CN103072718B - 用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法 - Google Patents

用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103072718B
CN103072718B CN201210584856.9A CN201210584856A CN103072718B CN 103072718 B CN103072718 B CN 103072718B CN 201210584856 A CN201210584856 A CN 201210584856A CN 103072718 B CN103072718 B CN 103072718B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
character
detection
place
detect
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201210584856.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103072718A (zh
Inventor
余天洪
南建昌
亢君
李波
周昌波
段智魁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin Puda Software Technology Co Ltd
Original Assignee
Tianjin Puda Software Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin Puda Software Technology Co Ltd filed Critical Tianjin Puda Software Technology Co Ltd
Priority to CN201210584856.9A priority Critical patent/CN103072718B/zh
Publication of CN103072718A publication Critical patent/CN103072718A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103072718B publication Critical patent/CN103072718B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法,包括工业相机、报警器、计算机、可编程控制器、两个到位传感器、电磁阀和气嘴，第一到位传感器用于感知食品成品是否到位，其感知信号被送入可编程控制器，可编程控制器收到该感知信号后触发工业相机对食品成品进行拍照，照相机拍摄的图像被送入计算机，由计算机对图像进行处理并进行斑点分析和字符检测，检测结果送入可编程控制器，可编程控制器接收的检测结果为不合格时，并在接收到第二到位传感器的到位感知信号后，通过控制电磁阀动作使气嘴吹气，使不合格的食品成品从生产线的缺口处吹掉。本发明基于视觉检测研发而成，能代替人完成很多事情，性能稳定，大大提高了生产速度。

