CN113252695B - 一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法及检测装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法及检测装置，其检测方法包括以下步骤，将包裹塑封薄膜的物料输送至摄像头图像采集区域；进行实时图像采集；塑封薄膜区域定位，塑封薄膜的截取；图像增强；同时通过两种方法对塑封薄膜进行特征提取和结果分析，根据两种方法的分析结果进行判断该塑封薄膜是否存在破损，若两种方法中至少有一种分析结果表明塑封薄膜存在破损则判断该塑封薄膜存在破损，否则判断该塑封薄膜不存在破损，本发明结合两种方法判断塑封薄膜是否存在破损，可以有效的减少塑封薄膜缺陷的漏检率，对发现的缺陷进行报警，避免由于塑封膜缺陷漏检引起产品质量下降。

Description

一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法及检测装置
技术领域
本发明涉及一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法及检测装置。
背景技术
塑封薄膜又称塑封膜，护卡膜，过胶膜。用来将物体进行塑封的材料，一般含塑胶成分。塑封膜可以有效的保护物体，防止污渍、灰尘附着在物体表面。
基于人眼的塑封薄膜缺陷检测和基于机器视觉的塑封薄膜缺陷检测对有缺陷的塑封薄膜，单一的的特征提取和检测分析方法对塑封薄膜缺陷检出是有一定概率的，容易出现漏检，塑封膜缺陷漏检引起产品质量下降，且当图像中有过多的噪声时，提取的边缘信息会有很多大误差，噪声的边缘检测出来会误当成塑封薄膜的边缘。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法及检测装置，以解决现有技术中基于人眼的塑封薄膜缺陷检测和基于机器视觉的塑封薄膜缺陷检测对有缺陷的塑封薄膜，单一的特征提取和检测分析方法对塑封薄膜缺陷检出是有一定概率的，容易出现漏检，塑封膜缺陷漏检引起产品质量下降，且当图像中有过多的噪声时，提取的边缘信息会有很多大误差，噪声的边缘检测出来会误当成塑封薄膜的边缘的问题。
所述的一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法，包括以下步骤，
S1、将包裹塑封薄膜的物料通过塑封薄膜输送装置输送至摄像头图像采集区域；
S2、通过摄像头图像采集模块对物料进行实时图像采集；
S3、塑封薄膜区域定位，使用自适应阈值分割对摄像头采集的图像进行分割，获取塑封薄膜在原图中的位置；
S4、塑封薄膜的截取，将从原图中得到塑封薄膜区域透射到新图片上获取塑封薄膜图，去除背景环境；
S5、图像增强，使用均值滤波对塑封薄膜图进行去除光照处理，并用直方图均衡化增强图像对比度；
S6、同时通过两种方法对增强后的塑封薄膜图进行特征提取和结果分析，结合两种方法的分析结果判断该塑封薄膜是否存在破损，若两种方法中至少有一种分析结果表明塑封薄膜存在破损则判断该塑封薄膜存在破损，否则判断该塑封薄膜不存在破损，第一种方法是采用基于位平面分解对图像边缘特征通过Sobel算子进行Sobel边缘特征提取，然后采用无监督的K-means聚类分析方法进行分析，第二种方法是采用像素直方图特征对图像边缘特征进行提取，并对像素直方图特征通过PCA主成分分析法进行统计，然后采用支持向量机进行分析；
S7、对存在破损塑封薄膜的物料进行剔除。
优选的，所述第一种方法中是将塑封薄膜图像进行位平面分解，将塑封薄膜图像分为8个位平面二值图像，然后选取图像的高4位的4个位平面图像进行重新编码合成新的塑封薄膜图像，舍弃低4位的4份位平面图像，通过Sobel算子提取图像的边缘信息，对增强后的图像使用Sobel算子进行边缘特征提取，然后使用K-means聚类分析方法对来自不同塑封薄膜图片的Sobel边缘特征进行聚类，若不同边缘塑封薄膜图片边缘特征远离聚类中心则该塑封薄膜存在破损，若不同边缘塑封薄膜图片边缘特征靠近聚类中心则该塑封薄膜是良好的。
优选的，所述第二种方法中是对塑封薄膜进行打光，并通过塑封薄膜图像像素直方图特征进行统计，统计出来的信息采用PCA主成分分析方法进行统计，去除像素直方图特征中的无效信息，保留有效的像素直方图给支持向量机进行分析，若其像素直方图特征不一样则该塑封薄膜存在破损，若塑封薄膜图像像素直方图特征是有规律的则该塑封薄膜是良好的。
优选的，所述步骤S2中，摄像头采集的图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，所述步骤S3中，自适应阈值分割统计全局像素值，根据像素分布范围，选取可以过滤一定比例的像素值作为自适应阈值分割的阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，通过公式，
