一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法，其步骤为：(1)对瓶口图像进行阈值处理，通过重心法获取瓶口重心位置；(2)以重心为圆心由内向外进行径向扫描，获得瓶口图像的四圆周边缘点；(3)利用随机圆法拟合四圆周所在圆，定位检测区域；(4)将定位出来的检测区域分为三个部分；(5)利用迟滞阈值对检测区域的投影结果进行缺陷检测；该方法能在啤酒瓶口图像不完整或存在连续干扰点时，准确快速的定位为瓶口中心，并且检测出瓶口缺陷，检测速度块，适用于高速自动化流水线上的啤酒瓶口质量自动检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及到机器视觉图像处理和工业自动化检测
，特别涉及一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法。
技术介绍
啤酒瓶在我国每年的需求量巨大，同时在发展中国家啤酒装备需求的增长较快，在啤酒的生产过程中，其中80％以上的啤酒瓶使用回收旧瓶，这些旧瓶中存在着瓶口破损的瓶对生产和消费带来重大安全隐患，因此啤酒灌装前必须检测啤酒空瓶瓶口质量，传统的人工检测法在检测的可靠性和效率性上难以得到保证，随着工业3.0和工业4.0的快速发展，基于机器视觉的瓶口检测技术在工业自动化检测
得到了广泛应用，通过机器视觉检测技术来检测啤酒瓶口缺陷可以有效地克服人工检测缺陷的不足，满足工业自动化生产中高速高精度的检测要求。目前，在国内已经有了大量的基于机器视觉的啤酒瓶瓶口缺陷检测方法。2007年，段峰、王耀南等在《啤酒瓶视觉检测机器人研究中》中研究对比了重心法、探测圆逐步逼近法和一种将边缘分组后求圆参数的瓶口定位综合算法，进而对采用基于径向投影和经验规则以及串联多神经网络的瓶口缺陷判决方法，采用串联多神经网络的瓶口缺陷判决方法，精度较低和速度也比较慢；2013年，李娜、张力等在《啤酒瓶口破损检测技术的研究》提出了基于连通域和矩不变量提取特征向量，运用BP神经网络进行样本训练，将获取的权值矩阵和阈值矩阵经过相关算法转换后用于瓶口缺陷识别，采用神经网络进行缺陷判断，对样本的依赖性很高，精度也有待进一步提升；2016年，周显恩、王耀南等在《基于机器视觉的瓶口缺陷检测方法研究中》提出残差分析动态阈值分割与全局阈值分割结合的瓶口缺陷检测方法，克服灰度变化和瓶口缺失对检测结果的影响，此方法过度地依赖先验知识，同时设定的阈值参数太多。综上，目前用于啤酒瓶口缺陷检测的主要分为两类方法：一类是基于神经网络的学习方法，另外一类是依赖先验经验知识的阈值检测方法。基于机器学习的学习方法需要大量样本图像，对样本的可靠性依赖较高，此外训练的时间较慢，检测时间长，对干扰敏感，检测精度不高，而后者对在检测速度和精度上都有较大提高，但是对先验经验知识过度依赖，设定的阈值参数过多。
技术实现思路
针对现有啤酒瓶瓶口检测算法在瓶口严重破损或存在大量连续干扰时检测误差大这一问题，本专利技术提供了一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法，实现更加准确地瓶口缺陷检测。一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法，包括以下步骤：步骤1：获取啤酒瓶口图像；步骤2：利用重心法获取啤酒瓶口图像的重心坐标；步骤3：利用重心坐标和设定的扫描半径RS，对啤酒瓶口图像进行Ns次径向扫描，获取瓶口边缘所在的4个圆周边缘点；步骤4：对步骤3获取的圆周边缘点进行拟合，定位瓶口所在区域；步骤5：将瓶口所在区域由内向外依次划分为三个区域，分别为内环区域ROI1、封盖面区域ROI2以及外环区域ROI3；步骤6：对各区域沿径向方向展开成矩形，对展开的矩形沿垂直方向投影，根据各个区域径向展开的矩形的投影结果，计算各区域二值化的迟滞阈值；ThROI1、ThROI1‘为内环区域ROI1二值化迟滞阈值，其中ThROI1<ThROI1‘，ThROI2、ThROI2‘为封盖面区域ROI2二值化迟滞阈值，其中ThROI2<ThROI2‘，ThROI3、ThROI3‘为外环区域ROI3二值化的迟滞阈值，其中ThROI3<ThROI3‘，其中，和依次是内环区域ROI1、封盖面区域ROI2、外环区域ROI3的灰度投影最大值和平均值；步骤7：根据步骤6计算出来的迟滞阈值，对内环区域ROI1和外环区域ROI3的径向展开图的垂直投影结果进行二值化；步骤8：依据步骤7得到的内环区域ROI1和外环区域ROI3二值化结果，对内环区域ROI1和外环区域ROI3进行缺陷判断，若连续出现二值化投影值为0位置超过内外环阈值W1，则大于内外环阈值W1的区域判定为缺陷区域。