[發明專利]一種雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測裝置及方法

在審

• 申請號: 201810520090.5
• 申請日: 2018-05-28
• 公開（公告）號: CN108776143A
• 公開（公告）日: 2018-11-09
• 發明（設計）人: 段宇飛
• 申請（專利權）人: 湖北工業大學
• 主分類號: G01N21/94
• 分類號: G01N21/94;G01N21/952
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魏波

1.一種雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測裝置，其特征在于：包括傳送輥輪(1)、工業相機(2)、圖像采集箱(3)、照射光源(4)、光電傳感器(5)、PLC控制器(6)和計算機(7)；

所述圖像采集箱(3)固定安裝在所述傳送輥輪(1)兩側的支架上，所述工業相機(2)固定安裝于采集箱(3)頂部正中位置并通過數據傳輸線與所述計算機(7)連接；所述傳送輥輪(1)下方設置有照射光源(4)，所述光電傳感器(5)設置于所述采集箱(3)一側并與所述PLC控制器(6)連接，所述PLC控制器(6)通過串口通訊線與所述計算機(7)進行串口通信。

2.根據權利要求1所述的雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測裝置，其特征在于：所述照射光源(4)為9個暖白色照蛋器，以3*3并排設置在所述傳送輥輪(1)下方。

3.一種雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：采集雞蛋彩色圖像；

步驟2：預處理圖像，獲得雞蛋彩色完整目標圖像；

步驟3：提取微小污斑特征參數；

步驟4：判別污斑蛋與干凈蛋。

4.根據權利要求3所述的雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測方法，其特征在于，步驟2的具體實現包括以下子步驟：

步驟2.1：對圖片進行裁剪，將單張圖片中的九枚雞蛋裁剪分成九張單獨的雞蛋圖片；

步驟2.2：尋找圖像中像素B分量值大于零的點，并將其R、G、B三個顏色分量的值設置為零，其余像素點保持原值，以清除大部分由于透射照明產生的漏光區域；

步驟2.3：提取R顏色分量圖，并利用自適應閾值分割進行二值化轉化為黑白圖像；

步驟2.4：采用圓形結構元素對步驟2.3中的黑白圖像先腐蝕后膨脹，消除漏光殘余區域；

步驟2.5：補全蛋體表面圖像的孔洞，消除圖片邊緣上的多余干擾區域；

步驟2.6：提取經上述步驟處理后的蛋體輪廓；

步驟2.7：剔除輪廓上存在的凹陷點，直接將剩下的凸包點相鄰兩端用線段進行連接，從而將蛋體輪廓補全；

步驟2.8：將補全后輪廓內的區域填充成白色，并與原圖像進行點乘操作，獲得去除背景后的雞蛋彩色完整目標圖像。

5.根據權利要求4所述的雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測方法，其特征在于：步驟2.5中，通過封閉孔洞填充算法補全蛋體表面圖像的孔洞，利用去除最小面積法消除圖片邊緣上的多余干擾區域。

6.根據權利要求4所述的雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測方法，其特征在于：步驟2.7中，運用凸包算法剔除輪廓上存在的凹陷點。

7.根據權利要求3所述的雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測方法，其特征在于，步驟3的具體實現包括以下子步驟：

步驟3.1：統計雞蛋彩色完整目標圖像的像素點個數，記為M；

步驟3.2：利用公式GREY＝R*0.299+G*0.587+B*0.114將彩色圖像轉換為灰度圖像；

步驟3.3：對灰度圖像進行自適應閾值分割為二值圖像；

步驟3.4：統計二值圖像中像素值為255的像素點個數，記為N；

步驟3.5：計算微小污斑參數的值L＝M-N。

8.根據權利要求7所述的雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測方法，其特征在于：步驟3.3中，運用最大類間方差法對灰度圖像進行自適應閾值分割為二值圖像。

9.根據權利要求3所述的雞蛋蛋殼表面微小污斑的在線視覺檢測方法，其特征在于，步驟4的具體實現包括以下子步驟：

步驟4.1：針對每枚雞蛋所采集到的三張圖片分別進行上述步驟的處理，計算每枚雞蛋分別在三張圖片上提取的微小污斑區域特征參數，記為L₁、L₂、L₃；

步驟4.2：計算三個參數的和Lsum＝L₁+L₂+L₃；

步驟4.3：若Lsum的值大于零，則判定該雞蛋為污斑蛋；若Lsum的值等于零，則判定該雞蛋為干凈蛋。