[發(fā)明專利]一種飲料灌裝后雜質(zhì)檢測裝置及方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010172094.2
• 申請日: 2010-05-14
• 公開（公告）號: CN101819164A
• 公開（公告）日: 2010-09-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬思樂;于海亮;王會(huì)泉;李現(xiàn)明;白麗;付偉
• 申請（專利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類號: G01N21/90
• 分類號: G01N21/90;G06T7/00
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 37221
• 代理人: 張勇

1.一種飲料灌裝后雜質(zhì)檢測方法，其特征是，該雜質(zhì)檢測方法如下：

Step1：采集待檢品圖像并進(jìn)行備份；

Step2：圖像預(yù)處理：對采集的待檢品圖像增強(qiáng)其對比度并進(jìn)行濾波；

Step3：區(qū)域填充及分割：對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行邊緣檢測后，進(jìn)行區(qū)域填充及分割；

Step4：連通域分析及修正：對分割出來的前景區(qū)域進(jìn)行連通域分析及修正；

Step5：連通域修正后進(jìn)行判斷：連通域修正后需要檢測待檢品圖像是否采集完，如還有未完成的幀需要采集，則等待下一幀圖像的到來，否則繼續(xù)進(jìn)行下一步處理；

Step6：匹配連通域信息：對采集的若干幀圖像提取得到的連通域信息進(jìn)行匹配，通過匹配連通域信息，獲得可見物的連通域軌跡；

Step7：結(jié)合連通域信息和連通域軌跡，判斷出每個(gè)連通域的性質(zhì)，根據(jù)連通域的性質(zhì)判斷灌裝后飲料中是否存在雜質(zhì)；

其中：

所述step1或step2中，所述待檢品圖像是用工業(yè)相機(jī)提取的飲料灌裝后瓶身圖像，且圖像為灰度圖像或經(jīng)過灰度化的彩色圖像；

所述step3中區(qū)域填充的方法包括以下步驟：

a．對邊緣檢測后的圖像進(jìn)行逐行掃描，填充每行中存在的距離小于最大填充距離s的邊緣信息；

b．對邊緣檢測后的圖像進(jìn)行逐列掃描，填充每列中存在的距離小于最大填充距離s的邊緣信息；

所述step4中，連通域分析步驟如下：

a．運(yùn)用區(qū)域生長法提取每個(gè)連通域信息；

b．分析每個(gè)連通域信息，將面積小于設(shè)定的最小分析區(qū)域面積al并且周長平方與面積比例大于設(shè)定的系數(shù)p的區(qū)域予以刪除；

c．將符合條件的連通域信息進(jìn)行編號，并將每個(gè)連通域匹配狀態(tài)標(biāo)記為未匹配；

所述step4中，連通域修正步驟如下：

a．尋找最小外接矩形寬或高大于設(shè)定最小值rl并且寬和高均小于設(shè)定最大值r2的原連通域信息，如找不到，轉(zhuǎn)到步驟f；

b．提取原連通域最小外接矩形區(qū)域的預(yù)處理前圖像數(shù)據(jù)；

c．運(yùn)用最大類間方差法計(jì)算步驟b中提取的圖像閾值對圖像進(jìn)行區(qū)域分割；

d．運(yùn)用區(qū)域生長法提取新連通域信息，如連通域個(gè)數(shù)為1轉(zhuǎn)到step4中的連通域修正步驟中的步驟a；

e．用新的連通域信息更新原連通域信息，轉(zhuǎn)到step4的連通域修正步驟中的步驟a；

f．結(jié)束連通域修正；

所述step6中，匹配連通域的具體匹配步驟如下：

a）．尋找第n幀中沒有找到匹配的區(qū)域，其中n為大于零小于N的自然數(shù)，n初始值為1，如能找到則進(jìn)入步驟b），否則進(jìn)入步驟e）；

