WO2012133831A1 - 画像処理方法 - Google Patents

画像処理方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2012133831A1
WO2012133831A1 PCT/JP2012/058698 JP2012058698W WO2012133831A1 WO 2012133831 A1 WO2012133831 A1 WO 2012133831A1 JP 2012058698 W JP2012058698 W JP 2012058698W WO 2012133831 A1 WO2012133831 A1 WO 2012133831A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
density
detected
combination
dimensional
processing method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2012/058698
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
宗利 今田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sharp Corp
Original Assignee
Sharp Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sharp Corp filed Critical Sharp Corp
Publication of WO2012133831A1 publication Critical patent/WO2012133831A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20068—Projection on vertical or horizontal image axis

Definitions

  • the present invention is an image processing method for specifying the position of a joining interval in order to measure the joining interval in a state where a plurality of flat corrugated cardboard boxes are stacked.
  • a sheet of a predetermined size including slots, ruled lines, and prints necessary for assembling as a corrugated cardboard box is folded along a fold line with a folder gluer and bonded together in advance.
  • Adhesive glue is attached to the joints of the desired end portions, and the end portions are joined together.
  • the joined corrugated cardboard sheet that is, the flat corrugated cardboard box
  • the joined corrugated cardboard sheet is then sent to the square ring part (right angle straightening part), sent one box at a time from the gap provided at the lower rear end of this square ring part, and sent to the counter part.
  • the count is performed here, and the bundle is shipped every predetermined number.
  • the joining interval is an interval between two flaps connected to the side plates of the joined end portions. For example, when the joining interval is too wide or too narrow than a prescribed interval, the end portions are joined in parallel. You can see that it has not been done.
  • ⁇ Inspection of the bonding interval is performed, for example, by visual inspection. However, problems such as variations in inspection results may occur.
  • the flap interval can be inspected by image processing.
  • Patent Document 1 merely inspects the flap interval, and the flap interval is generally inspected in the state of the cardboard sheet before joining.
  • An object of the present invention is to provide an image processing method capable of specifying with high accuracy the position of a joining interval included in an inspection image in order to inspect the joining interval of a plurality of flat corrugated cardboard boxes. That is.
  • the present invention provides a plurality of joining interval portions arranged in the stacking direction with respect to a photographed image obtained by photographing a side surface on the flap side of a corrugated cardboard stack in which a plurality of flat corrugated cardboard boxes are bundled with a binding string.
  • An image processing method for specifying a position of a joining interval row comprising: A boundary detection step for detecting a boundary position between a side surface portion and a background portion of the corrugated cardboard laminate in the photographed image; A density correction step for performing density correction processing for correcting an influence due to a difference in imaging conditions for a side surface portion of the corrugated cardboard stack specified by the detected boundary position; A projection step for obtaining one-dimensional density data in a direction orthogonal to the stacking direction by performing a projection process in a direction orthogonal to the stacking direction on the side surface portion on which the density correction processing has been performed; The one-dimensional density data is subjected to filter processing using a differential filter, and in the one-dimensional density data subjected to the filter processing, a valley portion in which the density is lower than a predetermined minimum threshold is adjacent to the valley portion.
  • an average value of the density in the one-dimensional density data is calculated, and a density value larger than the calculated average value in the one-dimensional density data is replaced with the average value. It is preferable to detect the combination afterwards.
  • the method further includes a determination step of determining whether or not the side surface portion includes a binding string portion that bundles a plurality of cardboard boxes based on the one-dimensional density data.
  • the method further includes a step of detecting a boundary position with the background portion.
  • the boundary detection step the boundary position between the side surface portion and the background portion of the cardboard box stack in the photographed image is detected, and in the density correction step, the cardboard box stack specified by the detected boundary position. Density correction processing is performed on the side part of the body.
  • the projection step the one-dimensional density data in the direction orthogonal to the stacking direction is obtained by performing the projection process in the direction orthogonal to the stacking direction on the side surface portion on which the density correction process has been performed.
  • the one-dimensional density data is subjected to a filtering process using a differential filter, and in the one-dimensional density data subjected to the filtering process, a valley portion having a density lower than the minimum threshold and the valley
  • a central position in the direction orthogonal to the stacking direction of the detected combination is obtained in the determination step. Is determined as the center position of the joining interval row.
  • the position of the bonding interval included in the inspection image can be specified with high accuracy.
  • the combination detection step an average value of the density in the one-dimensional density data is calculated, and a density value larger than the calculated average value in the one-dimensional density data is replaced with the average value. After that, the combination is detected.
  • the side portion includes a binding string portion for bundling a plurality of cardboard boxes based on the one-dimensional density data. Judge whether or not.
  • a straight line parallel to the stacking direction including the determined center position is obtained, and on both sides of the straight line, a band-like region extending in parallel to the straight line is set, and the set belt-like region is set. Then, a boundary position between the side surface portion and the background portion is detected.
  • FIG. 1 It is a perspective view which shows a cardboard box laminated body. It is a figure which shows an example of the image which image
  • the image processing method according to the embodiment of the present invention is an image processing method for specifying the position of a joining interval included in an image in order to inspect the joining interval of a plurality of flat corrugated cardboard boxes.
