CN101063662A - 空瓶瓶底缺陷的检测方法及基于dsp的空瓶瓶底缺陷检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及空瓶瓶底缺陷的检测方法及基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，所述方法包括如下步骤：(1)图像预处理，调整图像的灰度平均值，使整副图像的亮度稳定在一定的范围之中；(2)做边缘提取，对图像施加Sobel算子得到瓶底图像边缘图；(3)实现图象的分割，利用中心点和得到的边缘点拟合出的圆将图像分割为若干区域；(4)判断分割出的区域内是否有污物；(5)根据判断结果决定是否需要剔除瓶子。本发明提供的检测方法能够很容易的应用在检测设备中，从而实现对空瓶瓶底缺陷的高速、高识别率的自动化检测。本发明提供的检测装置结构简单，能够自动化、高效率的对存在缺陷的不合格瓶进行正确的剔除。

Description

空瓶瓶底缺陷的检测方法及基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置

技术领域

本发明涉及一种空瓶瓶底缺陷的检测方法及基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，尤其适用于皇冠啤酒瓶。

背景技术

目前啤酒、饮料生产企业越来越重视产品的质量，然而目前啤酒、饮料生产线的瓶子的质量、外观和清洁度还远远达不到人们所期望的目标，特别是目前啤酒行业对于啤酒瓶进行重复洗涤再利用的回收瓶，更是千姿百态，五花八门，所以在洗瓶机洗涤后、灌装前需要进行检测分拣出不合格的瓶子，而在检测项目中通常都会包括瓶底是否有缺损这一项。

传统的生产线空瓶检验方式是人工完成，瓶子通过安装在输送链道旁边的灯光检验箱时，肉眼进行观察，发现不合格瓶子进行手工拿出。这种人工检测标准模糊，在相当程度上受人为因素的影响，不能保持恒定的标准，并且检测精度低，速度慢。随着现代高速灌装线的发展，人眼在检测环节中的劣势更加凸出，比如：由于长时间的重复工作，眼睛容易疲劳及长时间工作会产生误差，就算这些差距都规避掉，一个极富有经验的检测员工也不可能超越一台性能普通的视觉检测设备。

而现有的某些啤酒瓶底检测处理方法是通过相机拍摄瓶底图像，检测算法在通用的工控机和图像处理软件平台上运行来实施的。通用的工控机由于操作系统的分时特性，使得处理程序不能够保证硬实时性，从而会出现检测超时或漏检现象，进而使剔除判断系统产生紊乱。

发明内容

本发明的目的是提供一种容易实现自动化、识别准确、工作效率高的一种空瓶瓶底缺陷的检测方法；

本发明的另一目的是提供一种自动化、识别准确、工作效率高的一种基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种空瓶瓶底缺陷的检测方法，其特别之处在于，包括如下步骤：

1)、图像预处理

调整图像的灰度平均值，使整副图像的亮度稳定在一定的范围之中；

2)、做边缘提取

对图像施加Sobel算子得到瓶底图像边缘图；

3)、实现图象的分割

选取合理的边缘点和圆心，然后得到瓶底图象实际的中心点和半径值，从而实现了图象的定位，再利用中心点和得到的边缘点拟合出的圆将图像分割为若干区域；

4)、判断分割出的区域内是否有污物；

5)、根据判断结果决定是否需要剔除。

其中步骤3)中将瓶底图象分割成三个区域：a、中心比较平坦的部分为一个圆形区域；b、中心圆域与防滑纹之间，倾斜角度较大的为一个环形区域；c、含有防滑纹的环形区域。

一种基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，其特别之处在于，包括可使待检测空瓶在检测区域内瓶口和瓶底部分均悬空的传送机构，在检测区域内安装有相应的光电传感器，在检测区域内的瓶口位置上方安装有相机，在该相机镜头和瓶口位置之间安装有偏光滤镜，在检测区域内的瓶底位置下方安装有光源，在该光源和瓶底位置之间安装有与前述偏光滤镜配合的偏光板；还包括一控制器，前述光电传感器与该控制器的I/O端口电连接从而传送空瓶的位置触发信息，该控制器的I/O端口分别与相机和光源的控制端电连接从而点亮光源并拍照；前述相机的图像输出端与一模数转换器的输入端电连接从而转换成数字图像，该模数转换器的输出端与一CPLD电连接，该CPLD外接两片存储器并与一DSP电连接从而将接收到的图像保存到一片存储器后将其输出至DSP进行缺陷判断，同时通过另一片存储器接收新的图像待DSP处理完毕后再次进行切换；前述DSP的输出端与空瓶剔除机构电连接。