b）．對第n幀中未匹配的連通域a，計(jì)算與第n+1幀所有連通域的匹配系數(shù)，并將匹配系數(shù)存入匹配系數(shù)數(shù)組，數(shù)組中每項(xiàng)記錄的是匹配系數(shù)和連通域編號，匹配系數(shù)factor的計(jì)算公式為：

factor=?wfactor+hfactor+whfactor+denfactor+areafactor+distancefactor；

其中，wfactor?連通域?qū)挾缺葘ο禂?shù)，hfactor?連通域高度比對系數(shù)、whfactor?連通域?qū)捀弑壤葘ο禂?shù)、denfactor連通域周長平方面積比比對系數(shù)、areafactor連通域面積比對系數(shù)、distancefactor連通域距離系數(shù)；

wfactor=min(wn,wn1)/max(wn,wn1)；式中wn為連通域a的寬度，wn1為第n+1幀中連通域x的寬度，min(wn,wn1)表示wn與wn1的最小值，max(wn,wn1)?表示wn與wn1的最大值；

hfactor=min(hn,hn1)/max(hn,hn1)；式中hn為連通域a的高度，hn1為第n+1幀中連通域x的高度；

whfactor=min(min(wn,hn)/max(wn,hn),min(wn1,hn1)/max(wn1,hn1))/max(min(wn,hn)/max(wn,hn),min(wn1,hn1)/max(wn1,hn1))；

denfactor=?min(densityn,?densityn?1)/max(densityn?,?densityn?1)；

其中

densityn=girthn*girthn/arean；?式中g(shù)irthn為連通域a的周長，arean為連通域a的面積；

densityn1=girthn1*girthn1/arean1；式中g(shù)irthn1為第n+1幀中連通域x的周長，arean1為第n+1幀中連通域x的面積；

????areafactor=min(arean,arean1)/max(arean,arean1)；

????distancefactor=(MAX_DISTANCE-distance)/MAX_DISTANCE；?式中?MAX_DISTANCE為可見物的最大活動(dòng)距離，distance為連通域a與第n+1幀中連通域x的最小外接矩形中心距離；

c）．尋找匹配系數(shù)數(shù)組中最大的匹配系數(shù)，并且根據(jù)最大匹配系數(shù)位置確定與連通域a匹配系數(shù)最大的連通域x1；

d）．如找到的最大匹配系數(shù)小于限定的最小合理匹配系數(shù)f則將此連通域a的后幀匹配狀態(tài)標(biāo)記為已匹配，返回步驟a）；如連通域x1是首次被匹配則更新連通域a和連通域x1的匹配信息，將連通域a和連通域x1匹配狀態(tài)改為已匹配，記錄匹配連通域編號和匹配系數(shù)，返回步驟a）；如連通域x1之前被第n幀中的連通域b匹配，則比較此次匹配與之前存儲(chǔ)的匹配系數(shù)，如此次匹配系數(shù)大于之前存儲(chǔ)的匹配系數(shù)，則更新連通域x1的匹配連通域和匹配信息，將連通域a的匹配信息修改為已匹配，匹配連通域?yàn)檫B通域x1，記錄匹配系數(shù)，并將連通域b的后幀匹配狀態(tài)修改為未匹配，返回步驟a）；如此次匹配系數(shù)小于或者等于之前存儲(chǔ)的匹配系數(shù)，則將連通域a與連通域x1的匹配系數(shù)撤出匹配系數(shù)數(shù)組并返回步驟c）繼續(xù)尋找合理的匹配；

e）．將n的數(shù)值加1，如n>N-1則結(jié)束匹配，否則返回步驟a）；

所述step7中，連通域的性質(zhì)為連通域的圓形度或運(yùn)動(dòng)方向。

2.如權(quán)利要求1所述的一種飲料灌裝后雜質(zhì)檢測方法，其特征是，所述連通域信息包括連通域的面積、周長、周長平方與面積比、最小外接矩形的左右上下位置。