Figure 343273DEST_PATH_IMAGE004
找到塑封薄膜
Figure DEST_PATH_IMAGE005
在原图中的位置。
优选的，所述步骤S4中，将从原图中得到塑封薄膜
Figure 571998DEST_PATH_IMAGE006
区域透射到新的图片得到新的定位
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，[u,v,w]是原图的坐标，[a11...a33]是透射变化矩阵，上式将坐标[u,v,w]变成[x',y',w']。
然后通过公式，
Figure 888753DEST_PATH_IMAGE008
获得塑封薄膜图
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，去除背景环境。
优选的，所述步骤S5中，对塑封薄膜图片
Figure 64389DEST_PATH_IMAGE010
使用均值滤波，通过公式，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
获得去光照处理后的图像
Figure 455924DEST_PATH_IMAGE012
，对去光照处理的图像
Figure DEST_PATH_IMAGE013
进行增强图像对比度，通过公式，
Figure 543966DEST_PATH_IMAGE014
获得增强图像对比度后的增强图像
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，其中，M、N分别是图像的长、宽的尺寸。M×N的积就是这个图的像素值个数，也就是平时说的分辨率大小。
所述的一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测装置，包括塑封薄膜物料输送模块、摄像头图像采集模块、光源补偿模块、翻转机构、塑封薄膜图像处理模块和次品剔除模块；
所述摄像头采集模块用于采集物料的实时图像，所述摄像头采集模块由若干个高速工业面阵相机组成；
所述塑封薄膜物料输送模块用于将包裹塑封薄膜的物料输送至所述高速工业面阵相机的摄像头图像采集区域；
所述光源补偿模块用于所述高速工业面阵相机的光源补偿；
所述翻转机构用于将包裹塑封薄膜的物料翻转，供所述高速工业面阵相机拍摄物料另一侧的塑封膜；
所述塑封图像处理模块包括图像预处理、塑封薄膜定位、塑封薄膜聚类和塑封薄膜缺陷判断、对采集的塑封薄膜图片进行分析、发现有缺陷的塑封薄膜；
所述次品剔除模块用于将有缺陷的塑封薄膜包裹的产品从产线上剔除。
优选的，所述塑封薄膜物料输送模块、所述摄像头图像采集模块、所述光源补偿模块、所述翻转机构、所述塑封薄膜图像处理模块和所述次品剔除模块皆与电源供应模块电性连接。
本发明有下列优点：结合基于位平面分解对图像边缘特征通过Sobel算子进行Sobel边缘特征提取再采用无监督的K-means聚类分析方法进行分析和塑封薄膜图像像素直方图特征统计出来的信息采用PCA主成分分析方法进行统计再给支持向量机进行分析的两种方法判断塑封薄膜是否存在缺陷，其中一种方法中的图像的Sobel算子是基于一阶导数的边缘检测算子，通过Sobel算子可以获取图像的边缘信息，Sobel算子容易受图像噪声，当图像中有过多的噪声时，sobel算子提取的边缘信息会有很多大误差，为了减少图像噪声对sobel算子提取的特征的影响，这里采用舍弃低4位的4份位平面图像，因为高4位的4张位平面图像里的噪声较少，而低4位的4个位平面图像虽然有塑封薄膜的边缘信息，但是也有许多白噪声，因此只选用高4位位平面图像合成塑封薄膜图像合成图像可以降低图像里的噪声对后续sobel的特征提取的影响，避免将噪声的边缘检测出来，误当成塑封薄膜的边缘，去除的低4位4份位平面信息，只保留高4位的4个位平面信息的塑封薄膜图像进行sobel特征提取，提取获得的特征会比对原图进行sobel特征提取的效果更好，结合两种方法对塑封薄膜图进行特征提取和结果分析，本发明可以有效的减少塑封薄膜缺陷的漏检率，对发现的缺陷进行报警，避免由于塑封膜缺陷漏检引起产品质量下降。
附图说明
图1为本发明中检测方法的流程图。
图2为本发明中的塑封薄膜的原图。
图3为本发明中的高位位平面塑封薄膜图。
图4为本发明中的低位位平面塑封薄膜图。
图5为好的塑封薄膜未经位平面分解后Sobel边缘特征图。
图6为好的塑封薄膜经位平面分解后Sobel边缘特征图。
图7为坏的塑封薄膜未经位平面分解后Sobel边缘特征图。
图8为坏的塑封薄膜经位平面分解后Sobel边缘特征图。
