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[發(fā)明專利]一種基于圖像處理的塑封薄膜缺陷檢測方法及檢測裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110663171.2 申請日: 2021-06-16
公開(公告)號: CN113252695B 公開(公告)日: 2021-09-28
發(fā)明(設(shè)計)人: 張宇陽;史藝恒 申請(專利權(quán))人: 上海啟迪睿視智能科技有限公司
主分類號: G01N21/88 分類號: G01N21/88;G06T7/00
代理公司: 上海漢聲知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31236 代理人: 胡晶
地址: 201210 上海市浦東新區(qū)中國(上海)自由*** 國省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 圖像 處理 塑封 薄膜 缺陷 檢測 方法 裝置
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于圖像處理的塑封薄膜缺陷檢測方法及檢測裝置,其檢測方法包括以下步驟,將包裹塑封薄膜的物料輸送至攝像頭圖像采集區(qū)域;進(jìn)行實時圖像采集;塑封薄膜區(qū)域定位,塑封薄膜的截取;圖像增強;同時通過兩種方法對塑封薄膜進(jìn)行特征提取和結(jié)果分析,根據(jù)兩種方法的分析結(jié)果進(jìn)行判斷該塑封薄膜是否存在破損,若兩種方法中至少有一種分析結(jié)果表明塑封薄膜存在破損則判斷該塑封薄膜存在破損,否則判斷該塑封薄膜不存在破損,本發(fā)明結(jié)合兩種方法判斷塑封薄膜是否存在破損,可以有效的減少塑封薄膜缺陷的漏檢率,對發(fā)現(xiàn)的缺陷進(jìn)行報警,避免由于塑封膜缺陷漏檢引起產(chǎn)品質(zhì)量下降。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于圖像處理的塑封薄膜缺陷檢測方法及檢測裝置。

背景技術(shù)

塑封薄膜又稱塑封膜,護(hù)卡膜,過膠膜。用來將物體進(jìn)行塑封的材料,一般含塑膠成分。塑封膜可以有效的保護(hù)物體,防止污漬、灰塵附著在物體表面。

基于人眼的塑封薄膜缺陷檢測和基于機器視覺的塑封薄膜缺陷檢測對有缺陷的塑封薄膜,單一的的特征提取和檢測分析方法對塑封薄膜缺陷檢出是有一定概率的,容易出現(xiàn)漏檢,塑封膜缺陷漏檢引起產(chǎn)品質(zhì)量下降,且當(dāng)圖像中有過多的噪聲時,提取的邊緣信息會有很多大誤差,噪聲的邊緣檢測出來會誤當(dāng)成塑封薄膜的邊緣。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像處理的塑封薄膜缺陷檢測方法及檢測裝置,以解決現(xiàn)有技術(shù)中基于人眼的塑封薄膜缺陷檢測和基于機器視覺的塑封薄膜缺陷檢測對有缺陷的塑封薄膜,單一的特征提取和檢測分析方法對塑封薄膜缺陷檢出是有一定概率的,容易出現(xiàn)漏檢,塑封膜缺陷漏檢引起產(chǎn)品質(zhì)量下降,且當(dāng)圖像中有過多的噪聲時,提取的邊緣信息會有很多大誤差,噪聲的邊緣檢測出來會誤當(dāng)成塑封薄膜的邊緣的問題。

所述的一種基于圖像處理的塑封薄膜缺陷檢測方法,包括以下步驟,

S1、將包裹塑封薄膜的物料通過塑封薄膜輸送裝置輸送至攝像頭圖像采集區(qū)域;

S2、通過攝像頭圖像采集模塊對物料進(jìn)行實時圖像采集;

S3、塑封薄膜區(qū)域定位,使用自適應(yīng)閾值分割對攝像頭采集的圖像進(jìn)行分割,獲取塑封薄膜在原圖中的位置;

S4、塑封薄膜的截取,將從原圖中得到塑封薄膜區(qū)域透射到新圖片上獲取塑封薄膜圖,去除背景環(huán)境;

S5、圖像增強,使用均值濾波對塑封薄膜圖進(jìn)行去除光照處理,并用直方圖均衡化增強圖像對比度;

S6、同時通過兩種方法對增強后的塑封薄膜圖進(jìn)行特征提取和結(jié)果分析,結(jié)合兩種方法的分析結(jié)果判斷該塑封薄膜是否存在破損,若兩種方法中至少有一種分析結(jié)果表明塑封薄膜存在破損則判斷該塑封薄膜存在破損,否則判斷該塑封薄膜不存在破損,第一種方法是采用基于位平面分解對圖像邊緣特征通過Sobel算子進(jìn)行Sobel邊緣特征提取,然后采用無監(jiān)督的K-means聚類分析方法進(jìn)行分析,第二種方法是采用像素直方圖特征對圖像邊緣特征進(jìn)行提取,并對像素直方圖特征通過PCA主成分分析法進(jìn)行統(tǒng)計,然后采用支持向量機進(jìn)行分析;

S7、對存在破損塑封薄膜的物料進(jìn)行剔除。

優(yōu)選的,所述第一種方法中是將塑封薄膜圖像進(jìn)行位平面分解,將塑封薄膜圖像分為8個位平面二值圖像,然后選取圖像的高4位的4個位平面圖像進(jìn)行重新編碼合成新的塑封薄膜圖像,舍棄低4位的4份位平面圖像,通過Sobel算子提取圖像的邊緣信息,對增強后的圖像使用Sobel算子進(jìn)行邊緣特征提取,然后使用K-means聚類分析方法對來自不同塑封薄膜圖片的Sobel邊緣特征進(jìn)行聚類,若不同邊緣塑封薄膜圖片邊緣特征遠(yuǎn)離聚類中心則該塑封薄膜存在破損,若不同邊緣塑封薄膜圖片邊緣特征靠近聚類中心則該塑封薄膜是良好的。

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