CN113600509A - 透明标签的粘贴缺陷检测系统、方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种透明标签的粘贴缺陷检测系统、方法和装置，其中系统包括：光线发射装置、图像采集装置、图像分析装置和机械剔除装置；其中，光线发射装置，用于发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；图像采集装置，用于采集倾斜光线照射后的透明标签的图像，将图像发送至图像分析装置；图像分析装置，用于对图像进行分析，并在图像存在缺陷的情况下，发送剔除信号至机械剔除装置；机械剔除装置，用于在接收到剔除信号的情况下，对图像对应的待检测物品进行剔除操作。本发明通过上述结构装置能够实现自动检测出透明标签的缺陷，并对有缺陷的透明标签进行去除，提高检测的效率和保证了产品出厂的品质。
Description
技术领域
本发明涉及工业制造技术领域，尤其涉及一种透明标签的粘贴缺陷检测系统、方法和装置。
背景技术
透明标签指工业产品上粘贴的印刷有各类信息的透明的标签，材质往往为透明的塑料薄膜。透明标签不仅能够印刷产品相关信息，还不会对产品本身造成遮挡，相比于非透明标签更为美观。透明标签广泛应用于生活中的各种工业产品上，例如日化品的瓶身，家用电器的表面等。不同于非透明标签的粘贴，透明标签对粘贴的质量有更高的要求，由于标签的透明性，若粘贴中存在气泡或褶皱，将极大的影响标签粘贴的美观。由于透明标签的投射性较好，目前缺少一种有效的能够自动检测到这类缺陷的质检系统，往往采用人工质检的方式进行。
采用人工对透明标签进行质检，效率低下。对于生产速度较快的产线，无法做到有效的质检，厂家只能选择不对这类缺陷进行质检或仅按批次抽样质检，大大降低了厂商对产品的品控能力，降低了产品的出场质量。
发明内容
本发明提供一种透明标签的粘贴缺陷检测系统、方法和装置，用以解决现有技术中采用人工检测的方法对透明检测效率低下的缺陷，实现快速准确地检测有粘贴缺陷的透明标签。
第一方面，本发明提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，包括：光线发射装置、图像采集装置、图像分析装置和机械剔除装置；
其中，所述光线发射装置，用于发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；
所述图像采集装置，用于采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，将所述图像发送至所述图像分析装置；
所述图像分析装置，用于对所述图像进行分析，并在所述图像存在缺陷的情况下，发送剔除信号至所述机械剔除装置；
所述机械剔除装置，用于在接收到所述剔除信号的情况下，对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
进一步，本发明提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，其中，所述图像采集装置与激光触发器相连接；
在所述待检测物品经过所述激光触发器的情况下，所述激光触发器发送触发信号至所述图像采集装置，以触发所述图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像。
进一步，本发明提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，其中，所述光线发射装置包括两个平行光源，两个所述平行光源分别布置于所述待检测物品的两侧，且两个所述平行光源分别相对于所述待检测物品倾斜设定角度，以发射所述倾斜光线照射待检测物品上的透明标签。
进一步，本发明提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，其中，所述图像分析装置将获取的所述图像输入至图像缺陷识别模型中，输出与所述图像对应的图像缺陷识别结果；
其中，所述图像缺陷识别模型是基于缺陷图像样本和缺陷识别结果训练后得到。
第二方面，本发明提供一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，用于上述任一项所述的检测装置，所述方法包括：
通过光线发射装置发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；
通过图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置；
通过所述图像分析装置对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；
在确定所述图像存在缺陷的情况下，所述图像分析装置控制机械剔除装置对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
