CN111222445A - 吸管检测***及其方法 - Google Patents
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Abstract
一种吸管检测***及其方法，包括输送带、图像采集模块、上位机；所述图像采集模块完成塑料吸管图像的实时采集，并且将其实时传输到上位机中。所述输送带为双螺旋形。结合其它的结构和方法有效避免了现有技术中针对塑料吸管的人工检测具有很强的主观性、人工检测是采用肉眼识别塑料吸管会导致肉眼疲劳，出现错检、漏检，检测精度下降、人工检测对检测的环境要求较高无法应对恶劣的检测环境、人工检测无法做到实时的检测状况监测的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及吸管技术领域，也属于检测技术领域，具体涉及一种吸管检测***及其方法，尤其涉及一种机器视觉的塑料吸管表面缺陷在线检测***及其方法。
背景技术
塑料吸管，英文straw，或称饮管，是一条圆柱状，中空的塑胶制品，其主要功用是用来饮用杯子中饮料。而缺陷检测是机器视觉的四大应用之一，缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，目前，缺陷检测***应用最多的有金属表面、玻璃表面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。塑料吸管的缺陷检测主要还是采用人工检测的方法，人工检测存在着许多不足：在重复、机械化式的检测过程中，检测人员容易出现疲劳导致检测效率降低；由于不同的检测人员检测的标准不同，人工检测具有很强的主观性；人工检测是采用肉眼识别塑料吸管的缺陷，长期的工作会导致肉眼疲劳，出现错检、漏检，检测精度下降；人工检测对检测的环境要求较高，无法应对恶劣的检测环境；人工检测无法做到实时的检测状况监测。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种吸管检测***及其方法，有效避免了现有技术中针对塑料吸管的人工检测具有很强的主观性、人工检测是采用肉眼识别塑料吸管会导致肉眼疲劳，出现错检、漏检，检测精度下降、人工检测对检测的环境要求较高无法应对恶劣的检测环境、人工检测无法做到实时的检测状况监测的缺陷。
为了克服现有技术中的不足，本发明提供了一种吸管检测***及其方法的解决方案，具体如下：
一种吸管检测***，包括输送带、图像采集模块、上位机；
所述图像采集模块完成塑料吸管图像的实时采集，并且将其实时传输到上位机中。
所述输送带为双螺旋形。
所述图像采集模块包括相机、光源和镜头，所述光源应采用具有抑制表面反射的同轴光源，镜头安装固定在相机上，相机应安装在输送带的正上方，距离输送带0.6米，光源应位于相机的一侧，向下照明输送带；
上位机用于接收图像，调用人机交互模块和图像处理模块对图像进行处理，人机交互模块将检测信息可视化；所述上位机应为PC机或者笔记本电脑，所述图像处理模块包括用于读入图像、图像灰度化、图像增强、前景目标提取、区域划分、缺陷特征提取与分类。
所述吸管检测***的方法，包括：
首先，塑料吸管放置在输送带上，输送带是不断向前运动的从而带动塑料吸管的向前转动，塑料吸管置于双螺旋的卡槽中，塑料吸管的一端置顶在输送带的一侧，塑料吸管能够随着输送带的运动而不断向前转动，然后，执行如下步骤；
步骤1：图像处理模块读取由图像采集模块传输过来的图像信息，所述图像灰度化旨将图像采集模块采集到的彩色图像转化为灰度图像，所述彩色图像采用RGB颜色模式；
步骤2：采用灰度值表示其颜色值，所述灰度化过程将彩色图像的各个像素点的RGB三个分量以不同的权值进行加权平均，按照公式(1)对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像的灰度值：
Gray(i,j)＝0.299*R(i,j)+0.578*G(i,j)+0.114*B(i,j) (1),
其中i、j分别为灰度图像的像素点的x坐标和y坐标，R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别表示该像素点的R分量、G分量和B分量；