  • the boundary position between the bundled flat cardboard boxes and the background is obtained, and the inside of the boundary, that is, the image of the cardboard box from which the background is excluded, Correction is performed, and a candidate area that will include the joining interval is selected. A portion corresponding to the binding string is removed from the selected candidates, and an area including the joining interval is determined.
  • FIG. 1 is a perspective view showing a cardboard box laminate 10.
  • the side surface of the laminate is in a direction perpendicular to the stacking direction and the depth of the cardboard box. Shoot from a direction parallel to the direction.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an image obtained by photographing the side surface of the cardboard box laminate 10.
  • the image obtained by photographing includes a plurality of joining intervals (hereinafter referred to as “joining interval row”) 2 arranged in the stacking direction, and an area including the joining interval row 2 is determined from the taken image.
  • the bonding interval included in the region is measured, and a good or defective cardboard box is determined based on the measurement result.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the image processing method of the present invention.
  • Step S1 Corrugated cardboard edge detection (approximate position)
  • Step S2 Density correction
  • Step S3 Joining interval row detection
  • Step S4 Cardboard edge detection (detailed position)
  • Step S5 String detection determination
  • Step S6 String mask processing
  • Step S1 Cardboard edge detection (approximate position)>
  • step S1 in order to separate the cardboard box laminate portion and the background portion in the side-shot image of the cardboard box laminate 10, a boundary between the cardboard box laminate and the background (hereinafter also referred to as “cardboard end”) is used.
  • cardboard end a boundary between the cardboard box laminate and the background
  • the approximate position of the cardboard end is detected.
  • FIG. 4 is a flowchart showing a procedure of cardboard edge detection (approximate position).
  • the image to be processed has the stacking direction of the cardboard box laminate 10 as the horizontal direction (X-axis direction), and the direction orthogonal to the vertical direction (Y-axis direction).
  • the boundary portion between the cardboard box laminate 10 and the background exists along the vertical direction.
  • column 2 is parallel to the lamination direction of the cardboard box laminated body 10, it exists along a horizontal direction.
  • step A1 vertical differentiation is performed over the entire image to be processed.
  • the differentiation process a conventionally known process can be performed.
  • a filter process using a differentiation filter may be performed.
  • the differential filter for example, a Sobel filter can be used.
  • step A2 vertical projection processing is performed on the differentiated data.
  • the projection processing here is a projection addition of pixel data in the vertical direction.
  • By performing projection processing in the vertical direction one-dimensional pixel data arranged in the horizontal direction can be obtained.
  • step A3 smoothing processing is performed on the obtained one-dimensional pixel data.
  • the smoothing process a conventionally known process can be performed. For example, an arithmetic average of pixel data included in a predetermined range is calculated, and the arithmetic average value is used as pixel data of representative pixels included in the range. The pixel data of the representative pixel obtained while shifting the predetermined range with respect to the one-dimensional pixel data is obtained as smoothed one-dimensional pixel data.
  • the predetermined range for calculating the arithmetic average may be, for example, ⁇ 10 pixels in the X-axis direction of the representative pixel.
  • a threshold value is determined.
  • a density histogram in which pixel data (in this case, density value) is a class and the number of pixels is a frequency for 1/3 of each pixel on both ends (left and right sides) of the smoothed one-dimensional pixel data. And determine the threshold using discriminant analysis.
  • step A5 peak positions on the left and right sides are obtained in the smoothed one-dimensional pixel data. Since the left and right peak positions correspond to the boundary between the cardboard box image and the background image, they can be detected as cardboard edges on both sides.
  • Step S2 Density Correction> Based on the two cardboard edges detected in step S1, the density correction target image is subjected to density correction for correcting an influence due to a difference in imaging conditions with respect to a central region sandwiched between the cardboard edges.
  • the density correction can be performed by a conventionally known process.
  • the density correction can be performed by calculating an average density for each pixel block having a predetermined size, or by fitting using a curve obtained by the method of least squares.
  • Step S3 Joining interval row detection>
  • step S3 a joining interval row is detected.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a procedure for detecting a joining interval row.
  • step B1 horizontal projection processing is performed on the pixel data whose density has been corrected.
  • the projection processing here is a projection addition of pixel data in the horizontal direction.
  • By performing projection processing in the horizontal direction one-dimensional pixel data arranged in the vertical direction can be obtained. Further, an average value of the pixel data of the one-dimensional pixel data arranged in the vertical direction is calculated in advance.
  • step B2 smoothing processing is performed on the obtained one-dimensional pixel data.
  • the smoothing process a conventionally known process can be performed. For example, an arithmetic average of pixel data included in a predetermined range is calculated, and the arithmetic average value is used as pixel data of representative pixels included in the range. The pixel data of the representative pixel obtained while shifting the predetermined range with respect to the one-dimensional pixel data is obtained as smoothed one-dimensional pixel data.
  • the predetermined range for calculating the arithmetic average may be, for example, ⁇ 10 pixels in the Y-axis direction of the representative pixel.
  • step B3 the maximum and minimum density values are determined in the smoothed one-dimensional pixel data in the vertical direction.
  • step B4 the high cut processing is performed once on the smoothed one-dimensional pixel data in the vertical direction.
  • the high cut processing is processing for lowering the density value of one-dimensional pixel data having a specific high density value.