Description

用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法
技术领域
本发明属于计算机机器视觉设备检测领域，涉及一种适用于食品包装行业的通用机器视觉检测系统。
技术背景
在科技高速发展的今天，技术的提高与精益求精是每一个技术企业所追求的目标。现代发明创造的设备系统不仅要有多元化的发展、外观上的提高、质量上的追求。更要使自己的发明简单、统一、易操作。
相比以往我们要用机器视觉检测产品时，一种类型的产品就要用一套符合的设备系统。产品一换设备系统也起不到它的作用。
发明内容
本发明的目的是，弥补上述不足，提供一种可以适应快速食品包装线的基于机器视觉的通用检测系统。此发明通过以下技术和方法实现:
一种用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法,包括工业相机、报警器，其特征在于，还包括计算机、可编程控制器、第一到位传感器、第二到位传感器、电磁阀和气嘴，所述的第一到位传感器固定在比第二传感器靠上游的位置，第一到位传感器用于感知食品成品是否到位，其感知信号被送入可编程控制器，可编程控制器收到该感知信号后触发工业相机对食品成品进行拍照，照相机拍摄的图像被送入计算机，由计算机对图像进行处理并进行斑点分析和字符检测，检测结果送入可编程控制器，可编程控制器接收的检测结果为不合格时，并在接收到第二到位传感器的到位感知信号后，通过控制电磁阀动作使气嘴吹气，使不合格的食品成品从生产线的缺口处吹掉。
本发明同时提供一种采用上述的用于食品包装生产线的机器视觉检测系统实现的检测方法，包括下列步骤：
（1）第一到位传感器感知食品成品到位后，将感知信号发送给工控机；
（2）工控机经过时延后开启LED光源并触发工业相机对食品成品进行拍照；
（3）照相机拍摄的图像被送入计算机，由计算机对图像进行斑点分析，如果判断不合格，则直接剔除，转到步骤（5）；
（4）由计算机对图像进行字符检测，过程如下：
a．计算机采用图像二维信息熵最大化的方法对食品成品图像进行自动阈值分割,提取图像的8连通区域；
b．通过对连通区域的固定阈值判断来检测是否有洞，如果有洞，直接剔除，转到步骤（5）；
c．采用7×7模板计算图像的Zernike矩方法对图像进行边缘提取，获取字符所在的位置的矩形区域；
d．将字符所在的位置的矩形区域的长、宽与设定阈值范围比较，满足的话继续检测，否则剔除，转到步骤（5）；
e．根据该矩形区域的大小及位置，检测字符是否被打印上以及打印位置是否合适，如果不合适，提示打印位置偏移方向；
f．统计该区域内的点数，若点数小于预设阈值，则判断存在有重打现象，直接剔除，转到步骤（5）；
g．按一定的命名规则生成检测字符，依照检测字符的顺序，运用基于投影的快速模板匹配算法依次对矩形区域内的每个字符进行模板匹配：通过对图像色度进行投影降低图像维数，用内积计算图像的相关度以及下次匹配的步长，可完成快速匹配；
h．通过相关度是否大于预设的阈值来判断每个字符是否正确，完成对字符的检测；
（5）检测结果送入可编程控制器；
（6）可编程控制器接收的检测结果为不合格时，并在接收到第二到位传感器的到位感知信号后，通过控制电磁阀动作使气嘴吹气，使检测不合格的食品成品从生产线的缺口处吹掉。
作为优选实施方式，本发明的斑点检测采取二阈值判定原理，对一个BMP图片，规定判决准则：把RGB值大于(125，125，125)的像素认为是白色像素，而把RGB值小于(125，125，125)的像素认为是黑色的像素，然后把要检测的部分提取出来。根据Blob个数判断检测品相是否缺失。
本发明的通用机器视觉检测系统，通过图像采集处理系统，进行斑点分析，并可检测各种字符与符码，来完成处理。通过传感器和气缸的联合动作，完成不良品踢出。该方法及仪器应用于产品输送线上，完全克服了人工目测法中主观因素的干扰，能快速、客观、准确从斑点分析和字符检测两个方面对产品进行良否检测，大大提高产品的质量与产量。
附图说明
图1.为通用机器视觉检测系统结构简图
图2.为通用机器视觉检测平台的工作原理示意图。
附图标记说明：附图标记说明：1为触摸显示屏，2为工控机，3为鼠标键盘，4为工业相机，5为PLC，6为报警器，7为光源，8为电磁阀，9为气嘴，SB1为按钮，10和11为传感器。
具体实施方式
下面将结合附图和实例对产品做进一步的阐述。
此通用机器视觉检测系统结构构成可以参照附图1和图2。由计算机（包括工控机2、触摸屏1、鼠标键盘3），PLC可编程控制器5，彩色工业相机4，LED光源7，两个到位传感器（对射式光电传感器，在图1中用B1表示）10和11、电磁阀8、气嘴9，报警器6组成。
PLC5和工控机2相连，直接由工控机2控制。光源7，传感器10和11，按钮SB1，报警器⑥，气嘴9及其电磁阀8和PLC相连，受PLC控制。它们一起完成整个过程。
它的工作模式是输送机构接收检测产品，经过触发传感器时，触发传感器产生触发信号，照相系统接收到触发信号，进行照相检测，如果检测到不良品，系统发出报警信号，报警剔除机构接收到信号，发出声光报警，并把不良品剔除。检测模块分为两个，一个是斑点（Blob）检测模块，一个是字符检测模块。
图2中的圆形图案表示食品成品，例如碗装方便面，当面从传送带上通过时，第一到位传感器10触发，相机4拍照，一段时间后，当面到达到位传感器11时，气嘴电磁阀8动作，气嘴9吹气，把在品相上有缺陷的食品包装从缺口处吹掉。
斑点（Blob）检测采取二阈值判定原理。对一个BMP图片，其像素的数据包含对应的RGB值，用以表征它的颜色。通过该像素的RGB值来辨认出是白色还是黑色。在理想的状况下，白颜色的RGB值为(255，255，255)而黑颜色的RGB值为(0，0，0)，但是实际条件下，一个图像不会达到那样标准的RGB值，也就是有模糊的状况，规定这样一个判决准则：把RGB值大于(125，125，125)的像素认为是白色像素，而把RGB值小于(125，125，125)的像素认为是黑色的像素，然后把要检测的部分显示出来。根据Blob个数判断检测相有无或者是否缺失。
字符检测：抓拍一张图片，对要检测的区域设定为搜素区域，然后进行定位，把要检测的字符全部做成模板，形成模板库。把检测字符和模板库里的字符一一进行匹配比较，根据相似度高低判断字符的准确度。此系统当软件开始运行时自己会自检通讯是否良好。运行中相机或计算机死机，系统软件会报警提示。具体流程如下：
计算机收到图片后，用图像二维信息熵最大化对图像进行自动阈值分割,提取图像的8连通区域，通过对连通区域的固定阈值判断来检测碗底是否有洞；用7×7模板计算图像的Zernike矩实现对图像的边缘提取，获取字符所在的位置的矩形区域，根据该矩形区域的大小及位置，来检测字符是否被打印上以及打印位置是否合适；统计该区域内的点数，来判断是否有重打现象。按一定的命名规则生成检测字符，依照检测字符的顺序，运用基于投影的快速模板匹配算法依次对矩形区域内的每个字符进行模板匹配：通过对图像色度进行投影降低图像维数，用内积计算图像的相关度，以及下次匹配的步长，可完成快速匹配。然后通过设定相关度的阈值来判断每个字符是否正确，完成对字符的检测。当检测到错误的食品成品时，报警器报警；遇到相机死机的时候，几秒钟后相机自动重启；遇到计算机死机的时候，报警器报警，此时需要操作者重启设备进一步检查。

