CN111795976A - 一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置及方法，检测装置包括控制器和底座，所述底座上插接有支柱，支柱上分别滑动连接有相机组件支架和光源支架，相机组件支架位于光源支架的上方。相机组件支架的前下部设置有相机组件，光源支架的前下部设置有环形LED光源，在环形LED光源后部的光源支架下部设置有激光传感器支架，激光传感器支架上设置有激光传感器。控制器分别与相机组件、环形LED光源和激光传感器电连接。通过工业相机对每根软管的内部进行拍摄，并送到控制器进行图像处理，从而判断软管内是否有异物，确保了每根包装软管都经过充分的、准确的异物排查检测，大大降低了含有异物的软管包装产品流入市场的可能。

Description

一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置及 方法
技术领域
本发明涉及软管包装空管异物检测领域，具体涉及一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置及方法。
背景技术
随着现代包装行业的快速发展和软管包装的不断优化，软管包装的发展势头强劲，包装软管的种类越来越多，性能也得到了很大提升。软管用于产品包装具有质量轻、结实耐用、阻隔性好、易生产、易挤取、易携带、价格低廉、可回收等特点，被广泛用于医药、食品、日化等行业膏状、糊状、粘度流体产品的包装，如各种药膏、果酱、颜料、化妆品等。同时，随着工业的发展，企业分工越来越细，专业化程度越来越高，包装软管由专业的包装企业生产，然后运输给客户企业。
包装软管在生产、运输以及灌装时不可避免的会出现异物落入管内的现象，轻则影响产品质量，重则发生卫生健康重大责任事故，因此，灌装企业对产品的品控也越来越严。目前，软管包装产品在进行灌装前，一般由人工随机抽检，查看软管空管内是否存在异物，这种人工检测方式效率低，工人只能检测极少一部分，不能实现产品全覆盖检测，而绝大部分软管空管没有经过异物检测就进入灌装工序，进而流入市场，从而造成严重的质量和卫生隐患，损害消费者的利益，影响企业的声誉。
发明内容
针对现有的软管空管内异物检测存在的问题，本发明的第一目的是提供了一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，保证每根软管在灌装前都经过充分的、准确的异物检测，并对管内有异物的软管停止灌装，然后报警、在线剔除，最大程度的减少有异物的产品流入市场，使产品质量得到显著提升，保护企业及其品牌形象。
本发明采用以下的技术方案：
一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，包括控制器和底座，所述底座上插接有支柱，支柱上分别滑动连接有相机组件支架和光源支架，相机组件支架位于光源支架的上方；
所述相机组件支架的前下部设置有相机组件，光源支架的前下部设置有环形LED光源，在环形LED光源后部的光源支架下部设置有激光传感器支架，激光传感器支架上设置有激光传感器；
所述控制器分别与相机组件、环形LED光源和激光传感器电连接。
优选地，底座包括底板，底板上固定有导向轴支座，支柱的底部固定在导向轴支座内。
优选地，所述支柱上有刻度。
优选地，所述支柱上滑动连接有相机组件调节滑块和光源调节滑块，相机组件调节滑块和光源调节滑块能锁紧在支柱上；
相机组件支架固定连接在相机组件调节滑块上，并与支柱相互垂直；光源支架固定连接在光源调节滑块上，并与支柱相互垂直。
优选地，所述相机组件包括壳体，壳体内部设置有相机支架，相机支架上固定有工业相机，工业相机的镜头正对的壳体的面板上设置有相机玻璃窗；
所述壳体上还设置有插座，插座与工业相机相连；
所述控制器与插座电连接。
优选地，工业相机的镜头的中心与环形LED光源的中心在一条直线上。
优选地，所述控制器包括核心控制单元、图像采集通讯接口、光源控制接口、输入输出接口、USB通讯接口和以太网通讯接口，核心控制单元分别与图像采集通讯接口、光源控制接口、输入输出接口、USB通讯接口和以太网通讯接口相连，图像采集通讯接口与工业相机相连，光源控制接口与环形LED光源相连，激光传感器与输入输出接口相连。
优选地，还包括人机界面和报警器，人机界面与核心控制单元相连，所述报警器与输入输出接口相连。
本发明的第二目的是提供了一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测检测方法。
一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测方法，采用以上所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其中，检测装置安装在灌装机台面上，检测装置的输入输出接口与灌装机的控制***相连接；
检测方法包括以下步骤：