  • the high cut processing is performed using the average value calculated in step B1. Specifically, in the one-dimensional pixel data in the vertical direction, all density values larger than the average value are replaced with the average value. Accordingly, the one-dimensional pixel data in the vertical direction after the high cut is the average value obtained in step B1.
  • the differentiation process can be a conventionally known process.
  • a filtering process using a differentiation filter may be performed.
  • a projection threshold value is calculated.
  • the maximum value side threshold value is calculated by, for example, a value that is 40% of the maximum value calculated in step B3, that is, maximum value ⁇ 0.4.
  • the minimum value side threshold value is calculated by, for example, a value that is 40% of the minimum value calculated in step B3, that is, the minimum value ⁇ 0.4.
  • step B7 threshold processing is performed on the differentiated one-dimensional pixel data, and pixel portions exceeding the maximum value side threshold value are defined as peak portions, and pixel portions smaller than the minimum value side threshold value are defined as valley portions.
  • a pair of a valley portion and a crest portion adjacent to the valley portion indicates a junction interval sequence, and when a plurality of such pairs are found, a region including the pair is defined as a candidate region for the junction interval sequence.
  • step B8 the binding string is checked. For example, the contraction process is performed on the candidate area to determine whether or not it is a binding string. If the number of white pixels in the region after contraction is equal to or greater than a predetermined number, the candidate region is determined to be a portion where a binding string has been detected, and is excluded from the candidate region.
  • the remaining candidate area is assumed to be an area including the joining interval row, and the midpoint position of the candidate region is set as the Y coordinate of the center line passing through the center of the joining interval row.
  • the remaining candidate area is assumed to be an area including the joining interval row, and the midpoint position of the candidate region is set as the Y coordinate of the center line passing through the center of the joining interval row.
  • step B10 a pixel area having a predetermined number of pixels is set in the vertical direction with the Y coordinate of the center line as the center, and the set area is determined as an area including a joining interval row.
  • Step S4 Cardboard Edge Detection (Detailed Position)>
  • the detailed position of the cardboard end is detected.
  • a straight line parallel to the X-axis hereinafter referred to as “column center line”
  • two strip regions are set up and down across the column center line.
  • the band-like area is an area where the number of pixels in the vertical direction is the same, and the horizontal direction extends to both ends of the image.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a procedure of cardboard edge detection (detailed position).
  • step C1 vertical differentiation is performed over the entire first belt-like region.
  • the differentiation process a conventionally known process can be performed.
  • a filter process using a differentiation filter may be performed.
  • the differential filter for example, a Sobel filter can be used.
  • step C2 the projection processing in the vertical direction is performed on the differentiated data.
  • the projection processing here is a projection addition of pixel data in the vertical direction.
  • By performing projection processing in the vertical direction one-dimensional pixel data arranged in the horizontal direction can be obtained.
  • a threshold value is determined. Creates a density histogram with the density value as the class and the number of pixels as the frequency for each one-third pixel on both ends (left and right) in the X-axis direction for the projected one-dimensional pixel data, and discriminant analysis
  • the threshold is determined using the method.
  • step C4 the rising position of the density value is detected from the left and right ends toward the center of the projected one-dimensional pixel data. Specifically, threshold processing is performed on the density value of each pixel from the right end to the center of the one-dimensional pixel data, and the position of the pixel that matches the threshold is set as the rising position. The same applies when going from the left end to the center.
  • step C5 a position where the decrease in density value ends from the detected rising position toward the left and right ends is detected. Specifically, when the density value of each pixel continues to decrease from the right-side rising position of the one-dimensional pixel data toward the right end, the decrease continues, that is, the position where the density value does not change It is detected as the position of the cardboard end. The same applies to the case where the left side rises toward the left end.
  • step C6 it is determined whether or not the position of the corrugated cardboard edge has been detected for all the belt-like regions. If all the belt-like regions have been detected, the process proceeds to step C7. Returning, the area to be detected is changed to another belt-like area.
  • step C7 the positions of the cardboard ends detected in all the belt-like regions are compared, and the outermost one is determined as the position of the cardboard end. Since the position of the cardboard end is detected in each of the four belt-like regions, four candidate positions for the left cardboard end and four candidate positions for the right cardboard end are detected.
  • the leftmost one is determined as the left corrugated board end position, and from the four candidate positions on the right corrugated board edge, the outermost, ie rightmost one, is positioned on the right. Determine the position of the cardboard edge.
  • Step S5 String detection determination>
  • step S5 it is determined whether or not a binding string is detected in the handling image. If it is detected, the string mask process of step S6 is performed, and if not detected, the process is terminated.
  • step B3 of step S3 Whether or not a binding string has been detected is determined in step B3 of step S3 if a binding string has been detected in the candidate area.
  • Step S6 String mask processing>
  • step S6 when a binding string is detected, a masking process is performed on the binding string portion in the target image.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a string mask processing procedure.
  • binarization processing is performed on the target image, and in step D2, the binarized image is compressed to 1 ⁇ 4.
  • contraction processing and expansion processing are performed on the compressed image. For example, it contracts 5 times in the Y-axis direction, contracts 15 times in the X-axis direction, expands 10 times in the X and Y directions, and expands 50 times in the X direction.
  • step D4 a labeling process is performed, and in step D5, a binding string area is specified from the label. In step D6, the specified binding string area is masked.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

