玻璃瓶罐检测方法及玻璃瓶罐检测装置制造方法及图纸

本玻璃瓶罐检测方法在玻璃瓶罐旋转过程中摄取多幅瓶口的图像，计算机对同一瓶所摄取的序列图像逐幅进行图像处理，只要在其中一幅中发现瓶口裂纹镜面反射的亮斑，即可认定瓶口存在裂纹缺陷。计算机对图像处理时，图像切割算法、小区域划分法和综合分析判断法。用像素间距离与长度单位对应，计算瓶口直径的算术平均值为测量结果。优点为：无接触检测，实现在线自动检测；保证无漏检；同一序列图像可用于瓶口缺陷和瓶口直径两项检测。本检测装置可使生产线上的玻璃瓶罐在检测工位适当停顿并旋转至少３６０度，计算机控制摄像机保证图像的摄取与待检瓶的转动同步。优点是：定位精确，保证无漏检；可根据检测结果自动剔除废品；成本低，易于推广应用。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种玻璃瓶罐检测方法以及为实施这种方法而专门设计的玻璃瓶罐检测装置。(二)技术背景现有的玻璃瓶罐检测方法有接触式和非接触式两种。对玻璃瓶罐瓶口大小和不平度、瓶身垂直度等的检测多采用接触式的玻璃瓶罐自动检测，一般为机械传感方式进行测量。采用这类检测方式的玻璃瓶罐检测装置可检测项目单一，如中国专利技术专利申请CN2414005“玻璃瓶垂直轴偏差测试定位装置”、CN2276628“玻璃瓶垂直轴偏差测量仪”等。而且要求检测装置的机械加工精度极高，导致检测装置成本上升，价格居高不下，一般中小玻璃瓶罐生产厂难以问津。对玻璃瓶罐的裂纹多采用非接触式的玻璃瓶罐检测，一般采用多对红外发射、接收管安装于不同角度，当玻璃瓶罐经过红外线范围时，玻璃瓶罐旋转，当瓶口有裂纹时，其对红外射线的反射异常。根据各个红外射线接受信号情况，判断瓶口是否有裂纹缺陷。此种方法的不足之处是检测装置中每对红外发射、接收管覆盖角度范围很小，虽然增加发射、接收管的对数可以扩大覆盖角度，但仍有漏检区域。这些发射、接收管调整不方便，每当产品变更时都要重新调整，特别是检测过程中，一旦发射管和接收管的相对角度发生变化，则难以重新调整至最佳状态。本专利技术的玻璃瓶罐检测方法包括计算机图像处理和多种计算方法。光源投光在玻璃瓶罐的瓶口，光屏作为待检玻璃瓶罐的背景，玻璃瓶罐旋转360度，旋转过程中摄取多幅瓶口的图像，计算机对同一瓶所摄取的序列图像逐幅进行图像处理和计算，只要在其中一幅中发现瓶口裂纹镜面反射的亮斑，即可认定瓶口存在裂纹缺陷。计算机处理中采用了图像切割算法、小区域划分法和计算机综合分析判断法。为实施上述检测方法本专利技术专门设计的玻璃瓶罐检测装置可使生产线上的玻璃瓶罐在检测工位适当停顿并旋转至少360度。本专利技术的玻璃瓶罐检测装置包括玻璃瓶罐检测台、检测装置，玻璃瓶罐检测台为静止的条形台，上位产品传送带将待检玻璃瓶罐送至检测台前端，检测后的玻璃瓶罐则被推送到下位产品传送带上。多个卡瓶小车位于环形轨道上，该环形轨道与检测台有一并行段。卡瓶小车下的定位销与停走装置相连，在一周期内定时停顿和加速行走。卡瓶小车上有2个定位小轮，待检瓶卡在2个定位小轮之间，并被卡瓶小车推向前行。在检测工位，与卡瓶小车相对的检测台的另一侧有搓瓶皮带，该皮带套在两皮带轮上，其中之一为与电机相连的主动轮。主动轮转动，搓瓶皮带在二皮带轮上循环行走。当待检瓶卡入搓瓶皮带和卡瓶小车之间时，皮带搓动使待检瓶转动。在检测工位的一侧为摄像机，另一侧有光源。摄像机与计算机相连。本专利技术玻璃瓶罐检测方法的优点是1采用摄像与计算机图像处理，无接触检测，实现了在线自动检测；2玻璃瓶罐旋转一周中摄取各个角度的图像，保证无漏检；3采用多种图像处理算法，以迅速准确得到检测结果；4同一序列图像可用于瓶口裂纹和瓶口直径两项检测。本专利技术玻璃瓶罐检测装置的优点是1待检瓶停顿时间可达行走时间的1～5倍，且停顿时定位精确，保证检测完成；2在检测工位使待检瓶至少转动360度，保证无漏检；3光源与光屏相配合，增加检测瓶与背景间的对比度，有利于图像处理的准确；4安装有光电触发器和机械手，可根据检测结果自动剔除废品；5检测台上可配置多种检测装置，可对台上的玻璃瓶罐进行多项检测；6加工工艺简单，成本核算低，易于推广应用。当被检瓶旋转一周时，摄取的多幅系列瓶的图像表现了全部瓶口状况。计算机对图像处理时，采用图像分割算法，在每幅图中切割出瓶口的部分图像，作为计算机处理区域，这样大大减少了计算机的处理量。