图9为好的塑封薄膜图像特征图。
图10为好的塑封薄膜像素值分布图。
图11为坏的塑封薄膜图像特征图。
图12为坏的塑封薄膜像素值分布图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
如图1-12所示，本发明提供了一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法，包括以下步骤，
S1、将包裹塑封薄膜的物料通过塑封薄膜输送装置输送至摄像头图像采集区域；
S2、通过摄像头图像采集模块对物料进行实时图像采集；
S3、塑封薄膜区域定位，使用自适应阈值分割对摄像头采集的图像进行分割，获取塑封薄膜在原图中的位置；
S4、塑封薄膜的截取，将从原图中得到塑封薄膜区域透射到新图片上获取塑封薄膜图，去除背景环境；
S5、图像增强，使用均值滤波对塑封薄膜图进行去除光照处理，并用直方图均衡化增强图像对比度；
S6、同时通过两种方法对对增强后的塑封薄膜图进行特征提取和结果分析，结合两种方法的分析结果判断该塑封薄膜是否存在破损，若两种方法中至少有一种分析结果表明塑封薄膜存在破损则判断该塑封薄膜存在破损，否则判断该塑封薄膜不存在破损，第一种方法是采用基于位平面分解对图像边缘特征通过Sobel算子进行Sobel边缘特征提取，然后采用无监督的K-means聚类分析方法进行分析，第二种方法是采用像素直方图特征对图像边缘特征进行提取，并对像素直方图特征通过PCA主成分分析法进行统计，然后采用支持向量机进行分析；
S7、对存在破损塑封薄膜的物料进行剔除。
所述第一种方法中是将塑封薄膜图像进行位平面分解，将塑封薄膜图像分为8个位平面二值图像，然后选取图像的高4位的4个位平面图像进行重新编码合成新的塑封薄膜图像，舍弃低4位的4份位平面图像，通过Sobel算子提取图像的边缘信息，对增强后的图像使用Sobel算子进行边缘特征提取，然后使用K-means聚类分析方法对来自不同塑封薄膜图片的Sobel边缘特征进行聚类，若不同边缘塑封薄膜图片边缘特征远离聚类中心则该塑封薄膜存在破损，若不同边缘塑封薄膜图片边缘特征靠近聚类中心则该塑封薄膜是良好的，其中，图像的Sobel算子是基于一阶导数的边缘检测算子，通过Sobel算子可以获取图像的边缘信息，Sobel算子容易受图像噪声，当图像中有过多的噪声时，sobel算子提取的边缘信息会有很多大误差，为了减少图像噪声对sobel算子提取的特征的影响，这里采用舍弃低4位的4份位平面图像，因为高4位的4张位平面图像里的噪声较少，而低4位的4个位平面图像虽然有塑封薄膜的边缘信息，但是也有许多白噪声，因此只选用高4位位平面图像合成塑封薄膜图像合成图像可以降低图像里的噪声对后续sobel的特征提取的影响，避免将噪声的边缘检测出来，误当成塑封薄膜的边缘，去除的低4位4份位平面信息，只保留高4位的4个位平面信息的塑封薄膜图像进行sobel特征提取，提取获得的特征会比对原图进行sobel特征提取的效果更好，K-means聚类分析方法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标,对增强后的图像
Figure 857005DEST_PATH_IMAGE016
使用Sobel算子进行边缘特征提取获取到图像特征
Figure DEST_PATH_IMAGE017
,然后使用K-means聚类分析方法对来自不同塑封薄膜图片的Sobel边缘特征
Figure 322751DEST_PATH_IMAGE018
进行聚类，如果哪一张图片的边缘特征
Figure DEST_PATH_IMAGE019
远离聚类中心，则认为该塑封薄膜存在破损。
所述第二种方法中是对塑封薄膜进行打光，并通过塑封薄膜图像像素直方图特征进行统计，统计出来的信息采用PCA主成分分析方法进行统计，去除像素直方图特征中的无效信息，保留有效的像素直方图给支持向量机进行分析，若其像素直方图特征不一样则该塑封薄膜存在破损，若塑封薄膜图像像素直方图特征是有规律的则该塑封薄膜是良好的，对塑封薄膜进行打光，良好的无破损的塑封薄膜图像像素直方图特征是有规律的，本方法对像素直方图特征进行PCA提取，PCA是一种特征提取手段，像素值分布特征统计出来的信息并不都是有效信息，如果将所有信息都给支持向量机去学习，像素直方图特征中的无效信息会使支持向量机所学习的超平面不稳定，在进行塑封薄膜分析时，导致塑封薄膜误检。因此为了减少像素直方图特征中的无效信息，采用PCA主成分分析法对像素直方图特征进行统计，去除像素直方图特征中的无效的信息，保留有效的像素直方图特征给支持向量机进行分类。
所述步骤S2中，摄像头采集的图像为
Figure 506476DEST_PATH_IMAGE020
