CN102216161B - 用于对正容器的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于根据至少一个容器几何特征将容器(2)对正在标准位置处的方法，其中，容器(2)的对正通过在电子控制器(12)中分析处理由至少一个图像记录装置(8，9，10，11)产生的实际图像数据来实施。搜索区域中的实际图像数据借助于模式识别被分析处理，在容器几何特征被识别出时输出容器的实际位置作为结果，在容器几何特征未被识别出时给出报告。本发明还涉及一种用于执行所述方法的装置和一种用于执行该方法的所有步骤的计算机程序。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于对正容器的方法和装置。本发明还涉及一种用于执行根据本发明的方法的计算机程序。
背景技术
用于对正容器、特别是瓶子以及用于充注和贴标设备中的方法和装置在现有技术中是公知的。
已被公开的申请DE 10 2005 050 902 A1例如公开了一种用于根据至少一个容器几何特征对正容器的装置，所述装置包括传送器、和图像识别系统的相机，所述传送器具有容器保持器，每个容器保持器对应用于一个容器，所述相机沿着由传送器形成的传送器区段设置，其中，图像识别系统通过比较由相机提供的实际图像数据与储存在电子分析和控制系统中的标准图像数据或特征值来对正容器。
在该现有装置中，容器根据几何特征、例如容器的表面上的印记进行对正。
根据现有技术，在瓶子的期望位置对该几何特征进行照相，对于容器从所述期望位置转动一定角度的那些情况来说，然后该几何特征的变形被计算。如此产生的图像或图像数据然后被储存并用作标准图像数据。当装置随后操作时，相机对容器或瓶子进行照相，且如此产生的实际图像借助于算法与储存的标准图像数据进行比较。与标准图像数据最匹配的图像以这种方式确定。根据容器或瓶子的上述图像相对于储存在标准图像数据中的图像的转动量，容器或瓶子此时可转动相应的角度到达期望位置。
根据现有技术，这种对正操作的多个阶段可被提供，以便以逐渐的方式使容器或瓶子达到期望对正状态或位置。
在这些阶段中的一个阶段内，也可使多个相机对瓶子同时照相，所产生的图像然后与标准图像数据进行比较，其中，对正操作此时基于最佳匹配实施。
然而，在这种对正操作的情况下，总会确定出记录的实际图像与标准图像数据的最佳匹配，且用于对正瓶子，即使绝对上讲它仅表示与标准图像数据具有非常低的匹配性。因此，即使在一个相机在其搜索区域中没能捕获到容器几何特征的情况下，也许是因为容器几何特征被转动到使它与相机的轴线成直角定位，但仍会确定出一个图像与标准图像数据最佳匹配配，且相应的对正操作会被启动。
即使该问题通常仅发生于对正操作的第一阶段且在大部分情况下可在随后的阶段中得到补偿，但也通常需要一种可更快速、更准确地对正容器的用于对正容器的方法。
发明内容
因此，根据本发明，提出了一种用于根据至少一个容器几何特征将容器对正在标准位置的方法，其中，容器的对正通过在电子控制器中分析处理由至少一个图像记录装置产生的实际图像数据实施，其中，搜索区域中的实际图像数据借助于模式识别分析处理，在容器几何特征被识别时输出容器的实际位置作为结果，在容器几何特征未被识别出时给出报告。
为了对正容器，使用神经网络，在之前的学习过程中，所述神经网络首先已被训练：用于对正容器的容器几何特征在容器的各个不同方位像似什么，且所述神经网络也可识别：所搜索的容器几何特征，所谓的搜索客体(Suchinstanz)未出现于搜索区域中。而且，控制对正操作的电子控制器能够分出搜索区域中的不代表搜索客体的其他任何容器几何特征或图像，其中，这些所谓的排除客体(Exclude-Instanzen)首先也同样被训练。
通过这种方式，电子控制器能够作为模式识别部分从开始时拒绝搜索区域的某些图像，因为它们不包含搜索客体。
因此，在一个以上的相机产生实际图像数据的对正阶段，可丢弃不包含搜索客体的那些相机图像，使得它们不能与包含搜索客体的图像相竞争。
以这种方式提供了一种更快速、更准确的对正方法。实质上，模式识别通过使电子控制器基于标准图像数据按实际图像数据是否包含所述容器几何特征对实际图像数据进行分类来实施。标准图像数据包括被学习过的容器几何特征作为搜索客体，以及还如上所述地包括被学习过的排除客体。
标准图像数据被学习，其中，位于样本瓶子上的要被搜索的容器几何特征、搜索客体首先被记录和储存。容器几何特征然后通过用户、特别是根据其轮廓被识别。
对搜索客体的上述学习基本上可在使用所述方法的位置处进行，即利用实际装好的充填和贴标设备进行，或在远离所述充填和贴标设备的位置处、例如在实验室中进行。
在搜索客体基本上被电子控制器获知后，容器或瓶子在图像记录装置的面前绕着自身转动，其中，使容器或瓶子的图像分别以一定度数增量转动。度数增量特别是取决于操作中对正应达到怎样的准确度。如果对正要例如准确到1°，则可建议也以1°的增量记录图像，或更好地以0.5°的增量记录图像。
如果搜索客体在搜索区域中还会被发现，搜索客体此时被从这些图像裁剪出，且这可自动地进行，因为搜索客体已被学习过且神经网络知晓。
所关心的其余图像部分此时自动地作为排除客体被学习。
因此，通过这种方式，在容器或瓶子的整个圆周上获取的图像在学习过程中被分类。
在应用所述方法中，由图像记录装置记录的实际图像数据与储存在标准图像数据中的客体进行比较，且确定搜索区域是否包含排除客体或搜索客体。
