基于機(jī)器視覺(jué)的食品包裝缺陷檢測(cè)研究

李萌，孫鐵波

（江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，江蘇淮安223000）

基于機(jī)器視覺(jué)的食品包裝缺陷檢測(cè)研究

李萌，孫鐵波

（江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，江蘇淮安223000）

食品包裝對(duì)食品的外觀和質(zhì)量都具有很大的影響，若食品包裝出現(xiàn)缺陷卻最終流入市場(chǎng)，對(duì)食品企業(yè)的名譽(yù)會(huì)產(chǎn)生一定負(fù)面影響。本文針對(duì)食品包裝中可能出現(xiàn)的問(wèn)題，對(duì)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)中的圖像處理過(guò)程和所運(yùn)用到的算法進(jìn)行說(shuō)明。闡述了機(jī)器視覺(jué)食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，提出一種通用性和靈活性更好的食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)。并以矩形紙質(zhì)食品包裝為例進(jìn)行應(yīng)用分析，結(jié)果證明該系統(tǒng)能夠很好的滿(mǎn)足食品包裝實(shí)時(shí)、快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的檢測(cè)要求。

機(jī)器視覺(jué)；食品包裝；缺陷

食品包裝（food packaging）是食品作為商品的重要組成部分，它能夠保護(hù)食品在流通過(guò)程中免受外來(lái)因素污染，保持食品的衛(wèi)生與品質(zhì)，好的食品包裝也能夠帶給消費(fèi)者良好感官體驗(yàn)，刺激消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)欲，為企業(yè)贏得更大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力[1-2]。食品包裝檢測(cè)的目的是控制包裝質(zhì)量，防止因包裝上的缺陷導(dǎo)致質(zhì)量受損的食品流入市場(chǎng)，目前大多數(shù)食品檢測(cè)企業(yè)仍采用人工監(jiān)測(cè)的方式進(jìn)行檢測(cè)，但這種方式具有人工工作強(qiáng)度大、檢測(cè)精度低和管理不規(guī)范等問(wèn)題，檢測(cè)結(jié)果不能達(dá)到預(yù)期，因此部分大型食品企業(yè)開(kāi)始引進(jìn)自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備，對(duì)食品包裝實(shí)行實(shí)時(shí)在線(xiàn)檢測(cè)，能夠重復(fù)大批量進(jìn)行食品包裝檢測(cè)，同時(shí)準(zhǔn)確性和規(guī)范性得以大幅提高[3-4]。

機(jī)器視覺(jué)（machine vision）是指利用圖像攝取裝置代替人眼功能，圖像處理功能代替人腦功能，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行信息分析、提取目標(biāo)色素，進(jìn)而控制生產(chǎn)過(guò)程的一種人工智能技術(shù)[5]。機(jī)器視覺(jué)中用于圖像攝取的設(shè)備不會(huì)直接與產(chǎn)品接觸，對(duì)于設(shè)備本身和產(chǎn)品來(lái)說(shuō)都更安全，且可以采用紅外線(xiàn)、微波等掃描技術(shù)，探測(cè)到人眼無(wú)法觀察到的范圍，擴(kuò)大了視覺(jué)范圍。同時(shí)機(jī)器視覺(jué)機(jī)器穩(wěn)定性好，可以長(zhǎng)時(shí)間在惡劣的環(huán)境中工作而不影響檢測(cè)精度和工作效率[6]。進(jìn)入21世紀(jì)，計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展帶動(dòng)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)也在不斷提高，應(yīng)用范圍和控制能力進(jìn)一步加深，國(guó)外多家機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)研究和制造企業(yè)已經(jīng)能夠生產(chǎn)出性能優(yōu)良的機(jī)器視覺(jué)儀器，并作為產(chǎn)品進(jìn)行銷(xiāo)售[7]。而我國(guó)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)起步較晚，其研究和技術(shù)相對(duì)滯后，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍有一定差距，目前國(guó)內(nèi)企業(yè)通常采用在國(guó)外相關(guān)設(shè)備及核心技術(shù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)性開(kāi)發(fā)一些包裝檢測(cè)系統(tǒng)，用于特定包裝的檢測(cè)工作[8]。但整體來(lái)說(shuō)，目前的機(jī)器視覺(jué)包裝檢測(cè)系統(tǒng)普遍存在圖像攝取裝置少、算法固定等缺陷，在具體使用過(guò)程中，容易出現(xiàn)檢測(cè)不全面的問(wèn)題[9]。

