CN104318573A - 标签缺陷检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及标签缺陷检测方法，其包括：对打印好的标签进行图像获取；逐一的将标准字符与标签上的其中一待比对字符进行叠加并计算相似度值；若存在求和结果最大的相似度值大于或等于第一阈值，则将求和结果最大的相似度值所对应的标准字符作为待比对字符，记录待比对字符的当前坐标并进一步判断所述待比对字符的相似度值是否小于预设的第二阈值，若是，则将对应的标准字符与待比对字符进行叠加并计算二者乘积为0的次数，并将乘积为0的位置连接起来形成缺陷区域；若所述次数超过预设的第三阈值，且所述缺陷区域的面积超过预设的第四阈值，则将所述缺陷区域进行颜色标记。本发明能够识别出标签中出现的字符缺陷，比对效率高。

Description

标签缺陷检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术，具体涉及标签缺陷检测方法。
背景技术
目前，在市场上，针对每类产品设置有与该类产品对于的条码标签，以唯一标识该类产品，条码标签粘贴或打印在相应的产品上；条码上设置的条码记录有多种产品信息，如厂家、产品级别、生产日期、原材料供应商等，不仅在购买产品时，通过扫描产品上的条码标签来识别产品的相关信息，还可以通过条码标签追踪产品信息、查询历史等。
目前常用的条码标签由多条竖线以及在竖线的上部或下部的字符构成。厂商在打印条码标签后，还需要人工对条码标签进行检查，看是否存在打印缺陷。另外，虽然申请号为201120107718.2的中国实用新型专利公开了一种条码标签的检测装置，其能代替人工检查，但是，其仅能对竖线进行检查，不能对字符进行检查。
发明内容
本发明的目的在于提出一种标签缺陷检测方法，其能解决不能对字符进行检查的问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
标签缺陷检测方法，其包括以下步骤：
步骤1、对打印好的标签进行图像获取；
步骤2、逐一的将预先存储的标准字符与所述标签上的其中一待比对字符进行叠加并按照公式一进行计算，所述公式一为：计算标准字符的轮廓与待比对字符的轮廓二者对应的位置的乘积，若对应的位置都是轮廓，则乘积为1，否则为0，将所有乘积结果进行求和，以得到相似度值；
步骤3、若存在求和结果最大的相似度值大于或等于预设的第一阈值，则将所述求和结果最大的相似度值所对应的标准字符作为所述待比对字符，记录所述待比对字符的当前坐标并执行步骤4，否则对所述待比对字符的当前位置进行严重缺陷标记并直接跳转至步骤8；
步骤4、进一步判断所述待比对字符的相似度值是否小于预设的第二阈值，若是，则执行步骤5，否则跳转至步骤8；
步骤5、将对应的标准字符与所述待比对字符进行叠加并按照公式二进行计算，所述公式二为：统计标准字符的轮廓与待比对字符的轮廓二者对应的位置的乘积为0的次数，并将乘积为0的位置连接起来形成缺陷区域；
步骤6、若所述次数超过预设的第三阈值，且所述缺陷区域的面积超过预设的第四阈值，则先执行步骤7在执行步骤8，否则直接执行步骤8；
步骤7、将所述缺陷区域进行颜色标记；
步骤8、重复步骤2至步骤7，直到完成所述标签上的所有待比对字符的比对。
优选的，所述标准字符的获取过程如下：
步骤A、对含有一字符的区域进行图像获取，以得到字符区域；
步骤B、对所述字符区域进行二值化处理；
步骤C、将与预设的字号不匹配的图形进行删除，以得到字符；
步骤D、对所述字符进行边缘梯度计算以及二值化处理，以得到所述字符的轮廓；
步骤E、将所述字符的轮廓区域赋值为1，非轮廓区域赋值为0，以得到标准字符。
进一步优选的，步骤B与步骤C之间还有以下步骤：采用开运算对二值化处理后的字符区域进行图像处理。
优选的，在步骤2中，所述待比对字符的获取过程如下：
步骤21、对所述标签的图像进行二值化处理；
步骤22、将与预设的字号不匹配的图形进行删除，以得到多个字符；
