CN110969612A - 二维码印刷缺陷检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种二维码印刷缺陷检测方法，主要流程包括：通过鼠标设置ROI界定图像获取区，并对所获取的图像进行预处理并阈值自适应二值化，后首先检测二维码定位符，若定位符个数、相互间位置关系不满足条件，则认为该二维码定位符缺失/缺损/污染或二维码外轮廓有变形，在此基础上，进一步检测二维码轮廓缺损及黑/白道痕缺陷。若过程中检测出某类缺陷，则可根据需要终止检测过程，判定当前二维码存在缺陷，以提高检测效率。

Description

二维码印刷缺陷检测方法

技术领域

本发明涉及二维码检测技术领域，特别是涉及一种二维码印刷缺陷检测方法。

背景技术

二维码因其信息储存量大、使用方便、成本低等优势而在产品信息识别、仓储、物流跟踪、移动支付等领域广泛应用。其中最常见的二维码为QR二维码，QR二维码有三个角有方块定位符。二维码在印刷过程中产生形状缺陷，会导致无法读取其内部信息，例如定位符是界定平面内是否存在二维码以及读取二维码信息时的平面定位基准，若其缺损或变形到一定程度，读取时扫描设备将无法找到、确定区域内是否存在二维码；若二维码外轮廓变形到一定程度，会导致定位符变形、定位符间相对位置关系改变而无法定位。此外，二维码在印刷过程中因印刷设备或外部原因可能出现缺角、轮廓变形、贯通的黑/白道等缺陷，使其无法被正常扫描获取信息。

由于二维码主要由众多小尺寸、高密度的模块构成，人工检测存在效率低、可靠性差等现象，而机器视觉具有可视、直观、非接触、快速和易于与检测系统其它环节集成的特点。

现阶段二维码的读写技术已然成熟，而对应的缺陷检测技术却发展缓慢，传统人工检测二维码外观缺陷存在效率低、成本高、精度低等问题，因此急需一种基于机器视觉的二维码外观缺陷检测方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：为了克服现有技术中的不足，本发明提供一种二维码印刷缺陷检测方法。

本发明解决其技术问题所要采用的技术方案是：一种二维码印刷缺陷检测方法，包括以下步骤：

步骤1：二维码图像I获取与预处理，包括：

步骤1.1：用鼠标拖拽设置ROI，使待检测二维码图像I处于ROI内，拍摄获取含二维码的图像，后续所有对图像进行处理的步骤均指对所获取的ROI内图像进行处理；其中，Region of Interest为感兴趣区域或目标区域，简称ROI。

步骤1.2：对图像依次进行灰度化、高斯滤波、Gama校正、采用最大类间方差法求取图像二值化阈值，并将图像二值化，，得到二值化图像I_c；该步骤中对图像的处理为常规技术，采用现有技术是可以实现的，不作为本发明的改进点，在此不再赘述。

步骤2：二维码定位符缺陷检测及二维码外轮廓缺损、外轮廓变形检测，包括：

步骤2.1：搜索并统计二值化图像I_c中二维码定位符的个数N，若定位符个数N不等于3则认为有定位符缺失，或存在定位符残缺；若定位符个数N等于3，转下一步步骤2.2；

步骤2.2：计算以3个定位符形心为顶点的三角形两条短边像素长度a、b及两边所夹角度θ，若两个条件m₁≤a/b≤n₁、m₂≤θ≤n₂中任意一个不能满足，则认为定位符有变形，或定位符内部有污染、或二维码外轮廓整体有变形，若能同时满足,则认为定位符无缺陷，转下一步；其中，m₁和n₁分别为a/b的最小值和最大值，m₂和n₂分别为θ的最小值和最大值，优选，0.97≤a/b≤1.03、88.5o≤θ≤91.5o。

步骤3：搜寻能包容步骤2.2中三个定位符的最小外接矩形W，并对W进行水平校正后归一化为M₁хM₁像素大小，然后用M₂хM₂的结构元素，对W所围区域中的白色像素进行腐蚀操作，后计算W中剩余白色像素数占W总像素数之比R_w，若R_w≥λ，λ为像素比的阈值，则认为二维码在非定位符区域存在外轮廓缺损，反之转下一步；M₁、M₂和λ的取值根据实际需要进行选择，优选M₁＝120，M₂＝13，λ＝0.7％。

步骤4：分别计算腐蚀操作前的W每行像素中黑色像素个数与W的宽度之比R₁、W的每列像素中的黑色像素个数与W的高度之比R₂，若R_i≤α(i＝1,2)则认为二维码存在白道，若R_i≥β(i＝1,2)，则认为二维码存在黑道，其中，α表示W中某行黑色像素个数与W宽度之比或某列黑色像素个数与W高度之比的阈值最大值，β表示W中某行黑色像素个数与W宽度之比或某列黑色像素个数与W高度之比的阈值最小值；α、β分别为上述比值的两个门限值，该值的具体取值是我们根据实验统计得到的，无理论依据，也可根据实际需求调整，优选α＝0.04，β＝0.96；

