CN103606169A - 一种检测瓶盖缺陷的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数字图像处理，涉及一种检测瓶盖缺陷的方法，包括：开发一个圆定位工具，该工具为一个在屏幕上显示的工具，由一个圆、在圆周上等分布的若干箭头组成；在进行自动检测之前，先采集一幅瓶盖图像，并在屏幕上显示该图像；利用圆定位工具，对瓶盖图像进行定位，初步确定瓶盖大小；计算出圆定位工具中所有箭头所在位置的像素坐标；在进行自动检测时，利用该工具，提取待检测的瓶盖的图像，得到二值图；得到待检测的瓶盖的图像的圆心坐标和半径；找出待检测的瓶盖的外圆轮廓上所有轮廓点；判断待检测的密封圈是否存在毛刺。本发明利用一个屏幕工具，在线快速准确地检测出瓶盖毛刺，不圆、多料、缺料等缺陷。
Description
所属技术领域
本发明属于数字图像处理技术领域，涉及一种瓶盖检测方法。
背景技术
瓶盖在注塑过程中，由于注塑机注塑不良，瓶盖会出现毛刺，不圆、多料、缺料等缺陷，为了配合生产线的自动检测和剔除不良品，需要采用能快速准确地检测出是否存在上述缺陷的方法。
发明内容
本发明的目的是提出一种可以在线快速准确地检测出瓶盖毛刺，不圆、多料、缺料等缺陷的方法。本发明的技术方案如下：
一种检测瓶盖缺陷的方法，包括下列步骤：
（1）开发一个圆定位工具，该工具为一个在屏幕上显示的工具，由一个圆、在圆周上等分布的若干箭头组成，该工具的圆的位置能够在鼠标的拖动下改变，在靠近圆周的某个位置设置一个用于在鼠标的拖动下能够改变圆的大小的图标；在圆上等分布的箭头的长度和个数可以改变，长度越长，所能检测的瓶盖图像的位置偏差范围越大，个数越多，检测精度越高；箭头的方向也可以通过选择来决定是从圆内指向圆外还是从圆外指向圆内；
（2）在进行自动检测之前，先采集一幅瓶盖图像，并在屏幕上显示该图像；
（3）利用鼠标拖动圆定位工具，使其移动到瓶盖图像中的瓶盖位置，改变圆的大小到适合自动检测的位置，并确定箭头的方向，保存确定好的圆定位工具的圆心位置、半径大小、箭头个数、箭头长度和箭头方向5个参数；
（4）计算出圆定位工具中所有箭头所在位置的像素坐标；
（5）在进行自动检测时，在同样的拍摄条件下提取待检测的瓶盖的图像，求取其二值图：对待检测的瓶盖图像进行迭代法阈值分割，得到二值图；
（6）根据已经确定的圆定位工具的圆心位置，半径大小、箭头个数、箭头长度和箭头方向5个参数，对待检测的瓶盖图像的二值图进行外圆轮廓的搜索，得到外圆轮廓上的若干轮廓点，将这些轮廓点利用霍夫变换进行拟合，得到待检测的瓶盖的图像的圆心坐标和半径；
（7）对二值图像进行8邻域轮廓跟踪，找出待检测的瓶盖的外圆轮廓上所有轮廓点；
（8）求取每个轮廓点与待检测的瓶盖的图像的圆心的距离，从中找出最大值和最小值，并分别求取两者与圆半径的差值，若两个差值的大小有一个不在所预设的区间范围内，则认为瓶盖存在不圆、多料或缺料类的缺陷；
（9）将待检测的瓶盖的外圆轮廓上相隔一定像素的两点的连线近似认为是圆的切线，两点连线的中点近似认为是切点，求外圆切线与过切点的半径的夹角，若求得的夹角大概在0°-75°之间，则认为存在毛刺。
作为优选实施方式，步骤（6）的方法如下：如果圆定位工具的箭头方向是从圆内指向圆外，从箭头始端沿箭头方向进行搜索时，判断当前像素值减去上一个像素为0，并且当前像素减去下一个像素为255时，记录该像素点的位置，认为该像素点时瓶盖外圆轮廓上的点，继续搜索下一个箭头所在位置的外圆轮廓上的点；如果圆定位工具的箭头方向是从圆外内指向圆内，从箭头始端沿箭头方向进行搜索时，判断当前像素值减去上一个像素为-255，并且当前像素减去下一个像素为0时，记录该像素点的位置，认为该像素点时瓶盖外圆轮廓上的点，继续搜索下一个箭头所在位置的外圆轮廓上的点；在得到瓶盖外圆轮廓上所有箭头所在区域的轮廓点后，利用霍夫变换拟合出一个标准圆，得到瓶盖的圆心坐标和半径。
步骤（7）的方法如下：已知瓶盖圆心坐标和半径，从圆心出发向待检测的瓶盖图像的某个方向进行搜索，当前像素点与下一个像素点的灰度差值为255时，认为当前像素点为可能为轮廓上的点，再判断当前像素点到圆心的距离是否和半径相当，如果相差较小，在设定的阈值范围内，则认为是外圆轮廓上的点，否则，继续沿着该方向向外按照同样的方法继续搜索，直到找到外圆轮廓上的点为止，以该点作为轮廓跟踪的起始点，轮廓跟踪时，记录跟踪到的像素点坐标。
