一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法及系统，通过对彩盒标签图像进行阈值分割、开运算、闭运算在进行开运算的过程有效消除彩盒标签图像中其他区域对标签区域的干扰，然后通过对产品彩盒上的标签自动进行识别、定位，可防止标签的漏贴、错贴、贴歪等不良现象，可降低工人劳动强度，降低生产成本，提高生产效率，并存储和统计检测数据，可用于设备运行状况分析及日后进行质量追溯，有利用智慧工厂的建立。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法及系统
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法及系统。
技术介绍
彩盒包装是大多数电子产品必不可少的流程之一。通常情况下，彩盒有其自己的一维码标签，需要将产品的一维码标签以一定的角度贴到彩盒的指定位置上，以便识别彩盒中的产品。标签贴好后需要进行检查，以防止条码漏贴、错贴、贴歪等不良现象。目前多余彩盒标签的检测主要是人工检测，检测效率低，劳动强度大，人工成本较高导致生产成本高，且无法统计生产过程中的数据进行分析和追溯。虽然目前也有一些基于机器视觉系统的条码检测识别方法，但是都是对包装盒上条形码的内容进行识别，而无法检测条码是否漏贴、错贴、贴歪等不良现象。公开号为CN106056020A的专利公开了一种基于机器视觉系统的条码检测识别方法及系统，所述方法应用于机器视觉系统主机中，所述机器视觉系统主机连接有光源模块和图像采集模块，所述方法包括以下步骤：S1、图像数据采集步骤，S2、图像数据预处理步骤，S3、条码区域定位步骤，S3A、条码区域调整步骤，S4、条码识别步骤。利用本专利技术，无需进行人工操作，即可对具有条码的产品进行自动扫描并对条码进行识别，其具有自动化程度高、识别速度快，工作效率高等优点。虽然该方法能对条码进行识别，但是无法得知条码是否漏贴、错贴、贴歪。公开号为CN107403124A的专利公开了一种基于视觉图像的条形码检测识别方法，本方法包括：对包含条形码的图像进行采集；将采集的条码图像转换为灰度图像，构建压缩感知模型，对灰度图像进行压缩；对压缩后的条码图像进行轮廓检测；对条形码所在区域中的条形码进行识别和解码，输出条码数据。本专利技术在条码检测之前先通过构建压缩感知模型对图像进行压缩，在保留原始图像信息的同时，可大幅减少像素数量，从而提高后续处理过程中的算法计算效率，并采用高效条码检测算法进行条码检测，能大幅度减少条形码检测识别过程中的内存容量和处理时间，计算简单，可获得较好的目标检测结果并且具有较强的抗干扰性。虽然该方法能大幅度减少条形码检测识别过程中的处理时间，但是还是无法避免条形码漏贴、错贴、贴歪等现象。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法及系统，利用机器视觉对生产过程中产品彩盒上的标签进行定位、识别，达到防止标签漏贴、错贴、贴歪的目的，可降低工人劳动强度，降低生产成本，提高生产效率。同时，存储和统计检测数据，用于设备运行状况分析及日后进行质量追溯，有利于智慧工厂的建立。为了实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法，包括步骤：S1.获取摄像头采集的彩盒标签区域的图像；S2.对所述图像进行阈值分割；S3.对阈值分割后的图像进行开运算；S4.对进行开运算后的图像进行闭运算；S5.对进行闭运算后的图像再次进行开运算；S6.获取再次进行开运算后图像中的连通区域并计算各个连通区域的面积；S7.选取再次进行开运算后图像中面积最大的两个连通区域进行条形码识别，若都能识别出条形码；则跳到步骤S8，否则，跳到步骤S11；S8.将识别出的条形码与数据库中的数据进行比对并判断所述条形码的数据是否正确，若正确，则跳到步骤S9，否则，跳到步骤S11；S9.计算所述两个连通区域对应条码的位置偏差和角度偏差；S10.判读所述位置偏差和角度偏差是否在预设范围内，若均在预设范围内，则所述彩盒标签合格，否则，跳到步骤S11；S11.进行报警。进一步的，所述彩盒标签包括彩盒自身标签和贴到彩盒上的产品标签。进一步的，所述彩盒自身标签在所述图像中呈水平状态。进一步的，所述步骤S9具体为：S901.获取所述两个连通区域的最小包含矩形的中心在图像坐标系中的位置和角度；S902.根据所述位置和角度计算出两个连通区域对应条码的位置偏差和角度偏差。进一步的，还包括步骤：存储和统计检测数据。相应的，还提供一种基于机器视觉的彩盒标签检测系统，包括：图像获取模块，用于获取摄像头采集的彩盒标签区域的图像；图像分割模块，用于对所述图像进行阈值分割；第一开运算模块，用于对阈值分割后的图像进行开运算；闭运算模块，用于对进行开运算后的图像进行闭运算；第二开运算模块，用于对进行闭运算后的图像再次进行开运算；连通区域计算模块，用于获取再次进行开运算后图像中的连通区域并计算各个连通区域的面积；识别模块，用于选取再次进行开运算后图像中面积最大的两个连通区域进行条形码识别第一判断模块，将识别出的条形码与数据库中的数据进行比对并判断所述条形码的数据是否正确；位置和角度偏差计算模块，用于计算所述两个连通区域对应条码的位置偏差和角度偏差；第二判断模块，用于判读所述位置偏差和角度偏差是否在预设范围内；报警模块，用于在所述彩盒标签不合格时进行报警。