【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视觉定位方法领域，涉及，用于制药工业生产线上基于机器视觉的异型瓶药液内可见异物在线检测过程。
技术介绍
在现代大型异型瓶药液、保健酒、饮料等产品的质量、包装检测生产线上，尤其是全自动的智能视觉灯检设备上，要求对异型瓶瓶体能够进行精确的定位。而现有生产线上的定位装置主要以机械定位为主，其精度较低，定位速度慢，而且灵活性差，无法满足现代高速自动化检测生产线的要求。在采用跟踪拍照方式的智能视觉灯检设备上，机械定位更是无法满足视觉检测的要求，往往由于机械的抖动和跟踪误差导致误检率的大幅度攀升。基于机器视觉的定位方法有着高速、高精度、高智能化等优点，因而也越来越受到重视。在现行的基于机器视觉的异型瓶定位方法中，主要有模板匹配法。在实际生产中，由于模板匹配法的定位精度不高，不能很好的降低产品的误检率。同时模板匹配法的大计算量导致检测过程的实时性降低。因此，异型瓶药液、保健酒、饮料等产品的视觉检测设备上迫切需要一种速度快、精度高的视觉定位新方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供，该基于机器视觉的生产线上瓶体的定位方法能自动识别、快速精准定位。专利...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的生产线上瓶体的定位方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤1:采集瓶体的图像以及对图像进行预处理； 步骤2 :提取多组瓶体外边缘点集对预处理后的图像进行纵向直线轨迹和定点圆轨迹的两次扫描，并利用最小偏差绝对值和的方法有效去除误差点； 步骤3 :对边缘点集进行整合，并将整合后的边缘点集实施最小二乘法进行直线拟合，得到边缘特征线集； 步骤4:根据线集元素之间的相交性关系求出异型瓶瓶身的定位特征角点，并根据特征角点得到包括瓶身偏转角、瓶高、瓶宽、几何中心的瓶身特征信息。2.根据权利要求I所述的基于机器视觉的生产线上瓶体的定位方法，其特征在于，步骤1中，先对采集到的原始瓶体图像进行一次3X3的中值滤波操作； 再使用Sobel边缘检测算子对滤波后的图像进行边缘检测，并给定阈值将边缘图像二值化； 使用4X4的矩形膨胀算子对初始边缘图像进行一次膨胀操作； 使用3X3的矩形腐蚀算子对膨胀后的边缘图像进行一次腐蚀操作；预处理的结果是得到边缘优化的图像。3.根据权利要求I所述的基于机器视觉的生产线上瓶体的定位方法，其特征在于，步骤2的具体实现过程为 ①纵向直线轨迹线扫描提取瓶体直线外边缘点集 在边缘图像中均匀纵向取直线2h+l条，从直线的两端向中间扫描，记录第一个非零点的图像坐标分别抽取瓶体轮廓上边缘线上点集Blu和下边缘线上点集Bld;其中，.2 ≤ h≤1 width/2 !width 为图像宽度； ②用最小偏差绝对值和的方法在上下边缘点集中去除粗大误差点。在上边缘点集Blu中...
【专利技术属性】
技术研发人员：王耀南，张耀，周博文，张辉，葛继，吴成中，陈俊，朱慧慧，周金丽，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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