图像矩形分割算法如图4、图5所示。首先统计某幅所得图像像素的灰度值。由于采用光屏作为瓶的摄像背景，瓶与背景在所摄取的图像中有较大反差，瓶的图像部分较黑暗，相对灰度较低，而背景部分因有光屏，明显较亮，相对灰度较高。用统计学分别计算瓶的图像部分和背景的图像部分的灰度值的均值，以二灰度均值的中间值M为图像的全局阈值。像素灰度大于M的为背景区—白区，而灰度小于等于M的为瓶的影像区—黑区，如图5所示，所摄取图像划分为黑白两个区域。黑白二区分割线近似为瓶的轮廓线。以瓶的轮廓线最高点P0和其右侧第一个拐点P的连线为矩形的对角线，作出矩形P0、P00、P、P’，将此矩形分割出作为计算机处理区域，即如图5所示的矩形区，该区包含瓶口的2 0％～30％。当被检瓶旋转一周时，摄取的多幅瓶的图像包括了全部瓶口状况。因在整个图像分割出的计算机处理区域中，光照分布沿瓶口轮廓方向不均匀，难以用同一参数处理计算，故采用小区域划分处理法，即将计算机处理区域中瓶口部分再划分为若干小区域逐一进行处理计算。梯形小区域划分处理法如图6所示。计算机处理区域内瓶口的轮廓线为曲线，在P0、P之间在瓶口轮廓弧线上取n个点P1～Pn，4＜n＜30。从P1向下作垂线至P11，根据像素之间的距离与国际长度单位对应定标，可知图像中瓶口厚度T。P1-P11的长度为d1，T＜d1＜1.5T。从P11作水平线与P0、P00交于P01，P0、P01、P11、P1构成直角梯形R1。从P2向下作垂线至P21，P2-P21的长度为d2，T＜d2＜1.5T。在P0、P1之间的弧线上取一点P2’，从P21作水平线与P2’下的垂线交于P2’1，P2’、P2’1、P21、P2构成直角梯形R2。梯形R2与梯形R1部分重叠。如图6所示，依此类推，从P0、P之间的瓶口轮廓弧线上的点Pi向下作垂线至Pi1，Pi-Pi1的长度为di，T＜di＜1.5T；但是，当该垂线与分割出的计算机处理区域的矩形的底P00-P相交于Pj，且Pi-Pj的长度dj＜T时，则取Pj为Pi1。在P(i-1)和P(i-2)之间弧线上取点Pi’，从Pi1作水平线与Pi’下的垂线交于Pi’1，Pi’、Pi’1、Pi1、Pi构成直角梯形Ri。按此方法做出一系列与前一个梯形相重叠的小梯形R1～Rn，计算机逐一对每个小梯形区域进行综合分析判断处理，确定是否有裂纹存在，提高处理速度和准确性。小梯形相邻者重叠，可避免漏计。对瓶口缺陷的判断采用计算机综合分析判断处理法，主要有以下三个内容①噪声和干扰滤除算法计算各个小区域Ri内各像素的灰度值，取其均值加一调适值作为自适应阈值Li。判断Ri内灰度值大于Li的像素的个数是否大于N。因光线的反射、折射，或玻璃材质的不均匀等多种原因，会有个别像素灰度值高的现象，并非是裂纹缺陷。N为可调参数，根据待检瓶的色泽、材质、厚度等调整。②亮斑形状分析算法计算各个小区域Ri内像素灰度的梯度值，并取梯度最大的m个像素，计算Ri内灰度最大的像素与这m个像素的距离方差之和是否小于M。m和M均为可调参数。因裂纹处像素的灰度大，且与相邻像素的灰度梯度高，本梯度分析算法进一步滤除杂光、噪声干扰，确定亮斑的存在和形状。③边缘提取和梯度分析算法计算Ri内像素灰度梯度最大的点群坐标，检验其走向是否并非与瓶口轮廓边缘方向一致。若其与瓶口轮廓边缘相符，则该亮斑为瓶口边缘光干扰的可能性较大，应排除。根据以上①～③3项算法的条件均满足，则可肯定裂纹缺陷存在。也可将以上三条件加权计算求和，若大于某值则确定裂纹缺陷存在。将摄像机摄取图像的水平方向上两像素之间的距离与国际长度单位对应定标，将上述摄取的序列图像逐幅进行图像分割，得到瓶口直径对应的像素数，根本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种玻璃瓶罐检测方法，包括计算机图像处理和多种计算方法，其特征为：光源投光在玻璃瓶罐的瓶口，光屏作为待检玻璃瓶罐的背景，玻璃瓶罐旋转３６０度，旋转过程中摄取多幅瓶口的图像，计算机对同一瓶所摄取的序列图像逐幅进行图像处理和计算，只要在其中 一幅中发现瓶口裂纹镜面反射的亮斑，即认定瓶口存在裂纹缺陷。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，黄克，许建元，
申请(专利权)人：广西师范大学，桂林市玻璃厂，
类型：发明
国别省市：45[中国|广西]