进一步，本发明提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，其中，所述图像采集装置与激光触发器相连接；
控制图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，包括：
在所述待检测物品经过所述激光触发器的情况下，所述激光触发器发送触发信号至所述图像采集装置，以控制所述图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像。
进一步，本发明提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，其中，通过光线发射装置发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签，包括：
通过设置于所述待检测物品的两侧的平行光源发射所述倾斜光线照射待检测物品上的透明标签，其中，两个所述平行光源分别相对于所述待检测物品倾斜设定角度。
进一步，本发明提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，其中，控制图像分析装置对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷，包括：
控制所述图像分析装置将获取的所述图像输入至图像缺陷识别模型中，输出与所述图像对应的图像缺陷识别结果；
其中，所述图像缺陷识别模型是基于缺陷图像样本和缺陷识别结果训练后得到。
第三方面，本发明提供一种透明标签的粘贴缺陷检测装置，包括：
光线控制模块，用于通过光线发射装置发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；
图像采集模块，用于通过图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置；
图像分析模块，用于通过所述图像分析装置对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；
剔除模块，用于在确定所述图像存在缺陷的情况下，通过所述图像分析装置控制机械剔除装置对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
第四方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述透明标签的粘贴缺陷检测方法的步骤。
第五方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述透明标签的粘贴缺陷检测方法的步骤。
本发明提供的透明标签的粘贴缺陷检测系统、方法和装置，通过光线发射装置发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签，从而可以清晰地呈现透明标签的粘贴状态，便于图像采集装置采集；通过图像采集装置采集倾斜光线照射后的透明标签的图像，将图像发送至所述图像分析装置；所述图像分析装置对图像进行分析，在所述图像存在缺陷的情况下，发送剔除信号至机械剔除装置，以使机械剔除装置对图像对应的待检测物品进行剔除操作。本发明的缺陷检测系统能够实现自动检测出透明标签的缺陷，并对有缺陷的透明标签进行去除，提高检测的效率和保证了产品出厂的品质。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的透明标签的粘贴缺陷检测装置的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的透明标签的粘贴缺陷检测装置的生产线架设方式的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的透明标签缺陷图像成像原理说明示意图；
图4是本发明实施例提供的透明标签的粘贴缺陷检测方法的流程示意图；
图5本发明实施例提供的透明标签的粘贴缺陷检测装置的结构示意图之二；
图6是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图；
附图标记：
1：光线发射装置11； 2：图像采集装置12； 3：图像分析装置13；
4：机械剔除装置14； 5：上平行光源21； 6：下平行光源22；
7：相机23； 8：产品24； 9：入射光线a1；
10：入射光线b1； 11：反射光线a2； 12：反射光线b2