　複数個束ねられた偏平状態の段ボール箱の接合間隔を検査するための画像処理方法を提供する。境界検出ステップで、撮影画像における段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出し、濃度補正ステップで、検出された境界位置によって特定される段ボール箱積層体の側面部分を対象として撮像条件の違いによる影響を補正するための濃度補正処理を行う。投影ステップでは、濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る。組み合わせ検出ステップで、１次元濃度データに対して、微分フィルタによるフィルタ処理を施し、フィルタ処理が施された１次元濃度データにおいて、最小側閾値よりも濃度が低い範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、最大側閾値よりも濃度が高い範囲である山部分との組み合わせを検出すると、決定ステップで、検出された組み合わせの中心位置を求め、この中央位置を接合間隔列の中央位置として決定する。

Description

画像処理方法
　本発明は、偏平状態の段ボール箱が複数重ねられた状態で、接合間隔を計測するために接合間隔の位置を特定するための画像処理方法である。
　段ボールシートから段ボール箱を製作する製函工程では、段ボール箱として組立加工するのに必要なスロット、罫線、印刷を入れた所定の大きさのシートをフォルダグルアにより折線に沿って折畳み、予め互いに接着したい端部の継ぎしろに接着糊を付着させておいて端部同士を接合する。
　接合された段ボールシート、すなわち偏平状態の段ボール箱は、その後スクエアリング部（直角矯正部）へ送られ、このスクエアリング部の下部後端に設けた隙間から１箱分ずつ送り出してカウンタ部へ送り、ここでカウントすると共に所定数毎に束ねて出荷する。
　段ボールシートの端部を接合したときに、接合された端部が非平行であったり、接合が不十分であったりすると、組み立てたときに角部が直角にならないなどの不良が発生する。
　この接合不良は、偏平状態の段ボール箱において、接合間隔を検査することで発見することができる。接合間隔とは、接合した端部の側板に連接された２つのフラップの間隔であり、たとえば、接合間隔が規定の間隔よりも広過ぎたり狭過ぎたりする場合には、端部が平行に接合されていないことがわかる。
　接合間隔の検査は、たとえば目視などで行われるが、検査結果にばらつきがあるなど不具合が発生してしまう。
　特許文献１記載の検査装置では、画像処理によりフラップ間隔を検査することができる。
特開２００１－１２４５２８号公報
　特許文献１記載の検査装置は、あくまでもフラップ間隔を検査するものであって、フラップ間隔は、一般的に接合前の段ボールシートの状態で検査されるものである。
　また、上記のように、接合後の偏平状態の段ボール箱は、所定の枚数が束ねられて出荷されるので、出荷前の束ねられた状態の段ボール箱を撮影し、撮影した画像に基づいて接合間隔を検査することが要求されている。
　汎用の画像処理を組み合せることによって、たとえば濃度補正した画像を対象に２値化ラベリングし、接合間隔を検出する処理では、波板の間隔を誤って接合間隔として検出してしまう、撮影画像に写り込んだ段ボール箱以外のものを誤って検出してしまう、偏平状態の段ボール箱を結束する紐を誤って検出してしまうなどの問題がある。
　本発明の目的は、複数個束ねられた偏平状態の段ボール箱の接合間隔を検査するために、検査画像に含まれる接合間隔の位置を高い精度で特定することが可能な画像処理方法を提供することである。
　本発明は、偏平状態の複数の段ボール箱が結束紐で束ねられた段ボール箱積層体のフラップ側の側面を撮影して得られる撮影画像に対して、積層方向に配列される複数の接合間隔部分からなる接合間隔列の位置を特定する画像処理方法であって、
　撮影画像における前記段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出する境界検出ステップと、
　検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として撮像条件の違いによる影響を補正するための濃度補正処理を行う濃度補正ステップと、
　濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る投影ステップと、
　前記１次元濃度データに対して、微分フィルタによるフィルタ処理を施し、フィルタ処理が施された１次元濃度データにおいて、予め定める最小側閾値よりも濃度が低い範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、予め定める最大側閾値よりも濃度が高い範囲である山部分との組み合わせを検出する組み合わせ検出ステップと、
　検出された組み合わせの、積層方向に直交する方向における中央位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する決定ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
　また本発明において、前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出することが好ましい。
　また本発明において、前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、
　前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する判断ステップをさらに含むことが好ましい。
　また本発明において、前記決定ステップののち、
　決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出するステップをさらに含むことが好ましい。
　本発明によれば、境界検出ステップで、撮影画像における段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出し、濃度補正ステップで、検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として濃度補正処理を行う。投影ステップでは、濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る。
　組み合わせ検出ステップで、前記１次元濃度データに対して、微分フィルタによるフィルタ処理を施し、フィルタ処理が施された１次元濃度データにおいて、最小側閾値よりも濃度が低い範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、最大側閾値よりも濃度が高い範囲である山部分との組み合わせを検出すると、決定ステップで、検出された組み合わせの、積層方向に直交する方向における中央位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する。
　これにより、検査画像に含まれる接合間隔の位置を高い精度で特定することができる。