步骤3:抑制塑料吸管表面反光，增强局部对比度，突出缺陷信息，即是通过滤波函数估算图像的低频或高频成分，增强图像局部对比度，过程如下所示：f(x,y)→lnf→DFT→H(u,v)→(DFT)-1→exp→g(x,y)，其中：f(x,y)为图像密度函数；lnf表示对f取对数；DFT指对数据作傅里叶变换；H(u,v)指对数据进行滤波；(DFT)-1对数据作傅里叶反变换；exp对数据作指数变换；g(x,y)指处理后的图像数据；
步骤4将吸管从复杂背景中分割出来，在一组连续采样图像中，第k帧的图像为Dk，其背景模型为Bk，提取前景部分的阈值为T，则前景部分二值图像Fk的计算方法如下：
k为正整数，所述背景模型的构建采用混合高斯背景模型，混合高斯背景模型使用多个带权值的单高斯分布对背景的每个像素点进行建模，然后在每一帧对每个高斯分布的权值、期望和方差进行更新来适应背景的实时变化；
步骤5:将吸管分成头部、中部、尾部三个部分分别进行缺陷检测；
步骤6:识别出缺陷吸管，并判别缺陷吸管所属的类别，使用卷积神经网络CNN来对缺陷进行特征的提取和分类，所述卷积神经网络由卷积层、激活层、池化层、全连接层构成，所述卷积层将输入的图像矩阵和卷积核做卷积操作，即用卷积核扫描图像矩阵，将卷积核和图像矩阵中的像素矩阵做乘积，最后输出一个图像矩阵，所述卷积特征提取计算方法如下：Xi＝F(Xi-1°Ki+bi)，其中Xi表示第i个特征提取值，i为正整数，Ki、bi均为设定的系数；所述激活层将卷积输出的结果做非线性激活，所述激活函数计算方法如下：f(x)＝max(0,x)，x为所有Xi的集合，所述池化层将输入的图像矩阵用一定大小的滑动窗口去扫描图像矩阵，取滑动窗口中像素最大的值，最后输出一个图像矩阵，所述池化计算方法如下：Xi＝max(Xi-1)；所述卷积层、激活层、池化层的作用是进行缺陷的特征提取，所述全连接层是将特征提取后的图像矩阵做分类；所述人机交互模块采用Qt开发图像用户界面。
控制器接收由上位机发出的剔除指令，所述控制器能够是单片机、PLC、FPGA处理器或者ARM处理器；剔除机构由控制器发出指令将缺陷吸管剔除，所述剔除机构的结构特征为爪型，应满足精准剔除的标准。
本发明的有益效果为：
使用机器视觉技术代替人眼对塑料吸管进行缺陷检测，能够克服人工检测存在的许多问题，本发明使用了机器视觉技术，利用图像处理技术对缺陷吸管进行检测，在检测的精度上有很大的保证，本发明提出的图像采集、图像传输和图像处理都是实时在线的，因此本发明可运用在实际的塑料吸管生产流水线上，本发明提出的输送带结构为双螺旋型，在运动过程中能带动吸管转动，相机能够全方位采集到吸管的各个面图像。
附图说明
图1为本发明的吸管检测***的结构图。
图2为本发明的吸管检测***的方法的流程图。
具体实施过程
下面将结合附图和实施例对本发明做进一步地说明。
本发明克服了人工检测效率低、主观性强、检测精度低等问题，本发明利用机器视觉技术，从硬件和软件两个方面阐述其原理，解决了人工检测存在的问题，实现生产线的实时在线检测，极大地提高了企业的效益。
如图1-图2所示，吸管检测***，包括输送带、图像采集模块、上位机；
所述图像采集模块完成塑料吸管图像的实时采集，并且将其实时传输到上位机中。
所述输送带为双螺旋形。
所述图像采集模块包括相机、光源和镜头，所述光源应采用具有抑制表面反射的同轴光源，镜头安装固定在相机上，相机应安装在输送带的正上方，距离输送带0.6米，光源应位于相机的一侧，向下照明输送带；
上位机用于接收图像，调用人机交互模块和图像处理模块对图像进行处理，人机交互模块将检测信息可视化；所述上位机应为PC机或者笔记本电脑，所述图像处理模块包括用于读入图像、图像灰度化、图像增强、前景目标提取、区域划分、缺陷特征提取与分类。
所述吸管检测***的方法，包括：
首先，塑料吸管放置在输送带上，输送带是不断向前运动的从而带动塑料吸管的向前转动，所述输送带应该具备的结构特点为双螺旋形，塑料吸管置于双螺旋的卡槽中，塑料吸管的一端置顶在输送带的一侧，塑料吸管能够随着输送带的运动而不断向前转动；图像采集模块完成塑料吸管图像的实时采集，并且将其实时传输到上位机中，所述图像采集模块应由相机、光源和镜头组成，所述相机应为接口为GigE的1200万像素的工业相机，所述镜头应与相机匹配，镜头的焦距应满足实际检测安装环境的要求，所述光源应采用具有抑制表面反射的同轴光源，各构件的安装如下：镜头安装固定在相机上，相机应安装在输送带的正上方，距离输送带0.6米，光源应位于相机的一侧，向下照明输送带；上位机接收图像，调用图像处理模块对图像进行处理，人机交互模块将检测信息可视化；所述上位机应为PC机或者笔记本电脑，所述图像处理模块包括读入图像、图像灰度化、图像增强、前景目标提取、区域划分、缺陷特征提取与分类。