13：折射光线b3； 14：透明标签31； 15：标签缺陷32。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1-图2描述本发明实施例提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，包括：光线发射装置11、图像采集装置12、图像分析装置13和机械剔除装置14；其中，所述光线发射装置11，用于发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；所述图像采集装置12，用于采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，将所述图像发送至所述图像分析装置13；所述图像分析装置13，用于对所述图像进行分析，并在所述图像存在缺陷的情况下，发送剔除信号至所述机械剔除装置14；所述机械剔除装置14，用于在接收到所述剔除信号的情况下，对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
具体地，透明标签指工业产品上粘贴的印刷有各类信息的透明的标签，材质往往为透明的塑料薄膜。光线发射装置11是用于对透明标签进行照射，使透明标签的张贴状态更加清楚地呈现出来，进而，能够被图像采集装置12清楚采集。并且光线发射装置11发出的光线可以是可见光也可以是红外光，也可以是紫外光等。在本实施例中光线发射装置11可以为常开的装置，也可是在一定条件下触发的时开始闭的装置，比如当粘贴有透明标签的产品24经过光线发射装置11时才开启照射，当产品24离开时，则关闭照射。
而图像采集装置12通过采集光线照射下的透明标签，其中图像采集装置12是与光线发射装置11性相对应，比如光线发射装置11发出的是可见光，那么图像采集装置12即是能够对可见光进行拍摄的设备，如果光线发射装置11发出的是红外光，那么图像采集装置12就是相应地能对红外光进行识别和进行图像采集的装备等等。同时图像采集装置12在对每一个透明标签进行图像采集时可以采集一张图像也可以采集多张图像，并将采集到的一张或多张图像发送给图像分析装置13。
至于图像分析装置13是用来对图像进行缺陷分析，其中图像粘贴的缺陷包括：气泡、褶皱、异物、破损、重复粘贴。气泡是指由于标签粘贴不紧密，标签和产品24之间存在气泡。褶皱是指由于粘贴时标签未正常展开导致的粘贴后标签存在褶皱。异物是指由于粘贴时环境的干扰，导致的标签上或标签和产品24之间存在异物。破损是指由于生产线环境干扰导致标签局部破损。重复粘贴是指由于生产线暂停或卡顿导致的一件产品24上的相近位置被重复粘贴了多个标签。图像分析装置13在分析出透明标签具有缺陷后，将向机械剔除装置14发出指令，机械剔除装置14在接收指令后，进行相应的操作。或者图像分析装置13在分析出所接收的图像不论具不具有缺陷都向机械剔除装置14发送相应的判断结果，由机械剔除装置14依据相应的信息作出相应的动作或者操作。
机械剔除装置14在接收到图像分析装置13的相应信息之后，作出相应的操作，即是对粘贴的透明标签存在缺陷的产品24进行剔除。其中剔除的手段包括多种，比如采用高压气枪将产品24吹离，或者采用机械手臂的方式将有缺陷的标签对应的产品24进行取走操作，或者采用其他能够将相应产品24去除的方式，在本发明实施例中不予限制。另外，机械剔除装置14也可以不对产品24进行直接的剔除，可以采用对缺陷商品进行标注的方式使有缺陷的产品24与无缺陷的产品24之间存在明显的差别，然后留待下一步进行操作，或者采用人工方式去除或者采用其他机械方式进行去除。比如对粘贴透明标签有缺陷的产品24喷射一定的颜料，使相应的产品24被区分出来，进而减轻后续进行相应鉴别的麻烦，同样能够提高相对于人工鉴别透明标签的效率。
本发明实施例提供的透明标签的粘贴缺陷检测系统，通过透明标签的粘贴缺陷检测系统，包括：光线发射装置11、图像采集装置12、图像分析装置13和机械剔除装置14；其中，所述光线发射装置11，用于发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；是透明标签的的粘贴状态能够清晰第呈现，便于图像采集装置12采集。所述图像采集装置12，用于采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，将所述图像发送至所述图像分析装置13；所述图像分析装置13，用于对所述图像进行分析，图像分析装置13能自动对透明标签粘贴的状况进行分析，并在所述图像存在缺陷的情况下，发送剔除信号至所述机械剔除装置14；所述机械剔除装置14，用于在接收到所述剔除信号的情况下，对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。本发明通过上述的装置能够实现自动检测出透明标签的缺陷，并对有缺陷的透明标签进行去除，提高检测的效率和保证了产品24出厂的品质。
进一步，本发明实施例提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，其中，所述图像采集装置12与激光触发器相连接；
在所述待检测物品经过所述激光触发器的情况下，所述激光触发器发送触发信号至所述图像采集装置12，以触发所述图像采集装置12采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像。