　本発明によれば、前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出する。
　これにより、ノイズなどが混入した場合に、その影響をより小さくすることができる。
　本発明によれば、前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する。
　これにより、結束紐が検査画像に含まれていた場合に、その影響を小さくし、接合間隔列の誤検出を防止できる。
　本発明によれば、決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出する。
　これにより、より精度高く側面部分と背景部分との境界位置を検出することができる。
　本発明の目的、特色、および利点は、下記の詳細な説明と図面とからより明確になるであろう。
段ボール箱積層体を示す斜視図である。 段ボール箱積層体の側面を撮影した画像の一例を示す図である。 本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。 段ボール端検出（概略位置）の手順を示すフローチャートである。 接合間隔列検出の手順を示すフローチャートである。 段ボール端検出（詳細位置）の手順を示すフローチャートである。 紐マスク処理の手順を示すフローチャートである。
　以下図面を参考にして本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。
　本発明の実施形態の画像処理方法は、複数個束ねられた偏平状態の段ボール箱の接合間隔を検査するために、画像に含まれる接合間隔の位置を特定するための画像処理方法である。
　本発明の実施形態の画像処理方法では、撮影された画像において、束ねられた偏平状態の段ボール箱と背景との境界位置を求め、境界の内側すなわち背景が排除された段ボール箱の画像において、濃度補正を行い、接合間隔が含まれるであろう領域の候補を選択する。選択した候補から、結束用の紐に相当する部分を除去し、接合間隔が含まれる領域を決定する。
　図１は、段ボール箱積層体１０を示す斜視図である。
　本発明の実施形態では、複数の偏平状態の段ボール箱１が束ねられた段ボール箱積層体１０を、検査するにあたり、積層体の側面を、積層方向に直交する方向で、かつ段ボール箱の深さ方向に平行な方向から、撮影する。
　図２は、段ボール箱積層体１０の側面を撮影した画像の一例を示す図である。
　撮影によって得られた画像には、積層方向に配列する複数の接合間隔（以下では「接合間隔列」という）２が含まれ、この接合間隔列２が含まれる領域を撮影画像から決定する。
　接合間隔列２が含まれる領域を決定したのちは、領域内に含まれる接合間隔を測定し、測定結果に基づいて段ボール箱の良品、不良品判断を行う。
　画像撮影後の具体的な画像処理方法の手順は以下のとおりである。
　図３は、本発明の画像処理方法を示すフローチャートである。
　本発明の画像処理方法は、以下のような手順で行われる。
　ステップＳ１：段ボール端検出（概略位置）
　ステップＳ２：濃度補正
　ステップＳ３：接合間隔列検出
　ステップＳ４：段ボール端検出（詳細位置）
　ステップＳ５：紐検出判断
　ステップＳ６：紐マスク処理
＜ステップＳ１：段ボール端検出（概略位置）＞
　ステップＳ１では、段ボール箱積層体１０の側面撮影画像において、段ボール箱積層体部分と背景部分とを分離するために、段ボール箱積層体と背景との境界（以下では「段ボール端」ともいう）を検出する。まず本ステップでは、段ボール端の概略位置を検出する。
　図４は、段ボール端検出（概略位置）の手順を示すフローチャートである。
　図２に示したように、本実施形態では、処理対象の画像は、段ボール箱積層体１０の積層方向を横方向（Ｘ軸方向）とし、これに直交する方向を縦方向（Ｙ軸方向）とする。このような撮影画像では、段ボール箱積層体１０と背景との境界部分は、縦方向に沿って存在する。そして、接合間隔列２の配列方向は、段ボール箱積層体１０の積層方向に平行であるので、横方向に沿って存在する。
　まず、ステップＡ１では、処理対象の画像全体にわたって縦方向の微分処理を行う。微分処理としては、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。微分フィルタとしては、たとえばSobelフィルタを用いることができる。
　ステップＡ２では、微分処理されたデータに対して縦方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、縦方向に画素データを射影加算するものである。縦方向に投影処理を行うことで、横方向に並ぶ１次元画素データが得られる。
　ステップＡ３では、得られた１次元画素データに対して平滑化処理を行う。平滑化処理は、従来公知の処理を行うことができる。たとえば、所定の範囲に含まれる画素データの算術平均を算出し、その算術平均値を、範囲内に含まれる代表画素の画素データとする。１次元画素データに対して所定の範囲をずらしながら得られた代表画素の画素データは、平滑化された１次元画素データとして得られる。
　算術平均を算出する所定の範囲は、たとえば、代表画素のＸ軸方向±１０画素とすればよい。
　ステップＡ４では、閾値を決定する。
　平滑化された１次元画素データに対してＸ軸方向両端側（左右側）のそれぞれ１／３の画素を対象に画素データ（ここでは濃度値）を階級とし、画素数を度数とする濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法を用いて閾値を決定する。
　ステップＡ５では、平滑化された１次元画素データにおいて、左右それぞれにおけるピーク位置を求める。この左右のピーク位置は、段ボール箱の画像と背景の画像との境界に相当するので、両側の段ボール端として検出することができる。
＜ステップＳ２：濃度補正＞
　濃度補正の対象となる画像は、ステップＳ１で検出した２つの段ボール端に基づき、段ボール端に挟まれる中央部分の領域を対象として撮像条件の違いによる影響を補正するための濃度補正を行う。濃度補正は、従来公知の処理を行うことができるが、たとえば、所定の大きさの画素ブロック毎の平均濃度の算出、または最小自乗法で求めた曲線による当てはめなどの方法で行うことができる。
＜ステップＳ３：接合間隔列検出＞
　ステップＳ３では、接合間隔列を検出する。
　図５は、接合間隔列検出の手順を示すフローチャートである。
　ステップＢ１では、濃度補正された画素データに対して横方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、横方向に画素データを射影加算するものである。横方向に投影処理を行うことで、縦方向に並ぶ１次元画素データが得られる。さらに、縦方向に並ぶ１次元画素データの画素データの平均値を算出しておく。
　ステップＢ２では、得られた１次元画素データに対して平滑化処理を行う。平滑化処理は、従来公知の処理を行うことができる。たとえば、所定の範囲に含まれる画素データの算術平均を算出し、その算術平均値を、範囲内に含まれる代表画素の画素データとする。１次元画素データに対して所定の範囲をずらしながら得られた代表画素の画素データは、平滑化された１次元画素データとして得られる。