其中控制器是PLC。

其中在检测区域内的瓶口和瓶底处置旁分别安装有相应的光电传感器，该光电传感器均与所述控制器的I/O端口电连接从而分别传送瓶口和瓶底的位置触发信息。

其中传送机构是夹持待检测空瓶两侧的传送带。

其中光源是带有频闪控制器的LED光源，该频闪控制器与所述控制器的I/O端口电连接。

其中偏光板靠近瓶底位置的一侧依次覆盖有防水密封层和PMMA塑料，或者在偏光板与瓶底位置之间安装有保护玻璃。

本发明提供的检测方法能够很容易的应用在检测设备中，从而实现对空瓶瓶底缺陷的高速、高识别率的自动化检测。由于采用了针对国内玻璃瓶特色的独特的图象处理算法的组合，拥有适应性强、处理速度快的特点，非常适合高速生产流水线上的玻璃瓶的在线检测。

本发明提供的检测装置结构简单，能够自动化、高效率的对存在缺陷的不合格瓶进行正确的剔除。在高速生产线上采用了机器视觉的方式进行自动检测，克服了人眼检测中存在的主观性影响和易疲劳、效率低的缺陷，提高了检测的准确性和生产效率。

附图说明

附图1为本发明的结构示意图；

附图2为本发明的结构示意图；

附图3为本发明中集成电路板(1)的系统结构图；

附图4为本发明中瓶底图像边缘提取图。

具体实施方式

下面结合附图来对本发明作进一步详细的说明：

如图1、2所示，本发明利用一对偏光滤镜6和偏光板7，采用光的偏振特性以及偏光板7对不同方向的光振动有选择吸收的性能，通过调节两个偏光装置的夹角，来获取高对比度的透明异物图象。同时相机2镜头上的偏光滤镜6还可以消除或减弱光滑玻璃表面的眩光，更好地表现出透明异物的细节和特征。

采用LED做为光源4，LED光源与传统光源相比较，具有如下使用寿命长，亮度高，响应速度快，形状自由等优点。采用频闪控制器来控制LED光源的闪烁，并且和相机2(具体可采用CCD相机)的暴光时间保持同步，从而可以获取“凝固”无拖影的运动图象，对于保证透明异物成象清晰有很大的帮助。并且频闪方式照明可以获得常亮方式照明20倍的亮度，提高了光源4的亮度，并且增加了光源4的使用寿命，消除外界光的干扰。

如图2所示，根据瓶子的形状特征以及检测内容，采用背光照明的手法，这种照明方式的优点在于，可将被测物的边缘轮廓清晰的勾勒出来，由于在图象中，被测物所遮挡的地方为黑色，无遮挡的地方为白色，形成黑白分明的易于图象分析的图象。

由于玻璃瓶对光的透射性能要好于其反射性能，所以我们采用从瓶底的一侧(即图2中瓶底下方)用透射光源4进行打光，CCD相机2从另一侧(即图2中瓶口上方)采集图象的方案。这就需要瓶子在运行的过程中悬空一段距离，我们用四根传送皮带3夹住瓶子运行，这样既保证了瓶子悬空，也保证了瓶子在垂直于瓶子运行方向的竖直性，同时考虑到瓶子形状的特点，我们将光源4置于瓶子底部下方，CCD相机2置于瓶口上方从瓶口采集瓶底图象。由于瓶口比较小且有瓶壁的局限，采用这种方案要求瓶子在采集图象时必须保持直立，而且相机2的触发信号要准确。

当待检测空瓶移动到CCD相机2下方时，待检测空瓶触发光电传感器5(光电开关)进而触发频闪光源4和CCD相机2对瓶底进行拍照，具体采用两个光电传感器5(分别在瓶口和瓶底位置旁)配合传送机构3实现了玻璃瓶的立体定位。这样一方面保证CCD相机2采集的准确性，另一方面根据两个光电传感器5信号的组合信息，可以判断出瓶子是否在前进方向上发生倾斜，如果发生倾斜则直接给集成电路板1信号，不对图象进行处理，而是直接将瓶子剔除到循环传送带上进行二次检测，从而降低误剔除率。