步骤23、对每一个字符进行边缘梯度计算以及二值化处理，以得到每一个字符的轮廓；
步骤24、将每一个字符的轮廓区域赋值为1，非轮廓区域赋值为0，以得到待比对字符。
进一步优选的，步骤22与步骤23之间还有以下步骤：计算每一个字符的灰度均值和标准差，将标准差小于第五阈值的区域删除。
优选的，所述标准字符为英文字母、汉字、数字和图标符号中的一种。
本发明具有如下有益效果：
能够识别出标签中出现的字符缺陷，并且采用标准字符的轮廓信息作为模板，减少后续计算的运算量，比对效率高。
附图说明
图1为本发明较佳实施例的标签缺陷检测方法的流程图；
图2为具有缺陷的标签示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述。
本实施例公开了一种标签缺陷检测方法。在执行该方法前，可对标准字符进行获取，其获取过程如下：
步骤A、可采用500万像素的相机对含有一字符的区域进行图像获取，以得到字符区域。所述字符可以是英文字母、汉字、数字和图标符号中的任意一种。
步骤B、对所述字符区域进行二值化处理，以得到对整个字符区域的二值化图像。
步骤C、采用开运算对二值化处理后的字符区域进行图像处理，以去掉边缘毛刺。
步骤D、将与预设的字号(即预设的长度值和高度值)不匹配的图形进行删除，以得到字符。这样就可以避免一些图形碎片的干扰。
步骤E、对所述字符进行边缘梯度计算以及二值化处理，以得到所述字符的轮廓。
步骤F、将所述字符的轮廓区域赋值为1，非轮廓区域赋值为0，以得到标准字符，将得到的标准字符进行保存。
根据需要，可以将所有需要用到的字符都安装步骤A至步骤F制作成标准字符。例如，将26个英文字母都制作成标准字符。
如图1所示，在制作好标准字符后，就可以进行标签缺陷检测，具体包括以下步骤：
步骤S1、可采用500万像素的相机对打印好的标签进行图像获取。
步骤S2、逐一的将预先存储的标准字符与所述标签上的其中一待比对字符进行叠加并按照公式一进行计算，所述公式一为：计算标准字符的轮廓与待比对字符的轮廓二者对应的位置的乘积，若对应的位置都是轮廓，则乘积为1，否则为0，将所有乘积结果进行求和，以得到相似度值。也就是说，每一个标准字符都与同一个待比对字符进行比对，然后得到不同的相似度值。
本步骤的待比对字符的获取过程如下：
步骤S21、对所述标签的图像进行二值化处理；
步骤S22、将与预设的字号不匹配的图形进行删除，以得到多个字符；
步骤S23、由于字符的边缘信息十分丰富，可计算每一个字符的灰度均值和标准差，若标准差小于第五阈值，可认为该区域为黑点或亮点，需要删除，剩下的区域就可认为是字符。
步骤S24、对每一个字符进行边缘梯度计算以及二值化处理，以得到每一个字符的轮廓。
步骤S25、将每一个字符的轮廓区域赋值为1，非轮廓区域赋值为0，以得到待比对字符。
步骤S3、若存在求和结果最大的相似度值大于或等于预设的第一阈值时，则将所述求和结果最大的相似度值所对应的标准字符作为所述待比对字符，记录所述待比对字符的当前坐标并执行步骤S4，否则对所述待比对字符的当前位置进行严重缺陷标记并直接跳转至步骤S8。所述严重缺陷标记可以是一个打叉的图形，例如，待比对字符应该是一个字母“A”，但由于打印缺陷，少了一横变成“^”，那么最大相似度值肯定小于第一阈值，因此，在比对当前位置进行标记，即可知道打印缺陷出现的位置。
步骤S4、进一步判断所述待比对字符的相似度值是否小于预设的第二阈值，若是，则执行步骤S5，否则跳转至步骤S8。
步骤S5、将对应的标准字符与所述待比对字符进行叠加并按照公式二进行计算，所述公式二为：统计标准字符的轮廓与待比对字符的轮廓二者对应的位置的乘积为0的次数，并将乘积为0的位置连接起来形成缺陷区域。
步骤S6、若所述次数超过预设的第三阈值，且所述缺陷区域的面积超过预设的第四阈值，则先执行步骤S7在执行步骤S8，否则直接执行步骤S8。
