CN106586135A - 一种产品包装盒生产日期喷印不良品剔除方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种产品包装盒生产日期喷印不良品剔除方法,包括:采集喷印字符完整的产品包装盒图像,制作模板图像;训练模板图像,得到字符轮廓的5级金字塔图像;对喷印字符完整的其他日期生产的产品包装盒图像进行训练,得到字符“0”~“9”的轮廓图像,制作模板ID;采集待检测的产品包装盒图像,通过模板ID进行匹配,得到待检测图像中的字符;分多种情况进行笔画缺失检测;对不良品予以剔除。

Description

一种产品包装盒生产日期喷印不良品剔除方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种产品包装盒字符喷印质量检测方法。
背景技术
[0002] 产品包装盒上的生产日期、产品批号和有限日期等字符在喷印过程中,可能会出现关键笔画缺失、漏印等缺陷。此时,认为产品包装盒为不合格产品,需要在生产线上予以剔除。
发明内容
[0003] 针对上述问题,本发明的目的是提供一种通过快速准确检测产品包装盒上生产日期喷印关键笔画是否缺失进而对不良品予以剔除的方法。该方法能有效地检测字符中缺失的关键笔画。为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:
[0004] —种产品包装盒生产日期喷印不良品剔除方法,包括下列步骤:
[0005] I)采集喷印字符完整的产品包装盒图像,制作模板图像;
[0006] 2)训练模板图像,得到字符轮廓的5级金字塔图像;
[0007] 3)依次对喷印字符完整的其他日期生产的产品包装盒图像进行训练,得到字符“O”〜“9”的轮廓图像,得到模板ID;
[0008] 4)保存模板ID,在后续检测中,将待检包装盒图像中字符图案的轮廓与模板ID进行匹配;
[0009] 5)采集一幅待检包装盒图像,通过与步骤4中的模板ID进行匹配,得到待检测图像中的字符;
[0010] 6)针对字符较大区域缺失现象,采用计算字符外接矩形长宽比判定字符是否出现笔画缺失;针对字符垂直方向笔画缺失现象,采取探针法进行检测,即采用一个宽为单像素,长度为大于在模板ID中测得的字体笔画宽度的水平方向小矩形,小矩形的左侧起点为字符轮廓外接矩形的左上角;针对字符在上边缘或下边缘水平方向的笔画缺失,采取灰度投影法进行检测,即将对应位置的笔画做垂直灰度投影,得到灰度投影曲线,并将其与模板ID中该位置的投影曲线进行比较,若投影曲线在本该是凸峰的位置出现凹谷,即认为该处笔画缺失;针对字符在中间位置的笔画缺失,采取斑点法进行检测,即定位至字符轮廓外接矩形在垂直范围内的中间位置,在中间位置测量笔画宽度范围内斑点数,若测得的斑点数小于模板中的斑点数的50%,则认为该处笔画缺失;
[0011] 7)根据步骤(6)检测结果,判断是否存在笔画缺失的现象。
[0012] 8)若存在笔画缺失的现象,则判断待检包装盒为不良品,予以剔除。
[0013] 本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:
[0014] (I)本发明能根据字符不同位置采取不同方法准确定位字符中关键笔画缺失位置。
[0015] (2)本发明可支持高速检测,检测速度在40ms以内。可达到1500个/min。
附图说明
[0016]图1字符完整的产品包装盒图像;
[0017]图2训练图像5层金字塔;
[0018]图3字符轮廓图像;
[0019]图4字符部分缺失的产品包装盒图像;
[0020]图5字符部分缺失的产品包装盒图像检测结果;
[0021]图6字符存在垂直方向笔画缺失的产品包装盒图像;
[0022] 图7字符垂直方向笔画示意图;
[0023]图8字符存在垂直方向笔画缺失的产品包装盒图像检测结果;
[0024]图9字符存在上下边缘水平方向笔画缺失的产品包装盒图像;
[0025]图10字符上下边缘水平方向方向笔画示意图;
[0026]图11字符存在上下边缘水平方向笔画缺失的产品包装盒图像检测结果;
[0027]图12字符存在中间位置笔画缺失的产品包装盒图像;
[0028] 图13字符中间位置笔画示意图;
[0029]图14字符存在中间位置笔画缺失的产品包装盒图像检测结果。
具体实施方式
[0030]下面结合附图和实施例对本发明的进行详细的描述。本发明的具体步骤如下:
[0031] I)采集喷印字符完整的产品包装盒图像(称该类图像为模板图像),如图1所示,为某日期生产的产品包装盒。训练模板图像,得到字符轮廓的5级金字塔图像(称为模板ID),如图2所示。并依次对其他日期生产的产品包装盒图像进行训练,得到字符“O”〜“9”的轮廓图像,如图3所示。保存模板ID。在后续检测中,将待检包装盒图像中字符图案的轮廓与模板ID进行匹配。
[0032] 2)采集一幅待检测的字符笔画缺失图像,通过与步骤I中的模板ID进行匹配,得到待检测图像中的字符。图4、图6、图9和图12依次展示了字符不同位置笔画缺失现象。图4中,两个字符“I”在偏下位置均出现笔画缺失,针对字符存在的部分缺失现象,通过模板匹配得到的字符轮廓,检测字符的外接矩形,计算外接矩形的长宽比,与模板外接矩形的长宽比进行比较,找出笔画缺失部位,并做出标识,如图5所示,其中,箭头所指处表示笔画缺失部位。
[0033] 3)图6中,字符“5”在右上位置的垂直方向出现笔画缺失,针对字符在垂直方向的笔画缺失,如图7中白色矩形框标识出的笔画位置,采取探针法进行检测,即采用一个宽为单像素,长度为大于在模板中测得的字体笔画宽度的水平方向小矩形,小矩形的左侧起点为字符轮廓外接矩形的左上角。在图7中对应字符白色框的垂直方向边缘从上至下移动,若在某个或某几个位置未检测到字符轮廓边缘,则认为该处为笔画缺失。图8展示了图6中对字符“5”笔画缺失部位的标识结果,其中,箭头所指处表示笔画缺失部位。
[0034] 4)图9中,字符O在下边缘位置的水平方向出现笔画缺失,针对字符在上下边缘水平方向的笔画缺失,如图10中白色矩形框标识出的笔画位置,采取灰度投影法进行检测,SP将对应位置的笔画做垂直灰度投影,得到灰度投影曲线,并将其与模板中该位置的投影曲线进行比较,若投影曲线在本该是凸峰的位置出现很大的凹谷,即认为该处笔画缺失。图11展示了图9中对字符“O”笔画缺失部位的标识结果,其中,箭头所指处表示笔画缺失部位。
[0035] 5)图12中,字符6在中间位置出现笔画缺失,针对字符在中间位置的笔画缺失,如图13中白色矩形框标识出的笔画位置,采取斑点法进行检测,即定位至字符轮廓外接矩形在垂直范围内的中间位置,在中间位置测量笔画宽度范围内斑点数,若测得的斑点数小于模板中的斑点数的50%,则认为该处笔画缺失。图14展示了图9中对字符“6”笔画缺失部位的标识结果,其中,箭头所指处表示笔画缺失部位。
[0036] 6)对不良品予以剔除,方法如下:
[0037] a、产品包装盒在传送带上顺序经过光电传感器、工业相机和剔除电磁阀。光电传感器与工业相机之间的距离为dl,剔除电磁阀与工业相机之间的距离为d2,光源距离产品包装盒I cm,相机距离产品包装盒1m左右。
[0038] b、当产品包装盒经过光电传感器时,光电传感器发送信号给PLC并记录当前时间t,以t为起点,延时一段时间tl后,PLC通知相机拍照并进行检测。以t为起点,延时一段时间t2后,到达剔除位置时,PLC通知电磁阀将不良品剔除。其中,tl = dl/s,t2 = d2/s,s为传送带的运动速度。

