CN106600601A - 一种检测托盘内有无输液袋的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种检测托盘内有无输液袋的方法，包括：采集一幅托盘内没有输液袋的图像；获得托盘区域；对托盘内没有输液袋的图像进行两次均值滤波，得到均值滤波后的图像；均值滤波后的图像的托盘区域进行基于SUSAN算法的角点检测，得到经过角点检测的图像；得到经过过滤的托盘区域：将托盘区域的上边缘、下边缘、左边缘和右边缘分别向内缩进，得到托盘的最终处理区域；过滤托盘最终处理区域中横向长直线；过滤托盘最终处理区域中竖向长直线；得到经过过滤的托盘区域；统计经过过滤的托盘区域内的点数，如果点数小于一定阈值M，则认为托盘内没有输液袋。

Description

一种检测托盘内有无输液袋的方法

技术领域

本发明涉及一种检测托盘内有无输液袋的方法。

背景技术

在输液袋的生产线上，托盘承载着输液袋向前运转，经过转轴时，将输液袋从托盘上分离出来，输液袋落在传送带上，传送到下一工位。为保证计划生产的输液袋数量与实际输液袋数量一致，必须保证输液袋每次成功地从托盘上分离出来落在传送带上，如果输液袋不能顺利从托盘上分离出来落在传送带上，而是留在托盘上，就会导致实际输液袋数量与计划生产的输液袋数量不一致，这时就需要停止生产线去查找留在托盘上的输液袋。如果能及时发现输液袋滞留在托盘上，人为将其放到传送带上，就可以避免实际输液袋数量与计划生产的输液袋数量不一致的情况发生，从而避免停止生产线造成的生产效率低下。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种可以在线检测托盘内是否有无输液袋的方法。为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：

一种检测托盘内有无输液袋的方法，包括下列步骤：

1)采集一幅托盘内没有输液袋的图像；

2)获得托盘区域，方法如下：

a)对托盘内没有输液袋的图像进行阈值分割后，得到二值图。

b)对a)得到的二值图进行垂直方向投影并过滤掉投影中的小的干扰点。分别从垂直投影的两端向中心进行搜索，得到托盘的上边缘和下边缘；并根据托盘位置确定其左边缘和右边缘，从而获得托盘区域；

3)对托盘内没有输液袋的图像进行两次均值滤波，得到均值滤波后的图像；

4)对3)中均值滤波后的图像的托盘区域进行基于SUSAN算法的角点检测，得到经过角点检测的图像：托盘区域以外的图像区域像素值置为0，确定SUSAN区域的像素个数时，区分特征目标和背景的阈值设置为25，确定SUSAN区域后，设置一个上限值和一个下限值，只有SUSAN区域的像素点个数在上限值与下限值之间时，认为模板中心像素为角点，予以保留；

5)过滤经过4)得到的图像的干扰点，得到经过过滤的托盘区域：

a)将托盘区域的上边缘、下边缘、左边缘和右边缘分别向内缩进，得到托盘的最终处理区域；

b)过滤托盘最终处理区域中横向长直线：对二值图的托盘最终处理区域内目标进行垂直方向投影。判断垂直方向投影的宽度，如果该宽度小于一定阈值Y，则认为是干扰，将该垂直区域内的像素值设置为0；如果该宽度大于一定阈值Y，则认为是输液袋，不进行过滤；

c)过滤托盘最终处理区域中竖向长直线：对二值图的托盘最终处理区域内目标进行水平方向投影。判断水平方向投影的宽度，如果该宽度小于一定阈值X，则认为是干扰，将该水平区域内的像素值设置为0；如果该宽度大于一定阈值X，则认为是输液袋，不进行过滤，得到经过过滤的托盘区域；

6)统计经过过滤的托盘区域内的点数，如果点数小于一定阈值M，则认为托盘内没有输液袋。如果点数大于一定阈值M，则认为有输液袋。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

