空瓶瓶底缺陷的檢測方法及基於dsp的空瓶瓶底缺陷檢測裝置的製作方法
2023-04-26 12:04:11 2
專利名稱：空瓶瓶底缺陷的檢測方法及基於dsp的空瓶瓶底缺陷檢測裝置的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種空瓶瓶底缺陷的檢測方法及基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，尤其適用於皇冠啤酒瓶。
背景技術：
目前啤酒、飲料生產企業越來越重視產品的質量，然而目前啤酒、飲料生產線的瓶子的質量、外觀和清潔度還遠遠達不到人們所期望的目標，特別是目前啤酒行業對於啤酒瓶進行重複洗滌再利用的回收瓶，更是千姿百態，五花八門，所以在洗瓶機洗滌後、灌裝前需要進行檢測分揀出不合格的瓶子，而在檢測項目中通常都會包括瓶底是否有缺損這一項。
傳統的生產線空瓶檢驗方式是人工完成，瓶子通過安裝在輸送鏈道旁邊的燈光檢驗箱時，肉眼進行觀察，發現不合格瓶子進行手工拿出。這種人工檢測標準模糊，在相當程度上受人為因素的影響，不能保持恆定的標準，並且檢測精度低，速度慢。隨著現代高速灌裝線的發展，人眼在檢測環節中的劣勢更加凸出，比如由於長時間的重複工作，眼睛容易疲勞及長時間工作會產生誤差，就算這些差距都規避掉，一個極富有經驗的檢測員工也不可能超越一臺性能普通的視覺檢測設備。
而現有的某些啤酒瓶底檢測處理方法是通過相機拍攝瓶底圖像，檢測算法在通用的工控機和圖像處理軟體平臺上運行來實施的。通用的工控機由於作業系統的分時特性，使得處理程序不能夠保證硬實時性，從而會出現檢測超時或漏檢現象，進而使剔除判斷系統產生紊亂。
發明內容
本發明的目的是提供一種容易實現自動化、識別準確、工作效率高的一種空瓶瓶底缺陷的檢測方法；本發明的另一目的是提供一種自動化、識別準確、工作效率高的一種基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置。
為實現上述目的，本發明採用的技術方案是一種空瓶瓶底缺陷的檢測方法，其特別之處在於，包括如下步驟1)、圖像預處理調整圖像的灰度平均值，使整副圖像的亮度穩定在一定的範圍之中；2)、做邊緣提取對圖像施加Sobel算子得到瓶底圖像邊緣圖；3)、實現圖象的分割選取合理的邊緣點和圓心，然後得到瓶底圖象實際的中心點和半徑值，從而實現了圖象的定位，再利用中心點和得到的邊緣點擬合出的圓將圖像分割為若干區域；4)、判斷分割出的區域內是否有汙物；5)、根據判斷結果決定是否需要剔除。
其中步驟3)中將瓶底圖象分割成三個區域a、中心比較平坦的部分為一個圓形區域；b、中心圓域與防滑紋之間，傾斜角度較大的為一個環形區域；c、含有防滑紋的環形區域。
一種基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，其特別之處在於，包括可使待檢測空瓶在檢測區域內瓶口和瓶底部分均懸空的傳送機構，在檢測區域內安裝有相應的光電傳感器，在檢測區域內的瓶口位置上方安裝有相機，在該相機鏡頭和瓶口位置之間安裝有偏光濾鏡，在檢測區域內的瓶底位置下方安裝有光源，在該光源和瓶底位置之間安裝有與前述偏光濾鏡配合的偏光板；還包括一控制器，前述光電傳感器與該控制器的I/O埠電連接從而傳送空瓶的位置觸發信息，該控制器的I/O埠分別與相機和光源的控制端電連接從而點亮光源並拍照；前述相機的圖像輸出端與一模數轉換器的輸入端電連接從而轉換成數字圖像，該模數轉換器的輸出端與一CPLD電連接，該CPLD外接兩片存儲器並與一DSP電連接從而將接收到的圖像保存到一片存儲器後將其輸出至DSP進行缺陷判斷，同時通過另一片存儲器接收新的圖像待DSP處理完畢後再次進行切換；前述DSP的輸出端與空瓶剔除機構電連接。
其中控制器是PLC。
其中在檢測區域內的瓶口和瓶底處置旁分別安裝有相應的光電傳感器，該光電傳感器均與所述控制器的I/O埠電連接從而分別傳送瓶口和瓶底的位置觸發信息。
其中傳送機構是夾持待檢測空瓶兩側的傳送帶。
