CN102495074A - 机器视觉系统对输液袋瑕疵的自动检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种机器视觉系统对输液袋瑕疵的自动检测方法，预拍摄一标准输液袋的图像作为输液袋标准图像贮存于计算机中，将与输液袋标准图像的是否存在差异设为检测参量，由外部触发与控制信号启动相机实时拍摄在线运行输液袋的图像，并将拍摄的图像传输至计算机供检测，计算机通过图像算法处理，提取输液袋的图像，并与输液袋标准图像进行比较，判断该产品是属于合格品还是废品，通过外部触发与控制信号将废品从指定出料口进行剔除。本发明对输液袋瑕疵的检测精度高、速度快，可以有效保证产品的合格率。

Description

机器视觉系统对输液袋瑕疵的自动检测方法

技术领域

本发明涉及利用机器视觉系统进行在线检测的技术领域，尤其涉及在输液袋生产现场，利用机器视觉系统对输液袋是否存在气泡、裂痕、毛刺等瑕疵进行自动检测的方法。

背景技术

在流水作业的输液袋生产车间现场，需要对输液袋是否存在气泡、裂痕、毛刺等瑕疵进行在线检测。现有技术中，对输液袋瑕疵的在线检测依靠人工进行检测，在输液袋生产机旁设约80人进行输液袋各种瑕疵的检测和处理，根据检测结果将产品分为合格品（无瑕疵）和不合格品（有瑕疵）。不合格品直接作为废品剔除。

人工检测存在的缺点主要有：生产车间现场通风差，工人检测工作环境恶劣，劳动强度大；正常人眼在不间断观测运动物体30min左右，即会眼花、眼胀等不适，检测人员无法长时间不间断工作，无法保证产品出厂合格率；输液袋的瑕疵种类众多，有的瑕疵十分细小，人眼无法准确判断，误差大，出错机会很多，无法保证检测质量；专业人员输液袋瑕疵的速度最高为0.5个/s，对生产速率有极大限制。

发明内容

针对现有技术对输液袋瑕疵的在线检测依靠人工进行检测，工人容易产生视觉疲劳，劳动强度大，无法保证产品合格率以及检测质量，监测速度低等问题，本发明提供一种机器视觉系统对输液袋瑕疵的自动检测方法，其大大降低工人的检测劳动强度，检测精度高、速度快，可以有效保证出厂产品的合格率。

本发明的技术方案如下：

一种机器视觉系统对输液袋瑕疵的自动检测方法，包括以下步骤：

（1）将输液袋固定在工装条夹具上，使工装条夹具在线运行，将拍摄相机固定在在线运行的工装条夹具一侧；根据待检测输液袋的尺寸大小及输液袋朝向，选择镜头的焦距，调整拍摄相机的拍摄角度、拍摄距离、光圈大小、曝光时间，以便获取清晰的拍摄图像；

（2）启动所述工业相机，预拍摄一标准输液袋的图像，并将拍摄的图像传输至计算机，计算机通过图像算法处理，提取输液袋的图像，将获取的该输液袋图像作为输液袋标准图像，贮存于计算机中；

（3）将与输液袋标准图像是否存在差异设为检测参量；

（4）计算机取得相机与生产进程同步的触发与控制信号，由外部触发与控制信号启动所述相机实时拍摄在线运行输液袋的图像，并将拍摄的图像传输至计算机供检测；

（5）计算机通过图像算法处理，提取输液袋的图像； 

（6）计算机对所述输液袋是否存在瑕疵进行检测；该检测是将所述输液袋图像与输液袋标准图像进行比较，检测输液袋图像中是否存在输液袋标准图像中没有的图形；

（7）通过图像差异判断该产品是属于合格品还是废品，通过外部触发与控制信号将废品从指定的出料口进行剔除。

其进一步的技术方案为：对所述第（7）步 ，具体按下述步骤进行瑕疵的判断和分检：

（8）判断是否存在瑕疵，若不存在瑕疵则转向第（9）步，若存在瑕疵则转向第（10）步；

（9）作为合格品进行分拣；

（10）直接作为废品剔除。

以及，其进一步的技术方案为：对所述第（7）步，当检测到产品为废品时，计算机将通过人机界面进行图像提示，并启动报警装置。

本发明的有益技术效果是：

本发明采用机器视觉系统对输液袋是否存在气泡、裂痕、毛刺瑕疵进行自动在线检测，取代人工检测。具有对产品检测合格品、废品这两类产品的记录、分类、统计、存储、查询功能。并通过友好人机界面在图像中提示不合格品情况，并给予声、光报警提示，大大降低工人的检测劳动强度。