具体地，在本发明实施例中图像采集装置12与激光触发器相连接，是因为图像采集装置12在什么时候采集图像需要一个信号输入，用于辅助图像采集装置12确定采集图像的时机。在本发明实施例中激光触发装置与图像采集装置12采用电连接的方式。也即是当产品24经过激光触发装置时阻断激光，激光触发装置在获得触发阻断信号时，将并相应的有产品24进入的信号发送给图像采集装置12，由图像采集装置12对进入的产品24进行图像采集工作。根据激光触发装置设置在图像采集装置12的不同位置确定图像采集装置12开始采集的时间，比如图像采集装置12与激光触发装置之间没有距离差别，即图像采集装置12在接收到激光触发装置的信号的同一时间，开始图像的采集。若图像采集装置12与激光触发装置之间存在一定的距离差，则图像采集装置12在接收到激光触发装置的发送的信号后，还需要等待产品24被传送到图像采集装置12的位置时间之后，才开始图像采集工作。
进一步，本发明实施例提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，其中，所述光线发射装置11包括两个平行光源，两个所述平行光源分别布置于所述待检测物品的两侧，且两个所述平行光源分别相对于所述待检测物品倾斜设定角度，以发射所述倾斜光线照射待检测物品上的透明标签。
具体地，由于本发明实施例是要对粘贴存在缺陷的透明标签进行识别，而在获取透明标签的图像时，需要采取清楚的透明标签的图像便于后续分析识别。而采用平行光源照射透明标签可以在透明标签的表明形成同等亮度的光强，通过均匀的光线强度，可以确定出透明标签的粘贴缺陷，这是由于粘贴缺陷的存在使得在平行光线的照射下的透明标签的图像呈现出不同的亮度，从而使得透明标签缺陷能够被清楚地分析和判断，从而被筛选出来。
参照图3气泡或褶皱类缺陷中具有更大的折射角，导致经过气泡位置的双重反射，形成一个偏移Δd。由图(3)可知，平行光源下入射光线a1和b1的光强相同，但是入射光线a1照射在透明标签31上经过反射得到反射光线a2，可以认为a1与a2强度相等。而入射光线b1照射在透明标签的标签缺陷部分32上，因此b1的一部分经过反射b1，另一部分经过折射和反射得到折射光线b3，同时b3与b2之间存在偏移Δd，又由于b3与b2的强度之合与b1相等。这样相同亮度的一束光经过气泡区域的双重反射，将变成两束相对暗一些光线。依据这种方式可以判断出获取的透明标签的是否存在粘贴缺陷。
在本发明实施例中由于平行光源发射的光线既可以是可见光也可以是红外光等不同波长的光线。由于透明标签的投射性，采用常规的可见光正面拍摄方案对其存在的缺陷成像效果较差。另外在工厂生产环境中，可见光易受到外界条件的干扰，导致成像效果的差异。因此，在实际运用中采用补光的方式对透明标签进行照射，补光即由平行光源对透明标签进行照射。
但是，相比于可见光，红外光的折射率更小形成的偏移Δd更大。这样相同亮度的一束光经过气泡区域的双重反射，将变成两束相对暗一些光线。使用红外相机23利用这些反射光线对透明标签进行拍摄，存在缺陷的地方在图像中将更暗一些。若采用可见光用相同的方式进行拍摄，由于可见光的Δd相对小一些，在成像的图片中缺陷和非缺陷区域的明暗对比度相对较弱。除此之外，部分透明标签上印刷的文字或文字采用的是单色透明油墨，可见光无法穿透这些油墨，无法拍摄到油墨以下的标签区域，无法对这些区域进行质检。文字和图案本身也会对缺陷的检测带来干扰。而在红外光的成像中，这些文字和图案是不可见的，能够有效消除印刷带来的干扰。因此，本发明实施例中优选的实施例是采用红外光对透明标签进行补光操作。
参照图2，在本发明实施例中通过采用两个平行光源包括上平行光源21和下平行光源22对透明标签进行照射，这样既可以增强对透明标签照射的光强，是的缺陷区域在光照下能够明显地区分开来，并且采用平行光源可以对透明标签均匀照射更加突出不同标签区域由于缺陷的不同导致的亮度不同的效果。
另外，平行光源采用倾斜照射的方式，可以使入射光线在透明标签表面形成一个入射角，因此可以利用光线的折射和反射作用使得标签图像的亮度呈现不同的状态，在本发明实施例中光源选用条形平行光源，从上下两个方向倾斜10度角照向待检测物体。
而，若平行光源若是采用红外光照射，则采用红外相机23可选用Basler生产的acA2440-20gm黑白相机23，镜头采用M0824-MPW2.8毫米焦距镜头，为了进一步降低可见光对相机23成像效果的干扰，在镜头上加装了一个可见光滤光片。
进一步，本发明实施例提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，其中，所述图像分析装置13将获取的所述图像输入至图像缺陷识别模型中，输出与所述图像对应的图像缺陷识别结果；
其中，所述图像缺陷识别模型是基于缺陷图像样本和缺陷识别结果训练后得到。
具体地，为了适应生产线快速检测的需要，采用图像分析装置13对图像进行分析判断透明标签是否存在粘贴缺陷。