本发明的有益效果如下：利用本发明提供的圆定位工具确定瓶盖的圆心和半径，检测时间不超过2ms。该算法能快速准确地检测出瓶盖外圆是否存在毛刺，能检测到毛刺轮廓4mm的微小轮廓，而且也能检测出瓶盖存在不圆、多料或少料等缺陷，检测时间不超过0.3ms。
附图说明
图1圆定位工具示意图。
图2待检测瓶盖图像。
图3圆定位工具定位瓶盖位置。
图4二值后的瓶盖图像。
图5（a）是将鼠标移动到圆定位工具的圆周附近时光标变成的形状；
图5（b）是鼠标移动到圆定位工具的圆周右侧的小正方形附近时变成的形状。
图6毛刺缺陷的检测结果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行说明。
（1）开发一个圆定位工具，如图1所示。该工具由一个圆、在圆周上等分布的若干箭头组成，该工具的圆的位置和大小可以任意改变；在圆上等分布的箭头的长度和个数也可以改变（长度范围在20-50个像素之间，个数范围在4-360之间）；箭头的方向也可以通过选择来决定是从圆内指向圆外还是从圆外指向圆内。
（2）将待检测图像，如图2所示，进行迭代法阈值分割，得到图4所示的二值图；在光源较亮情况下，瓶盖区域灰度值为255，背景区域灰度值为0；在光源较暗情况下，背景区域灰度值仍然全为0，但瓶盖区域的灰度值可能不全为255，在瓶盖外圆和密封圈中间的区域的灰度值可能为0。图2为在光源较亮情况下拍摄，二值化之后，瓶盖区域灰度值为255，背景区域灰度值为0；
（3）将圆定位工具位置和大小设置成如图3所示的位置和大小。将鼠标移动到圆定位工具的圆周附近，此时，光标变成如图5(a)的形状，按下鼠标左键向左拖动移动圆定位工具的位置到图3所示位置，这时，圆、在圆上的等分布的矩形和箭头的位置也同时改变；将鼠标移动到圆定位工具的圆周右侧的小正方形（这个小正方形的图标为在鼠标的拖动下可以改变圆半径的图标）附近时，此时，光标变成如图5（b）的形状，按下鼠标左键向左拖动改变圆定位工具的大小（不会改变在圆上的若干矩形和箭头的大小），如图3所示；
由于圆定位工具的位置和大小是在检测之前由人工进行调节的，设置完成之后，在检测中将不能再改变。所以设置圆定位工具的位置时要考虑到瓶盖在图像中的位置偏差问题（瓶盖每次在图像中的位置可能不同，偏差范围在40个像素以内），否则，可能找不到瓶盖外轮廓上的轮廓点。将箭头长度设置的大一些，可以避免上述问题，但是箭头长度设置的越大，检测时间就会越长，这里箭头的长度设置为40个像素。对于图4所示的二值化后的图像来说，箭头方向选择由圆外指向圆内还是由内向外得到的结果都是一样的，一般当背景中不存在噪点时，选择由圆外指向圆内；当目标中不存在噪点时，选择由圆内指向圆外；在圆上的矩形和箭头的个数越多，检测结果越精确，检测时间也越长，这里设置为63个。完成设置后，将圆定位工具的圆心位置，半径大小、箭头个数、箭头长度和箭头方向等5个变量保存。
（4）取出步骤（3）中保存的5个变量，通过这5个变量计算出圆定位工具中所有箭头所在位置的像素坐标。在本实施例中在二值图像中从箭头始端沿箭头方向进行搜索，判断当前像素值减去上一个像素为-255，并且当前像素减去下一个像素为0时，记录该像素点的位置，认为该像素点时瓶盖外圆轮廓上的点。继续搜索下一个箭头所在位置的外圆轮廓上的点。得到瓶盖外圆轮廓上所有箭头所在区域的轮廓点后，利用霍夫变换拟合出一个标准圆，得到瓶盖的圆心坐标和半径，如图6所示，图中，小十字所在位置为圆定位工具搜索得到的瓶盖外圆轮廓上的轮廓点；瓶盖中心的小正方形为霍夫变换得到的圆心位置，标准圆为霍夫变换拟合得到的圆。
（5）得到瓶盖的圆心坐标和半径后，从圆心出发向图像上方进行搜索，在本实施例中，当前像素点与下一个像素点的灰度差值为255时，认为当前点为瓶盖最上方的轮廓点。以该点作为轮廓跟踪的起始点，进行8邻域轮廓跟踪并记录跟踪到的像素点坐标。轮廓跟踪结果如图6所示。图6中，包络瓶盖外轮廓的曲线为轮廓跟踪得到的所有轮廓点。