其中光源是帶有頻閃控制器的LED光源，該頻閃控制器與所述控制器的I/O埠電連接。
其中偏光板靠近瓶底位置的一側依次覆蓋有防水密封層和PMMA塑料，或者在偏光板與瓶底位置之間安裝有保護玻璃。
本發明提供的檢測方法能夠很容易的應用在檢測設備中，從而實現對空瓶瓶底缺陷的高速、高識別率的自動化檢測。由於採用了針對國內玻璃瓶特色的獨特的圖象處理算法的組合，擁有適應性強、處理速度快的特點，非常適合高速生產流水線上的玻璃瓶的在線檢測。
本發明提供的檢測裝置結構簡單，能夠自動化、高效率的對存在缺陷的不合格瓶進行正確的剔除。在高速生產線上採用了機器視覺的方式進行自動檢測，克服了人眼檢測中存在的主觀性影響和易疲勞、效率低的缺陷，提高了檢測的準確性和生產效率。
附圖1為本發明的結構示意圖；附圖2為本發明的結構示意圖；附圖3為本發明中集成電路板(1)的系統結構圖；附圖4為本發明中瓶底圖像邊緣提取圖。
具體實施例方式
下面結合附圖來對本發明作進一步詳細的說明如圖1、2所示，本發明利用一對偏光濾鏡6和偏光板7，採用光的偏振特性以及偏光板7對不同方向的光振動有選擇吸收的性能，通過調節兩個偏光裝置的夾角，來獲取高對比度的透明異物圖象。同時相機2鏡頭上的偏光濾鏡6還可以消除或減弱光滑玻璃表面的眩光，更好地表現出透明異物的細節和特徵。
採用LED做為光源4，LED光源與傳統光源相比較，具有如下使用壽命長，亮度高，響應速度快，形狀自由等優點。採用頻閃控制器來控制LED光源的閃爍，並且和相機2(具體可採用CCD相機)的暴光時間保持同步，從而可以獲取「凝固」無拖影的運動圖象，對於保證透明異物成象清晰有很大的幫助。並且頻閃方式照明可以獲得常亮方式照明20倍的亮度，提高了光源4的亮度，並且增加了光源4的使用壽命，消除外界光的幹擾。
如圖2所示，根據瓶子的形狀特徵以及檢測內容，採用背光照明的手法，這種照明方式的優點在於，可將被測物的邊緣輪廓清晰的勾勒出來，由於在圖象中，被測物所遮擋的地方為黑色，無遮擋的地方為白色，形成黑白分明的易於圖象分析的圖象。
由於玻璃瓶對光的透射性能要好於其反射性能，所以我們採用從瓶底的一側(即圖2中瓶底下方)用透射光源4進行打光，CCD相機2從另一側(即圖2中瓶口上方)採集圖象的方案。這就需要瓶子在運行的過程中懸空一段距離，我們用四根傳送皮帶3夾住瓶子運行，這樣既保證了瓶子懸空，也保證了瓶子在垂直於瓶子運行方向的豎直性，同時考慮到瓶子形狀的特點，我們將光源4置於瓶子底部下方，CCD相機2置於瓶口上方從瓶口採集瓶底圖象。由於瓶口比較小且有瓶壁的局限，採用這種方案要求瓶子在採集圖象時必須保持直立，而且相機2的觸發信號要準確。
當待檢測空瓶移動到CCD相機2下方時，待檢測空瓶觸發光電傳感器5(光電開關)進而觸發頻閃光源4和CCD相機2對瓶底進行拍照，具體採用兩個光電傳感器5(分別在瓶口和瓶底位置旁)配合傳送機構3實現了玻璃瓶的立體定位。這樣一方面保證CCD相機2採集的準確性，另一方面根據兩個光電傳感器5信號的組合信息，可以判斷出瓶子是否在前進方向上發生傾斜，如果發生傾斜則直接給集成電路板1信號，不對圖象進行處理，而是直接將瓶子剔除到循環傳送帶上進行二次檢測，從而降低誤剔除率。
當瓶口上方的相機2接收瓶底頻閃光源4的光線，結合偏光濾鏡6，使得異物在瓶底圖像上形成灰暗的區域。相機2的高度、位置要滿足拍攝範圍的要求(如圖2)，相機2的圖像發送到集成電路板1進行圖像分析。
本發明的工作原理是當瓶子移動到檢測位置時，光電開關檢測到瓶子達到，產生觸發信號給PLC，PLC分別把同步信號傳送給相機2和頻閃控制器，以使相機2在頻閃光源4亮度最大時開始曝光，這樣光源4可以把運動的瓶子「凝固」在圖像中，在光源4和瓶底位置之間安裝一個偏光板7，這樣可以把LED光源發出的光轉換為偏正光，然後通過調整安裝在相機2鏡頭上的偏光濾鏡6的角度來檢測瓶底是否存在異物。
因為當瓶底無異物的時候，光通過兩個互相垂直的偏振片時，會出現消光的現象，沒有光進入相機2。但是當存在透明異物時，因為異物的材料與玻璃不同，具有不同的折射率，造成光方向發生改變，則偏振方向不垂直，因此會有一部分光線通過後進入CCD相機2，在圖象中形成亮斑。