，所述步骤S3中，自适应阈值分割统计全局像素值，根据像素分布范围，选取可以过滤一定比例的像素值作为自适应阈值分割的阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，通过公式，
Figure 562157DEST_PATH_IMAGE022
找到塑封薄膜
Figure DEST_PATH_IMAGE023
在原图中的位置。
所述步骤S4中，将从原图中得到塑封薄膜
Figure 893650DEST_PATH_IMAGE024
区域透射到新的图片得到新的定位
Figure DEST_PATH_IMAGE025
其中，[u,v,w]是原图的坐标，[a11...a33]是透射变化矩阵，上式将坐标[u,v,w]变成[x',y',w']。
然后通过公式，
Figure 427399DEST_PATH_IMAGE026
获得塑封薄膜图
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，去除背景环境。
所述步骤S5中，对塑封薄膜图片
Figure 64966DEST_PATH_IMAGE028
使用均值滤波，通过公式，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
获得去光照处理后的图像
Figure 88286DEST_PATH_IMAGE030
，对去光照处理的图像
Figure DEST_PATH_IMAGE031
进行增强图像对比度，通过公式，
Figure 923387DEST_PATH_IMAGE032
获得增强图像对比度后的增强图像
Figure DEST_PATH_IMAGE033
，其中，M、N分别是图像的长、宽的尺寸。M×N的积就是这个图的像素值个数，也就是平时说的分辨率大小，所述
Figure 510095DEST_PATH_IMAGE034
用于对后续的对塑封薄膜进行特征提取和结果分析。
所述的一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测装置，包括塑封薄膜物料输送模块、摄像头图像采集模块、光源补偿模块、翻转机构、塑封薄膜图像处理模块和次品剔除模块；
所述摄像头采集模块用于采集物料的实时图像，所述摄像头采集模块由若干个高速工业面阵相机组成；
所述塑封薄膜物料输送模块用于将包裹塑封薄膜的物料输送至所述高速工业面阵相机的摄像头图像采集区域；
所述光源补偿模块用于所述高速工业面阵相机的光源补偿；
所述翻转机构用于将包裹塑封薄膜的物料翻转，供所述高速工业面阵相机拍摄物料另一侧的塑封膜；
所述塑封图像处理模块包括图像预处理、塑封薄膜定位、塑封薄膜聚类和塑封薄膜缺陷判断、对采集的塑封薄膜图片进行分析、发现有缺陷的塑封薄膜；
所述次品剔除模块用于将有缺陷的塑封薄膜包裹的产品从产线上剔除。
优选的，所述塑封薄膜物料输送模块、所述摄像头图像采集模块、所述光源补偿模块、所述翻转机构、所述塑封薄膜图像处理模块和所述次品剔除模块皆与电源供应模块电性连接。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的发明构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1、将包裹塑封薄膜的物料通过塑封薄膜输送装置输送至摄像头图像采集区域；
S2、通过摄像头图像采集模块对物料进行实时图像采集；
S3、塑封薄膜区域定位，使用自适应阈值分割对摄像头采集的图像进行分割，获取塑封薄膜在原图中的位置；
S4、塑封薄膜的截取，将从原图中得到塑封薄膜区域透射到新图片上获取塑封薄膜图，去除背景环境；
S5、图像增强，使用均值滤波对塑封薄膜图进行去除光照处理，并用直方图均衡化增强图像对比度；
S6、同时通过两种方法对增强后的图像进行特征提取和结果分析，结合两种方法的分析结果判断该塑封薄膜是否存在破损，若两种方法中至少有一种分析结果表明塑封薄膜存在破损则判断该塑封薄膜存在破损，否则判断该塑封薄膜不存在破损，第一种方法是采用基于位平面分解对图像边缘特征通过Sobel算子进行Sobel边缘特征提取，然后采用无监督的K-means聚类分析方法进行分析，第二种方法是采用像素直方图特征对增强后图像的边缘特征进行提取，并对像素直方图特征通过PCA主成分分析法进行统计，然后采用支持向量机进行分析；
S7、对存在破损塑封薄膜的物料进行剔除；