人工检测速度一般为0.5个/s，而机器视觉系统检测速度可达3~4个/s，机器视觉系统的产品检测速度是人工的6~8倍，极大提高了生产效率。

人工检测由于环境和生理的原因，无法24小时不间断进行产品质量检测，而采用机器视觉系统检测则使其成为可能。设备的生产时间可最大限度地延长，提高了设备的利用率。

人为检测由于通风差、视觉易疲劳，很难连续跟踪产品质量。检测正确率靠人工很难保证，非正常次品率一般在8~10%左右，造成了生产资源和生产成本的极大浪费；机器视觉系统的检测精度较高，从而大大提高产品合格率以及检测质量。

附图说明

图1是无瑕疵的输液袋图像。

图2是存在气泡的输液袋图像。

图3是存在裂痕的输液袋图像。

图4是存在毛刺的输液袋图像

图5是本发明的工艺步骤图。

具体实施方式                                                                                                     

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

图1、图2、图3、图4所显示的是从输液袋正面拍摄并经过处理后的实际图像。

在图1、图2、图3、图4所示的拍摄图像中，四周空白部分为输液袋图像经过去噪软件处理后的透明空间，所示实线条为输液袋处理后的轮廓图像。

实施例1，对存在气泡的输液袋产品的检测：

如图2所示的输液袋图像，其左上角存在气泡。

将Basler ACA640-100GM型工业相机固定在输液袋的正前方，相机距输液袋侧面的距离约为100mm，使用施耐得变焦镜头，焦距调至8mm，光圈调到最大值，曝光时间调为0.41ms。采用专用白色LED碗光源，从相机相对输液袋的异侧方进行照射（背光），并使用半封闭遮挡金属框体来屏蔽外界杂光的影响，以便比较稳定地取得视觉图像，体现输液袋的明显特征。本项目的LED碗光源使用CCS公司的机器视觉专用光源（也可使用其他公司的LED碗光源），以便能比较稳定地拍摄到清晰的图像，并显示于计算机的屏幕。采用生产线上的工装条夹具将输液袋固定，使各输液袋统一朝向。通过皮带传输系统进行输液袋的输送，保证输液袋按一定的方向和速度，稳定地进入检测装置。

启动所述工业相机，预拍摄一无瑕疵的标准输液袋的图像，并将拍摄的图像传输至计算机，计算机通过图像算法处理，提取输液袋的图像，将获取的该输液袋图像作为输液袋标准图像（如图1），贮存于计算机中。

计算机根据不同生产厂商所生产设备的不同控制系统，取得相机与生产进程同步的触发与控制信号，启动所述工业相机拍摄在线运行的输液袋的图像，并将获取的输液袋图像，贮存于计算机中。

计算机对所拍摄的图像通过边缘提取、平滑去噪、二值化处理、傅利叶变换等算法进行图像处理，使图像更清晰，更符合输液袋的真实情况。上述图像处理过程中所采用的算法均为现有技术中的常规算法。

计算机对所述输液袋图像与输液袋标准图像的进行比较；检测出该输液袋图像中存在输液袋标准图像中不存在的图形A，该图形A即为气泡所产生的图形，则该产品为不合格品；计算机通过友好人机界面在图像中提示不合格品情况，并给予声、光报警提示，对该类不合格品进行记录、分类、统计入库。

实施例2，对存在裂痕的输液袋产品的检测：

如图3所示的输液袋图像，其中部存在裂痕。

将Basler ACA640-100GM型工业相机固定在输液袋的正前方，相机距输液袋侧面的距离约为100mm，使用施耐得变焦镜头，焦距调至8mm，光圈调到最大值，曝光时间调为0.41ms。采用专用白色LED碗光源，从相机相对输液袋的异侧方进行照射（背光），并使用半封闭遮挡金属框体来屏蔽外界杂光的影响，以便比较稳定地取得视觉图像，体现输液袋的明显特征。本项目的LED碗光源使用CCS公司的机器视觉专用光源（也可使用其他公司的LED碗光源），以便能比较稳定地拍摄到清晰的图像，并显示于计算机的屏幕。采用生产线上的工装条夹具将输液袋固定，使各输液袋统一朝向。通过皮带传输系统进行输液袋的输送，保证输液袋按一定的方向和速度，稳定地进入检测装置。

启动所述工业相机，预拍摄一无瑕疵的标准输液袋的图像，并将拍摄的图像传输至计算机，计算机通过图像算法处理，提取输液袋的图像，将获取的该输液袋图像作为输液袋标准图像（如图1），贮存于计算机中。

计算机根据不同生产厂商所生产设备的不同控制系统，取得相机与生产进程同步的触发与控制信号，启动所述工业相机拍摄在线运行的输液袋的图像，并将获取的输液袋图像，贮存于计算机中。

计算机对所拍摄的图像通过边缘提取、平滑去噪、二值化处理、傅利叶变换等算法进行图像处理，使图像更清晰，更符合输液袋的真实情况。上述图像处理过程中所采用的算法均为现有技术中的常规算法。