如圖3所示，從相機2輸出的瓶底圖像經過模數轉換器(ADC)轉換成成數字圖像，CPLD(複雜可編程邏輯器件)將圖像保存到一片SRAM(靜態隨機存儲器)中。整副圖像保存完畢後，CPLD將兩片SRAM(即SRAM0和SRAM1)的總線切換，原來保存新採集到圖像的SRAM現在與DSP(數位訊號處理器)連接，供DSP進行圖像處理；原來與DSP連接的SRAM現在與模數轉換器連接，保存下一幅採集到的圖像。DSP處理圖像完畢後，通過串口和通用輸入輸出口給出檢測結果至空瓶剔除機構。
下面涉及圖像處理為了實現瓶底圖像的檢測和信息的抽取，瓶底圓心的定位的至關重要的。為了實現圓心的精確定位，處理算法使用了邊緣提取、迭代逼近等算法。
(1)、圖像預處理對於檢測裝置來說，CCD相機獲取的原始圖象因為在生成和傳輸的過程中受到各種噪聲源的幹擾和影響，都存在一定的噪聲幹擾，並且由於瓶子在傳送過程中有輕微的晃動，光照不是很均勻，造成原本均勻和連續變化的灰度突然增大或減少，形成一些虛假物體邊緣或輪廓，造成圖像模糊，給圖像分析帶來困難。因此必須進行噪聲過濾、灰度校正、形態學處理等圖像預處理方法，來去除噪聲，校正不均勻的照度，將圖像中感興趣的特徵突出來。我們在分割圖象之前對圖象進行預處理，通過試驗驗證瓶底圖像中心區域的平均灰度值穩定在190到220之間比較有利於後續處理，利用採集的原始圖象中心區域灰度的均值a和圖象處理所需的較為合適灰度值b(一般b的值介於190到220之間)，計算出一個增益值gain和一個偏移值offset，其中gain＝b/a，而offset值則根據瓶子顏色的深淺在20到30之間浮動。然後將待處理區域中的每一個象素值x作如下處理y＝x*gain+offset，其中y為新的象素值，從而調整整副圖象的平均灰度值，使整副圖象的亮度穩定在一定的範圍之中。
利用圖像灰度的均值和圖像處理所需的最佳灰度值計算出一個增益值和一個偏移值，記為參數gain和offset，然後將待處理區域中的每一個象素值x作如下處理y＝x*gain+offset，其中y為新的象素值，從而調整圖像的灰度平均值，使整副圖像的亮度穩定在一定的範圍之中。
(2)、做邊緣提取邊緣提取算子有Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子、Kirsch算子等多種有效的邊緣提取算子。由於Sobel算子兼具差值和平滑效果且受幹擾影響較小的優點，所以採用Sobel算子來做邊緣提取。Sobel邊緣檢測是一種非線性的邊緣檢測算法，效率很高。
Sobel邊緣檢測的基本方法是在x、y方向上分別使用兩個不同的卷積核，如下所示Sx=-101-202-101]]>Sy=121000-1-2-1]]>若使用x，y方向卷積核得出的某一象素的卷積象素值分別為Sx，Sy，則該象素的邊界強度S和方向γ可用如下公式計算S=Sx2+Sy2---(6.7)]]>=arctan(yx)---(6.8)]]>用Sobel算法對圖像中的每一象素進行處理後，對輸出圖像的灰度做分段閥值化處理。當中心點象素值大於閥值上限時，輸出象素置白，小於閥值下限時置黑。邊緣提取後得到的圖像如圖4所示。
由於Sobel算子兼具差值和平滑效果且受幹擾影響較小的優點，所以採用Sobel算子來做邊緣提取。Sobel邊緣檢測的基本方法是在x、y方向上分別使用兩個不同的卷積核，如下所示-101-102-101]]>121000-1-2-1]]>對圖像施加Sobel算子得到瓶底圖像邊緣圖。