W1的值根据实际检测精度要求决定，在本专利中内外环的检测精度为2*2mm，W1的取值为10。所述对内环区域ROI1和外环区域ROI3的径向展开图的垂直投影结果进行二值化的具体过程如下：当内环区域ROI1的径向展开图的垂直投影结果中，当投影值大于ThROI1‘时，将其置为1，当投影值小于ThROI1时，将其值置为0；当投影值介于ThROI1和ThROI1‘之间时，根据其邻域位置二值化的值进行二值化，若邻域的二值化的值为1，则将该位置投影值置为1，若邻域的二值化的值为0，则将该位置置为0；当外环区域ROI3的径向展开图的垂直投影结果中，当投影值大于ThROI3‘时，将其置为1，当投影值小于ThROI3时，将其值置为0；当投影值介于ThROI3和ThROI3‘之间时，根据其邻域位置二值化的值进行二值化，若邻域的二值化的值为1，则将该位置投影值置为1，若邻域的二值化的值为0，则将该位置置为0。对封盖面区域ROI2进行二值化处理，检测封盖面区域ROI2是否存在缺陷；首先，采用封盖面区域ROI2二值化迟滞阈值对封盖面区域ROI2进行二值化；当封盖面区域ROI2的像素值大于ThROI2‘时将其像素值置为255,当封盖面区域ROI2的像素值小于ThROI2时，将其像素值置为0；当区域ROI2的像素值介于ThROI2和ThROI2‘之间时，判断其4邻域是否有像素值为255的像素点，若有则将其像素值置为255，否则将其像素值置为0；其次，对二值化的封盖面区域ROI2进行连通域分析，求所有像素值为255的连通域的最小外接矩，将最小外接矩的长、宽和面积分别和设定矩形长度阈值、宽度阈值以及面积阈值进行比较，当连通域对应外接矩的大小超过设定阈值时，则该连通域为缺陷，表明封盖面区域ROI2存在缺陷。阈值的设定根据实际检测精度确定，由先验样本确定。本专利技术专利中长度设为8，宽度设为4，面积设为14；所述步骤2利用重心法获取啤酒瓶口图像的重心坐标的具体过程如下：首先，对采集到的啤酒空瓶瓶口图像f(x,y)进行全局阈值分割处理，得到瓶口二值化图像g(x,y)，T为设定的分割阈值；其次，按照重心计算公式获取重心坐标(XO′,YO′)：其中，Nb表示非0的像素点的总数量，xm和ym分别第m个非0像素点的x和y坐标，g(xm,ym)表示坐标为(xm,ym)的像素点对应的灰度值，1≤m≤Nb,m∈Z+。所述步骤4中的对步骤3获取的圆周边缘点进行拟合的具体步骤如下：步骤4.1：将步骤3获得的边缘点分别进行随机圆拟合；从边缘点中随机采样3个点，第i次随机采集的三个点的坐标分别为：根据这三点确定一个圆，该随机圆的坐标和半径为步骤4.2：圆拟合度评估，以拟合度作为评估标准选择满足要求的随机圆作为四个候选圆；所述圆拟合度＝内点数/边缘点总数；到随机圆的距离小于阈值Tdist的边缘点为内点，否则为外点；步骤4.3：将步骤4.2获得的候选圆的圆心进行均值化处理，获得待检测的瓶口圆心坐标；令步骤4.2获得的四个候选圆圆周由内而外半径分别为R1、R2、R3和R4，圆心坐标分别为(X1,Y1)、(X2,Y2)、(X3,Y3)和(X4,Y4)，待检测的瓶口圆心坐标为(X,Y)：X＝(X2+X3)/2Y＝(Y2+Y3)/2步骤4.4：以(X,Y)为圆心，半径分别为R1、R2、R本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取啤酒瓶口图像；步骤2：利用重心法获取啤酒瓶口图像的重心坐标；步骤3：利用重心坐标和设定的扫描半径RS，对啤酒瓶口图像进行Ns次径向扫描，获取瓶口边缘所在的4个圆周边缘点；步骤4：对步骤3获取的圆周边缘点进行拟合，定位瓶口所在区域；步骤5：将瓶口所在区域由内向外依次划分为三个区域，分别为内环区域ROI1、封盖面区域ROI2以及外环区域ROI3；步骤6：对各区域沿径向方向展开成矩形，对展开的矩形沿垂直方向投影，根据各个区域径向展开的矩形的投影结果，计算各区域二值化的迟滞阈值；ThROI1、ThROI1‘为内环区域ROI1二值化迟滞阈值，其中ThROI1<ThROI1‘，ThROI2、ThROI2‘为封盖面区域ROI2二值化迟滞阈值，其中ThROI2<ThROI2‘，ThROI3、ThROI3‘为外环区域ROI3二值化的迟滞阈值，其中ThROI3<ThROI3‘，其中，和依次是内环区域ROI1、封盖面区域ROI2、外环区域ROI3的灰度投影最大值和平均值；步骤7：根据步骤6计算出来的迟滞阈值，对内环区域ROI1和外环区域ROI3的径向展开图的垂直投影结果进行二值化；步骤8：依据步骤7得到的内环区域ROI1和外环区域ROI3二值化结果，对内环区域ROI1和外环区域ROI3进行缺陷判断，若连续出现二值化投影值为0位置超过内外环阈值W1，则大于内外环阈值W1的区域判定为缺陷区域。...