　算術平均を算出する所定の範囲は、たとえば、代表画素のＹ軸方向±１０画素とすればよい。
　ステップＢ３では、平滑化された縦方向の１次元画素データにおいて、濃度値の最大値および最小値を決定する。
　ステップＢ４では、平滑化された縦方向の１次元画素データに対して、ハイカット処理を１回行う。ハイカット処理とは、１次元画素データにおいて、特定の高い濃度値を有するものに対して濃度値を低くする処理である。たとえば、ステップＢ１で算出した平均値を用いてハイカット処理を行う。具体的には、縦方向の１次元画素データにおいて、平均値よりも大きな濃度値を、全て平均値に置換する。したがって、ハイカット後の縦方向の１次元画素データは、最大値がステップＢ１で求めた平均値となる。
　ステップＢ５では、ハイカット処理された１次元画素データに対して、微分処理（たとえば微分幅＝４０）を行う。微分処理は、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。
　ステップＢ６では、投影閾値を算出する。投影閾値は、最大値側閾値および最小値側閾値の２つの閾値がある。最大値側閾値は、たとえばステップＢ３で算出した最大値の４０％となる値、すなわち最大値×０．４で算出される。最小値側閾値は、たとえばステップＢ３で算出した最小値の４０％となる値、すなわち最小値×０．４で算出される。
　ステップＢ７では、微分処理された１次元画素データに対して閾値処理を行い、最大値側閾値を越える画素部分を山部分、最小値側閾値よりも小さい画素部分を谷部分とする。
　谷部分とこれに隣接する山部分との組み合わせ（ペア）を探索する。なお、谷部分とこれに隣接する山部分との距離が１００画素を超えるものについてはペアとしてみなさない。
　谷部分とこれに隣接する山部分とのペアが接合間隔列を示している場合が多いので、このようなペアが複数みつかった場合には、このペアを含む領域を接合間隔列の候補領域とする。
　ステップＢ８では、結束紐をチェックする。結束紐であるかどうかの判断は、たとえば候補領域に対して収縮処理を行い。収縮後の領域において白画素が所定数以上であれば、その候補領域は、結束紐を検出した部分であると判断して候補領域から外す。
　ステップＢ９では、残った候補領域を、接合間隔列を含む領域であるとし、候補領域の中点位置を、接合間隔列の中心を通る中心線のＹ座標とする。なお、残った候補領域が複数ある場合は、たとえば、Ｙ軸方向の中央により近い１つの候補領域を決定する。
　ステップＢ１０では、中心線のＹ座標を中心として縦方向上下に所定の画素数からなる画素領域を設定し、設定した領域を、接合間隔列を含む領域として決定する。
＜ステップＳ４：段ボール端検出（詳細位置）＞
　ステップＳ４では、段ボール端の詳細位置を検出する。ステップＢ９で決定したＹ座標に基づいて、Ｘ軸に平行な直線（以下では「列中心線」という）を求め、この列中心線を挟んで、上下にそれぞれ２つの帯状領域を設定する。帯状領域は、縦方向の画素数がいずれも同じ画素数で横方向は画像の両端に延びる領域である。これら４つの帯状領域は、互いに重複することなく隣接して配置されるものである。
　図６は、段ボール端検出（詳細位置）の手順を示すフローチャートである。
　まず、ステップＣ１では、１つ目の帯状領域の全体にわたって縦方向の微分処理を行う。微分処理としては、従来公知の処理を行うことができ、たとえば微分フィルタによるフィルタ処理を行えばよい。微分フィルタとしては、たとえばSobelフィルタを用いることができる。
　ステップＣ２では、微分処理されたデータに対して縦方向の投影処理を行う。ここでの投影処理は、縦方向に画素データを射影加算するものである。縦方向に投影処理を行うことで、横方向に並ぶ１次元画素データが得られる。
　ステップＣ３では、閾値を決定する。
　投影処理された１次元画素データに対してＸ軸方向両端側（左右側）のそれぞれ１／３の画素を対象に濃度値を階級とし、画素数を度数とする濃度ヒストグラムを作成し、判別分析法を用いて閾値を決定する。
　ステップＣ４では、投影処理された１次元画素データに対して左右端からそれぞれ中央に向かって濃度値の立上り位置を検出する。具体的には１次元画素データの右端から中央に向かって各画素の濃度値に閾値処理を行い、閾値に一致する画素の位置を立上り位置とする。左端から中央に向かう場合も同様である。
　ステップＣ５では、検出した立上り位置から左右端に向かって濃度値の低下が終了する位置を検出する。具体的には１次元画素データの右側立上り位置から右端に向かって各画素の濃度値を調べると低下し続けるので、濃度値の低下が終了、すなわち濃度値が変化しなくなる位置を、帯状領域における段ボール端の位置として検出する。左側立上り位置から左端に向かう場合も同様である。
　ステップＣ６では、全ての帯状領域に対して段ボール端の位置を検出したかどうかを判断し、全ての帯状領域に対して検出していればステップＣ７に進み、全て検出していなければステップＣ１に戻り、検出対象となる領域を他の帯状領域に変更する。
　ステップＣ７では、全ての帯状領域で検出された段ボール端の位置を比較し、最も外側のものを段ボール端の位置として決定する。４つの帯状領域のそれぞれで段ボール端の位置を検出したので、左側の段ボール端の候補位置が４つ、右側の段ボール端の候補位置が４つ検出されたこととなる。
　左側の段ボール端の４つの候補位置から最も外側、すなわち最も左側のものを左側の段ボール端の位置として決定し、右側の段ボール端の４つの候補位置から最も外側、すなわち最も右側のものを右側の段ボール端の位置として決定する。
＜ステップＳ５：紐検出判断＞
　ステップＳ５では、対処画像に結束紐が検出されたかどうかを判断する。検出されていれば、ステップＳ６の紐マスク処理を行い、検出されていなければ処理を終了する。
　結束紐が検出されたかどうかは、ステップＳ３のステップＢ８において、候補領域のうち結束紐を検出した部分があれば、結束紐が検出されたものとする。
＜ステップＳ６：紐マスク処理＞
　ステップＳ６では、結束紐が検出された場合に、対象画像において結束紐の部分にマスク処理を行う。
　図７は、紐マスク処理の手順を示すフローチャートである。
　ステップＤ１では、対象画像に対して２値化処理を行い、ステップＤ２では、２値化された画像を１／４に圧縮する。ステップＤ３では、圧縮画像に対して収縮処理および膨張処理を行う。たとえば、Ｙ軸方向に５回収縮し、Ｘ軸方向に１５回収縮し、Ｘ方向およびＹ方向に１０回膨張し、Ｘ方向に５０回膨張する。
　ステップＤ４では、ラベリング処理を行い、ステップＤ５では、ラベルから結束紐の領域を特定する。ステップＤ６では、特定された結束紐の領域をマスクする。
　本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形態で実施できる。したがって、前述の実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、本発明の範囲は特許請求の範囲に示すものであって、明細書本文には何ら拘束されない。さらに、特許請求の範囲に属する変形や変更は全て本発明の範囲内のものである。
　１　段ボール箱
　２　接合間隔列
　１０　段ボール箱積層体