(3)、實現圖象的分割由於我們在圖象採集時採用了多光電定位觸發系統，瓶底圖象位置的變化在我們可接受的處理範圍內。我們從這個已知範圍的中心位置向四周沿36條直線進行徑向掃描，找到灰度值變化最大點，因為先前我們利用Sobel算子已經處理出瓶底的邊緣，所以我們徑向掃描得到的點就是邊緣點。對這些點按照一定的間隔組合，每三個點為一組確定一個圓，利用以下公式計算其圓心和半徑(例如三點坐標為(X1，Y1)(X2，Y2)(X3，Y3)其圓心為(X0，Y0)半徑為R)X0＝((Y3-Y1)*(Y2*Y2-Y1*Y1+X2*X2-X1*X1)+(Y2-Y1)*(Y1*Y1-Y3*Y3+X1*X1-X3*X3))/(2*(X2-X1)*(Y3-Y1)-2*(X3-X1)*(Y2-Y1))Y0＝((X3-X1)*(X2*X2-X1*X1+Y2*Y2-Y1*Y1)+(X2-X1)*(X1*X1-X3*X3+Y1*Y1-Y3*Y3))/(2*(Y2-Y1)*(X3-X1)-2*(Y3-Y1)*(X2-X1))R＝sqr((X1-X0)*(X1-X0)+(Y1-Y0)*(Y1-Y0))在以上得到的這些點中，我們利用已知的半徑範圍來選取合理的邊緣點和圓心，然後將選出的圓心點和半徑值取均值得到瓶底圖象實際的中心點和半徑值，從而實現了圖象的定位。再利用中心點和得到的邊緣點擬合出的圓實現圖象的分割。
在本發明的技術方案中可以利用不同的半徑將瓶底圖象分割成三個感興趣區域a、中心比較平坦的部分為一個圓形區域；b、中心圓域與防滑紋之間，傾斜角度較大的為一個環形區域；c、含有防滑紋的環形區域。在不同的感興趣區域我們可以根據不同的要求採用不同的算法，從而達到不同的檢測精度。
(4)、檢測含有防滑紋的圓環域(即c區域)是否有汙物利用圓心和防滑紋圓環中心半徑計算圓周各點的坐標，保存在數組中，然後以橫坐標為索引，在圓周上搜索環行花紋上是否有超過限定長度的白色圓周和黑色圓周。若有超限長度的黑色圓周，表示防滑紋上有汙漬；若有超限長度的白色花紋，表示防滑紋不完整，有缺損花紋。該算法可以同時檢測環形花紋是否完整，花紋間是否有汙物，環形花紋是否偏心。
(5)、檢測瓶底中心區域(即a和b區域)是否有汙物在中心的圓形區域和中心圓域與防滑紋之間的圓環區域中背景的灰度值是比較高的，而汙物的灰度值較背景要低，所以我們選取一個合適的閾值對圖象進行二值化處理。我們只要準確地找到一個介於汙物與背景灰度值之間的灰度值作為閾值，將圖像中灰度值大於閾值的象素設為白色，灰度值小於閾值的象素設為黑色，這樣就能將汙物和背景區分開來。
針對玻璃瓶瓶底圖象的亮度並不穩定，在本系統中我們採用直方圖分析與迭代閾值相結合的自動閾值尋找法先確定圖象總體的灰度範圍和灰度級的個數，然後將這個範圍的中值作為初始閾值T0，灰度級的個數設為L。然後按照一下公式進行迭代Ti+1=12{k=0Tihk*kk=0Tihk+k=Ti+1L-1hk*kk=Ti+1L-1hk}]]>
其中hk是灰度為k值的象素的個數，迭代一直進行到Ti+1＝Ti結束，取結束時的Ti為我們進行二值化分割的閾值。
由以上迭代閾值法的理論知識我們知道迭代法的運算量比較大，而本發明要運用於高速的自動檢測生產線，它要求我們圖像處理的時間要短，所以在本發明中我們首先要利用感興趣區域的灰度直方圖信息簡化其運算量，具體的方法為由於瓶底圖像在這兩個區域的灰度值集中在一定的範圍中(含有汙物的則較為集中在兩個灰度範圍中)，我們通過對直方圖的計算，算出這一個或者兩個灰度範圍的邊界值，去除直方圖兩端的灰度等級，從而縮短了灰度等級的範圍，減少了所要計算的象素值的個數，大大縮短了處理時間，達到高速檢測的要求。
二值化之後我們利用先腐蝕再膨脹的算法去除零散的幹擾點，然後對感興趣區域的黑色區域的象素進行連通性分析，我們採用的是象素八連通的方法，即在一個黑色象素相鄰的八個象素中有一個是黑色的就認為是連通的斑點上的象素，通過設置連通區的形狀及大小的參數就可以檢測出不同大小和形狀的斑點，從而達到不同的檢測精度。
綜合第(4)步和第(5)步的判斷給出綜合判斷結果，決定是否需要剔除該空瓶。
權利要求
1.一種空瓶瓶底缺陷的檢測方法，其特徵在於，包括如下步驟1)、圖像預處理調整圖像的灰度平均值，使整副圖像的亮度穩定在一定的範圍之中；2)、做邊緣提取對圖像施加Sobel算子得到瓶底圖像邊緣圖；3)、實現圖象的分割選取合理的邊緣點和圓心，然後得到瓶底圖象實際的中心點和半徑值，從而實現了圖象的定位，再利用中心點和得到的邊緣點擬合出的圓將圖像分割為若干區域；4)、判斷分割出的區域內是否有汙物；5)、根據判斷結果決定是否需要剔除。