步骤1：检测装置初始化完成，灌装机带动软管在运行轨道上运行，当激光传感器检测到软管到达指定位置后，控制器会收到软管到位信号，此时，软管的中心与工业相机的镜头的中心和环形LED光源的中心在一条直线上；
步骤2：控制器控制环形LED光源开启，并控制工业相机拍摄软管内部图像，工业相机将拍摄的图像送至核心控制单元进行图像处理；
步骤3：核心控制单元根据图像处理结果判断软管内是否存在异物，若有异物，则控制报警器报警，并向灌装机的控制***发生剔除信号，则灌装机通过剔除装置将软管从生产线上直接剔除。
优选地，步骤2中的图像处理包括中值滤波、二值化、形态学操作和特征提取，中值滤波是对目标图像的背景噪声进行抑制；二值化是使目标图像变的简单，凸显感兴趣的目标轮廓；形态学操作是为图像提取做准备，通过腐蚀、膨胀或开运算、闭运算操作对图像进行分割、提取；特征提取是从经过中值滤波、二值化、形态学操作处理过的图像中提取能代表异物本质的元素集。
本发明具有的有益效果是：
本发明能够很好的解决人工抽检只能检测少量软管，而绝大部分软管未被检测而直接进入灌装流程的问题。本检测装置能在线实时检测每支软管，在不增加其他装置的情况下，并可控制灌装机对有异物的软管停止灌装及在线剔除，在保证产品质量的同时，提高了检测***的稳定性以及产线的生产效率，降低了生产成本。同时，本装置安装调试简单、检测精度高、误检率低，能适应不同规格、不同种类、不同尺寸、不同行业的软管，具有广泛的应用空间和市场价值。
附图说明
图1为基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置的原理框图。
图2为基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置的示意图。
图3为相机组件的示意图。
图4为基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测方法的流程图。
图5中(a)、(b)为不同时间采集的软管空管内部无异物图像。
图6中(a)为软管空管内含有纸屑异物的内部图像；(b)为软管空管内含有毛发异物的内部图像。
图7为图6经过二值化后的图像。
图8为图7经过形态学操作后的放大图像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
实施例1
结合图1至图3，一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，包括控制器和底座，底座上插接有支柱13。
底座具体包括底板11，底板上固定有导向轴支座12，支柱13的底部固定在导向轴支座12内。
支柱13上分别滑动连接有相机组件支架16和光源支架17，相机组件支架位于光源支架的上方。
支柱上滑动连接有相机组件调节滑块15和光源调节滑块14，相机组件支架固定连接在相机组件调节滑块上，并与支柱相互垂直；光源支架固定连接在光源调节滑块上，并与支柱相互垂直。支柱上有刻度，方便相机组件调节滑块和光源调节滑块的定位调节，当相机组件调节滑块和光源调节滑块调整到合适的位置后，能锁紧在支柱上。
相机组件支架的前下部设置有相机组件18，光源支架的前下部设置有环形LED光源19，相机组件18位于环形LED光源19的正上方。工业相机的镜头的中心与环形LED光源的中心在一条直线上。
相机组件用于采集软管内部图像，环形LED光源用于为相机组件提供照明，增强图像对比度。
在环形LED光源后部的光源支架下部设置有激光传感器支架20，激光传感器支架上设置有激光传感器21。
激光传感器位于环形LED光源的斜下方，方便对软管进行检测和定位。
控制器分别与相机组件、环形LED光源和激光传感器电连接。
具体的，相机组件包括壳体2，壳体内部设置有相机支架3，相机支架通过支架固定螺钉6固定在壳体内，相机支架上通过固定螺钉4固定有工业相机5，工业相机的镜头10正对的壳体的面板上设置有相机玻璃窗9。壳体上还盖有密封盖，密封盖与壳体通过壳体螺钉1固定。
壳体2上通过六角螺母7固定有插座8，插座与工业相机相连。
控制器与插座电连接。
控制器负责控制光源开启、相机触发、剔除和报警信号的发送以及图像数据的处理。控制器具体包括核心控制单元、图像采集通讯接口、光源控制接口、输入输出接口、USB通讯接口和以太网通讯接口，核心控制单元分别与图像采集通讯接口、光源控制接口、输入输出接口、USB通讯接口和以太网通讯接口相连，图像采集通讯接口与工业相机相连，光源控制接口与环形LED光源相连，激光传感器与输入输出接口相连。
检测装置还包括人机界面和报警器，人机界面与核心控制单元相连，报警器与输入输出接口相连。机界面用于检测软件的运行，实现人机交互，与控制器通讯实时显示***运行信息和相机组件传送来的实时图像，并可通过其进行***相关参数的设置。报警器用于异物软管的报警提醒。
整个检测装置安装在固定到灌装机台面上，环形LED光源处于软管运行轨道的正上方，相机组件处于环形LED光源的正上方，在保证镜头与光源中心重合的同时，确保环形光源不遮挡相机拍摄视野。激光传感器安装于环形LED光源的斜下方，即软管运行轨道的外侧，用于软管定位。
实施例2
如图1和图4，一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测方法，采用实施例1所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其中，检测装置安装在灌装机台面上，检测装置的输入输出接口与灌装机的控制***相连接，灌装机的控制***连接有剔除装置，剔除装置用于对有异物的空管进行剔除。剔除装置是现有技术，在此不进行赘述。
检测方法包括以下步骤：
步骤1：检测装置初始化完成，灌装机带动软管在运行轨道上运行，当激光传感器检测到软管到达指定位置后，控制器会收到软管到位信号，此时，软管的中心与工业相机的镜头的中心和环形LED光源的中心在一条直线上；
步骤2：控制器控制环形LED光源开启，并控制工业相机拍摄软管内部图像，工业相机将拍摄的图像送至核心控制单元进行图像处理；
图像处理包括中值滤波、二值化、形态学操作和特征提取等操作，中值滤波是对目标图像的背景噪声进行抑制；二值化是使目标图像变的简单，凸显感兴趣的目标轮廓；形态学操作是为图像提取做准备，主要通过腐蚀、膨胀或开运算、闭运算操作对图像进行分割、提取；特征提取是从经过中值滤波、二值化、形态学操作处理过的图像中提取能代表异物本质的元素集。
步骤3：核心控制单元根据图像处理结果判断软管内是否存在异物，若有异物，则控制报警器报警，并向灌装机的控制***发生剔除信号，则灌装机通过剔除装置将软管从生产线上直接剔除。
判断异物的过程为，核心控制单元处理图像后得到一个检测的值，判断该值是否在设定的阈值范围内，当不在时，则认为该支软管内部存在异物。
另外。控制器在对外发送控制命令的同时，还进行自诊断，判断外部电路是否连接良好，如若外部断路，则向人机界面发送红色报警信息，提醒工人查看电气连接情况。
实施例3
如图5至图8，在图5中，图(a)、(b)是不同时间采集的软管空管内部无异物图像。从这两张图可以看出它们的一致性较好，它们相同区域的亮度均匀、连续，每张图在某一圆内的亮度也很均匀，管底和管壁的图像也比较清晰，且分界线比较明显。
在图6中，图(a)为管内含有纸屑异物的内部图像，图(b)为管内含有毛发异物的内部图像，从这两幅图中可以看出背景亮度很均匀，异物与背景的对比度较高。
在图7中，图(a)、(b)分别是图6中的(a)、(b)图二值化后的图像，且阈值设置为190。二值化后，图像只有黑白两种颜色，可以方便后续处理，由于二值化后图像中还有许多干扰点，还需要进行形态学操作。
在图8中，图(a)、(b)分别是图7中的(a)、(b)图经过形态学操作后的放大图像，主要进行开运算、闭运算，消除一些杂点，同时对于一些不连续的点还要进行多重开运算、闭运算，使其连接起来。本发明在进行形态学操作时选择7*7的矩形模板，最后选择面积、长度为特征进行特征选择与提取。
本发明涉及一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置及方法，以解决目前存在的问题，确保了每根包装软管都经过充分的、准确的异物排查检测，大大降低了含有异物的软管包装产品流入市场的可能。采用本发明，既能实时检测每根包装软管，还能控制含有异物的包装软管不被灌装并在线剔除，在提高产品质量和生产效率的同时，也减少了企业的生产成本，具有一定的应用价值和应用空间。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其特征在于，包括控制器和底座，所述底座上插接有支柱，支柱上分别滑动连接有相机组件支架和光源支架，相机组件支架位于光源支架的上方；
所述相机组件支架的前下部设置有相机组件，光源支架的前下部设置有环形LED光源，在环形LED光源后部的光源支架下部设置有激光传感器支架，激光传感器支架上设置有激光传感器；
所述控制器分别与相机组件、环形LED光源和激光传感器电连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其特征在于，底座包括底板，底板上固定有导向轴支座，支柱的底部固定在导向轴支座内。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其特征在于，所述支柱上有刻度。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其特征在于，所述支柱上滑动连接有相机组件调节滑块和光源调节滑块，相机组件调节滑块和光源调节滑块能锁紧在支柱上；
相机组件支架固定连接在相机组件调节滑块上，并与支柱相互垂直；光源支架固定连接在光源调节滑块上，并与支柱相互垂直。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其特征在于，所述相机组件包括壳体，壳体内部设置有相机支架，相机支架上固定有工业相机，工业相机的镜头正对的壳体的面板上设置有相机玻璃窗；
所述壳体上还设置有插座，插座与工业相机相连；
所述控制器与插座电连接。
