CN113012145A - 一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，涉及缺陷检测技术领域，包括以下步骤：集成样本库、提取特征值、构建模型、产品检测、字符比对、测量尺寸和位置对比；本发明收集成品化妆品外包装的图像，提取颜色、文字纹理的特征值，并构建化妆品外包装对比模型，检测时，拍摄待检测的化妆品外包装图像，提取颜色、文字纹理的特征值，在概念检测框架中，利用可视重叠对比法，将图像特征值重叠，概念检测框架标记出特征值的不同处，从而确定缺陷及缺陷位置，综上，利用纹理提取和特征值比对标记，检测效率好，检测更完善，且本发明根据测量字符的坐标戳，确定字符位置是否正确，避免出现字符偏移的包装。
Description
技术领域
本发明涉及缺陷检测技术领域，尤其涉及一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法。
背景技术
化妆品是指以涂抹、喷洒或者其他类似方法，散布于人体表面的任何部位，如皮肤、毛发、指趾甲、唇齿等，以达到清洁、保养、美容、修饰和改变外观，或者修正人体气味，保持良好状态为目的的化学工业品或精细化工产品，在化妆品的生产和售卖中，化妆品通常需要用精美的包装进行装饰和保护；
在化妆品包装中，需要打上相应的字符，这些字符包括对化妆品的成分介绍、功效介绍，以及品牌的logo字符，这些字符是消费者购买化妆品的重要依据，然而，在打上字符的过程中，有时候会出现字符缺陷的情况，现有技术中，一般为检测人员肉眼识别，找出字符缺陷的包装，这种识别容易眼花，难以检测完全，因此，本发明提出一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，该化妆品外包装字符缺陷检测的方法收集成品化妆品外包装的图像，提取颜色、文字纹理的特征值，并构建化妆品外包装对比模型，检测时，拍摄待检测的化妆品外包装图像，提取颜色、文字纹理的特征值，在概念检测框架中，利用可视重叠对比法，将图像特征值重叠，概念检测框架标记出特征值的不同处，从而确定缺陷及缺陷位置，综上，利用纹理提取和特征值比对标记，检测效率好，检测更完善。
为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，包括以下步骤：
步骤一：集成样本库
收集成品化妆品外包装的图像，对图像的字符标签面进行降噪锐化，去除噪点，集成为样本库；
步骤二：提取特征值
对样本库进行去重，选择像素密度2k以上的图像，该图像具备凸出的字符纹理和颜色特征，然后提取颜色、文字纹理的特征值，构建对比库；
步骤三：构建模型
以数字图像为载体融合对比库的图像特征值构建化妆品外包装对比模型，设定该模型与实际化妆品外包装的尺寸比例为1∶1；
步骤四：产品检测
拍摄待检测的化妆品外包装图像，降噪后识别该图像中的颜色特征和文字纹理，提取颜色、文字纹理的特征值；
步骤五：字符比对
构建概念检测框架，利用可视重叠对比法，对比化妆品外包装对比模型和待检测的化妆品外包装的颜色文字特征值，从而确定外包装的字符缺陷；
步骤六：测量尺寸
在待检测的化妆品外包装图像中，测量字符面的尺寸以及字符位置，然后再次调节化妆品外包装对比模型字符面的尺寸，测量字符位置；
步骤七：位置比对
对比待检测化妆品外包装图像的字符位置和化妆品外包装对比模型中的字符位置，确定字符位置是否正确。
进一步改进在于：所述步骤一中，成品化妆品外包装选用字符完善，位置标准，表面无灰尘吸附的成品。
进一步改进在于：所述步骤二中，利用ENVI软件识别成品化妆品外包装的图像，并转换为HLS图像，提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能对模型中化妆品外包装的图像进行滤波，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定文字的纹理细密度，接着对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVI IDL中编写二阶导数运算算法，确定图像的特征值。
进一步改进在于：所述步骤三中，将对比库的特征值集合输入ArcGIS软件中，将参数进行拉伸立体化，构建立体模型，接着利用SVG对模型中相对应的颜色特征、文字纹理特征的特征值矢量化，再采用ContextCapture基于影像自动化进行三维影像模型构建，得到化妆品外包装对比模型。
进一步改进在于：所述步骤四中，提取特征值的具体流程为：应用高斯滤波来平滑图像，去除噪声，然后利用ENVI软件将拍摄的待检测化妆品外包装图像直接转换为HLS图像，并提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能进行沿总体走向的方向滤波，提取文字纹理，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定文字的纹理细密度，接着对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVI IDL中编写二阶导数运算算法，确定每张图像的特征值。
进一步改进在于：所述步骤五中，基于Faster R-CNN、R-FCN、YOLO卷积神经网络的目标检测模型来构建概念检测框架，且该概念检测框架中，基于TensorFlow和PyTorch平台以卷积神经网络为基本框架输入可视重叠对比法。
进一步改进在于：所述步骤五中，可视重叠对比法对比具体流程为：在概念检测框架中，以基元特征和排列规则进行纹理分割，待检测的化妆品外包装的颜色文字特征值输入至化妆品外包装对比模型中，与对比模型中的图像特征值重叠，概念检测框架标记出特征值的不同处，确定缺陷及缺陷位置。