步骤1：所述读入图像指图像处理模块读取由图像采集模块传输过来的图像信息，所述图像灰度化旨将图像采集模块采集到的彩色图像转化为灰度图像，所述彩色图像采用RGB颜色模式；
步骤2：所述图像灰度化采用灰度值表示其颜色值，所述灰度化过程将彩色图像的各个像素点的RGB三个分量以不同的权值进行加权平均，由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色的敏感最低，因此按照公式(1)对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像的灰度值：
Gray(i,j)＝0.299*R(i,j)+0.578*G(i,j)+0.114*B(i,j) (1),
其中i、j分别为灰度图像的像素点的x坐标和y坐标，R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别表示该像素点的R分量、G分量和B分量，图像灰度化将三维的彩色图像降维到二维的灰度图像，降低了接下来图像处理的运算复杂度；
步骤3:所述图像增强目的是抑制塑料吸管表面反光，增强局部对比度，突出缺陷信息，在照明-反射模型中，图像的像素点可以表示为照明分量与反射分量的乘积形式：f(x,y)＝i(x,y)×r(x,y)，其中照明分量i(x,y)频谱集中在低频段，反射分量r(x,y)频谱集中在高频段，其中x、y分别为该像素点的x坐标和y坐标，该步骤3的原理即是通过滤波函数估算图像的低频或高频成分，增强图像局部对比度，过程如下所示：f(x,y)→lnf→DFT→H(u,v)→(DFT)-1→exp→g(x,y)，其中：f(x,y)为图像密度函数；lnf表示对f取对数；DFT指对数据作傅里叶变换；H(u,v)指对数据进行滤波；(DFT)-1对数据作傅里叶反变换；exp对数据作指数变换；g(x,y)指处理后的图像数据；
步骤4:所述前景目标提取目的在于将吸管从复杂背景中分割出来，假设在一组连续采样图像中，第k帧的图像为Dk，其背景模型为Bk，提取前景部分的阈值为T，则前景部分二值图像Fk的计算方法如下：
k为正整数，所述背景模型的构建采用混合高斯背景模型，混合高斯背景模型使用多个带权值的单高斯分布对背景的每个像素点进行建模，然后在每一帧对每个高斯分布的权值、期望和方差进行更新来适应背景的实时变化；混合高斯模型能够很好地拟合光照变化的情况，也能有效地处理抖动、闪烁等快速周期性的变化。
步骤5:所述区域划分目的是将吸管分成头部、中部、尾部三个部分分别进行缺陷检测，有助于提高检测效率；
步骤6:所述缺陷的特征提取与分类，目的是识别出缺陷吸管，并判别缺陷吸管所属的类别，使用卷积神经网络CNN来对缺陷进行特征的提取和分类，所述卷积神经网络由卷积层、激活层、池化层、全连接层构成，所述卷积层将输入的图像矩阵和卷积核做卷积操作，即用卷积核扫描图像矩阵，将卷积核和图像矩阵中的像素矩阵做乘积，最后输出一个图像矩阵，所述卷积特征提取计算方法如下：Xi＝F(Xi-1°Ki+bi)，其中Xi表示第i个特征提取值，i为正整数，Ki、bi均为设定的系数；所述激活层将卷积输出的结果做非线性激活，所述激活函数计算方法如下：f(x)＝max(0,x)，x为所有Xi的集合，所述池化层将输入的图像矩阵用一定大小的滑动窗口去扫描图像矩阵，取滑动窗口中像素最大的值，最后输出一个图像矩阵，所述池化计算方法如下：Xi＝max(Xi-1)；所述卷积层、激活层、池化层的作用是进行缺陷的特征提取，所述全连接层是将特征提取后的图像矩阵做分类；所述人机交互模块采用Qt开发图像用户界面，目的是使检测人员能观察到检测的实时状况，缺陷信息可通过TCP/IP方式提供数据输出。
控制器接收由上位机发出的剔除指令，所述控制器能够是单片机、PLC、FPGA处理器或者ARM处理器；剔除机构由控制器发出指令将缺陷吸管剔除，所述剔除机构的结构特征为爪型，应满足精准剔除的标准。