步骤S7、将所述缺陷区域进行颜色标记。如图2所示，单词“Model”中字母“o”的左下角缺了一块，那么，缺块的地方就是缺陷区域，需要用不同的颜色标记出来，例如用红色。
步骤S8、返回步骤S2，并重复步骤S2至步骤S7，直到完成所述标签上的所有待比对字符的比对。
本实施例可以对缺陷区域进行标记，能够直观的使质检人员看到缺陷的位置，从而还可以对打印设备进行有针对性的检修。
另外，步骤S4至步骤S7中，虽然缺陷区域较小，不影响标签的识别，但是为了进一步保证打印质量，设置了步骤S4至步骤S7。
本实施例具有如下优点：
1、采用标准字符的轮廓信息作为模板，减少后续计算的运算量；
2、能适用于常见的一些字符，如字母、数字、符号等，适用性较强；
3、允许用户设定不同的阈值，以实现不同等级要求的质量检测；
4、能较好的识别出各种印刷缺陷。
对于本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及变形，而所有的这些改变以及变形都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.标签缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、对打印好的标签进行图像获取；
步骤2、逐一的将预先存储的标准字符与所述标签上的其中一待比对字符进行叠加并按照公式一进行计算，所述公式一为：计算标准字符的轮廓与待比对字符的轮廓二者对应的位置的乘积，若对应的位置都是轮廓，则乘积为1，否则为0，将所有乘积结果进行求和，以得到相似度值；
步骤3、若存在求和结果最大的相似度值大于或等于预设的第一阈值，则将所述求和结果最大的相似度值所对应的标准字符作为所述待比对字符，记录所述待比对字符的当前坐标并执行步骤4，否则对所述待比对字符的当前位置进行严重缺陷标记并直接跳转至步骤8；
步骤4、进一步判断所述待比对字符的相似度值是否小于预设的第二阈值，若是，则执行步骤5，否则跳转至步骤8；
步骤5、将对应的标准字符与所述待比对字符进行叠加并按照公式二进行计算，所述公式二为：统计标准字符的轮廓与待比对字符的轮廓二者对应的位置的乘积为0的次数，并将乘积为0的位置连接起来形成缺陷区域；
步骤6、若所述次数超过预设的第三阈值，且所述缺陷区域的面积超过预设的第四阈值，则先执行步骤7在执行步骤8，否则直接执行步骤8；
步骤7、将所述缺陷区域进行颜色标记；
步骤8、重复步骤2至步骤7，直到完成所述标签上的所有待比对字符的比对。
2.如权利要求1所述的标签缺陷检测方法，其特征在于，所述标准字符的获取过程如下：
步骤A、对含有一字符的区域进行图像获取，以得到字符区域；
步骤B、对所述字符区域进行二值化处理；
步骤C、将与预设的字号不匹配的图形进行删除，以得到字符；
步骤D、对所述字符进行边缘梯度计算以及二值化处理，以得到所述字符的轮廓；
步骤E、将所述字符的轮廓区域赋值为1，非轮廓区域赋值为0，以得到标准字符。
3.如权利要求2所述的标签缺陷检测方法，其特征在于，步骤B与步骤C之间还有以下步骤：采用开运算对二值化处理后的字符区域进行图像处理。
4.如权利要求1所述的标签缺陷检测方法，其特征在于，在步骤2中，所述待比对字符的获取过程如下：
步骤21、对所述标签的图像进行二值化处理；
步骤22、将与预设的字号不匹配的图形进行删除，以得到多个字符；
步骤23、对每一个字符进行边缘梯度计算以及二值化处理，以得到每一个字符的轮廓；
步骤24、将每一个字符的轮廓区域赋值为1，非轮廓区域赋值为0，以得到待比对字符。
5.如权利要求4所述的标签缺陷检测方法，其特征在于，步骤22与步骤23之间还有以下步骤：计算每一个字符的灰度均值和标准差，将标准差小于第五阈值的区域删除。
6.如权利要求1所述的标签缺陷检测方法，其特征在于，所述标准字符为英文字母、汉字、数字和图标符号中的一种。
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