基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法
2023-05-10 08:22:11 1
基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，利用計算機視覺技術，在一定光照環境下採集樣本圖像，經過必要的圖像預處理和圖像分析，從煙支圖像中識別出缺陷類型及相應指標，從而完成煙支外觀質量的檢測。本發明提出的檢測方法為待測煙支外觀質量缺陷的測定提供了一種新的測量手段，自動化程度高、人為誤差小。
【專利說明】基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及煙支質量檢測方法領域，具體為一種基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法。
【背景技術】
[0002]捲菸產品在生產過程中，由於沾染設備油墨、裝置摩擦或機械故障等原因，常造成其表面出現汙跡(包括雜物、粘膠、黃斑、油潰等)、孔洞、鋼印缺陷(包括漏印、殘缺、顏色模糊、位置漂移、字體不符等)、褶皺、變形、色差等質量問題，該類型問題以及其他原因造成的捲菸表面所有非生產要求偏差統稱為煙支外觀質量缺陷。煙支外觀質量缺陷是是捲菸產品的顯著外觀缺陷，為控制該質量缺陷，越來越多的捲菸生產企業已經將該指標作為成品捲菸質量檢驗的必檢項目。本專利基於計算機視覺技術，提出一種煙支外觀質量檢測方法。
[0003]目前市場相繼出現光電式和圖像法原理捲菸檢測儀，僅限於檢測空頭、缺支等質量問題，不是嚴格意義上的外觀質量缺陷。誠然部分儀器可以檢測鋼印、汙跡等煙支缺陷，但該類型儀器既沒考慮煙支立體結構的特殊性，也無法綜合檢測出煙支的所有外觀質量缺陷。
【發明內容】
[0004]本發明的目的是提供一種基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，以解決現有技術存在的問題。
[0005]為了達到上述目的，本發明所採用的技術方案為:
基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:包括以下步驟:
(1)、圖像獲取:將待測煙支置於與待測煙支顏色差異較大的測量平臺上，在穩定、均勻的照明環境下，通過單個或多個相機獲取待測煙支的圖像，並將採集到的圖像發送至計算機；
(2)、圖像處理:在計算機中利用圖像處理算法，對獲取的待測煙支圖像進行圖像前期處理，然後利用投影關係進行維度轉換，得到部分待測煙支的展開平面圖，最後基於待測煙支表面信息，通過圖像配準、圖像拼接和圖像融合技術得到整體待測煙支的平面展開圖；
(3)、圖像分析和識別:對步驟(2)得到的整體待測煙支的平面展開圖，在計算機中通過人工智慧和模式識別技術，分析待測煙支表面區域的顏色、紋理、形狀信息以及建立識別模型，並自動判別缺陷類型和參數指標，最終識別出待測煙支的外觀質量問題。
[0006]所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(I)中各個相機根據條件配備專屬的照明光源。
[0007]所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(2)中圖像前期處理包括去噪、濾波、畸變矯正、場曲還原、裁剪、旋轉、拉伸、亮度修正、顏色轉換、圖像分割、解析度調整、二值化、圖像連通、區域標記、輪廓提取。
[0008]所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(2)中待測煙支表面信息指待測煙支表面鋼印、字符信息。
[0009]所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(3)中人工智慧和模式識別技術包括模板匹配、Blob分析、OCR識別、機器學習。
[0010]所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(3)中待測煙支的外觀質量問題指待測煙支外觀的汙跡、孔洞、鋼印缺陷、褶皺、變形、色差。
[0011]本發明方法基於計算機視覺技術，針對特定光照條件下獲取的待測煙支樣本圖像，利用其表面信息特徵進行空間投影轉換，得到待測煙支圓柱表面展開圖，再通過分析展開圖羅紋顏色、鋼印信息、汙點大小、褶皺區域、生產批號等質量指標，判斷其缺陷類型及等級，從而綜合實現待測煙支質量缺陷的自動識別，即主要包括圖像獲取、圖像處理、圖像分析和識別。
[0012]本發明的工作原理如下:
本發明在特定的照明條件下獲取待測煙支圖像信息，通過圖像預處理算法獲取待分析待測煙支圖像，經維度轉換和圖像拼接獲取完整煙支的平面展開圖。最後分析待測煙支表面區域的顏色、紋理、形狀等信息，利用機器學習和模式識別等圖像識別技術，實現待測煙支外觀缺陷種類分類和相應指標輸出。
[0013]本發明提出的檢測方法為待測煙支外觀質量缺陷的測定提供了一種新的測量手段，自動化程度高、人為誤差小。
[0014]本發明中計算機視覺技術，主要包括計算機技術、數字成像技術，圖像處理技術，圖像分析技術、圖像測量技術。該技術將輸入的待測圖像，經過一系列加工處理，及信息提取，輸出用戶感興趣的信息，以達到識別或測量的目的，具有智能化、效率高等優點。本發明用於煙支外觀質量檢測時，無需人為幹預，可以自動實現缺陷類型及相應指標的快速、準確測量，解決煙支外觀質量檢測中的實際問題。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0015]圖1是信息處理傳輸框圖。
