点”,并将这些“斑点”按照四邻域或者八邻域方式进行连通性分析，将目标像素聚合为目标像素或斑点的连接体，就形成了一个Blob单元。通过对Blob单元进行图形特征分析，可以将单纯的图案灰度信息迅速转化为图案的形状信息，包括图形的质心、面积、周长等。使用Blob分析，通过多级分类器的过滤，在一定程度上可满足对条盒透明纸破损、反包、盒皮印刷等缺陷的检测需求。

5．系统的总体开发

在条盒外包装质量检测系统中，采用的处理方式是基于PC机的检测处理系统。开发时综合考虑了系统与相机、采集卡、外部PLC、以及PC本身外设的连接与通信控制，提供了友好的人机界面和可靠历史记录存储数据库；检测到质量缺陷时，提示缺陷类别，对执行单元给出剔除信号。

执行单元是系统的一个关键环节，其作用就是响应上位机给出的剔除指令，准确无误地剔除不合格的条盒。在生产流水线运行的高峰时期，速度可达到8条/s，为保证系统的稳定性和快速性，设计中电控系统采用西门子的S7-200 PLC，执行机构中应用高速的电磁阀组和喷吹腔体，使其能够对剔除信号给出快速响应。

6．结束语

本文探讨了基于机器视觉的条盒包装质量检测系统设计中的各项相关技术，介绍了机器视觉和机器视觉系统的基本概念，通过对系统开发的介绍，列举和阐述了在表面缺陷检测中常用到的定位、边缘检测及Blob分析等算法。

机器视觉的诞生和应用，极大地解放了人类生产力，提高了生产自动化水平，其应用前景极为广阔。随着烟草行业提质降耗工程的全面实施，它也将越来越多地应用于烟草生产质量的检测和监控，为提升烟草企业的市场竞争力做出更大的贡献。

来源：中国自动化网

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