当瓶口上方的相机2接收瓶底频闪光源4的光线，结合偏光滤镜6，使得异物在瓶底图像上形成灰暗的区域。相机2的高度、位置要满足拍摄范围的要求(如图2)，相机2的图像发送到集成电路板1进行图像分析。

本发明的工作原理是：

当瓶子移动到检测位置时，光电开关检测到瓶子达到，产生触发信号给PLC，PLC分别把同步信号传送给相机2和频闪控制器，以使相机2在频闪光源4亮度最大时开始曝光，这样光源4可以把运动的瓶子“凝固”在图像中，在光源4和瓶底位置之间安装一个偏光板7，这样可以把LED光源发出的光转换为偏正光，然后通过调整安装在相机2镜头上的偏光滤镜6的角度来检测瓶底是否存在异物。

因为当瓶底无异物的时候，光通过两个互相垂直的偏振片时，会出现消光的现象，没有光进入相机2。但是当存在透明异物时，因为异物的材料与玻璃不同，具有不同的折射率，造成光方向发生改变，则偏振方向不垂直，因此会有一部分光线通过后进入CCD相机2，在图象中形成亮斑。

如图3所示，从相机2输出的瓶底图像经过模数转换器(ADC)转换成成数字图像，CPLD(复杂可编程逻辑器件)将图像保存到一片SRAM(静态随机存储器)中。整副图像保存完毕后，CPLD将两片SRAM(即SRAM0和SRAM1)的总线切换，原来保存新采集到图像的SRAM现在与DSP(数字信号处理器)连接，供DSP进行图像处理；原来与DSP连接的SRAM现在与模数转换器连接，保存下一幅采集到的图像。DSP处理图像完毕后，通过串口和通用输入输出口给出检测结果至空瓶剔除机构。

下面涉及图像处理：为了实现瓶底图像的检测和信息的抽取，瓶底圆心的定位的至关重要的。为了实现圆心的精确定位，处理算法使用了边缘提取、迭代逼近等算法。

(1)、图像预处理

对于检测装置来说，CCD相机获取的原始图象因为在生成和传输的过程中受到各种噪声源的干扰和影响，都存在一定的噪声干扰，并且由于瓶子在传送过程中有轻微的晃动，光照不是很均匀，造成原本均匀和连续变化的灰度突然增大或减少，形成一些虚假物体边缘或轮廓，造成图像模糊，给图像分析带来困难。因此必须进行噪声过滤、灰度校正、形态学处理等图像预处理方法，来去除噪声，校正不均匀的照度，将图像中感兴趣的特征突出来。我们在分割图象之前对图象进行预处理，通过试验验证：瓶底图像中心区域的平均灰度值稳定在190到220之间比较有利于后续处理，利用采集的原始图象中心区域灰度的均值a和图象处理所需的较为合适灰度值b(一般b的值介于190到220之间)，计算出一个增益值gain和一个偏移值offset，其中gain＝b/a，而offset值则根据瓶子颜色的深浅在20到30之间浮动。然后将待处理区域中的每一个象素值x作如下处理：y＝x*gain+offset，其中y为新的象素值，从而调整整副图象的平均灰度值，使整副图象的亮度稳定在一定的范围之中。

利用图像灰度的均值和图像处理所需的最佳灰度值计算出一个增益值和一个偏移值，记为参数gain和offset，然后将待处理区域中的每一个象素值x作如下处理：y＝x*gain+offset，其中y为新的象素值，从而调整图像的灰度平均值，使整副图像的亮度稳定在一定的范围之中。

(2)、做边缘提取

边缘提取算子有Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子、Kirsch算子等多种有效的边缘提取算子。由于Sobel算子兼具差值和平滑效果且受干扰影响较小的优点，所以采用Sobel算子来做边缘提取。Sobel边缘检测是一种非线性的边缘检测算法，效率很高。