本文以矩形紙質(zhì)食品包裝為例，對(duì)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行研究，提出一種通用性和靈活性更佳的檢測(cè)系統(tǒng)模型，能夠更好的滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)需要。

1 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)中的圖像處理技術(shù)

1.1 圖像處理過(guò)程

圖像處理是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的核心部分，其處理過(guò)程可根據(jù)檢測(cè)精度和設(shè)備精細(xì)度分為三部分。第一部分為初級(jí)處理操作，即圖像預(yù)處理過(guò)程，包括降低圖像噪聲、提高圖像對(duì)比度及清晰度，由于環(huán)境因素使圖像攝取裝置對(duì)圖像判斷產(chǎn)生一定干擾性影響，為了使這種影響降到最低，需要對(duì)收集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)圖像增強(qiáng)技術(shù)將圖像本身容易被忽略的細(xì)節(jié)部分顯現(xiàn)出來(lái)，提取出圖像的特征，方便后續(xù)處理。第二部分為中級(jí)處理操作，即將圖像中提取出來(lái)的特征輸入圖像處理系統(tǒng)進(jìn)行圖像分割處理，將圖像分為目標(biāo)部分和其他組成部分，圖像分割處理是整個(gè)圖像處理過(guò)程中最困難、最重要的一步，如果軟件中的設(shè)計(jì)算法不穩(wěn)定或不成熟的話(huà)，極易導(dǎo)致分割結(jié)果不準(zhǔn)確，影響后續(xù)識(shí)別工作。第三部分為高級(jí)處理操作，即將圖像整體特征值進(jìn)行識(shí)別后執(zhí)行相關(guān)函數(shù)算法以及其他處理工作。

1.2 圖像處理算法

圖像處理算法在很大程度上決定了視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)效果及效率，所以針對(duì)不同包裝產(chǎn)品選擇合適的圖像處理算法是十分重要的，食品包裝主要運(yùn)用到的圖像處理算法包括二值化處理和邊緣檢測(cè)等。

二值化處理也被叫做閾值分割，是較為常見(jiàn)的圖像分割處理方式，主要是將圖像特征部分和背景部分分開(kāi)，具體做法為首先根據(jù)圖像的像素對(duì)比度確定分割閾值，利用灰度處理使目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域通過(guò)不同的灰度區(qū)分開(kāi)。設(shè)定一個(gè)閾值，可以得出圖像算法：

其中“0”代表黑色，“1”代表白色，上式代表圖像中像素值若大于等于T，則灰度值為“0”，圖像中像素值若小于T，則灰度值為“1”。

圖像的信息主要集中在邊緣部分，灰度變化也最顯著，邊緣檢測(cè)就是將圖像灰度有明顯階躍變化的像素集合，區(qū)分目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域，即根據(jù)相鄰區(qū)域的邊緣劃分目標(biāo)范圍。邊緣分為階躍邊緣和屋頂狀邊緣，其中階躍邊緣中圖像灰度變化非常明顯，呈垂直跳躍式，而屋頂狀邊緣中圖像灰度變化比較弱，呈漸變式。邊緣檢測(cè)主要是提取圖像中的交界線(xiàn)，使用灰度倒數(shù)變化表征圖像邊緣變化，最后運(yùn)用算法求取導(dǎo)數(shù)值，邊緣檢測(cè)算法中需利用算子求導(dǎo)，常用算子包括Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等。

以Robert算子為例進(jìn)行介紹，Robert算子是利用局部差尋找邊緣，即：

上市中卷積算子可以表示為：

其中（i，j）代表邊緣點(diǎn)，{R（i，j）}代表邊緣圖像，R（i，j）代表Robert算子梯度幅值，選擇合適的門(mén)限值RT，則應(yīng)滿(mǎn)足：

Robert算子的優(yōu)點(diǎn)是定位精度和噪聲敏感度較高。

2 機(jī)器視覺(jué)食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 機(jī)器視覺(jué)食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