Claims (2)

1.一种用于食品包装生产线的机器视觉检测方法,所采用的检测系统包括工业相机、报警器、计算机、可编程控制器、第一到位传感器、第二到位传感器、电磁阀和气嘴，所述的第一到位传感器固定在比第二传感器靠上游的位置，包括下列步骤：
（1）第一到位传感器感知食品成品到位后，将感知信号发送给被送入可编程控制器；
（2）被送入可编程控制器经过时延后开启LED光源并触发工业相机对食品成品进行拍照；
（3）照相机拍摄的图像被送入计算机，由计算机对图像进行斑点分析，如果判断不合格，则直接剔除，转到步骤（5）；
（4）由计算机对图像进行字符检测，过程如下：
a.计算机采用图像二维信息熵最大化的方法对食品成品图像进行自动阈值分割,提取图像的8连通区域；
b.通过对连通区域的固定阈值判断来检测是否有洞，如果有洞，直接剔除，转到步骤（5）；
c.采用7×7模板计算图像的Zernike矩方法对图像进行边缘提取，获取字符所在的位置的矩形区域；
d.将字符所在的位置的矩形区域的长、宽与设定阈值范围比较，满足的话继续检测，否则剔除，转到步骤（5）；
e.根据该矩形区域的大小及位置，检测字符是否被打印上以及打印位置是否合适，如果不合适，提示打印位置偏移方向；
f.统计该区域内的点数，若点数小于预设阈值，则判断存在有重打现象，直接剔除，转到步骤（5）；
g.按一定的命名规则生成检测字符，依照检测字符的顺序，运用基于投影的快速模板匹配算法依次对矩形区域内的每个字符进行模板匹配：通过对图像色度进行投影降低图像维数，用内积计算图像的相关度以及下次匹配的步长，可完成快速匹配；
h.通过相关度是否大于预设的阈值来判断每个字符是否正确，完成对字符的检测；
（5）检测结果送入可编程控制器；
（6）可编程控制器接收的检测结果为不合格时，并在接收到第二到位传感器的到位感知信号后，通过控制电磁阀动作使气嘴吹气，使检测不合格的食品成品从生产线的缺口处吹掉。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，其中的斑点检测采取二阈值判定原理，对一个BMP图片，规定判决准则：把RGB值大于(125，125，125)的像素认为是白色像素，而把RGB值小于(125，125，125)的像素认为是黑色的像素，然后把要检测的部分提取出来，根据Blob个数判断检测品相是否缺失。
CN201210584856.9A 2012-12-27 2012-12-27 用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法 Active CN103072718B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210584856.9A CN103072718B (zh) 2012-12-27 2012-12-27 用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201210584856.9A CN103072718B (zh) 2012-12-27 2012-12-27 用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103072718A CN103072718A (zh) 2013-05-01
CN103072718B true CN103072718B (zh) 2014-07-16

Family

ID=48149449

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210584856.9A Active CN103072718B (zh) 2012-12-27 2012-12-27 用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103072718B (zh)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103697939B (zh) * 2013-12-10 2016-06-29 新源动力股份有限公司 燃料电池膜电极制备生产线自动记录系统及其工作流程
CN104614375B (zh) * 2015-01-16 2017-05-17 郑州轻工业学院 食品多重包装物无损检测系统
TWI583943B (zh) * 2015-06-15 2017-05-21 Bottle flaw defect detection device and method thereof
CN105511315B (zh) * 2015-12-01 2017-10-27 天津普达软件技术有限公司 一种使机器视觉检测与控制器保持同步的方法
CN106829079A (zh) * 2016-12-21 2017-06-13 江苏宏宝工具有限公司 采用机器视觉设备的数量在线检测装置
CN106899791A (zh) * 2017-02-20 2017-06-27 苏州市职业大学 一种教学用视觉复用系统
CN107014821B (zh) * 2017-02-28 2020-08-04 深圳市维图视技术有限公司 一种塑料自封袋检测系统及方法
CN107187668A (zh) * 2017-06-06 2017-09-22 合益激光设备(深圳)有限公司 一种鸡翼包装的方法与设备
CN107516310B (zh) * 2017-07-13 2020-11-10 法视特（上海）图像科技有限公司 一种口罩视觉污点检查及排废方法
CN109085791A (zh) * 2018-07-25 2018-12-25 嘉兴锐川电气有限公司 冲床视觉监控系统及其监控方法
CN110340035A (zh) * 2019-07-13 2019-10-18 中国热带农业科学院农产品加工研究所 一种腰果分拣装备及方法
CN110763692B (zh) * 2019-10-29 2022-04-12 复旦大学 带钢毛刺检测系统
CN111283013A (zh) * 2020-02-10 2020-06-16 青岛滨海学院 基于机器视觉的弯管机球头检测系统及检测方法
CN111289538B (zh) * 2020-02-25 2023-08-29 青岛滨海学院 基于机器视觉的pcb板元件检测系统及检测方法
CN111398308B (zh) * 2020-03-27 2023-01-17 上海健康医学院 一种片剂、胶囊铝塑泡罩包装质量自动检测方法及系统
CN115711886A (zh) * 2021-08-23 2023-02-24 苏州西斯派克智能装备有限公司 一种用于托盘的检测系统及检测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102510437A (zh) * 2011-10-25 2012-06-20 重庆大学 基于rgb分量分布的视频图像背景检测方法
CN102636494A (zh) * 2012-03-31 2012-08-15 苏州千兆自动化科技有限公司 一种视觉检测系统及检测方法
CN202518476U (zh) * 2012-03-20 2012-11-07 南京文采科技有限责任公司 下烟库烟支成像检测与剔除装置
EP2538203A1 (en) * 2011-06-23 2012-12-26 System Square Inc. Package inspection apparatus