通过采用卷积神经网络对获取的1000张带有缺陷的标签图片，并对其中的缺陷进行了位置标注，标注的缺陷类型包括：气泡，褶皱，异物，破损和重复粘贴进行训练，从而获取训练后的训练后的图像识别模型。进而将图像采集装置12获取的图像输入至图像缺陷识别模型中，可以判断出采集的图像是否存在缺陷。
基于深度学习算法对初始神经网络模型进行训练。对神经网络模型进行训练时可采用人工校准的方式进行，通过不断重复试验，调整神经网络模型的相应的参数值，直到此神经网络模型的输出结果与所述的实际的缺陷透明标签之间出现的错误率小于预设的特定值，则停止对此神经网络模型的训练，此时的神经网络模型则是训练完成的神经网络模型。或者将测试透明标签图像与是否存在缺陷的对应关系数据分为两类：一类是训练数据集，一类是测试集。在运用训练数据集对神经网络模型进行训练，不断调整神经网络模型的相应参数，然后运用测试集的数据对训练后的神经网络模型进行测试，直到测试的结果的正确率达到设定的定值，则可以停止对该神经网络模型进行训练，则此时的神经网络模型则是训练完成的网络模型，至于其他网络模型的训练方法本发明不予以限制，以能够达到一定的准确度即可。
另外，结合图4，本发明实施例提供一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，用于上述任一项所述的检测装置，所述方法包括：
通过光线发射装置11发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；
通过图像采集装置12采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置13；
通过所述图像分析装置13对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；
在确定所述图像存在缺陷的情况下，所述图像分析装置13控制机械剔除装置14对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
具体地，透明标签指工业产品上粘贴的印刷有各类信息的透明的标签，材质往往为透明的塑料薄膜。光线发射装置11是用于对透明标签进行照射，使透明标签的张贴状态更加清楚地呈现出来，进而，能够被图像采集装置12清楚采集。并且光线发射装置11发出的光线可以是可见光也可以是红外光，也可以是紫外光等。在本实施例中光线发射装置11可以为常开的装置，也可是在一定条件下触发的时开始闭的装置，比如当粘贴有透明标签的产品24经过光线发射装置11时才开启照射，当产品24离开时，则关闭照射。
而图像采集装置12通过采集光线照射下的透明标签，其中图像采集装置12是与光线发射装置11性相对应，比如光线发射装置11发出的是可见光，那么图像采集装置12即是能够对可见光进行拍摄的设备，如果光线发射装置11发出的是红外光，那么图像采集装置12就是相应地能对红外光进行识别和进行图像采集的装备等等。同时图像采集装置12在对每一个透明标签进行图像采集时可以采集一张图像也可以采集多张图像，并将采集到的一张或多张图像发送给图像分析装置13。
至于图像分析装置13是用来对图像进行缺陷分析，其中图像粘贴的缺陷包括：气泡、褶皱、异物、破损、重复粘贴。气泡是指由于标签粘贴不紧密，标签和产品24之间存在气泡。褶皱是指由于粘贴时标签未正常展开导致的粘贴后标签存在褶皱。异物是指由于粘贴时环境的干扰，导致的标签上或标签和产品24之间存在异物。破损是指由于生产线环境干扰导致标签局部破损。重复粘贴是指由于生产线暂停或卡顿导致的一件产品24上的相近位置被重复粘贴了多个标签。图像分析装置13在分析出透明标签具有缺陷后，将向机械剔除装置14发出指令，机械剔除装置14在接收指令后，进行相应的操作。或者图像分析装置13在分析出所接收的图像不论具不具有缺陷都向机械剔除装置14发送相应的判断结果，由机械剔除装置14依据相应的信息作出相应的动作或者操作。
机械剔除装置14在接收到图像分析装置13的相应信息之后，作出相应的操作，即是对粘贴的透明标签存在缺陷的产品24进行剔除。其中剔除的手段包括多种，比如采用高压气枪将产品24吹离，或者采用机械手臂的方式将有缺陷的标签对应的产品24进行取走操作，或者采用其他能够将相应产品24去除的方式，在本发明实施例中不予限制。另外，机械剔除装置14也可以不对产品24进行直接的剔除，可以采用对缺陷商品进行标注的方式使有缺陷的产品24与无缺陷的产品24之间存在明显的差别，然后留待下一步进行操作，或者采用人工方式去除或者采用其他机械方式进行去除。比如对粘贴透明标签有缺陷的产品24喷射一定的颜料，使相应的产品24被区分出来，进而减轻后续进行相应鉴别的麻烦，同样能够提高相对于人工鉴别透明标签的效率。
进一步，本发明提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，其中，所述图像采集装置12与激光触发器相连接；
控制图像采集装置12采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，包括：