機(jī)器視覺(jué)食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)的硬件包括圖像攝取裝置、圖像處理和分析裝置、結(jié)果輸出裝置三大部分。其基本構(gòu)造如圖1所示。

圖1 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)原理Fig.1 Theschem atic disgram ofM achine Vision System

其中圖像攝取裝置的作用為將攝取到的圖像轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可識(shí)別數(shù)據(jù)，具體設(shè)備包括光源、采圖觸發(fā)傳感器、鏡頭、CCD工業(yè)攝像機(jī)和圖像卡。圖像處理和分析裝置的硬件設(shè)備包括智能相機(jī)和PC系統(tǒng)，其中智能相機(jī)包括圖像采集、通信和圖像處理三大模塊，具有集成化特點(diǎn)，內(nèi)部已經(jīng)具有固化的視覺(jué)算法，使用和開(kāi)發(fā)相對(duì)都比較簡(jiǎn)單，但由于程序固定，推廣相對(duì)困難，只能按自身需要選擇最合適的智能相機(jī)，靈活度較低。而PC系統(tǒng)的可開(kāi)發(fā)性和靈活性更大，能夠根據(jù)不同的檢測(cè)精度和數(shù)據(jù)量要求進(jìn)行開(kāi)發(fā)運(yùn)用，系統(tǒng)利用率更高，因此本設(shè)計(jì)選擇PC系統(tǒng)作為圖像處理和分析裝置的硬件設(shè)備。

結(jié)果輸出裝置的硬件設(shè)備包括顯示屏和可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC），它的作用是方便查看檢測(cè)結(jié)果和及時(shí)去除不合格產(chǎn)品包裝，這個(gè)過(guò)程中應(yīng)注意去除間隔時(shí)間和開(kāi)關(guān)的設(shè)置，一是為了能正確去除不合格產(chǎn)品包裝，而是能在發(fā)現(xiàn)機(jī)器執(zhí)行錯(cuò)誤時(shí)能夠人工糾正，整個(gè)過(guò)程由PLC控制實(shí)現(xiàn)。

2.2 機(jī)器視覺(jué)食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)

機(jī)器視覺(jué)食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)的軟件作用為對(duì)攝取到的圖像進(jìn)行特定目標(biāo)的分析、處理和識(shí)別，包含圖像處理工具軟件、程序語(yǔ)言軟件、檢測(cè)工具軟件和系統(tǒng)設(shè)置軟件。

VisualC++環(huán)境程序是一種面向?qū)ο蟮目梢暬沙绦?，它可以兼容多種開(kāi)發(fā)程序，能滿(mǎn)足Win32的開(kāi)發(fā)需求，能夠自主生出程序框架，編程效率高，同時(shí)具有獨(dú)立性、多態(tài)性及可繼承性等特點(diǎn)，是程序結(jié)構(gòu)趨向合理化和數(shù)據(jù)分離化。開(kāi)發(fā)工具包選擇德國(guó)Machine Vision Technology（MYtec）公司推出的HALCON軟件，它具有完整的圖像處理函數(shù)庫(kù)（Image Processing Library），運(yùn)算功能齊全，計(jì)算能力強(qiáng)大。檢測(cè)工具系統(tǒng)可針對(duì)產(chǎn)品實(shí)際容易出現(xiàn)缺陷的地方進(jìn)行集中檢測(cè)，具體內(nèi)容包括灰度檢測(cè)、模板匹配、邊緣錯(cuò)位檢測(cè)、邊緣角度檢測(cè)、邊緣線(xiàn)距離檢測(cè)和條碼識(shí)別等。系統(tǒng)設(shè)置軟件包括系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)設(shè)置、品牌包裝圖像設(shè)置、品牌檢測(cè)窗口設(shè)置、檢測(cè)運(yùn)行設(shè)置和關(guān)閉系統(tǒng)。以邊緣角度檢測(cè)流程為例，說(shuō)明食品包裝的具體檢測(cè)流程，邊緣角度檢測(cè)流程如圖2所示。

圖2 邊緣角度檢測(cè)流程圖Fig.2 The inspection flow of edgeangle

3 機(jī)器視覺(jué)食品包裝缺陷檢測(cè)的應(yīng)用分析

本文以某矩形紙質(zhì)食品包裝的缺陷檢測(cè)為例，對(duì)上文提出的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)例分析。在選取光源時(shí)考慮到矩形紙質(zhì)包裝的光反射及折射能力強(qiáng)，因此選擇LED條形組合照明燈，為保持光源的穩(wěn)定性及高亮度，CCD工業(yè)攝像機(jī)采用頻閃光，同時(shí)使用6臺(tái) CCD工業(yè)攝像機(jī)同時(shí)進(jìn)行六面分別拍照。

檢測(cè)系統(tǒng)界面軟件信息包括當(dāng)前信息、品牌信息和檢測(cè)信息三大塊，其中當(dāng)前信息模塊顯示了目前系統(tǒng)包含的信息和信息設(shè)置，品牌信息模塊能夠根據(jù)設(shè)置中保持的標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)品牌圖像進(jìn)行修改、刪除等操作，檢測(cè)信息模塊能夠存儲(chǔ)并識(shí)別缺陷圖案，若運(yùn)行過(guò)程中發(fā)現(xiàn)缺陷圖案能夠自動(dòng)報(bào)警。具體運(yùn)行過(guò)程為：運(yùn)行檢測(cè)界面，點(diǎn)擊“顯示選中通道”，選擇合適圖像攝取區(qū)域，點(diǎn)擊“圖像瀏覽”，瀏覽正常圖像和缺陷圖像及數(shù)目，點(diǎn)擊“測(cè)試圖像”，檢測(cè)并核實(shí)圖像信息，完成檢查步驟。

本系統(tǒng)能夠很好的對(duì)矩形紙質(zhì)食品包裝實(shí)現(xiàn)6個(gè)面的檢測(cè)，能夠識(shí)別的缺陷包括條包反包、錯(cuò)牌、斜置、倒置、破損、褶皺、端面變形、印刷錯(cuò)誤和表面有異物。檢測(cè)樣品共計(jì)10000個(gè)，其中嚴(yán)重缺陷漏檢3個(gè)，漏檢率為0.03%，一般缺陷漏檢18個(gè)，漏檢率為0.18%，檢測(cè)精度較高，每個(gè)包裝檢測(cè)時(shí)間低于100毫秒，檢測(cè)效率較高。界面具有自動(dòng)保存和瀏覽缺陷包裝圖像的功能，方便使用，易上手。

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)機(jī)器視覺(jué)用于食品包裝缺陷檢測(cè)的圖像攝取裝置及圖像處理算法進(jìn)行介紹，提出食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)中的硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，最后就矩形紙質(zhì)食品包裝檢測(cè)系統(tǒng)為例，對(duì)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的實(shí)際運(yùn)用予以說(shuō)明，證明該系統(tǒng)的檢測(cè)工具能夠滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)需要，具有良好的通用性和靈活性，可投入實(shí)際生產(chǎn)中。

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Research of Food Packaging Defects Detection Based on M achine Vision

LIMeng，SUNTie-bo
（DepartmentofElectricaland Mechanical Engineering，Jiangsu Food&PharmaceuticalScience College，Huai′an 223000，Jiangsu，China）

Food packaging could affect the appearance and quality of the food.The reputation of the company could be affected when the defect food package come into themarket.Thisarticle focuseson the possible problems of the packaging.The picture processing and algorithm of themachine vision technology were introduced. The hardware and software of themachine vision food packaging system were introduced.A food packaging detection system was proposed with a good universality and flexibility.The rectangle paper food packaging was used asa realexample analysis.The results indicated that the proposed system could satisfy the requirementof the food packaging.

machine vision；food packaging；defect

10.3969/j.issn.1005-6521.2016.24.029

2016-07-14

淮安市重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（工業(yè)及信息化）（HAG2015018）；淮安市應(yīng)用研究與科技攻關(guān)（農(nóng)業(yè)）計(jì)劃項(xiàng)目（HAN2014037）

李萌（1982—），男（漢），講師，碩士，研究方向：機(jī)器視覺(jué)、自動(dòng)化控制。