Claims (4)

  1. 　偏平状態の複数の段ボール箱が結束紐で束ねられた段ボール箱積層体のフラップ側の側面を撮影して得られる撮影画像に対して、積層方向に配列される複数の接合間隔部分からなる接合間隔列の位置を特定する画像処理方法であって、
    　撮影画像における前記段ボール箱積層体の側面部分と背景部分との境界位置を検出する境界検出ステップと、
    　検出された境界位置によって特定される前記段ボール箱積層体の側面部分を対象として撮像条件の違いによる影響を補正するための濃度補正処理を行う濃度補正ステップと、
    　濃度補正処理が行われた側面部分に対して、積層方向に直交する方向に投影処理を行うことで、積層方向に直交する方向の１次元濃度データを得る投影ステップと、
    　前記１次元濃度データに対して、微分フィルタによるフィルタ処理を施し、フィルタ処理が施された１次元濃度データにおいて、予め定める最小側閾値よりも濃度が低い範囲である谷部分とこの谷部分に隣接する、予め定める最大側閾値よりも濃度が高い範囲である山部分との組み合わせを検出する組み合わせ検出ステップと、
    　検出された組み合わせの、積層方向に直交する方向における中央位置を求め、この中央位置を前記接合間隔列の中央位置として決定する決定ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
  2. 　前記組み合わせ検出ステップでは、前記１次元濃度データにおける濃度の平均値を算出し、前記１次元濃度データのうち、算出した前記平均値よりも大きい濃度値を前記平均値に置換したのち、前記組み合わせを検出することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  3. 　前記組み合わせ検出ステップののち、前記決定ステップよりも前に、
    　前記１次元濃度データに基づいて、前記側面部分に、複数の段ボール箱を束ねる結束紐の部分が含まれている否かを判断する判断ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
  4. 　前記決定ステップののち、
    　決定された中央位置を含む、積層方向に平行な直線を求め、前記直線を挟んで両側に、前記直線に平行に延びる帯状領域を設定し、設定された帯状領域に対して、前記側面部分と前記背景部分との境界位置を検出するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
PCT/JP2012/058698 2011-03-31 2012-03-30 画像処理方法 Ceased WO2012133831A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011-081027 2011-03-31
JP2011081027A JP5377560B2 (ja) 2011-03-31 2011-03-31 画像処理方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2012133831A1 true WO2012133831A1 (ja) 2012-10-04