在所述待检测物品经过所述激光触发器的情况下，所述激光触发器发送触发信号至所述图像采集装置12，以控制所述图像采集装置12采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像。
具体地，在本发明实施例中图像采集装置12与激光触发器相连接，是因为图像采集装置12在什么时候采集图像需要一个信号输入，用于辅助图像采集装置12确定采集图像的时机。在本发明实施例中激光触发装置与图像采集装置12采用电连接的方式。也即是当产品24经过激光触发装置是，阻断激光，激光触发装置在获得触发阻断信号时，将并相应的有产品24进入的信号发送给图像采集装置12，由图像采集装置12对进入的产品24进行图像采集工作。根据激光触发装置设置在图像采集装置12的不同位置确定图像采集装置12开始采集的时间，比如图像采集装置12与激光触发装置之间没有距离差别，即图像采集装置12在接收到激光触发装置的信号的同一时间，开始图像的采集。若图像采集装置12与激光触发装置之间存在一定的距离差，则图像采集装置12在接收到激光触发装置的发送的信号后，还需要等待产品24被传送到图像采集装置12的位置时间之后，才开始图像采集工作。
进一步，本发明实施例提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，其中，通过光线发射装置11发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签，包括：
通过设置于所述待检测物品的两侧的平行光源发射所述倾斜光线照射待检测物品上的透明标签，其中，两个所述平行光源分别相对于所述待检测物品倾斜设定角度。
具体地，由于本发明实施例是要对粘贴存在缺陷的透明标签进行识别，而在获取透明标签的图像时，需要采取清楚的透明标签的图像便于后续分析识别。而采用平行光源照射透明标签可以在透明标签的表明形成同等亮度的光强，通过均匀的光线强度，可以确定出透明标签的粘贴缺陷，这是由于粘贴缺陷的存在使得在平行关系的照射下的透明标签的图像呈现出不同的亮度，从而使得透明标签缺陷能够被清楚地分析和判断，从而被筛选出来。
参照图3,气泡或褶皱类缺陷中具有更大的折射角，导致经过气泡位置的双重反射，形成一个偏移Δd。由图(3)可知，平行光源下入射光线a1和b1的光强相同，但是入射光线a1照射在透明标签31上经过反射得到反射光线a2，可以认为a1与a2强度相等。而入射光线b1照射在透明标签的标签缺陷部分32上，因此b1的一部分经过反射b1，另一部分经过折射和反射得到折射光线b3，同时b3与b2之间存在偏移Δd，又由于b3与b2的强度之合与b1相等。这样相同亮度的一束光经过气泡区域的双重反射，将变成两束相对暗一些光线。依据这种方式可以判断出获取的透明标签的是否存在粘贴缺陷。
在本发明实施例中由于平行光源发射的光线既可以是可见光也可以是红外光等不同波长的光线。由于透明标签的投射性，采用常规的可见光正面拍摄方案对其存在的缺陷成像效果较差。另外在工厂生产环境中，可见光易受到外界条件的干扰，导致成像效果的差异。因此，在实际运用中采用补光的方式对透明标签进行照射，补光即由平行光源对透明标签进行照射。
但是，相比于可见光，红外光的折射率更小形成的偏移Δd更大。这样相同亮度的一束光经过气泡区域的双重反射，将变成两束相对暗一些光线。使用红外相机23利用这些反射光线对透明标签进行拍摄，存在缺陷的地方在图像中将更暗一些。若采用可见光用相同的方式进行拍摄，由于可见光的Δd相对小一些，在成像的图片中缺陷和非缺陷区域的明暗对比度相对较弱。除此之外，部分透明标签上印刷的文字或文字采用的是单色透明油墨，可见光无法穿透这些油墨，无法拍摄到油墨以下的标签区域，无法对这些区域进行质检。文字和图案本身也会对缺陷的检测带来干扰。而在红外光的成像中，这些文字和图案是不可见的，能够有效消除印刷带来的干扰。因此，本发明实施例中优选的实施例是采用红外光对透明标签进行补光操作。
参照图2，在本发明实施例中通过采用两个平行光源包括上平行光源21和下平行光源22对透明标签进行照射，这样既可以增强对透明标签照射的光强，是的缺陷区域在光照下能够明显地区分开来，并且采用平行光源可以对透明标签均匀照射更加突出不同标签区域由于缺陷的不同导致的亮度不同的效果。
另外，平行光源采用倾斜照射的方式，可以使入射光线在透明标签表面形成一个入射角，因此可以利用光线的折射和反射作用使得标签图像的亮度呈现不同的状态，在本发明实施例中光源选用条形平行光源，从上下两个方向倾斜10度角照向待检测物体。
而，若平行光源若是采用红外光照射，则采用红外相机23可选用Basler生产的acA2440-20gm黑白相机23，镜头采用M0824-MPW2.8毫米焦距镜头，为了进一步降低可见光对相机23成像效果的干扰，在镜头上加装了一个可见光滤光片。
进一步，本发明实施例提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，其中，控制图像分析装置13对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷，包括：