Claims (1)

1.一种产品包装盒生产日期喷印不良品剔除方法,包括下列步骤: 1)采集喷印字符完整的产品包装盒图像,制作模板图像; 2)训练模板图像,得到字符轮廓的5级金字塔图像; 3)依次对喷印字符完整的其他日期生产的产品包装盒图像进行训练,得到字符“O”〜“9”的轮廓图像,得到模板ID; 4)保存模板ID,在后续检测中,将待检包装盒图像中字符图案的轮廓与模板ID进行匹配; 5)采集一幅待检包装盒图像,通过与步骤4中的模板ID进行匹配,得到待检测图像中的字符; 6)针对字符较大区域缺失现象,采用计算字符外接矩形长宽比判定字符是否出现笔画缺失;针对字符垂直方向笔画缺失现象,采取探针法进行检测,即采用一个宽为单像素,长度为大于在模板ID中测得的字体笔画宽度的水平方向小矩形,小矩形的左侧起点为字符轮廓外接矩形的左上角;针对字符在上边缘或下边缘水平方向的笔画缺失,采取灰度投影法进行检测,即将对应位置的笔画做垂直灰度投影,得到灰度投影曲线,并将其与模板ID中该位置的投影曲线进行比较,若投影曲线在本该是凸峰的位置出现凹谷,即认为该处笔画缺失;针对字符在中间位置的笔画缺失,采取斑点法进行检测,即定位至字符轮廓外接矩形在垂直范围内的中间位置,在中间位置测量笔画宽度范围内斑点数,若测得的斑点数小于模板中的斑点数的50%,则认为该处笔画缺失; 7)根据步骤(6)检测结果,判断是否存在笔画缺失的现象。 8)若存在笔画缺失的现象,则判断待检包装盒为不良品,予以剔除。
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