(1)本发明能有效过滤输液袋以外的其它干扰因素，快速而准确识别出托盘内是否有输液袋滞留。

(2)本发明能及时发现滞留在托盘内的输液袋，避免不能及时发现滞留在托盘内的输液袋而需要停止生产线去查找滞留托盘上的输液袋的情况，从而提高了生产效率。

附图说明

图1是托盘(内无输液袋)；

图2是图1的二值图；

图3是获得的图1中托盘区域；

图4是图1均值滤波后的图像；

图5是图4中托盘区域SUSAN角点检测后的图像；

图6是图5托盘最终处理区域；

图7是对图6滤波后的图像

图8是托盘(内有输液袋)；

图9是图8的二值图；

图10是获得的图8中托盘区域；

图11是图8均值滤波后的图像；

图12是图11中托盘区域SUSAN角点检测后的图像；

图13是图12托盘最终处理区域；

图14是对图13滤波后的图像

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的进行详细的描述。

1)采集一幅托盘内没有输液袋的图像，如图1所示。

2)从1)中图像获得托盘区域。

a)对1)中图像进行阈值分割后，得到二值图像，如图2所示。其中背景为黑色，目标为白色。在本实例中分割阈值设置为120。

b)对(a)中目标进行垂直方向投影并过滤掉投影中的小的干扰点。分别从垂直投影的两端向中心进行搜索，得到托盘的上边缘和下边缘。由于托盘的左右位置相对固定，所以托盘的左边缘和右边缘固定设置为从图像左右两端向中心缩进20个像素的位置。在本实例中，过滤掉垂直方向投影中像素点数少于150个像素点的位置，从垂直投影的两端向中心进行搜索时，如果连续20个像素点都在垂直方向上存在投影，即认为该起始点为托盘的上边缘或者下边缘。经过上述步骤即可获得托盘区域，如图3所示。

3)对1)中图像进行两次均值滤波。均值滤波后的图像，如图4所示。

4)对3)中均值滤波后的托盘区域(2)中获得的托盘区域)进行基于SUSAN算法的角点检测，托盘区域以外的图像区域像素值置为0。在本实例中，确定SUSAN区域的像素个数时，区分特征目标和背景的阈值设置为25。确定SUSAN区域后，设置一个上限值和一个下限值，只有SUSAN区域的像素点个数在上限值与下限值之间时，认为模板中心像素为角点。在本实例中，上限值与下限值分别设置为4和14。角点检测后的图像，如图5所示。

5)过滤4)中图像托盘中干扰点。

a)将2)中获得的托盘区域的上边缘、下边缘、左边缘分别向内缩进20个像素，右边缘向内缩进5个像素吗，得到托盘的最终处理区域，如图6所示。

b)过滤托盘最终处理区域中横向长直线。对(a)中区域内目标进行垂直方向投影。判断垂直方向投影的宽度，如果该宽度小于一定阈值Y，则认为是干扰，将该垂直区域内的像素值设置为0；如果该宽度大于一定阈值Y，则认为是输液袋，不进行过滤。

c)过滤托盘最终处理区域中竖向长直线。对(a)中区域内目标进行水平方向投影。判断水平方向投影的宽度，如果该宽度小于一定阈值X，则认为是干扰，将该水平区域内的像素值设置为0；如果该宽度大于一定阈值X，则认为是输液袋，不进行过滤。

6)统计(5)中经过过滤的托盘区域内的点数，如果点数小于一定阈值M。则认为托盘内没有输液袋。如果点数大于一定阈值M。则认为有输液袋。在本实例中，M值设置为1000。在本示例中统计点数为0，认为托盘内没有输液袋。

7)如图8所示，为托盘中有输液袋的情况，重复1-6的步骤，统计点数为1836，认为托盘内有输液袋。

Claims (1)

1.一种检测托盘内有无输液袋的方法，包括下列步骤：

1)采集一幅托盘内没有输液袋的图像；

2)获得托盘区域，方法如下：

a)对托盘内没有输液袋的图像进行阈值分割后，得到二值图。

b)对a)得到的二值图进行垂直方向投影并过滤掉投影中的小的干扰点。分别从垂直投影的两端向中心进行搜索，得到托盘的上边缘和下边缘；并根据托盘位置确定其左边缘和右边缘，从而获得托盘区域；

3)对托盘内没有输液袋的图像进行两次均值滤波，得到均值滤波后的图像；

4)对3)中均值滤波后的图像的托盘区域进行基于SUSAN算法的角点检测，得到经过角点检测的图像：托盘区域以外的图像区域像素值置为0，确定SUSAN区域的像素个数时，区分特征目标和背景的阈值设置为25，确定SUSAN区域后，设置一个上限值和一个下限值，只有SUSAN区域的像素点个数在上限值与下限值之间时，认为模板中心像素为角点，予以保留；

5)过滤经过4)得到的图像的干扰点，得到经过过滤的托盘区域：

a)将托盘区域的上边缘、下边缘、左边缘和右边缘分别向内缩进，得到托盘的最终处理区域；

b)过滤托盘最终处理区域中横向长直线：对二值图的托盘最终处理区域内目标进行垂直方向投影。判断垂直方向投影的宽度，如果该宽度小于一定阈值Y，则认为是干扰，将该垂直区域内的像素值设置为0；如果该宽度大于一定阈值Y，则认为是输液袋，不进行过滤；

c)过滤托盘最终处理区域中竖向长直线：对二值图的托盘最终处理区域内目标进行水平方向投影。判断水平方向投影的宽度，如果该宽度小于一定阈值X，则认为是干扰，将该水平区域内的像素值设置为0；如果该宽度大于一定阈值X，则认为是输液袋，不进行过滤，得到经过过滤的的托盘区域；

6)统计经过过滤的托盘区域内的点数，如果点数小于一定阈值M，则认为托盘内没有输液袋。如果点数大于一定阈值M，则认为有输液袋。