控制所述图像分析装置13将获取的所述图像输入至图像缺陷识别模型中，输出与所述图像对应的图像缺陷识别结果；
其中，所述图像缺陷识别模型是基于缺陷图像样本和缺陷识别结果训练后得到。
为了适应生产线快速检测的需要，采用图像分析装置13对图像进行分析判断透明标签是否存在粘贴缺陷。
具体地，通过采用卷积神经网络对获取的1000张带有缺陷的标签图片，并对其中的缺陷进行了位置标注，标注的缺陷类型包括：气泡，褶皱，异物，破损和重复粘贴进行训练，从而获取训练后的训练后的图像识别模型。进而将图像采集装置12获取的图像输入至图像缺陷识别模型中，可以判断出采集的图像是否存在缺陷。
基于深度学习算法对初始神经网络模型进行训练。对神经网络模型进行训练时可采用人工校准的方式进行，通过不断重复试验，调整神经网络模型的相应的参数值，直到此神经网络模型的输出结果与所述的实际的缺陷透明标签之间出现的错误率小于预设的特定值，则停止对此神经网络模型的训练，此时的神经网络模型则是训练完成的神经网络模型。或者将测试透明标签图像与是否存在缺陷的对应关系数据分为两类：一类是训练数据集，一类是测试集。在运用训练数据集对神经网络模型进行训练，不断调整神经网络模型的相应参数，然后运用测试集的数据对训练后的神经网络模型进行测试，直到测试的结果的正确率达到设定的定值，则可以停止对该神经网络模型进行训练，则此时的神经网络模型则是训练完成的网络模型，至于其他网络模型的训练方法本发明不予以限制，以能够达到一定的准确度即可。
另外，结合图5，本发明实施例提供一种透明标签的粘贴缺陷检测装置，包括：
光线控制模块51，用于通过光线发射装置11发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；
图像采集模块52，用于通过图像采集装置12采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置13；
图像分析模块53，用于通过所述图像分析装置13对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；
剔除模块54，用于在确定所述图像存在缺陷的情况下，通过所述图像分析装置13控制机械剔除装置14对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
由于本发明实施例提供的装置，可以用于执行上述实施例所述的方法，其工作原理和有益效果类似，故此处不再详述，具体内容可参见上述实施例的介绍。
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(Communications Interface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，该方法包括：通过光线发射装置11发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；通过图像采集装置12采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置13；通过所述图像分析装置13对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；在确定所述图像存在缺陷的情况下，所述图像分析装置13控制机械剔除装置14对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，该方法包括：通过光线发射装置11发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；通过图像采集装置12采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置13；通过所述图像分析装置13对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；在确定所述图像存在缺陷的情况下，所述图像分析装置13控制机械剔除装置14对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，该方法包括：通过光线发射装置11发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；通过图像采集装置12采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置13；通过所述图像分析装置13对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；在确定所述图像存在缺陷的情况下，所述图像分析装置13控制机械剔除装置14对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (11)