Sobel边缘检测的基本方法是在x、y方向上分别使用两个不同的卷积核，如下所示：

$S_x=\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]$ $S_y=\left[\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 0& 0& 0\\ -1& -2& -1\end{array}\right]$

若使用x，y方向卷积核得出的某一象素的卷积象素值分别为Sx，Sy，则该象素的边界强度S和方向γ可用如下公式计算：

$S=\sqrt{S_x^2+S_y^2}---\left(6.7\right)$

$\mathrm{\γ}=\arctan \left(\frac{y}{x}\right)---\left(6.8\right)$

用Sobel算法对图像中的每一象素进行处理后，对输出图像的灰度做分段阀值化处理。当中心点象素值大于阀值上限时，输出象素置白，小于阀值下限时置黑。边缘提取后得到的图像如图4所示。

由于Sobel算子兼具差值和平滑效果且受干扰影响较小的优点，所以采用Sobel算子来做边缘提取。Sobel边缘检测的基本方法是在x、y方向上分别使用两个不同的卷积核，如下所示：

$\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -1& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]$ $\left[\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 0& 0& 0\\ -1& -2& -1\end{array}\right]$

对图像施加Sobel算子得到瓶底图像边缘图。

(3)、实现图象的分割

由于我们在图象采集时采用了多光电定位触发系统，瓶底图象位置的变化在我们可接受的处理范围内。我们从这个已知范围的中心位置向四周沿36条直线进行径向扫描，找到灰度值变化最大点，因为先前我们利用Sobel算子已经处理出瓶底的边缘，所以我们径向扫描得到的点就是边缘点。对这些点按照一定的间隔组合，每三个点为一组确定一个圆，利用以下公式计算其圆心和半径(例如三点坐标为(X1，Y1)(X2，Y2)(X3，Y3)其圆心为(X0，Y0)半径为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))

在以上得到的这些点中，我们利用已知的半径范围来选取合理的边缘点和圆心，然后将选出的圆心点和半径值取均值得到瓶底图象实际的中心点和半径值，从而实现了图象的定位。再利用中心点和得到的边缘点拟合出的圆实现图象的分割。

在本发明的技术方案中可以利用不同的半径将瓶底图象分割成三个感兴趣区域：a、中心比较平坦的部分为一个圆形区域；b、中心圆域与防滑纹之间，倾斜角度较大的为一个环形区域；c、含有防滑纹的环形区域。在不同的感兴趣区域我们可以根据不同的要求采用不同的算法，从而达到不同的检测精度。

(4)、检测含有防滑纹的圆环域(即c区域)是否有污物

利用圆心和防滑纹圆环中心半径计算圆周各点的坐标，保存在数组中，然后以横坐标为索引，在圆周上搜索环行花纹上是否有超过限定长度的白色圆周和黑色圆周。若有超限长度的黑色圆周，表示防滑纹上有污渍；若有超限长度的白色花纹，表示防滑纹不完整，有缺损花纹。该算法可以同时检测环形花纹是否完整，花纹间是否有污物，环形花纹是否偏心。

(5)、检测瓶底中心区域(即a和b区域)是否有污物

在中心的圆形区域和中心圆域与防滑纹之间的圆环区域中背景的灰度值是比较高的，而污物的灰度值较背景要低，所以我们选取一个合适的阈值对图象进行二值化处理。我们只要准确地找到一个介于污物与背景灰度值之间的灰度值作为阈值，将图像中灰度值大于阈值的象素设为白色，灰度值小于阈值的象素设为黑色，这样就能将污物和背景区分开来。

针对玻璃瓶瓶底图象的亮度并不稳定，在本系统中我们采用直方图分析与迭代阈值相结合的自动阈值寻找法：先确定图象总体的灰度范围和灰度级的个数，然后将这个范围的中值作为初始阈值T₀，灰度级的个数设为L。然后按照一下公式进行迭代：

$T_{i+1}=\frac{1}{2}\{\frac{\underset{k=0}{\overset{T_i}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k*k}{\underset{k=0}{\overset{T_i}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k}+\frac{\underset{k=T_{i+1}}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k*k}{\underset{k=T_i+1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k}\}$

