[发明专利]空瓶瓶壁缺陷检测方法及装置

说明书

 

技术领域

本发明涉及一种瓶壁缺陷检测方法及装置，尤其是一种空瓶瓶壁缺陷检测方法及装置。

背景技术

目前，啤酒、饮料生产企业越来越重视产品的质量，然而企业生产线上瓶子的质量很难达到预期的目标，常常存在裂纹等缺陷。尤其是重复洗涤再利用的回收瓶，瓶壁上容易有未清洗掉的商标附着，因此需要对瓶壁进行全面的检测。现今企业多采用人工检测，瓶子通过安装在输送链道旁的灯光检验箱时，肉眼观测，发现不合格的人工去除。这种传统的检测方法存在以下缺点：

1.检测精度低，不能满足客户对产品质量的要求，微小缺陷难被检查出，给食品包装的安全性带来隐患；

2.检测效率低，不能满足自动化生产线高速生产的需求；

3.检测人员易疲劳，不能保持检测标准；

4.人工作业不利于实现信息的集成。

现有的检测技术，如中国专利02133618.0“玻璃瓶罐检测方法及玻璃瓶罐检测装置”必须使生产线上的玻璃瓶罐再检测工位适当停顿并旋转至少360度，显然不符合生产线高速运行的要求，在实际应用中不可行。中国专利200710028027.1“一种空瓶瓶口缺陷的检测方法及装置”检测方法因为瓶壁自身的特点而不能移植到瓶壁的检测中来：采用光源正对反射的方法可以得到圆环状的平面瓶口图像，但是对透射明显而反射不明显的360度立体瓶壁不适用，瓶口瓶壁图像的形状特性差异也使得处理方法存在各自不同的特点。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种容易实现自动化、识别准确、满足高速生产线要求的空瓶瓶壁缺陷检测方法及装置。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种空瓶瓶壁缺陷检测方法，包括以下步骤：

A．扫描瓶颈上的边缘点对，利用对称分析结合位置关系确定瓶壁各部分中心轴线的方法进行瓶壁定位，获得瓶身处理区域的位置，对瓶壁检测区域划分进行分区域处理；

B．对定位的区域采用灰度拉伸法对图像数据预处理，增加图像的对比度和亮度；

C．采用最大类间方差法对图像进行分割，获得目标信息；

D．对经过分割后的瓶壁图像进行连通性分析，提取各缺陷的特征数据，根据连通域的质心位置、体态比和面积特征判断每个检测到的连通域是否为真正的缺陷。

所述步骤A中的瓶壁定位依据瓶颈边缘来进行定位跟踪，具体的跟踪步骤如下：

1）因为在侧壁图像中只在水平方向上产生波动，所以在定位时只计算中心的横坐标，首先确定一组共n条(n=5,6,……,20)扫描直线的位置，保证每条扫描直线都能够穿过瓶颈的两侧边缘；

2）建立点数组P0、P1和P2；

3）沿着每条扫描直线进行双向扫描，搜索直线上灰度值由低到高突变强度最大的点，将每条直线上由左向右扫描和由右向左扫描得到的点分别记为、，i=1到n的整数，将点顺序存放在数组P1中，点顺序存放在数组P2中；

4）利用公式（1）对每条扫描直线上的一对边缘点即、的横坐标和求均值，利用公式（2）求每对边缘点之间的距离，记为，由扫描到的这些成对边缘点计算得到一组中心点横坐标参考值；

                                                                             (1)

                               (2)

5）结合分析中心点横坐标参考值的分布情况：每个位置的都应该在与所检测瓶子相对应范围内波动，如果超出了这个范围，说明这一对边缘点中至少有一个点是伪边缘点，此时可以去除这对点对应的中心点的横坐标参考值；

6）在最终选取的参考中心点集内，通过求平均值的方法得到中心点的最终计算值，继而确定瓶身处理区域的位置。

所述步骤B中的灰度拉伸法对图像数据预处理包括以下步骤：参数见图7，x轴为变换前的灰度值，y轴为变换后的灰度值。

1）确定灰度变换函数，设(，)，(，)为变换函数上确定的点，变换前后图像中某像素点的灰度值分别为Gray1和Gray2；

2）当Gray1在0～之间时，令；

3）当Gray1在～之间时，令；

4）当Gray1在～255之间时，令；

所述步骤C中的最大类间方差法对图像进行分割是利用灰度直方图的0阶和1阶矩，根据目标与背景之间的最大方差动态地确定图像分割阈值，