2.如權利要求1所述的一種空瓶瓶底缺陷的檢測方法，其特徵在於其中步驟3)中將瓶底圖象分割成三個區域a、中心比較平坦的部分為一個圓形區域；b、中心圓域與防滑紋之間，傾斜角度較大的為一個環形區域；c、含有防滑紋的環形區域。
3.一種基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，其特徵在於包括可使待檢測空瓶在檢測區域內瓶口和瓶底部分均懸空的傳送機構(3)，在檢測區域內安裝有相應的光電傳感器(5)，在檢測區域內的瓶口位置上方安裝有相機(2)，在該相機(2)鏡頭和瓶口位置之間安裝有偏光濾鏡(6)，在檢測區域內的瓶底位置下方安裝有光源(4)，在該光源(4)和瓶底位置之間安裝有與前述偏光濾鏡(6)配合的偏光板(7)；還包括一控制器，前述光電傳感器(5)與該控制器的I/O埠電連接從而傳送空瓶的位置觸發信息，該控制器的I/O埠分別與相機(2)和光源(4)的控制端電連接從而點亮光源(4)並拍照；前述相機(2)的圖像輸出端與一模數轉換器的輸入端電連接從而轉換成數字圖像，該模數轉換器的輸出端與一CPLD電連接，該CPLD外接兩片存儲器並與一DSP電連接從而將接收到的圖像保存到一片存儲器後將其輸出至DSP進行缺陷判斷，同時通過另一片存儲器接收新的圖像待DSP處理完畢後再次進行切換；前述DSP的輸出端與空瓶剔除機構電連接。
4.如權利要求3所述的一種基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，其特徵在於其中控制器是PLC。
5.如權利要求3所述的一種基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，其特徵在於其中在檢測區域內的瓶口和瓶底處置旁分別安裝有相應的光電傳感器(5)，該光電傳感器(5)均與所述控制器的I/O埠電連接從而分別傳送瓶口和瓶底的位置觸發信息。
6.如權利要求3所述的一種基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，其特徵在於其中傳送機構(3)是夾持待檢測空瓶兩側的傳送帶。
7.如權利要求3所述的一種基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，其特徵在於其中光源(4)是帶有頻閃控制器的LED光源，該頻閃控制器與所述控制器的I/O埠電連接。
8.如權利要求3至7中任意一項所述的一種基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，其特徵在於其中偏光板(7)靠近瓶底位置的一側依次覆蓋有防水密封層和PMMA塑料，或者在偏光板(7)與瓶底位置之間安裝有保護玻璃(8)。
全文摘要
本發明涉及空瓶瓶底缺陷的檢測方法及基於DSP的空瓶瓶底缺陷檢測裝置，所述方法包括如下步驟(1)圖像預處理，調整圖像的灰度平均值，使整副圖像的亮度穩定在一定的範圍之中；(2)做邊緣提取，對圖像施加Sobel算子得到瓶底圖像邊緣圖；(3)實現圖象的分割，利用中心點和得到的邊緣點擬合出的圓將圖像分割為若干區域；(4)判斷分割出的區域內是否有汙物；(5)根據判斷結果決定是否需要剔除瓶子。本發明提供的檢測方法能夠很容易的應用在檢測設備中，從而實現對空瓶瓶底缺陷的高速、高識別率的自動化檢測。本發明提供的檢測裝置結構簡單，能夠自動化、高效率的對存在缺陷的不合格瓶進行正確的剔除。
文檔編號B07C5/342GK101063662SQ200710028028
公開日2007年10月31日 申請日期2007年5月15日 優先權日2007年5月15日
發明者馬思樂, 張樹君, 黃彬, 劉遠強, 藏磊真, 國新毅, 姜向遠, 張偉東 申請人:廣州市萬世德包裝機械有限公司, 馬思樂, 張樹君