以上以用实施例说明的过程对本发明作了描述，本领域的技术人员应当理解，本公开不限于以上描述的实施例，在不偏离本发明的范围的状况下，可以做出每种变动、改变和替换。
Claims (5)
1.一种吸管检测***，其特征在于，包括输送带、图像采集模块、上位机；
所述图像采集模块完成塑料吸管图像的实时采集，并且将其实时传输到上位机中。
2.根据权利要求1所述的吸管检测***，其特征在于，所述输送带为双螺旋形。
3.根据权利要求1所述的吸管检测***，其特征在于，所述图像采集模块包括相机、光源和镜头，所述光源采用具有抑制表面反射的同轴光源，镜头安装固定在相机上，相机应安装在输送带的正上方，距离输送带0.6米，光源应位于相机的一侧，向下照明输送带；
上位机用于接收图像，调用人机交互模块和图像处理模块对图像进行处理，人机交互模块将检测信息可视化；所述上位机应为PC机或者笔记本电脑，所述图像处理模块包括用于读入图像、图像灰度化、图像增强、前景目标提取、区域划分、缺陷特征提取与分类。
4.一种吸管检测***的方法，其特征在于，包括：
首先，塑料吸管放置在输送带上，输送带是不断向前运动的从而带动塑料吸管的向前转动，塑料吸管置于双螺旋的卡槽中，塑料吸管的一端置顶在输送带的一侧，塑料吸管能够随着输送带的运动而不断向前转动，然后，执行如下步骤；
步骤1：图像处理模块读取由图像采集模块传输过来的图像信息，所述图像灰度化旨将图像采集模块采集到的彩色图像转化为灰度图像，所述彩色图像采用RGB颜色模式；
步骤2：采用灰度值表示其颜色值，所述灰度化过程将彩色图像的各个像素点的RGB三个分量以不同的权值进行加权平均，按照公式(1)对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像的灰度值：
Gray(i，j)＝0.299*R(i，j)+0.578*G(i，j)+0.114*B(i，j) (1)，
其中i、j分别为灰度图像的像素点的x坐标和y坐标，R(i，j)、G(i，j)和B(i，j)分别表示该像素点的R分量、G分量和B分量；
步骤3：抑制塑料吸管表面反光，增强局部对比度，突出缺陷信息，即是通过滤波函数估算图像的低频或高频成分，增强图像局部对比度，过程如下所示：f(x，y)→ln f→DFT→H(u，v)→(DFT)-1→exp→g(x，y)，其中：f(x，y)为图像密度函数；lnf表示对f取对数；DFT指对数据作傅里叶变换；H(u，v)指对数据进行滤波；(DFT)-1对数据作傅里叶反变换；exp对数据作指数变换；g(x，y)指处理后的图像数据；
步骤4：将吸管从复杂背景中分割出来，在一组连续采样图像中，第k帧的图像为Dk，其背景模型为Bk，提取前景部分的阈值为T，则前景部分二值图像Fk的计算方法如下：
k为正整数，所述背景模型的构建采用混合高斯背景模型，混合高斯背景模型使用多个带权值的单高斯分布对背景的每个像素点进行建模，然后在每一帧对每个高斯分布的权值、期望和方差进行更新来适应背景的实时变化；
步骤5：将吸管分成头部、中部、尾部三个部分分别进行缺陷检测；
步骤6：识别出缺陷吸管，并判别缺陷吸管所属的类别，使用卷积神经网络CNN来对缺陷进行特征的提取和分类，所述卷积神经网络由卷积层、激活层、池化层、全连接层构成，所述卷积层将输入的图像矩阵和卷积核做卷积操作，即用卷积核扫描图像矩阵，将卷积核和图像矩阵中的像素矩阵做乘积，最后输出一个图像矩阵，所述卷积特征提取计算方法如下：
其中Xi表示第i个特征提取值，i为正整数，Ki、bi均为设定的系数；所述激活层将卷积输出的结果做非线性激活，所述激活函数计算方法如下：f(x)＝max(0，x)，x为所有Xi的集合，所述池化层将输入的图像矩阵用一定大小的滑动窗口去扫描图像矩阵，取滑动窗口中像素最大的值，最后输出一个图像矩阵，所述池化计算方法如下：Xi＝max(Xi-1)；所述卷积层、激活层、池化层的作用是进行缺陷的特征提取，所述全连接层是将特征提取后的图像矩阵做分类；所述人机交互模块采用Qt开发图像用户界面。
5.根据权利要求4所述的吸管检测***的方法，其特征在于，控制器接收由上位机发出的剔除指令，所述控制器能够是单片机、PLC、FPGA处理器或者ARM处理器；剔除机构由控制器发出指令将缺陷吸管剔除，所述剔除机构的结构特征为爪型，应满足精准剔除的标准。
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