步骤5：若步骤2～步骤4检测均无相应缺陷，则认为该二维码无印刷缺陷；若其中某步检测出有该步骤对应的缺陷，则认为该二维码有缺陷，可终止后续检测。

步骤2.1具体还包括以下步骤：

1)检测出二维码中含有三层嵌套的封闭子轮廓的区域视为可能的定位符A1，A2；A3…AN；抽取轮廓时，存在里、中、外三层轮廓嵌套的模块。

2)两两交叉并分别对比A1，A2，A3…AN的最外层轮廓所围区域面积比、最外层轮廓周长比，当且仅当两类比值均处于[m₁,n₁]时，优选为[0.97,1.03]时，视对应的具有三层嵌套封闭子轮廓的区域为真实的定位符。

本发明的有益效果是：

1、可以快速检测出二维码印刷时定位符缺损、变形，二维码外轮廓变形、缺损，二维码存在黑、白道痕等常见缺陷，确保产品上二维码的可读取性。

2、根据二维码定位符轮廓特征、黑白像素比例等特征设计了一套完整的外观缺陷检测方法，使检测精度、效率显著提高。

3、利用鼠标开窗选取ROI区域方法，能够根据检测设备改变或被检二维码批次尺寸改变，简便灵活地调整ROI，并因无需对摄像机整个视场内图像区域进行检测，减少运算量，降低了背景干扰，提高了检测效率。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1为本发明算法流程图；

图2为有缺陷的二维码及搜索定位符结果图；

图3为检测二维码外观缺陷图；

图4为检测二维码黑道痕缺陷图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作详细的说明。此图为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

本实施例中相关参数取值：m1＝0.97；n1＝1.03；m2＝88.5o；n2＝91.5o；M1＝120；M2＝13；α＝0.04；β＝0.96；λ＝0.7％。

如图1所示，本发明的一种二维码印刷缺陷检测方法，包括以下步骤：

步骤1：二维码图像获取与预处理，包括：

步骤1.1：用鼠标拖拽设置ROI，使待检测二维码图像处于ROI内，拍摄获取含二维码的图像，后续所有对图像进行处理的步骤均指对所获取的ROI内图像进行处理；

步骤1.2：对图像依次进行灰度化、高斯滤波、Gama校正、采用最大类间方差法求取图像二值化阈值，并将图像二值化；

步骤2：二维码定位符缺陷检测及二维码外轮廓缺损、外轮廓变形检测，包括：

步骤2.1：搜索并统计图像中二维码定位符的个数，若定位符个数不等于3则认为有定位符缺失，或存在定位符残缺；若等于3，转下一步；

步骤2.2：计算以3个定位符形心为顶点的三角形两条短边像素长度a、b及两边所夹角度θ，若两个条件0.97≤a/b≤1.03、88.5o≤θ≤91.5o中任意一个不能满足，则认为定位符有变形，或定位符内部有污染、或二维码外轮廓整体有变形，若能同时满足,则认为定位符无缺陷，转下一步；

步骤3：搜寻能包容步骤2.2中三个定位符的最小外接矩形W，并对W进行水平校正后归一化为120х120像素大小，然后用13х13的结构元素对W所围区域中的白色像素进行腐蚀操作，后计算W中剩余白色像素数占W总像素数之比R_w，若R_w≥0.7％，则认为二维码在非定位符区域存在外轮廓缺损，反之转下一步；

步骤4：分别计算腐蚀操作前的W每行像素中黑色像素个数与W的宽度之比R₁、W的每列像素中的黑色像素个数与W的高度之比R₂，若R_i≤0.04(i＝1,2)则认为二维码存在白道，若R_i≥0.96(i＝1,2)，则认为二维码存在黑道；

步骤5：若步骤2～步骤4检测均无相应缺陷，则认为该二维码无印刷缺陷；若其中某步检测出有该步骤对应的缺陷，则认为该二维码有缺陷，可终止后续检测。

步骤2.1具体还包括以下步骤：

1)检测出二维码中含有三层嵌套的封闭子轮廓的区域视为可能的定位符A1，A2；A3…AN；

2)两两交叉并分别对比A1，A2，A3…AN的最外层轮廓所围区域面积比、最外层轮廓周长比，当且仅当两类比值均处于[0.97,1.03]时，视对应的具有三层嵌套封闭子轮廓的区域为真实的定位符。

按照图1所示流程，对图2中的二维码缺陷进行检测，直观可知，图2中的二维码存在轮廓缺损和黑道痕两类缺陷。

图2所示四幅图从左至右依次为ROI开窗所拍摄的二维码原图、预处理后二值化图、搜索出的含三层嵌套子轮廓结果图、按步骤2.1剔除后检出的定位符图。所检出的含三层嵌套子轮廓的模块有四个，即图2中的1、2、3、4；但模块4不满足最外层轮廓所围面积比及周长比条件，因而被剔除，不属于定位符，故实际定位符为三个，表明该二维码定位符没有缺失，计算得到以三个定位符形心为顶点所构成的三角形两条短边a/b＝0.996，且a、b两边构成的夹角θ＝89.3o,可知该二维码无定位符缺损、定位符未污染、外轮廓无形变，否则会使定位符形心位置变化而导致a、b边长度之比及其夹角不能满足判断条件。

进一步，求取能包容三个定位符的最小矩形W，结果如图3左图所示，在原始二维码图像中对应界定出W所围区域，并对该区域图像归一化至120x120像素尺寸，后用(13,13)模板进行腐蚀，显示结果为图3中的矩形内部区域，经统计，该区域内白色像素数占区域总像素数之比为4.3％，大于了0.7％，故判定结果为该二维码存在轮廓缺损。

进一步，将二值化后的二维码图像中W所围区域进行水平校正，结果如图4左图所示，后对W所界定区域的二维码图像逐列、逐行扫描，分别统计每列、每行黑色点像素个数，结果分别如图4中的5、6所示，可见列扫描统计结果中，有部分连续区域黑色像素点个数占W高度尺寸(像素个数单位)近100％，故可判定该区域存在黑道痕缺陷。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关的工作人员完全可以在不偏离本发明的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (3)

1.一种二维码印刷缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：获取含有二维码的图像I，并对获取的图像进行预处理，得到二值化图像I_c；

步骤2：二维码定位符缺陷检测及二维码外轮廓缺损、变形检测，

步骤2.1：搜索并统计二值化图像I_c中二维码定位符的个数N，若定位符个数N不等于3则认为有定位符缺失或存在定位符残缺；若定位符个数N等于3，则进入步骤2.2；

步骤2.2：计算以3个定位符形心为顶点的三角形两条短边像素长度a、b及两边所夹角度θ，若两个条件m₁≤a/b≤n₁和m₂≤θ≤n₂中任意一个不能满足，其中，m₁和n₁分别为a/b的最小值和最大值，m₂和n₂分别为θ的最小值和最大值，则认为定位符有变形、或定位符内部有污染、或二维码整体有变形，若能同时满足，则认为定位符无缺陷，转入步骤3；

步骤3：搜寻包容步骤2.2中三个定位符的最小外接矩形W，并对W进行水平校正后归一化为M₁хM₁像素大小，然后用M₂хM₂的结构元素对W所围区域中的白色像素进行腐蚀操作，其中M₂为奇数且小于M₁，然后计算W中剩余白色像素数占W总像素数之比R_w，若R_w≥λ，λ为像素比的阈值，则认为二维码在非定位符区域存在外轮廓缺损，反之转入步骤4；

步骤4：分别计算腐蚀操作前的W每行像素中黑色像素个数与W的宽度之比R₁、W的每列像素中的黑色像素个数与W的高度之比R₂，若R_i≤α(i＝1,2)则认为二维码存在白道，若R_i≥β(i＝1,2)，则认为二维码存在黑道，其中，α表示W中某行黑色像素个数与W宽度之比或某列黑色像素个数与W高度之比的阈值最大值，β表示W中某行黑色像素个数与W宽度之比或某列黑色像素个数与W高度之比的阈值最小值；

步骤5：若步骤2至步骤4检测均无相应缺陷，则认为该二维码无印刷缺陷；若其中某步检测出有该步骤对应的缺陷，则认为该二维码有缺陷，终止后续检测。

2.如权利要求1所述的二维码印刷缺陷检测方法，其特征在于：步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1：用鼠标拖拽设置ROI，使待检测二维码图像处于ROI内，拍摄获取含二维码的图像，后续所有对图像进行处理的步骤均指对所获取的ROI内图像进行处理；

步骤1.2：对图像依次进行灰度化、高斯滤波、Gama校正以及采用最大类间方差法求取图像二值化阈值，并将图像二值化。

3.如权利要求1所述的二维码印刷缺陷检测方法，其特征在于：步骤2.1具体还包括以下步骤：

1)检测出二维码中含有三层嵌套的封闭子轮廓的区域视为可能的定位符A1,A2,A3…AN；

2)两两交叉并分别对比A1，A2，A3…AN的最外层轮廓所围区域面积比、最外层轮廓周长比，当且仅当两类比值均处于[m₁,n₁]时，视对应的具有三层嵌套封闭子轮廓的区域为真实的定位符。

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