6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其特征在于，工业相机的镜头的中心与环形LED光源的中心在一条直线上。
7.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其特征在于，所述控制器包括核心控制单元、图像采集通讯接口、光源控制接口、输入输出接口、USB通讯接口和以太网通讯接口，核心控制单元分别与图像采集通讯接口、光源控制接口、输入输出接口、USB通讯接口和以太网通讯接口相连，图像采集通讯接口与工业相机相连，光源控制接口与环形LED光源相连，激光传感器与输入输出接口相连。
8.根据权利要求7所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其特征在于，还包括人机界面和报警器，人机界面与核心控制单元相连，所述报警器与输入输出接口相连。
9.一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测方法，其特征在于，采用如权利要求1-8任意一项所述的一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测装置，其中，检测装置安装在灌装机台面上，检测装置的输入输出接口与灌装机的控制***相连接；
检测方法包括以下步骤：
步骤1：检测装置初始化完成，灌装机带动软管在运行轨道上运行，当激光传感器检测到软管到达指定位置后，控制器会收到软管到位信号，此时，软管的中心与工业相机的镜头的中心和环形LED光源的中心在一条直线上；
步骤2：控制器控制环形LED光源开启，并控制工业相机拍摄软管内部图像，工业相机将拍摄的图像送至核心控制单元进行图像处理；
步骤3：核心控制单元根据图像处理结果判断软管内是否存在异物，若有异物，则控制报警器报警，并向灌装机的控制***发生剔除信号，则灌装机通过剔除装置将软管从生产线上直接剔除。
10.一种基于机器视觉技术的软管包装空管异物在线检测方法，其特征在于，步骤2中的图像处理包括中值滤波、二值化、形态学操作和特征提取，中值滤波是对目标图像的背景噪声进行抑制；二值化是使目标图像变的简单，凸显感兴趣的目标轮廓；形态学操作是为图像提取做准备，通过腐蚀、膨胀或开运算、闭运算操作对图像进行分割、提取；特征提取是从经过中值滤波、二值化、形态学操作处理过的图像中提取能代表异物本质的元素集。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201053954Y (zh) * 2007-05-15 2008-04-30 广州市万世德包装机械有限公司 一种用于高速运行中玻璃空瓶透明异物的检测装置
KR20120000453U (ko) * 2010-07-09 2012-01-17 (주)아모레퍼시픽 용기 이물질 검사장치
CN103868933A (zh) * 2014-03-17 2014-06-18 上海千山远东制药机械有限公司 一种抗生素瓶在线异物检测装置及异物检测方法
CN104792797A (zh) * 2014-01-22 2015-07-22 克朗斯股份公司 用于对饮料技术中的包装对象进行光学检验的装置
CN208537444U (zh) * 2018-07-02 2019-02-22 镇江同德机电设备有限公司 一种用于西林瓶成品瓶内异物检测的检测支架
CN111112130A (zh) * 2019-12-23 2020-05-08 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201053954Y (zh) * 2007-05-15 2008-04-30 广州市万世德包装机械有限公司 一种用于高速运行中玻璃空瓶透明异物的检测装置
KR20120000453U (ko) * 2010-07-09 2012-01-17 (주)아모레퍼시픽 용기 이물질 검사장치
CN104792797A (zh) * 2014-01-22 2015-07-22 克朗斯股份公司 用于对饮料技术中的包装对象进行光学检验的装置
CN103868933A (zh) * 2014-03-17 2014-06-18 上海千山远东制药机械有限公司 一种抗生素瓶在线异物检测装置及异物检测方法
CN208537444U (zh) * 2018-07-02 2019-02-22 镇江同德机电设备有限公司 一种用于西林瓶成品瓶内异物检测的检测支架
CN111112130A (zh) * 2019-12-23 2020-05-08 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
梁志芳、王迎娜主编: "《计算机在材料加工中的应用》", vol. 1, 上海科学技术出版社, pages: 107 - 109 *

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