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4018071B2 (ja) * 2004-03-30 2007-12-05 富士フイルム株式会社 光ファイバの欠陥検出装置及び方法
JP5589422B2 (ja) * 2010-02-15 2014-09-17 株式会社リコー 透明体検出システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2538203A1 (en) * 2011-06-23 2012-12-26 System Square Inc. Package inspection apparatus
CN102510437A (zh) * 2011-10-25 2012-06-20 重庆大学 基于rgb分量分布的视频图像背景检测方法
CN202518476U (zh) * 2012-03-20 2012-11-07 南京文采科技有限责任公司 下烟库烟支成像检测与剔除装置
CN102636494A (zh) * 2012-03-31 2012-08-15 苏州千兆自动化科技有限公司 一种视觉检测系统及检测方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JP特开2011-164061A 2011.08.25
工程图纸上的字符提取和识别系统;杜建强等;《计算机工程》;19950220;第21卷(第1期);第62-65页 *
投影和模板匹配相结合分割车牌字符;邓红耀等;《计算机工程与设计》;20080328;第29卷(第6期);第1568-1570页 *
杜建强等.工程图纸上的字符提取和识别系统.《计算机工程》.1995,第21卷(第1期),第62-65页.
邓红耀等.投影和模板匹配相结合分割车牌字符.《计算机工程与设计》.2008,第29卷(第6期),第1568-1570页.

Also Published As

Publication number Publication date
CN103072718A (zh) 2013-05-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103072718B (zh) 用于食品包装生产线的机器视觉检测系统及方法
US9064187B2 (en) Method and system for item identification
CN106228546B (zh) 一种板卡的检测方法及装置
KR102168724B1 (ko) 이미지 검사를 이용한 이상 판별 방법 및 장치
CN106651857B (zh) 一种印刷电路板贴片缺陷检测方法
CN103049743B (zh) 碗底字符检测系统及检测方法
CN102221559A (zh) 基于机器视觉的织物疵点在线自动检测方法及其装置
CN112394064B (zh) 一种屏幕缺陷检测的点线测量方法
CN112088387A (zh) 检测成像物品缺陷的系统和方法
CN106370668A (zh) 一种咸蛋内部品质的在线视觉检测装置及其方法
CN111239142A (zh) 膏体外观缺陷检测设备及方法
CN109461156B (zh) 基于视觉的螺纹密封塞装配检测方法
CN114266743A (zh) 基于hsv和cnn的fpc缺陷检测方法、系统及存储介质
CN106872488A (zh) 一种快速大面积透明基片双表面缺陷视觉检测方法及装置
CN113834814B (zh) 一种手套表面缺陷检测的装置
WO2024055796A1 (zh) 一种缺陷检测系统、方法、装置、电子设备及存储介质
CN114226262A (zh) 瑕疵检测方法、瑕疵分类方法及其系统
JP6699694B2 (ja) 検査システム、検査方法
JP7219016B2 (ja) 判定装置、判定方法、および対象物判定プログラム
CN111028209A (zh) 一种电话机丝印质量检测方法及系统
CN102073877A (zh) 机器视觉装箱检测方法及系统
TWI753424B (zh) 外觀檢查管理系統、外觀檢查管理裝置、外觀檢查管理方法以及程式
TWI655412B (zh) 發光源檢測系統與方法
KR20200087331A (ko) 철강 제품 결함 검사 장치 및 방법
JP7318907B2 (ja) 単板判定システムおよび単板の判定方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant