一种检测PET瓶口质量的方法

1.一种检测PET瓶口质量的方法，其特征是：包括以下工艺流程：
定位：PET瓶经过传感器检测到PET瓶到达；
图像采集：控制单元获取瓶子的位置信息，同时同步完成光源频闪和相机拍照，采集当前PET瓶图像；
图像处理：对图像进行感兴趣区域的分割，对感兴趣区域进行图像预处理，对预处理后的图像进行图像分析及信息提取；
所述预处理包括：a将整幅图像进行增益处理，使图像清晰明亮；b根据整个图像的灰度直方图确定图像二值化的阈值，并对其进行二值化，将背景与感兴趣区域进行初步分割；c在感兴趣区域上以瓶口的圆形形状设置m条检测线覆盖到瓶口的轮廓区域；d将瓶口的轮廓区域作为感兴趣区域，在检测线上继续适当的二值化；e沿着检测线的方向向内或向外，在每条检测线上查找灰度梯度变化达到规定程度的点，形成一个点的数组，记为Points[m]；
所述图像分析及信息提取的步骤为：
①检测椭圆度缺陷：将检测线上的点Points[m]拟合成一个圆，并查看该圆的椭圆度，超出规定数值的椭圆度为具有椭圆度缺陷；
②检测密封性缺陷：在所述m条检测线上，沿着每条检测线的方向先查找灰度正变化达到规定程度的点，记为PointsA[m]，再查找灰度负变化达到规定程度的点，记为PointsB[m]；由PointsA[m]和PointsB[m]分别拟合成一个圆记为CircleA和CircleB，得到CircleA的圆心CenterA、直径DiameterA和CircleB的圆心CenterB、直径DiameterB，以CircleA和CircleB的圆心中点为圆心Center，以CircleA和CircleB的直径为内外直径形成一个圆环，记为Torus，对整个Torus区域进行再次二值化，查数条检测线上的白色像素，循环相加求和，将有缺陷处的和与正常位置的和比较，少于正常值并达到设定的阈值时为密封性缺陷；
剔除：图像处理器将其处理结果传递给控制单元，控制单元接受到椭圆度缺陷和密封性缺陷后，通知剔除系统剔除对应标识号的瓶子。
2.根据权利要求1所述的检测PET瓶口质量的方法，其特征是：所述椭圆度的计算公式为：
椭圆度＝100×(最大直径-最小直径)/(最大直径+最小直径)
最大直径和最小直径为从Points[m]中任意三点所形成圆的直径中得出的最大值和最小值。

一种检测PET瓶口质量的方法\n技术领域\n[0001] 本发明属于生产线自动检测技术领域，具体涉及一种检测PET瓶口质量的方法，能够在高速自动化生产流水线上对PET瓶口破损、划伤及椭圆度进行实时非间断检测。 [0002] 背景技术\n[0003] 目前，自动检测设备在现在工业生产中发挥着至关重要的作用。为了提高生产效率，务必使检测设备能在不打断工业生产的情况下，进行在线检测，并及时剔除检测不合格的产品，所以非接触式在线检测设备发挥着越来越重要的作用。在现在的啤酒、食品、饮料和药品生产的过程中，要求灌装容器满足相应的质量标准，在生产灌装之前都要进行严格的检测。例如在PET瓶灌装饮料之前，首先要检测PET瓶口是否存在密封性缺陷以及瓶口不圆等缺陷。如果瓶口有缺陷，会导致含气饮料的漏气，影响产品的质量。在没有在线检测设备以前，一般都是工人利用人眼观察加抽样检查的方法。现在的生产线速度非常高，高的可达7万瓶/时，即使低的生产线也达到了2万4千瓶/时。在这种高速生产线上，使用人工肉眼检测，由于视觉疲劳和其他人为因素，人工检测很难跟上生产要求。 [0004] 发明内容\n[0005] 本发明的目的是：提供一种能够在高速自动化生产流水线上对PET瓶口密封性及椭圆度进行实时非间断检测，检测效率高、质量好的一种检测PET瓶口质量的方法。 [0006] 本发明的技术方案是：一种检测PET瓶口质量的方法，包括以下工艺流程： [0007] 定位：PET瓶经过传感器检测到PET瓶到达。 \n[0008] 图像采集：控制单元获取瓶子的位置信息，同时同步完成光源频闪和相机拍照，采集当前PET瓶图像。 \n[0009] 图像处理：对图像进行感兴趣区域的分割，对感兴趣区域进行图像预处理，对预处理后的图像进行图像分析及信息提取。预处理包括：a将整幅图像进行增益处理，使图像清晰明亮；b根据整个图像的灰度直方图确定图像二值化的阈值，并对其进行二值化，将背景与感兴趣区域进行初步分割；c在感兴趣区域上以瓶口的圆形形状设置m条检测线覆盖到瓶口的轮廓区域；d将瓶口的轮廓区域作为感兴趣区域，在检测线上继续适当的二值化；\ne沿着检测线的方向向内或向外，在每条检测线上查找灰度梯度变化达到规定程度的点，形成一个点的数组，记为Points[m]。图像分析及信息提取的步骤为： \n[0010] ①检测椭圆度缺陷：将检测线上的点Points[m]拟合成一个圆，并查看该圆的椭圆度，超出规定数值的椭圆度为具有椭圆度缺陷。 \n[0011] ②检测密封性缺陷：在所述m条检测线上，沿着每条检测线的方向先查找灰度正变化达到规定程度的点，记为PointsA[m]，再查找灰度负变化达到规定程度的点，记为PointsB[m]；由PointsA[m]和PointsB[m]分别拟合成一个圆记为CircleA和CircleB，得到CircleA的圆心CenterA、直径DiameterA和CircleB的圆心CenterB、直径DiameterB，以CircleA和CircleB的圆心中点为圆心Center，以CircleA和CircleB的直径为内外直径形成一个圆环，记为Torus，对整个Torus区域进行再次二值化，查数条检测线上的白色像素，循环相加求和，将有缺陷处的和与正常位置的和比较，少于正常值并达到设定的阈值时为密封性缺陷。 \n[0012] 剔除：图像处理器将其处理结果传递给控制单元，控制单元接受到椭圆度缺陷和密封性缺陷后，通知剔除系统剔除对应标识号的瓶子。 \n[0013] 一种检测PET瓶口质量的装置，包括瓶口检测装置、机械传送机构、传感器、工业级高清晰摄像系统、图像处理器、工业控制计算机和剔除系统，PET瓶设置在机械传送机构上，工业级高清晰摄像系统由相机和LED组合光源组成，相机设置在PET瓶口的上方，PET瓶经过传感器，传感器与相机和LED组合光源连接，相机与图像处理器连接，控制单元与传感器、图像处理器和剔除系统相连。 \n[0014] 采用环形低角度光源，LED发光颗粒与水平方向倾斜角度在30°-60°之间，采用前景光打光方式，将瓶口的轮廓线特征从周围背景中提取出来。传感器和频闪控制器配合使用，PET瓶触发传感器时，光源短时间内达到亮度峰值。 \n[0015] 本发明的有益效果是：在机械传送机构上的PET瓶子进入该检测装置触发激光传感器时，控制单元获取此瓶子的位置信息、同时同步完成光源频闪和相机拍照。图像处理器对所拍摄的图像进行实时处理，判定瓶口是否合格，将不合格信息发送给控制单元，控制单元接收到不合格信息后，通过内部位置信息的计算，在指定位置利用剔除系统将此瓶实时剔除。本发明的装置可以安装在吹瓶机之前， 也可以安装在吹瓶机之后，如果安装在吹瓶机之前，该装置能够识别那些即将进入吹瓶机的有缺陷瓶胚以及那些会造成心轴加载不良及损坏加热灯的有缺陷瓶胚，帮助控制瓶胚进入吹瓶机，减少由有缺陷瓶胚引起的吹瓶机堵塞及停机时间，促进低碳经济，节省劳动力和能源消耗，如果安装在吹瓶机之后，该装置能够检测并剔除存在密封面缺陷从而会造成灌装后泄漏的成形瓶，提高生产效率和产品质量。 \n附图说明\n[0016] 图1为本发明的工艺流程图； \n[0017] 图2为本发明的工作示意图。 \n具体实施方式\n[0018] 本发明的装置由瓶口检测装置、机械传送机构、激光传感器、工业级高清晰摄像系统，工业控制计算机和基于气压的平稳剔除系统组成。从图1所示本发明的工艺流程图可以看出，PET瓶或瓶胚经过激光传感器，检测到PET瓶到达，通过控制单元记录瓶子标识号、记录当前编码器信号，光传感器通知相机采集当前PET瓶图像，拍照完成后，由图像处理器对该图像进行处理，图像处理器将其处理结果传递给控制单元，准备剔除不合格瓶，控制单元接受到不合格信号后，通知剔除系统剔除对应标识号的瓶子。 \n[0019] 图2为本发明的工作示意图，本发明中的瓶口工业级高清晰摄像系统由相机1和同轴及环形LED组合光源组成，采用环形低角度光源，LED发光颗粒与水平方向倾斜角度在\n30°-60°之间，采用前景光打光方式，将瓶口的轮廓线特征从周围背景中提取出来。相机\n1具有双支架结构，能够尽最大可能减少相机1在工业环境下的震动，能够保证高清晰稳定的图像。当PET瓶3通过机械传送机构进入瓶口检测单元，控制单元接收到瓶口2经过激光传感器的触发信息，由控制单元输出信号给频闪控制器触发点亮光源，同时接收到触发信号的图像采集卡对相机3输出的视频模拟信号进行采集。