进一步改进在于：所述步骤六中，调节化妆品外包装对比模型字符面的尺寸时，保证该尺寸与待检测的化妆品外包装图像字符面的尺寸相同，字符位置以所有字符标记为整体进行测量。
进一步改进在于：所述步骤七中，将待检测化妆品外包装图像中的字符位置和化妆品外包装对比模型中的字符位置，根据字符面尺寸打上坐标戳，比对坐标戳，确定字符位置是否正确。
本发明的有益效果为：
1、本发明收集成品化妆品外包装的图像，提取颜色、文字纹理的特征值，并构建化妆品外包装对比模型，检测时，拍摄待检测的化妆品外包装图像，提取颜色、文字纹理的特征值，在概念检测框架中，利用可视重叠对比法，将图像特征值重叠，概念检测框架标记出特征值的不同处，从而确定缺陷及缺陷位置，综上，利用纹理提取和特征值比对标记，检测效率好，检测更完善。
2、本发明通过调节化妆品外包装对比模型字符面的尺寸，使其与待检测的化妆品外包装图像字符面的尺寸相同，来测量二者字符面上的字符位置，根据字符面尺寸打上坐标戳，比对坐标戳，即可确定字符位置是否正确，方便测量化妆品包装上的字符位置是否规整，避免出现字符偏移的包装，检测更全面。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
根据图1所示，本实施例提出了一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，包括以下步骤：
步骤一：集成样本库
收集成品化妆品外包装的图像，成品化妆品外包装选用字符完善，位置标准，表面无灰尘吸附的成品，对图像的字符标签面进行降噪锐化，去除噪点，集成为样本库；
步骤二：提取特征值
对样本库进行去重，选择像素密度2k以上的图像，该图像具备凸出的字符纹理和颜色特征，然后提取颜色、文字纹理的特征值，具体流程为：利用ENVI软件识别成品化妆品外包装的图像，并转换为HLS图像，提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能对模型中化妆品外包装的图像进行滤波，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定文字的纹理细密度，接着对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVI IDL中编写二阶导数运算算法，确定图像的特征值，构建对比库；
步骤三：构建模型
以数字图像为载体融合对比库的图像特征值构建化妆品外包装对比模型，具体流程为：将对比库的特征值集合输入ArcGIS软件中，将参数进行拉伸立体化，构建立体模型，接着利用SVG对模型中相对应的颜色特征、文字纹理特征的特征值矢量化，再采用ContextCapture基于影像自动化进行三维影像模型构建，得到化妆品外包装对比模型，设定该模型与实际化妆品外包装的尺寸比例为1∶1；
步骤四：产品检测
拍摄待检测的化妆品外包装图像，降噪后识别该图像中的颜色特征和文字纹理，提取颜色、文字纹理的特征值，具体流程为：应用高斯滤波来平滑图像，去除噪声，然后利用ENVI软件将拍摄的待检测化妆品外包装图像直接转换为HLS图像，并提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能进行沿总体走向的方向滤波，提取文字纹理，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定文字的纹理细密度，接着对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVI IDL中编写二阶导数运算算法，确定每张图像的特征值；
步骤五：字符比对
基于Faster R-CNN、R-FCN、YOLO卷积神经网络的目标检测模型来构建概念检测框架，且该概念检测框架中，基于TensorFlow和PyTorch平台以卷积神经网络为基本框架输入可视重叠对比法，利用可视重叠对比法，对比化妆品外包装对比模型和待检测的化妆品外包装的颜色文字特征值，从而确定外包装的字符缺陷，具体流程为：在概念检测框架中，以基元特征和排列规则进行纹理分割，待检测的化妆品外包装的颜色文字特征值输入至化妆品外包装对比模型中，与对比模型中的图像特征值重叠，概念检测框架标记出特征值的不同处，确定缺陷及缺陷位置；
步骤六：测量尺寸
在待检测的化妆品外包装图像中，测量字符面的尺寸以及字符位置，然后再次调节化妆品外包装对比模型字符面的尺寸，保证该尺寸与待检测的化妆品外包装图像字符面的尺寸相同，测量字符位置，字符位置以所有字符标记为整体进行测量；
步骤七：位置比对
对比待检测化妆品外包装图像的字符位置和化妆品外包装对比模型中的字符位置，具体流程为：将待检测化妆品外包装图像中的字符位置和化妆品外包装对比模型中的字符位置，根据字符面尺寸打上坐标戳，比对坐标戳，确定字符位置是否正确。
本发明收集成品化妆品外包装的图像，提取颜色、文字纹理的特征值，并构建化妆品外包装对比模型，检测时，拍摄待检测的化妆品外包装图像，提取颜色、文字纹理的特征值，在概念检测框架中，利用可视重叠对比法，将图像特征值重叠，概念检测框架标记出特征值的不同处，从而确定缺陷及缺陷位置，综上，利用纹理提取和特征值比对标记，检测效率好，检测更完善，且本发明通过调节化妆品外包装对比模型字符面的尺寸，使其与待检测的化妆品外包装图像字符面的尺寸相同，来测量二者字符面上的字符位置，根据字符面尺寸打上坐标戳，比对坐标戳，即可确定字符位置是否正确，方便测量化妆品包装上的字符位置是否规整，避免出现字符偏移的包装，检测更全面。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：集成样本库
收集成品化妆品外包装的图像，对图像的字符标签面进行降噪锐化，去除噪点，集成为样本库；
步骤二：提取特征值
对样本库进行去重，选择像素密度2k以上的图像，该图像具备凸出的字符纹理和颜色特征，然后提取颜色、文字纹理的特征值，构建对比库；
步骤三：构建模型
以数字图像为载体融合对比库的图像特征值构建化妆品外包装对比模型，设定该模型与实际化妆品外包装的尺寸比例为1∶1；
步骤四：产品检测
拍摄待检测的化妆品外包装图像，降噪后识别该图像中的颜色特征和文字纹理，提取颜色、文字纹理的特征值；
步骤五：字符比对
构建概念检测框架，利用可视重叠对比法，对比化妆品外包装对比模型和待检测的化妆品外包装的颜色文字特征值，从而确定外包装的字符缺陷；
步骤六：测量尺寸
在待检测的化妆品外包装图像中，测量字符面的尺寸以及字符位置，然后再次调节化妆品外包装对比模型字符面的尺寸，测量字符位置；
步骤七：位置比对
对比待检测化妆品外包装图像的字符位置和化妆品外包装对比模型中的字符位置，确定字符位置是否正确。
2.根据权利要求1所述的一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于：所述步骤一中，成品化妆品外包装选用字符完善，位置标准，表面无灰尘吸附的成品。
3.根据权利要求1所述的一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于：所述步骤二中，利用ENVI软件识别成品化妆品外包装的图像，并转换为HLS图像，提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能对模型中化妆品外包装的图像进行滤波，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定文字的纹理细密度，接着对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVI IDL中编写二阶导数运算算法，确定图像的特征值。
4.根据权利要求1所述的一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于：所述步骤三中，将对比库的特征值集合输入ArcGIS软件中，将参数进行拉伸立体化，构建立体模型，接着利用SVG对模型中相对应的颜色特征、文字纹理特征的特征值矢量化，再采用ContextCapture基于影像自动化进行三维影像模型构建，得到化妆品外包装对比模型。
5.根据权利要求1所述的一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于：所述步骤四中，提取特征值的具体流程为：应用高斯滤波来平滑图像，去除噪声，然后利用ENVI软件将拍摄的待检测化妆品外包装图像直接转换为HLS图像，并提取颜色特征，然后通过ENVI软件的滤波功能进行沿总体走向的方向滤波，提取文字纹理，并将其滤波提取的纹理结果置于ARCGIS进行密度分析，确定文字的纹理细密度，接着对图像进行光谱二阶导数的求取，在ENVI IDL中编写二阶导数运算算法，确定每张图像的特征值。
6.根据权利要求1所述的一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于：所述步骤五中，基于Faster R-CNN、R-FCN、YOLO卷积神经网络的目标检测模型来构建概念检测框架，且该概念检测框架中，基于TensorFlow和PyTorch平台以卷积神经网络为基本框架输入可视重叠对比法。
7.根据权利要求6所述的一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于：所述步骤五中，可视重叠对比法对比具体流程为：在概念检测框架中，以基元特征和排列规则进行纹理分割，待检测的化妆品外包装的颜色文字特征值输入至化妆品外包装对比模型中，与对比模型中的图像特征值重叠，概念检测框架标记出特征值的不同处，确定缺陷及缺陷位置。
8.根据权利要求1所述的一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于：所述步骤六中，调节化妆品外包装对比模型字符面的尺寸时，保证该尺寸与待检测的化妆品外包装图像字符面的尺寸相同，字符位置以所有字符标记为整体进行测量。
9.根据权利要求1所述的一种化妆品外包装字符缺陷检测的方法，其特征在于：所述步骤七中，将待检测化妆品外包装图像中的字符位置和化妆品外包装对比模型中的字符位置，根据字符面尺寸打上坐标戳，比对坐标戳，确定字符位置是否正确。
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| CN116309573A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-06-23 | 成都工业学院 | 一种牛奶包装盒印刷字符的缺陷检测方法 |
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| CN115935462B (zh) * | 2022-10-18 | 2023-12-26 | 美的集团股份有限公司 | 外包装建模方法及装置 |
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