（6）如果瓶盖不圆，某些地方有缺料或突出的地方，那么这些轮廓点与圆心的距离就会出现偏差，为了检测出此类缺陷，首先设定一个很小的区间范围，求取每个轮廓点与圆心的距离，从中找出最大值和最小值，并分别求取最大值和最小值与圆半径的差值，若两个差值的大小有一个不在所预设的区间内，则认为瓶盖存在不圆、多料或缺料类的缺陷。
（7）将轮廓上相隔一定像素的两点的连线近似认为是圆的切线，两点连线的中点近似认为是切点。根据切线的性质定理：圆的切线垂直于过切点的半径，如果轮廓跟踪得到的外圆轮廓是平滑不存在毛刺的，那么求得的夹角大概在75°-90°之间，外圆轮廓越接近标准圆，所求得的夹角越靠近90°；如果存在毛刺，求得的夹角大概在0°-75°之间，毛刺越小求得的夹角越大。本实施例中，取出轮廓跟踪时记录的像素点，将轮廓上相隔10个像素的两点的连线近似认为是圆的切线，求轮廓上所有的外圆切线与过切点的半径的夹角，最后求出最小夹角为0.93°。0.93°远小于90°，可见该瓶盖外圆轮廓存在毛刺。
Claims (3)
1.一种检测瓶盖缺陷的方法，包括下列步骤：
（1）开发一个圆定位工具，该工具为一个在屏幕上显示的工具，由一个圆、在圆周上等分布的若干箭头组成，该工具的圆的位置能够在鼠标的拖动下改变，在靠近圆周的某个位置设置一个用于在鼠标的拖动下能够改变圆的大小的图标；在圆上等分布的箭头的长度和个数可以改变，长度越长，所能检测的瓶盖图像的位置偏差范围越大，个数越多，检测精度越高；箭头的方向也可以通过选择来决定是从圆内指向圆外还是从圆外指向圆内；
（2）在进行自动检测之前，先采集一幅瓶盖图像，并在屏幕上显示该图像；
（3）利用鼠标拖动圆定位工具，使其移动到瓶盖图像中的瓶盖位置，改变圆的大小到适合自动检测的位置，并确定箭头的方向，保存确定好的圆定位工具的圆心位置、半径大小、箭头个数、箭头长度和箭头方向5个参数；
（4）计算出圆定位工具中所有箭头所在位置的像素坐标；
（5）在进行自动检测时，在同样的拍摄条件下提取待检测的瓶盖的图像，求取其二值图：对待检测的瓶盖图像进行迭代法阈值分割，得到二值图；
（6）根据已经确定的圆定位工具的圆心位置，半径大小、箭头个数、箭头长度和箭头方向5个参数，对待检测的瓶盖图像的二值图进行外圆轮廓的搜索，得到外圆轮廓上的若干轮廓点，将这些轮廓点利用霍夫变换进行拟合，得到待检测的瓶盖的图像的圆心坐标和半径；
（7）对二值图像进行8邻域轮廓跟踪，找出待检测的瓶盖的外圆轮廓上所有轮廓点；
（8）求取每个轮廓点与待检测的瓶盖的图像的圆心的距离，从中找出最大值和最小值，并分别求取两者与圆半径的差值，若两个差值的大小有一个不在所预设的区间范围内，则认为瓶盖存在不圆、多料或缺料类的缺陷；
（9）将待检测的瓶盖的外圆轮廓上相隔一定像素的两点的连线近似认为是圆的切线，两点连线的中点近似认为是切点，求外圆切线与过切点的半径的夹角，若求得的夹角大概在0°-75°之间，则认为存在毛刺。
2.根据权利要求1所述的检测瓶盖缺陷的方法，其特征在于，步骤（6）的方法如下：如果圆定位工具的箭头方向是从圆内指向圆外，从箭头始端沿箭头方向进行搜索时，判断当前像素值减去上一个像素为0，并且当前像素减去下一个像素为255时，记录该像素点的位置，认为该像素点时瓶盖外圆轮廓上的点，继续搜索下一个箭头所在位置的外圆轮廓上的点；如果圆定位工具的箭头方向是从圆外内指向圆内，从箭头始端沿箭头方向进行搜索时，判断当前像素值减去上一个像素为-255，并且当前像素减去下一个像素为0时，记录该像素点的位置，认为该像素点时瓶盖外圆轮廓上的点，继续搜索下一个箭头所在位置的外圆轮廓上的点；在得到瓶盖外圆轮廓上所有箭头所在区域的轮廓点后，利用霍夫变换拟合出一个标准圆，得到瓶盖的圆心坐标和半径。
3.根据权利要求1所述的检测瓶盖缺陷的方法，其特征在于，步骤（7）的方法如下：已知瓶盖圆心坐标和半径，从圆心出发向待检测的瓶盖图像的某个方向进行搜索，当前像素点与下一个像素点的灰度差值为255时，认为当前像素点为可能为轮廓上的点，再判断当前像素点到圆心的距离是否和半径相当，如果相差较小，在设定的阈值范围内，则认为是外圆轮廓上的点，否则，继续沿着该方向向外按照同样的方法继续搜索，直到找到外圆轮廓上的点为止，以该点作为轮廓跟踪的起始点，轮廓跟踪时，记录跟踪到的像素点坐标。
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