计算机对所述输液袋图像与输液袋标准图像的进行比较；检测出该输液袋图像中存在输液袋标准图像中不存在的图形B，该图形B即为裂痕所产生的图形，则该产品为不合格品；计算机通过友好人机界面在图像中提示不合格品情况，并给予声、光报警提示，对该类不合格品进行记录、分类、统计入库。

实施例3，对存在毛刺的输液袋产品的检测：

如图4所示的输液袋图像，其右下角存在毛刺。

将Basler ACA640-100GM型工业相机固定在输液袋的正前方，相机距输液袋侧面的距离约为100mm，使用施耐得变焦镜头，焦距调至8mm，光圈调到最大值，曝光时间调为0.41ms。采用专用白色LED碗光源，从相机相对输液袋的异侧方进行照射（背光），并使用半封闭遮挡金属框体来屏蔽外界杂光的影响，以便比较稳定地取得视觉图像，体现输液袋的明显特征。本项目的LED碗光源使用CCS公司的机器视觉专用光源（也可使用其他公司的LED碗光源），以便能比较稳定地拍摄到清晰的图像，并显示于计算机的屏幕。采用生产线上的工装条夹具将输液袋固定，使各输液袋统一朝向。通过皮带传输系统进行输液袋的输送，保证输液袋按一定的方向和速度，稳定地进入检测装置。

启动所述工业相机，预拍摄一无瑕疵的标准输液袋的图像，并将拍摄的图像传输至计算机，计算机通过图像算法处理，提取输液袋的图像，将获取的该输液袋图像作为输液袋标准图像（如图1），贮存于计算机中。

计算机根据不同生产厂商所生产设备的不同控制系统，取得相机与生产进程同步的触发与控制信号，启动所述工业相机拍摄在线运行的输液袋的图像，并将获取的输液袋图像，贮存于计算机中。

计算机对所拍摄的图像通过边缘提取、平滑去噪、二值化处理、傅利叶变换等算法进行图像处理，使图像更清晰，更符合输液袋的真实情况。上述图像处理过程中所采用的算法均为现有技术中的常规算法。

计算机对所述输液袋图像与输液袋标准图像的进行比较；检测出该输液袋图像中存在输液袋标准图像中不存在的图形C，该图形C即为毛刺所产生的图形，则该产品为不合格品；计算机通过友好人机界面在图像中提示不合格品情况，并给予声、光报警提示，对该类不合格品进行记录、分类、统计入库。

以上所有实施例中使用的图像采集设备（相机、照射光源、电源、图像采集卡等）及存贮设备（硬盘、光盘、软盘等）、图像处理设备（图像处理器的硬件及软件）、图像显示设备（硬件及软件）、报警装置以及上述各部分的控制系统（硬件及软件）皆采用已有技术设计制作或直接采用相关市售产品。

以上所述的本发明的工艺步骤示于图5。

最后需要注意的是，以上所述的仅是本发明的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (3)

1.一种机器视觉系统对输液袋瑕疵的自动检测方法，其特征在于包括以下步骤：

（1）将输液袋固定在工装条夹具上，使工装条夹具在线运行，将拍摄相机固定在在线运行的工装条夹具一侧；根据待检测输液袋的尺寸大小及输液袋朝向，选择镜头的焦距，调整拍摄相机的拍摄角度、拍摄距离、光圈大小、曝光时间，以便获取清晰的拍摄图像；

（2）启动所述工业相机，预拍摄一标准输液袋的图像，并将拍摄的图像传输至计算机，计算机通过图像算法处理，提取输液袋的图像，将获取的该输液袋图像作为输液袋标准图像，贮存于计算机中；

（3）将与输液袋标准图像是否存在差异设为检测参量；

（4）计算机取得相机与生产进程同步的触发与控制信号，由外部触发与控制信号启动所述相机实时拍摄在线运行输液袋的图像，并将拍摄的图像传输至计算机供检测；

（5）计算机通过图像算法处理，提取输液袋的图像； 

（6）计算机对所述输液袋是否存在瑕疵进行检测；该检测是将所述输液袋图像与输液袋标准图像进行比较，检测输液袋图像中是否存在输液袋标准图像中没有的图形；

（7）通过图像差异判断该产品是属于合格品还是废品，通过外部触发与控制信号将废品从指定的出料口进行剔除。

2.根据权利要求1所述机器视觉系统对输液袋瑕疵的自动检测方法，其特征在于对所述第（7）步 ，具体按下述步骤进行瑕疵的判断和分检：

（8）判断是否存在瑕疵，若不存在瑕疵则转向第（9）步，若存在瑕疵则转向第（10）步；

（9）作为合格品进行分拣；

（10）直接作为废品剔除。

3.根据权利要求1所述机器视觉系统对输液袋瑕疵的自动检测方法，其特征在于对所述第（7）步，当检测到产品为废品时，计算机将通过人机界面进行图像提示，并启动报警装置。

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