1.一种透明标签的粘贴缺陷检测系统，其特征在于，包括：光线发射装置、图像采集装置、图像分析装置和机械剔除装置；
其中，所述光线发射装置，用于发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；
所述图像采集装置，用于采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，将所述图像发送至所述图像分析装置；
所述图像分析装置，用于对所述图像进行分析，并在所述图像存在缺陷的情况下，发送剔除信号至所述机械剔除装置；
所述机械剔除装置，用于在接收到所述剔除信号的情况下，对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
2.根据权利要求1所述的透明标签的粘贴缺陷检测系统，其特征在于，所述图像采集装置与激光触发器相连接；
在所述待检测物品经过所述激光触发器的情况下，所述激光触发器发送触发信号至所述图像采集装置，以触发所述图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像。
3.根据权利要求1所述的透明标签的粘贴缺陷检测系统，其特征在于，所述光线发射装置包括两个平行光源，两个所述平行光源分别布置于所述待检测物品的两侧，且两个所述平行光源分别相对于所述待检测物品倾斜设定角度，以发射所述倾斜光线照射待检测物品上的透明标签。
4.根据权利要求1所述的透明标签的粘贴缺陷检测系统，其特征在于，所述图像分析装置将获取的所述图像输入至图像缺陷识别模型中，输出与所述图像对应的图像缺陷识别结果；
其中，所述图像缺陷识别模型是基于缺陷图像样本和缺陷识别结果训练后得到。
5.一种透明标签的粘贴缺陷检测方法，其特征在于，用于如权利要求1-4任一项所述的检测装置，所述方法包括：
通过光线发射装置发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；
通过图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置；
通过所述图像分析装置对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；
在确定所述图像存在缺陷的情况下，所述图像分析装置控制机械剔除装置对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
6.根据权利要求5所述的透明标签的粘贴缺陷检测方法，其特征在于，所述图像采集装置与激光触发器相连接；
控制图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，包括：
在所述待检测物品经过所述激光触发器的情况下，所述激光触发器发送触发信号至所述图像采集装置，以控制所述图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像。
7.根据权利要求5所述的透明标签的粘贴缺陷检测方法，其特征在于，通过光线发射装置发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签，包括：
通过设置于所述待检测物品的两侧的平行光源发射所述倾斜光线照射待检测物品上的透明标签，其中，两个所述平行光源分别相对于所述待检测物品倾斜设定角度。
8.根据权利要求5所述的透明标签的粘贴缺陷检测方法，其特征在于，控制图像分析装置对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷，包括：
控制所述图像分析装置将获取的所述图像输入至图像缺陷识别模型中，输出与所述图像对应的图像缺陷识别结果；
其中，所述图像缺陷识别模型是基于缺陷图像样本和缺陷识别结果训练后得到。
9.一种透明标签的粘贴缺陷检测装置，其特征在于，包括：
光线控制模块，用于通过光线发射装置发射倾斜光线照射待检测物品上的透明标签；
图像采集模块，用于通过图像采集装置采集所述倾斜光线照射后的透明标签的图像，并将所述图像发送至图像分析装置；
图像分析模块，用于通过所述图像分析装置对所述图像进行分析，确定所述图像是否存在缺陷；
剔除模块，用于在确定所述图像存在缺陷的情况下，通过所述图像分析装置控制机械剔除装置对所述图像对应的所述待检测物品进行剔除操作。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求5至8任一项所述透明标签的粘贴缺陷检测方法的步骤。
11.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求5至8任一项所述透明标签的粘贴缺陷检测方法的步骤。
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