無支撐環(huán)PET瓶蓋封裝質(zhì)量在線檢測方法

張 萌， 許 敏

(1.遼寧裝備制造職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)械工程系，遼寧 沈陽 110161；2.中國科學(xué)院 沈陽自動化研究所，遼寧 沈陽 110179)

0 引 言

聚對苯二甲酸乙二酯(polyethylene terephthalate,PET)瓶與防盜蓋鎖緊過程中，瓶蓋區(qū)域會出現(xiàn)歪蓋、高蓋、防盜環(huán)斷裂、瓶蓋表面出現(xiàn)液體殘留及異物等缺陷。傳統(tǒng)的檢測方法依靠肉眼判斷防盜蓋區(qū)域是否存在缺陷，速度慢、漏檢誤、檢率高、勞動強(qiáng)度大[1,2]。文獻(xiàn)[3]對瓶蓋區(qū)域進(jìn)行分割，根據(jù)支撐環(huán)在瓶頸處突出的特性來定位支撐環(huán)，然后通過模板匹配的方法完成瓶蓋區(qū)域的缺陷檢測。文獻(xiàn)[4]利用邊緣檢測算法精確估計出支撐環(huán)和瓶蓋頂部的直線方程，通過兩直線的距離檢測瓶蓋區(qū)域是否存在缺陷。文獻(xiàn)[5]使用二值化并進(jìn)行水平方向的投影，利用支撐環(huán)的定位來完成缺陷識別。文獻(xiàn)[6]根據(jù)PET瓶體的對稱性消除毛刺與水珠對缺陷檢測的影響，完成了PET瓶支撐環(huán)的檢測和瓶蓋缺陷分類。

本文針對無支撐環(huán)PET瓶瓶蓋的特點(diǎn)，采用一種基于顏色空間變換與動態(tài)閾值分割PET瓶蓋缺陷檢測方法，該方法不僅能檢測常規(guī)缺陷如無蓋、高蓋、歪蓋、防盜環(huán)完全斷裂，還能檢測防盜環(huán)與瓶蓋之間連接橋部分?jǐn)嗔鸭捌可w表面異物。

1 檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及組成

PET瓶蓋封裝質(zhì)量在線系統(tǒng)主要由圖像采集單元、圖像處理單元、可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)控制單元、氣動執(zhí)行機(jī)構(gòu)等組成。其中圖像采集單元由發(fā)光二極管(light-emitting diode,LED)光源、鏡頭、電荷耦合器件(charge coupled device,CCD)相機(jī)、工控機(jī)等組成，如圖1所示。整個圖像采集單元中含有3個CCD相機(jī)，兩兩之間夾角為120°，保證瓶體不旋轉(zhuǎn)的情況下能夠獲得瓶蓋側(cè)面完整的圖像。當(dāng)光電傳感器受到觸發(fā)后，由PLC控制單元觸發(fā)3個相機(jī)同時采集瓶蓋區(qū)域圖像，傳送圖像至圖像處理單元進(jìn)行缺陷識別，最終將識別結(jié)果通過輸入/輸出(input/output,I/O)口傳送給PLC，由PLC控制氣動執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行缺陷產(chǎn)品的剔除動作。

圖1 圖像采集系統(tǒng)示意

2 PET瓶蓋缺陷檢測

2.1 瓶蓋區(qū)域分割

所用的PET瓶瓶體為棕色，瓶蓋為白色，圖像采集系統(tǒng)獲取的瓶蓋圖像如圖2(a)所示，瓶蓋區(qū)域灰度值明顯高于瓶體及背景區(qū)域的灰度值，因此可以直接使用簡單閾值法分割瓶蓋區(qū)域。圖2(b)所示為使用固定閾值(100)分割獲取的瓶蓋區(qū)域二值圖像，光源在瓶體區(qū)域形成反光使得二值圖像中存在噪聲干擾，可以采用設(shè)置面積閾值的方法來提取目標(biāo)區(qū)域，圖2(c)所示為通過設(shè)置面積閾值提取的無噪聲瓶蓋區(qū)域二值圖像。

圖2 瓶蓋區(qū)域閾值分割

2.2 瓶蓋區(qū)域缺陷提取及分類

對于無蓋、高蓋、歪蓋等缺陷的檢測方法，文獻(xiàn)[4～6]中詳細(xì)描述，不再贅述，本文將重點(diǎn)研究防盜環(huán)連接橋完全斷裂、部分?jǐn)嗔岩约捌可w表面異物檢測。常見的4種缺陷分別為蓋表面異物(藥液殘留)、防盜環(huán)完全斷裂、連接橋斷裂2根和連接橋斷裂3根。

2.2.1 瓶蓋表面異物檢測

瓶蓋表面異物一般表現(xiàn)為蓋表面存在藥液殘留。由于瓶蓋側(cè)面為曲面且表面分布有防滑條，造成蓋側(cè)表面灰度分布很不均勻，因此直接使用簡單閾值法魯棒性差、誤檢及漏檢率高。由于藥液殘留區(qū)與瓶蓋背景存在明顯的色差，因此本文將顏色空間變換引入到瓶蓋表面異物檢測中。由三原色(RGB)顏色空間到HSV顏色空間的變換模型如下