其中h_k是灰度为k值的象素的个数，迭代一直进行到T_i+1＝T_i结束，取结束时的T_i为我们进行二值化分割的阈值。

由以上迭代阈值法的理论知识我们知道迭代法的运算量比较大，而本发明要运用于高速的自动检测生产线，它要求我们图像处理的时间要短，所以在本发明中我们首先要利用感兴趣区域的灰度直方图信息简化其运算量，具体的方法为：由于瓶底图像在这两个区域的灰度值集中在一定的范围中(含有污物的则较为集中在两个灰度范围中)，我们通过对直方图的计算，算出这一个或者两个灰度范围的边界值，去除直方图两端的灰度等级，从而缩短了灰度等级的范围，减少了所要计算的象素值的个数，大大缩短了处理时间，达到高速检测的要求。

二值化之后我们利用先腐蚀再膨胀的算法去除零散的干扰点，然后对感兴趣区域的黑色区域的象素进行连通性分析，我们采用的是象素八连通的方法，即在一个黑色象素相邻的八个象素中有一个是黑色的就认为是连通的斑点上的象素，通过设置连通区的形状及大小的参数就可以检测出不同大小和形状的斑点，从而达到不同的检测精度。

综合第(4)步和第(5)步的判断给出综合判断结果，决定是否需要剔除该空瓶。

Claims (8)

1、一种空瓶瓶底缺陷的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)、图像预处理

调整图像的灰度平均值，使整副图像的亮度稳定在一定的范围之中；

2)、做边缘提取

对图像施加Sobel算子得到瓶底图像边缘图；

3)、实现图象的分割

选取合理的边缘点和圆心，然后得到瓶底图象实际的中心点和半径值，从而实现了图象的定位，再利用中心点和得到的边缘点拟合出的圆将图像分割为若干区域；

4)、判断分割出的区域内是否有污物；

5)、根据判断结果决定是否需要剔除。

2、如权利要求1所述的一种空瓶瓶底缺陷的检测方法，其特征在于：其中步骤3)中将瓶底图象分割成三个区域：a、中心比较平坦的部分为一个圆形区域；b、中心圆域与防滑纹之间，倾斜角度较大的为一个环形区域；c、含有防滑纹的环形区域。

3、一种基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，其特征在于：包括可使待检测空瓶在检测区域内瓶口和瓶底部分均悬空的传送机构(3)，在检测区域内安装有相应的光电传感器(5)，在检测区域内的瓶口位置上方安装有相机(2)，在该相机(2)镜头和瓶口位置之间安装有偏光滤镜(6)，在检测区域内的瓶底位置下方安装有光源(4)，在该光源(4)和瓶底位置之间安装有与前述偏光滤镜(6)配合的偏光板(7)；

还包括一控制器，前述光电传感器(5)与该控制器的I/O端口电连接从而传送空瓶的位置触发信息，该控制器的I/O端口分别与相机(2)和光源(4)的控制端电连接从而点亮光源(4)并拍照；

前述相机(2)的图像输出端与一模数转换器的输入端电连接从而转换成数字图像，该模数转换器的输出端与一CPLD电连接，该CPLD外接两片存储器并与一DSP电连接从而将接收到的图像保存到一片存储器后将其输出至DSP进行缺陷判断，同时通过另一片存储器接收新的图像待DSP处理完毕后再次进行切换；

前述DSP的输出端与空瓶剔除机构电连接。

4、如权利要求3所述的一种基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，其特征在于：其中控制器是PLC。

5、如权利要求3所述的一种基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，其特征在于：其中在检测区域内的瓶口和瓶底处置旁分别安装有相应的光电传感器(5)，该光电传感器(5)均与所述控制器的I/O端口电连接从而分别传送瓶口和瓶底的位置触发信息。

6、如权利要求3所述的一种基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，其特征在于：其中传送机构(3)是夹持待检测空瓶两侧的传送带。

7、如权利要求3所述的一种基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，其特征在于：其中光源(4)是带有频闪控制器的LED光源，该频闪控制器与所述控制器的I/O端口电连接。

8、如权利要求3至7中任意一项所述的一种基于DSP的空瓶瓶底缺陷检测装置，其特征在于：其中偏光板(7)靠近瓶底位置的一侧依次覆盖有防水密封层和PMMA塑料，或者在偏光板(7)与瓶底位置之间安装有保护玻璃(8)。

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