所述第一种方法中是将增强后的图像进行位平面分解，将塑封薄膜图像分为8个位平面二值图像，然后选取图像的高4位的4个位平面图像进行重新编码合成新的塑封薄膜图像，舍弃低4位的4份位平面图像，对重构后的图像使用Sobel算子进行边缘特征提取，然后使用K-means聚类分析方法对来自不同塑封薄膜图片的Sobel边缘特征进行聚类，若不同边缘塑封薄膜图片边缘特征远离聚类中心则该塑封薄膜存在破损，若不同边缘塑封薄膜图片边缘特征靠近聚类中心则该塑封薄膜是良好的。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法，其特征在于：所述第二种方法中是对塑封薄膜进行打光，并通过塑封薄膜图像像素直方图特征进行统计，统计出来的信息采用PCA主成分分析方法进行统计，去除像素直方图特征中的无效信息，保留有效的像素直方图给支持向量机进行分析，若其像素直方图特征不一样则该塑封薄膜存在破损，若塑封薄膜图像像素直方图特征是有规律的则该塑封薄膜是良好的。
3.根据权利要求1所述一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤S2中，摄像头采集的图像为
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，所述步骤S3中，自适应阈值分割统计全局像素值，根据像素分布范围，选取可以过滤一定比例的像素值作为自适应阈值分割的阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，通过公式，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
找到塑封薄膜
Figure DEST_PATH_IMAGE008
在原图中的位置。
4.根据权利要求3所述一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤S4中，将从原图中得到塑封薄膜
Figure DEST_PATH_IMAGE010
区域透射到新的图片得到新的定位
Figure DEST_PATH_IMAGE012
然后通过公式，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
获得塑封薄膜图
Figure DEST_PATH_IMAGE016
，去除背景环境。
5.根据权利要求4所述一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤S5中，对塑封薄膜图片
Figure DEST_PATH_IMAGE018
使用均值滤波，通过公式，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
获得去光照处理后的
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，对去光照处理的
Figure DEST_PATH_IMAGE024
进行增强图像对比度，通过公式，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
获得增强图像对比度后的增强图像
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，其中，M、N分别是图像的长、宽的尺寸；M×N的积就是这个图的像素值个数，也就是平时说的分辨率大小。
6.一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测装置，其特征在于：包括塑封薄膜物料输送模块、摄像头图像采集模块、光源补偿模块、翻转机构、塑封薄膜图像处理模块和次品剔除模块；所述塑封薄膜缺陷检测装置应用如权利要求1-5中任一所述的一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测方法；
所述摄像头采集模块用于采集物料的实时图像，所述摄像头采集模块由若干个高速工业面阵相机组成；
所述塑封薄膜物料输送模块用于将包裹塑封薄膜的物料输送至所述高速工业面阵相机的摄像头图像采集区域；
所述光源补偿模块用于所述高速工业面阵相机的光源补偿；
所述翻转机构用于将包裹塑封薄膜的物料翻转，供所述高速工业面阵相机拍摄物料另一侧的塑封膜；
所述塑封图像处理模块包括图像预处理、塑封薄膜定位、塑封薄膜聚类和塑封薄膜缺陷判断、对采集的塑封薄膜图片进行分析、发现有缺陷的塑封薄膜；
所述次品剔除模块用于将有缺陷的塑封薄膜包裹的产品从产线上剔除。
7.根据权利 要求6所述的一种基于图像处理的塑封薄膜缺陷检测装置，其特征在于：所述塑封薄膜物料输送模块、所述摄像头图像采集模块、所述光源补偿模块、所述翻转机构、所述塑封薄膜图像处理模块和所述次品剔除模块皆与电源供应模块电性连接。
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