如果搜索区域仅包含排除客体，则这被显示出来，且相应的图像并不用于计算瓶子的实际位置。
如果一个对正阶段的图像记录装置中没有任何图像记录装置已在其搜索区域中记录到搜索客体、即仅发现与排除客体的匹配，可使瓶子转动给定度数，例如120°，以使下一阶段的图像记录装置可在它们的搜索区域中捕获容器几何特征的可能性增大。
如果发现搜索客体已被记录到，则容器的实际位置或其方位根据容器几何特征的透视变形、在成像过程中从图像记录装置到容器的已知距离和容器的已知直径进行计算。基于容器的实际位置与其标准位置之间的差别，此时可确定容器必须转动的度数和方向。
用于确定该转动角度的精确算法在现有技术中是公知的，例如参看在开始处引用的已被公开的申请DE 10 2005 050 902 A1。
本发明还涉及一种用于执行根据本发明的方法的装置。
本发明还涉及一种计算机程序，所述计算机程序具有程序代码，所述程序代码用于在程序在计算机或相应的处理单元上执行时执行根据本发明的方法的所有步骤。该计算机程序可储存在计算机可读的数据媒介。
本发明的另外的优点和实施例呈现在说明书和附图中。
不言自明，在不脱离本发明的范围的情况下，上面所述以及仍将在下面中解释的特征不仅可以以所指出的组合方式、而且还可以以其他组合方式或单独地使用。
本发明基于一个实施例示意性地示于附图中，下面将参看附图详细地描述。
附图说明
图1示出了可执行根据本发明的方法的根据本发明的装置的一个实施例的示意图。
具体实施方式
图1示出了可执行根据本发明的方法的装置1。
该装置包括转动体5，容器2在入口3处传送到所述转动体5，且它们在出口4处从转动体5传送走。贴标站7以期望的方位对正容器2，以贴附标签。
所示的实施例提供了三个对正阶段，第一阶段包括图像记录装置8和9，第二阶段包括图像记录装置10，第三阶段包括图像记录装置11。设有还可被照亮的背景元件13、14、15，以获得高品质的图像。
该对正操作通过电子控制器12控制，所述电子控制器从图像记录装置8、9、10、11接收实际图像数据，且可向容器保持器6输出控制指令，容器2设置在所述容器保持器6上。
为了启动和准备对正方法，必须执行学习过程，其中，搜索客体、即用于对正容器的容器几何特征首先由用户基于样本容器的第一次记录确定，且所述搜索客体被送给电子控制器12的神经网络学习。
然后在图像记录装置面前转动容器360°，其中，例如，每度记录一个图像。此时神经网络所知晓的搜索客体在图像记录装置的搜索区域中被剪裁出，其余的搜索区域自动被认为是排除客体。训练过程在容器2产生一整圈的360°转动之后完成。
当装置1在其使用位置处装配时，相应的标准图像数据记录可由操作人员调取。然后第一个容器或第一个瓶子缓慢地进入，其中，图像记录装置8、9、10、11被对正，使得它们尽可能准确地捕获搜索客体的可能位置。当然，希望是尽可能窄的光学分析处理区域。
随后，可开始高速运行生产。
可通过根据本发明的方法、根据本发明的装置和根据本发明的计算机程序以这种方式使容器、特别是瓶子获得简化的、从而加速的和质量提高的对正。
Claims (8)
1.一种用于根据至少一个容器几何特征将容器（2）对正在标准位置的方法，其中，容器（2）的对正通过在电子控制器（12）中分析处理由至少一个图像记录装置（8，9，10，11）产生的实际图像数据实施，其中，搜索区域中的实际图像数据借助于模式识别被分析处理，在容器几何特征被识别出时输出容器的实际位置作为结果，在容器几何特征未被识别出时给出报告，模式识别通过使电子控制器（12）基于标准图像数据按实际图像数据是否包含所述容器几何特征对实际图像数据进行分类来实施，标准图像数据包括作为搜索客体的容器几何特征，且还包括排除客体，在训练过程中，搜索客体和排除客体储存在标准图像数据中。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对搜索客体的学习通过产生容器几何特征的样本图像数据实施，且容器几何特征通过用户识别。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，样本图像数据的产生借助于至少一个图像记录装置（8，9，10，11）实施。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，样本图像数据的产生借助于分离的图像记录装置（8，9，10，11）实施。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对排除客体的学习包括以下步骤：
-使容器转动一定度数；
-借助于图像记录装置（8，9，10，11）产生容器的搜索区域的样本图像数据；
-从搜索区域剪裁出搜索客体；
-自动地学习作为排除客体的其余搜索区域；
-重复之前的步骤，直到容器已被转动了360°。
6.如前面权利要求中任一所述的方法，其特征在于，当实际位置输出时，容器的实际位置根据几何特征的透视变形、容器的直径以及容器到至少一个图像记录装置（8，9，10，11）的距离计算。
7.如权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，如果几何特征未被至少一个图像记录装置（8，9，10，11）中的任何一个识别出，容器自动转动一定度数。
8.一种用于执行权利要求1-7中任一所述的方法的装置。
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