Family

ID=46931525

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2012/058698 Ceased WO2012133831A1 (ja) 2011-03-31 2012-03-30 画像処理方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP5377560B2 (ja)
WO (1) WO2012133831A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110574053A (zh) * 2018-08-31 2019-12-13 赵齐星 纸资源垃圾回收系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04229287A (ja) * 1990-09-21 1992-08-18 Canon Inc 印字評価方法及び印字評価装置
JPH0922464A (ja) * 1995-07-06 1997-01-21 Rengo Co Ltd ケースの接合部接合間隔の判定方法及び装置
JPH1134187A (ja) * 1997-07-15 1999-02-09 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 製函用シート材の接合部判定方法及び製函用シート材の接合部判定装置
JP2001124528A (ja) * 1999-10-27 2001-05-11 Tomoku Co Ltd 段ボール箱の検査装置
JP2001330414A (ja) * 2000-05-19 2001-11-30 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 製函用シート材のジョイント部検査装置及び検査方法並びに製函機
JP2003344017A (ja) * 2002-03-19 2003-12-03 Mercury Force:Kk 段ボール箱検査装置および検査対象物撮像装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07153804A (ja) * 1993-11-30 1995-06-16 Toshiba Eng Co Ltd 半導体チップの外観検査装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04229287A (ja) * 1990-09-21 1992-08-18 Canon Inc 印字評価方法及び印字評価装置
JPH0922464A (ja) * 1995-07-06 1997-01-21 Rengo Co Ltd ケースの接合部接合間隔の判定方法及び装置
JPH1134187A (ja) * 1997-07-15 1999-02-09 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 製函用シート材の接合部判定方法及び製函用シート材の接合部判定装置
JP2001124528A (ja) * 1999-10-27 2001-05-11 Tomoku Co Ltd 段ボール箱の検査装置
JP2001330414A (ja) * 2000-05-19 2001-11-30 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 製函用シート材のジョイント部検査装置及び検査方法並びに製函機
JP2003344017A (ja) * 2002-03-19 2003-12-03 Mercury Force:Kk 段ボール箱検査装置および検査対象物撮像装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110574053A (zh) * 2018-08-31 2019-12-13 赵齐星 纸资源垃圾回收系统

Also Published As

Publication number Publication date
JP2012215468A (ja) 2012-11-08
JP5377560B2 (ja) 2013-12-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5817384B2 (ja) 箱体の品質検査装置
KR102923060B1 (ko) 배터리 셀 전극 정렬도 검사 방법
JP3637446B2 (ja) 袋状セパレータの検査方法
JP2018503814A (ja) 折畳み箱の品質を検査するための検査装置及び方法並びにこの検査装置を含む製造設備
JP6165297B1 (ja) 基板検査装置および基板製造方法
JP2021162364A (ja) 段ボールシートの欠陥検出装置および段ボールシートの欠陥検出方法
JP2013122455A (ja) たばこの生産中及び／又は包装中に検査すべき対象物を光学的に検査する方法及び装置
JP5377560B2 (ja) 画像処理方法
JP2017219343A (ja) 欠陥検査装置、欠陥検査方法、フィルム製造装置及びフィルム製造方法
US11327027B2 (en) Method and a machine for checking the quality of a product
CN118817696B (zh) 一种纸箱的封箱缺陷视觉检测方法及系统
JP2017178395A (ja) マルチパック包装体の缶固定検査方法
JP2017116487A (ja) ウェブ欠陥検査装置
JP3732794B2 (ja) 寸法検査方法及びその装置並びにマスクの製造方法
JP4429640B2 (ja) 溶接痕の外観検査方法
JP5559527B2 (ja) 検査装置
JP2001330414A (ja) 製函用シート材のジョイント部検査装置及び検査方法並びに製函機
JP5172632B2 (ja) 製函用シート材のジョイント部検査装置及び方法
WO2004102171A1 (ja) 外観検査方法、それに用いるマスタパターンおよび該マスタパターンを備える外観検査装置
JP2001124528A (ja) 段ボール箱の検査装置
JP2008275394A (ja) 段ボール検査装置
KR102939372B1 (ko) 전극조립체의 전극탭 검사 장치 및 이를 이용한 전극탭 검사 방법
JP2014035212A (ja) 裁断対象検査装置、裁断対象検査方法、裁断対象検査装置用のプログラム、および、裁断対象検査システム
JP6246061B2 (ja) 多層基板の検査方法
CN120445098A (zh) 一种转子铁芯扭斜角度检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 12765576

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 12765576

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1