[发明专利]一种基于模板匹配与图像质量评估的标贴破损检测方法

说明书

本发明公开了一种基于模板匹配与图像质量评估的标贴破损检测方法。对于待检测图像和其模板图像，通过一系列预处理手段准确提取标贴区域的二值化图像和灰度图像，利用仿射变换校正可能存在的因角度偏差而造成的形状扭曲，利用模板匹配实现无损图像与待检测图像的位置匹配，最后通过二值化图像的差分图像获得可能的缺陷区域，并利用结构相似形和感知哈希值相结合的图像质量评估方法有效检测出真正的缺陷区域，实现破损缺陷的准确定位。其创新点在于利用简单高效的预处理手段提取ROI区域，再利用图像质量评估算法计算图像相似度，保证检测的准确性和高效性。

技术领域

本发明涉及机器视觉与视频图像处理技术领域，具体为一种基于模板匹配与图像质量 评估的标贴破损检测方法。

背景技术

传统瓶体标贴瑕疵检测多以人工检测的方法完成灌装产品生产线后端检测工作，存 在效率低、成本高、稳定性与可靠性差等问题，这与大规模工业化生产极不协调。基于机器视觉的图像检测算法具有很好的发展前景，利能够自动进行标贴缺陷检测，有效解 决这一问题。

就目前国内外研究现状来说，常用于标贴缺陷的算法有基于图像滤波的方法、基于 边缘提取的方法、基于深度学习的方法等。但这些方法通常对图像拍摄有着较为严格的条件，操作环境也较为复杂，同时在处理速度上也不理想，大多在实际工业应用中都有 一定的限制。

本发明提出一种基于模板匹配与图像质量评估的标贴破损检测方法。通过一系列预 处理手段准确提取标贴区域的二值化图像和灰度图像，利用仿射变换校正可能存在的因 角度偏差而造成形状扭曲，利用模板匹配实现无损图像与待检测图像的位置匹配，最后通过二值化图像的差分图像获得可能的缺陷区域，并利用结构相似性和感知哈希值相结合的图像质量评估方法有效检测出真正的缺陷区域，实现破损缺陷的准确定位。

发明内容

本发明要解决的问题是：现有瓶体标签破损缺陷检测系统依赖人工检测，效率低下 且稳定性差；现有的各种基于机器视觉的标贴破损缺陷检测方法往往对图像拍摄有着较 为严格的条件，操作环境也较为复杂。本发明提出一种基于模板匹配和图像质量评估的标贴破损缺陷方法，不仅容许瓶体摆放角度有一定范围内的偏差，且处理速度快，同时 对微小的翘起缺陷也能够准确检出。

本发明的技术方案为：一种基于模板匹配与图像质量评估的标贴破损检测方法，用 于瓶体表面标贴检测，以标贴的无损图像为模板，采集待检测标贴图像后，对两者提取标贴区域的二值化图像和灰度图像，利用仿射变换校正因拍摄角度偏差而造成形状扭曲，利用模板匹配实现无损图像与待检测图像的位置匹配，最后通过二值化图像的差分图像获得疑似缺陷区域，在此基础上利用结构相似性和感知哈希值相结合的图像质量评估方法检测出确定缺陷区域，实现破损缺陷的准确定位。

本发明包括以下步骤：

步骤一、图像采集，利用红外光源采集瓶体标贴图像，采集到的原始红外图像为灰度图，记采集到的无损模板图像为F_m(x,y)，待检测标贴图像为F_o(x,y)，其中下标m表示 无损标贴模板图像，下标o表示待检测标贴图像；

步骤二、对步骤一获得的初始图像F_m(x,y)与F_o(x,y)进行二值化处理，并通过形态学 腐蚀操作去除非标贴区域的光斑，获得无损标贴二值化图像B_m(x,y)与待测标贴二值化图 B_o(x,y)；

步骤三、利用步骤二中获得的二值化图像B_m(x,y)与B_o(x,y)，通过取其最小外接矩形 获得标贴所在矩形区域的二值化图像RB_m(x,y)与RB_o(x,y)，并利用位置信息取出初始灰度图像中对应的标贴所在矩形区域图像，记为R_m(x,y)与R_o(x,y)；