采用光源频闪技术，将激光光电和频闪控制器配合使用，瓶子触发光电时，光源短时间内达到亮度峰值。组合LED光源较之其余结构的光源来说，具有在与相机同轴、距离合适的情况下照明均匀的优点，并且我们选择的是前景光明视场光源，这种光源有利于发现高反射材料表面的缺陷。 [0020] 本发明的工艺流程具有：定位、图像采集、图像处理和剔除。 [0021] 定位：PET瓶经过激光传感器检测到PET瓶到达。 \n[0022] 图像采集：控制单元获取瓶子的位置信息，记录瓶子标识号、记录当前编码器信号，同时同步完成光源频闪和相机拍照，采集当前PET瓶图像。采集得到一组图像序列，对于图像序列中的每一幅图像来说，都是一个二维图像阵列，在这个图像阵列中，承载瓶口图像信息的像素并不是整个阵列图像的所有像素，而本身图像处理的速度和处理的像素数的关系是一个正比例的关系，我们仅关注的是图像中承载瓶口信息的像素区域的特征，因此图像处理就只针对于这部分目标区域进行处理。 \n[0023] 图像处理：由图像处理器对采集的图像进行处理，对采集的序列图像中每一幅图像的处理的具体过程包括： \n[0024] 1、对图像进行感兴趣区域的分割，对感兴趣区域进行图像预处理。首先将整幅图像进行合适的增益处理，以使图像清晰明亮，易于观察。根据整个图像的灰度直方图确定图像二值化的阈值，并对其进行二值化，将背景与感兴趣区域(瓶口所在区域)进行初步分割；在感兴趣区域上以瓶口的圆形形状设置m(m的值可以根据需要设定)条检测线覆盖到瓶口的轮廓区域。然后将瓶口的轮廓区域作为感兴趣区域，在检测线上继续适当的二值化。\n随后，沿着检测线的方向向内或向外，在每条检测线上查找灰度梯度变化达到规定程度的点，形成一个点的数组，记为Points[m]。 \n[0025] 2、对预处理后的图像进行图像分析及信息提取。具体步骤如下： [0026] ①检测椭圆度缺陷的方法： \n[0027] 将检测线上的点Points[m]拟合成一个圆，并查看该圆的椭圆度。椭圆度是用来衡量瓶口圆度的，椭圆度的计算公式为： \n[0028] 椭圆度＝100*(最大直径-最小直径)/(最大直径+最小直径) \n[0029] 超出规定的椭圆度即认为该产品具有椭圆度缺陷，为不合格品。其中，“规定的椭圆度”可以人为的根据需要设定。 \n[0030] 其中，最大直径与最小直径为从Points[m]中任意三点所形成圆的直径中得出的最大值和最小值。 \n[0031] ②检测密封性缺陷的方法： \n[0032] 在上述的m条检测线上，沿着每条检测线的方向先查找灰度正变化达到规定程度的点，记为PointsA[m]，再查找灰度负变化达到规定程度的点，记为PointsB[m]。其中正负变化分别指灰度值变大和灰度值变小。由PointsA[m]和PointsB[m]分别拟合成一个圆记为CircleA和CircleB，得到CircleA的圆心CenterA、直径DiameterA和CircleB的圆心CenterB、直径DiameterB。以CircleA和CircleB的圆心中点为圆心Center，以CircleA和CircleB的直径为内外直径形成一个圆环，记为Torus。对整个Torus区域进行再次二值化，二值化的程度以能够清晰分辨缺陷为准则。 \n[0033] 查数每条检测线上的白色像素，记为White[m]。从编号为第0条的检测线上白像素个数开始，连续查找n(n的值可以根据需要设定)条检测线，并求和Sum[m]，即 [0034] Sum[i]＝White[i]+Whi te[i+1]+……+White[i+n](i＝0，1，……，m) [0035] 由于第0条检测线与第m条检测线首尾相连，可以循环相加求和。 [0036] 将有缺陷处的和与正常位置的和作比较，少于正常值并达到设定的阈值时，认为此处为密封性缺陷。 \n[0037] 剔除：根据需要设定缺陷判断标准，判断提取的信息是否达到缺陷判断要求，图像处理器将其处理结果传递给控制单元，控制单元接受到椭圆度缺陷和密封性缺陷后，通知剔除系统剔除对应标识号的瓶子。 \n[0038] 综上所述，根据缺陷检测要求调整好上述各个参数值，如果提取到的感兴趣域的信息参数达到我们的设定检测标准，系统把该图像识别为有缺陷的图像，将输出信号给控制单元，启动剔除装置将不合格品剔除。