进一步的，所述彩盒标签包括彩盒自身标签和贴到彩盒上的产品标签。进一步的，所述彩盒自身标签在所述图像中呈水平状态。进一步的，所述位置和角度偏差计算模块具体包括：获取模块，用于获取所述两个连通区域的最小包含矩形的中心在图像坐标系中的位置和角度；计算模块，用于根据所述位置和角度计算出两个连通区域对应条码的位置偏差和角度偏差。进一步的，还包括：存储模块，用于存储和统计检测数据。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：(1)利用机器视觉对产品彩盒上的标签自动进行识别、定位，可防止标签的漏贴、错贴、贴歪等不良现象，可降低工人劳动强度，降低生产成本，提高生产效率。(2)通过存储和统计检测数据，可用于设备运行状况分析及日后进行质量追溯，有利用智慧工厂的建立。附图说明图1是实施例一提供的一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法流程图；图2是本专利技术提供的彩盒标签原始图像；图3是实施例二提供的一种基于机器视觉的彩盒标签检测系统结构图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法及系统，利用机器视觉对生产过程中产品彩盒上的标签进行定位、识别，达到防止标签漏贴、错贴、贴歪的目的，可降低工人劳动强度，降低生产成本，提高生产效率。同时，存储和统计检测数据，用于设备运行状况分析及日后进行质量追溯，有利于智慧工厂的建立。实施例一本实施例提供一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法，如图1所示，包括步骤：S1.获取摄像头采集的彩盒标签区域的图像；S2.对所述图像进行阈值分割；S3.对阈值分割后的图像进行开运算；S4.对进行开运算后的图像进行闭运算；S5.对进行闭运算后的图像再次进行开运算；S6.获取再次进行开运算后图像中的连通区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法，其特征在于，包括步骤：S1.获取摄像头采集的彩盒标签区域的图像；S2.对所述图像进行阈值分割；S3.对阈值分割后的图像进行开运算；S4.对进行开运算后的图像进行闭运算；S5.对进行闭运算后的图像再次进行开运算；S6.获取再次进行开运算后图像中的连通区域并计算各个连通区域的面积；S7.选取再次进行开运算后图像中面积最大的两个连通区域进行条形码识别，若都能识别出条形码；则跳到步骤S8，否则，跳到步骤S11；S8.将识别出的条形码与数据库中的数据进行比对并判断所述条形码的数据是否正确，若正确，则跳到步骤S9，否则，跳到步骤S11；S9.计算所述两个连通区域对应条码的位置偏差和角度偏差；S10.判读所述位置偏差和角度偏差是否在预设范围内，若均在预设范围内，则所述彩盒标签合格，否则，跳到步骤S11；S11.进行报警。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法，其特征在于，包括步骤：S1.获取摄像头采集的彩盒标签区域的图像；S2.对所述图像进行阈值分割；S3.对阈值分割后的图像进行开运算；S4.对进行开运算后的图像进行闭运算；S5.对进行闭运算后的图像再次进行开运算；S6.获取再次进行开运算后图像中的连通区域并计算各个连通区域的面积；S7.选取再次进行开运算后图像中面积最大的两个连通区域进行条形码识别，若都能识别出条形码；则跳到步骤S8，否则，跳到步骤S11；S8.将识别出的条形码与数据库中的数据进行比对并判断所述条形码的数据是否正确，若正确，则跳到步骤S9，否则，跳到步骤S11；S9.计算所述两个连通区域对应条码的位置偏差和角度偏差；S10.判读所述位置偏差和角度偏差是否在预设范围内，若均在预设范围内，则所述彩盒标签合格，否则，跳到步骤S11；S11.进行报警。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法，其特征在于，所述彩盒标签包括彩盒自身标签和贴到彩盒上的产品标签。3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法，其特征在于，所述彩盒自身标签在所述图像中呈水平状态。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法，其特征在于，所述步骤S9具体为：S901.获取所述两个连通区域的最小包含矩形的中心在图像坐标系中的位置和角度；S902.根据所述位置和角度计算出两个连通区域对应条码的位置偏差和角度偏差。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的彩盒标签检测方法，其特征在于，还包括步骤：存储和统计检测数据。6.一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋振辉，
申请(专利权)人：四川斐讯信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51