(1)

圖3(a)～圖3(c)所示為瓶蓋表面異物圖像經(jīng)HSV顏色變換后的各分量圖像，對比發(fā)現(xiàn)S分量中藥液殘留區(qū)灰度特征十分明顯，因此，可以采用S分量來檢測瓶蓋區(qū)域藥液殘留，圖3(d)所示為直接使用固定閾值法分割獲得的瓶蓋藥液殘留區(qū)域。

圖3 HSV顏色變換及缺陷分割

2.2.2 防盜環(huán)連接橋斷裂檢測

連接橋全部斷裂時蓋與環(huán)完全分離，其特征比較明顯，可以使用瓶蓋區(qū)域的寬高比判斷。而連接橋部分?jǐn)嗔褧r(斷2根和斷3根)，蓋與環(huán)之間的間隙很小，一般為0.2～0.3 mm，且蓋的邊緣存在凸起，造成蓋環(huán)接觸區(qū)灰度分布存在突變，使用固定閾值法很難分割出完整的缺陷區(qū)域。本文將動態(tài)閾值分割算法引入到連接環(huán)部分?jǐn)嗔讶毕輽z測中，首先對瓶蓋區(qū)域背景灰度值進(jìn)行估計，然后將待檢圖像與背景圖像進(jìn)行比較，通過設(shè)置動態(tài)閾值來分割缺陷區(qū)域。

設(shè)f(x,y)表示某一圖像，h(x,y)表示某一形式的濾波器，濾波后的灰度圖像g(x)為

g(x,y)=f(x,y)?h(x,y)

(2)

式中 ?為卷積。背景建模的關(guān)鍵是濾波器的設(shè)計，根據(jù)實驗，濾波器尺寸過小，所獲得背景區(qū)域不能很好地逼近真實背景區(qū)域，導(dǎo)致漏檢；濾波器尺寸過大，不僅計算量顯著增加，而且會導(dǎo)致誤檢。因此，設(shè)計濾波器尺寸時需要綜合考慮圖像分辨率、待識別對象的最小尺寸等因素。圖4所示為連接橋斷裂2根時，經(jīng)均值濾波后的背景圖像，原圖中的灰度突變區(qū)域很好地融合到背景中。

圖4 瓶蓋背景建模

在獲得瓶蓋背景區(qū)域后，可以將待檢圖像與背景圖像進(jìn)行逐像素灰度值比較，將滿足式(3)和式(4)的像素點(diǎn)歸集到集合S中

S={(x,y)∈R|g(x,y)-f(x,y)≥Tdiff}

(3)

S={(x,y)∈R|g(x,y)-f(x,y)≤-Tdiff}

(4)

式中R為像素點(diǎn)集合的定義域；Tdiff為動態(tài)閾值。式(3)用于高灰度區(qū)域的分割，式(4)用于低灰度區(qū)域的分割。對于連接環(huán)斷裂區(qū)，其一般表現(xiàn)為低灰度區(qū)域，因此，可以使用式(4)。圖5所示為防盜環(huán)連接橋部分?jǐn)嗔训臋z測結(jié)果。

圖5 防盜環(huán)連接橋部分?jǐn)嗔?/p>

3 實驗結(jié)果

檢測系統(tǒng)實物如圖6所示，系統(tǒng)主要硬件包括映美精工業(yè)相機(jī)DFK23GP031，IPC(Inter Core i5-3470，4 GB內(nèi)存)，千兆網(wǎng)卡、OPT條形與環(huán)形LED光源。軟件系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境為Windows 7，軟件開發(fā)環(huán)境基于Visual C#2012，結(jié)合OpenCV圖像處理庫。表1所示為該制藥廠設(shè)定的技術(shù)指標(biāo)。表2所示為實驗結(jié)果，各項檢測結(jié)果的準(zhǔn)確率達(dá)到99 %以上，均滿足該制藥廠設(shè)定的技術(shù)指標(biāo)。

圖6 檢測系統(tǒng)實物

檢測項目檢測精度檢出率/%正常蓋≥99.5蓋表面異物面積≥4mm2≥99.0環(huán)連接橋完全斷裂100環(huán)連接橋部分?jǐn)嗔验g隙≥1mm≥99.0

表2 PET瓶蓋檢測系統(tǒng)測試結(jié)果

4 結(jié) 論

本文提出了一種結(jié)合HSV顏色空間變換及動態(tài)閾值分割的無支撐環(huán)PET瓶蓋視覺檢測算法，解決了現(xiàn)有PET瓶蓋質(zhì)量檢測算法過分依賴支撐環(huán)的定位，無法對瓶蓋表面異物及連接橋斷裂等缺陷進(jìn)行檢測的缺點(diǎn)。基于該算法的視覺檢測系統(tǒng)已經(jīng)在某制藥廠的生產(chǎn)線上得到了應(yīng)用，各項指標(biāo)均已達(dá)到了設(shè)計要求，運(yùn)行狀態(tài)良好。