[0016]圖2是圖像分析原理框圖。
【具體實施方式】
[0017]基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:包括以下步驟:
(1)、圖像獲取:將待測煙支置於與待測煙支顏色差異較大的測量平臺上，在穩定、均勻的照明環境下，通過單個或多個相機獲取待測煙支的圖像，並將採集到的圖像發送至計算機；
(2)、圖像處理:在計算機中利用圖像處理算法，對獲取的待測煙支圖像進行圖像前期處理，然後利用投影關係進行維度轉換，得到部分待測煙支的展開平面圖，最後基於待測煙支表面信息，通過圖像配準、圖像拼接和圖像融合技術得到整體待測煙支的平面展開圖；
(3)、圖像分析和識別:對步驟(2)得到的整體待測煙支的平面展開圖，在計算機中通過人工智慧和模式識別技術，分析待測煙支表面區域的顏色、紋理、形狀信息以及建立識別模型，並自動判別缺陷類型和參數指標，最終識別出待測煙支的外觀質量問題。
[0018]步驟(I)中各個相機根據條件配備專屬的照明光源。[0019]步驟(2)中圖像前期處理包括去噪、濾波、畸變矯正、場曲還原、裁剪、旋轉、拉伸、亮度修正、顏色轉換、圖像分割、解析度調整、二值化、圖像連通、區域標記、輪廓提取。
[0020]步驟(2 )中待測煙支表面信息指待測煙支表面鋼印、字符信息。
[0021]步驟(3)中人工智慧和模式識別技術包括模板匹配、Blob分析、OCR識別、機器學習。
[0022]步驟(3)中待測煙支的外觀質量問題指待測煙支外觀的汙跡、孔洞、鋼印缺陷、褶皺、變形、色差。
[0023]為了更好的理解本發明的技術方案，以下將結合實施例(附圖)作進一步描述。
[0024]本發明中的信息處理傳輸框圖如圖1所示。CXD相機及配套光源為本方法的圖像採集裝置，通過該裝置獲取待測樣品數字圖像並傳輸到計算機中的檢測軟體，經上述圖像算法分析後給出檢測結果。
[0025]本發明中的圖像分析原理框圖如圖2所示。該步驟的具體介紹如下:1)通過去噪、濾波、畸變矯正、場曲還原、裁剪、旋轉、拉伸、亮度修正、顏色轉換、圖像分割、解析度調整、二值化、圖像連通、區域標記、輪廓提取等圖像預處理方法優化、增強、復原、矯正原始圖像信息；2)根據圓柱面到平面的投影關係，拉伸煙支的二維圖像，還原三維實物到二維成像過程中被壓縮的圖像細節，獲取部分煙支的展開圖像，最後基於煙支表面鋼印、字符、羅紋等信息，通過圖像配準、圖像拼接和圖像融合技術得到整體煙支的平面展開圖；3)利用模板匹配、Blob分析、OCR識別、機器學習等智能識別技術，分析捲菸展開圖表面區域的顏色、紋理、形狀等特徵信息，建立模式識別模型，並自動判別缺陷類型和參數指標。
【權利要求】
1.基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:包括以下步驟: (1)、圖像獲取:將待測煙支置於與待測煙支顏色差異較大的測量平臺上，在穩定、均勻的照明環境下，通過單個或多個相機獲取待測煙支的圖像，並將採集到的圖像發送至計算機； (2)、圖像處理:在計算機中利用圖像處理算法，對獲取的待測煙支圖像進行圖像前期處理，然後利用投影關係進行維度轉換，得到部分待測煙支的展開平面圖，最後基於待測煙支表面信息，通過圖像配準、圖像拼接和圖像融合技術得到整體待測煙支的平面展開圖； (3)、圖像分析和識別:對步驟(2)得到的整體待測煙支的平面展開圖，在計算機中通過人工智慧和模式識別技術，分析待測煙支表面區域的顏色、紋理、形狀信息以及建立識別模型，並自動判別缺陷類型和參數指標，最終識別出待測煙支的外觀質量問題。
2.根據權利要求1所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(I)中各個相機根據條件配備專屬的照明光源。
3.根據權利要求1所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(2)中圖像前期處理包括去噪、濾波、畸變矯正、場曲還原、裁剪、旋轉、拉伸、亮度修正、顏色轉換、圖像分割、解析度調整、二值化、圖像連通、區域標記、輪廓提取。
4.根據權利要求1所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(2 )中待測煙支表面信息指待測煙支表面鋼印、字符信息。
5.根據權利要求1所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(3)中人工智慧和模式識別技術包括模板匹配、Blob分析、OCR識別、機器學習。
6.根據權利要求1所述的基於計算機視覺的煙支外觀質量檢測方法，其特徵在於:所述步驟(3)中待測煙支的外觀質量問題指待測煙支外觀的汙跡、孔洞、鋼印缺陷、褶皺、變形、色差。
【文檔編號】G01N21/952GK103868935SQ201410051902
【公開日】2014年6月18日 申請日期:2014年2月14日 優先權日:2014年2月14日
【發明者】劉勇, 張龍, 夏營威, 張文, 高震宇, 王澍, 劉小東 申請人:中國科學院合肥物質科學研究院