【技术特征摘要】
1.一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取啤酒瓶口图像；步骤2：利用重心法获取啤酒瓶口图像的重心坐标；步骤3：利用重心坐标和设定的扫描半径RS，对啤酒瓶口图像进行Ns次径向扫描，获取瓶口边缘所在的4个圆周边缘点；步骤4：对步骤3获取的圆周边缘点进行拟合，定位瓶口所在区域；步骤5：将瓶口所在区域由内向外依次划分为三个区域，分别为内环区域ROI1、封盖面区域ROI2以及外环区域ROI3；步骤6：对各区域沿径向方向展开成矩形，对展开的矩形沿垂直方向投影，根据各个区域径向展开的矩形的投影结果，计算各区域二值化的迟滞阈值；ThROI1、ThROI1‘为内环区域ROI1二值化迟滞阈值，其中ThROI1<ThROI1‘，ThROI2、ThROI2‘为封盖面区域ROI2二值化迟滞阈值，其中ThROI2<ThROI2‘，ThROI3、ThROI3‘为外环区域ROI3二值化的迟滞阈值，其中ThROI3<ThROI3‘，其中，和依次是内环区域ROI1、封盖面区域ROI2、外环区域ROI3的灰度投影最大值和平均值；步骤7：根据步骤6计算出来的迟滞阈值，对内环区域ROI1和外环区域ROI3的径向展开图的垂直投影结果进行二值化；步骤8：依据步骤7得到的内环区域ROI1和外环区域ROI3二值化结果，对内环区域ROI1和外环区域ROI3进行缺陷判断，若连续出现二值化投影值为0位置超过内外环阈值W1，则大于内外环阈值W1的区域判定为缺陷区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对内环区域ROI1和外环区域ROI3的径向展开图的垂直投影结果进行二值化的具体过程如下：当内环区域ROI1的径向展开图的垂直投影结果中，当投影值大于ThROI1‘时，将其置为1，当投影值小于ThROI1时，将其值置为0；当投影值介于ThROI1和ThROI1‘之间时，根据其邻域位置二值化的值进行二值化，若邻域的二值化的值为1，则将该位置投影值置为1，若邻域的二值化的值为0，则将该位置置为0；当外环区域ROI3的径向展开图的垂直投影结果中，当投影值大于ThROI3‘时，将其置为1，当投影值小于ThROI3时，将其值置为0；当投影值介于ThROI3和ThROI3‘之间时，根据其邻域位置二值化的值进行二值化，若邻域的二值化的值为1，则将该位置投影值置为1，若邻域的二值化的值为0，则将该位置置为0。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，对封盖面区域ROI2进行二值化处理，检测封盖面区域ROI2是否存在缺陷；首先，采用封盖面区域ROI2二值化迟滞阈值对封盖面区域ROI2进行二值化；当封盖面区域ROI2的像素值大于ThROI2‘时将其像素值置为255,当封盖面区域ROI2的像素值小于ThROI2时，将其像素值置为0；当区域ROI2的像素值介于ThROI2和ThROI2‘之间时，判断其4邻域是否有像素值为255的像素点，若有则将其像素值置为255，否则将其像素值置为0；其次，对二值化的封...

【专利技术属性】
技术研发人员：王耀南，黄森林，彭玉，周显恩，严佳栋，刘学兵，范涛，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43