圖像處理技術(shù)在卷煙包裝過程中的應(yīng)用與發(fā)展

王偉

摘 要：圖像處理技術(shù)在卷煙包裝過程各個(gè)環(huán)節(jié)均有應(yīng)用，主要用來(lái)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行控制，根據(jù)不同檢測(cè)條件和檢測(cè)精度要求，采用的檢測(cè)相機(jī)與圖像處理算法有所不同，本文在介紹區(qū)別的同時(shí)，重點(diǎn)分析了裝箱機(jī)缺條檢測(cè)中應(yīng)用的圖像處理算法，提出灰度參數(shù)和面積參數(shù)調(diào)整方法，并對(duì)軟件的智能化提出新的建議。

關(guān)鍵詞：圖像處理；灰度；裝箱機(jī)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、項(xiàng)目開發(fā)背景與趨勢(shì)

在香煙卷包機(jī)組的生產(chǎn)效率逐步提高的前提下，對(duì)工藝質(zhì)量的控制難度越來(lái)越大，外觀檢測(cè)技術(shù)含量不斷提高，圖像處理算法多種多樣，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)電氣人員和技術(shù)人員是不小的挑戰(zhàn)。而外觀檢測(cè)的效果，取決于圖像處理算法的正確選取和各種參數(shù)的準(zhǔn)確性。因此，本文對(duì)圖像處理技術(shù)做詳細(xì)分析，希望對(duì)技術(shù)人員的應(yīng)用提供幫助。

二、硬件系統(tǒng)分析

圖像處理技術(shù)的前提是“圖像”，盡量保證圖像的清晰和待識(shí)別內(nèi)容明確是圖像處理硬件系統(tǒng)需要解決的問題。在卷煙行業(yè)中，主要涉及的是相機(jī)與光源的選取問題。

1 相機(jī)的選用

相機(jī)這里主要應(yīng)用黑白與彩色相機(jī)。（a）小盒外觀檢測(cè)使用彩色相機(jī)對(duì)煙包進(jìn)行檢測(cè)，該方法檢測(cè)精度高，對(duì)硬件處理速度要求高。（b）條煙外觀檢測(cè)與缺條成像檢測(cè)采用黑白相機(jī)，關(guān)注的是灰度上明顯的差別，該方法檢測(cè)內(nèi)容精度低，對(duì)硬件處理速度要求低。

2 曝光光源的選用

光源主要分單色光和白光，這里均有應(yīng)用。包裝帶玻璃紙的地方使用單色光較好。

三、軟件算法分析

1 圖像處理算法概述

圖像處理是用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)，而進(jìn)行圖像分析所使用的工具就是圖像處理算法，這些算法包括基本算法，類似的有二值化、灰度圖像、邊緣查找等，也有高級(jí)算法，像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。

2 應(yīng)用到行業(yè)內(nèi)的圖像處理過程

卷包過程應(yīng)用的檢測(cè)大體的處理流程：首先，圖片預(yù)處理。得到灰度圖片，采用RGB轉(zhuǎn)灰度算法，得到灰度圖；其次，算法處理及分析，灰度圖上按用戶檢測(cè)設(shè)置定位監(jiān)測(cè)范圍，選擇處理算法。主要用到二值化、邊緣檢測(cè)、平滑、去噪聲、模板匹配等圖像處理算法，再配合統(tǒng)計(jì)分析；最后，與目標(biāo)值結(jié)果比對(duì)，根據(jù)檢測(cè)參數(shù)的設(shè)置進(jìn)行檢測(cè)結(jié)果判斷，包括灰度平均值、偏差，邊緣檢測(cè)重量與長(zhǎng)度，模板匹配相似度，以及其他偏差值，將不合格產(chǎn)品剔除或者報(bào)警。

四、成像檢測(cè)參數(shù)調(diào)整方法

缺條成像檢測(cè)的調(diào)整原理是在檢測(cè)圖像上設(shè)置矩形框，對(duì)矩形框內(nèi)的圖像進(jìn)行閾值X的二值化處理，將處理結(jié)果中聯(lián)通暗區(qū)的面積值與設(shè)定值Y對(duì)比，超出界限則報(bào)警。X值與Y值的選擇是手動(dòng)設(shè)置，這個(gè)值很關(guān)鍵，如果不能設(shè)定合適的值，則檢測(cè)不到缺條或者誤檢過多。因此，我們做以下分析。

1 確定閾值X

為了找到合適的閾值，在MATLAB中我們對(duì)圖像首先進(jìn)行灰度直方圖的分析。

i=imread（E：＼test1.bmp）；

j=rgb2gray（i）；

figure（）；imshow（j）；%原圖的灰度圖

figure（）；imhist（j）；%灰度分布直方圖

區(qū)域A的高分布來(lái)源于暗色的空隙，區(qū)域C的高分布來(lái)源于煙條的亮色反光，而區(qū)域B的過渡區(qū)是介于亮色與暗色之間過渡區(qū)域，我們的閾值X就設(shè)置在區(qū)域B，大致范圍60～140。

繼續(xù)在MATLAB中進(jìn)行分析

通過分析，圖片絕大部分閾值應(yīng)該定義在150左右，而兩個(gè)角落最好定義在80～110的某一個(gè)值（需要多次實(shí)驗(yàn)），這樣的分析結(jié)果較接近我們想要得到的結(jié)果。

經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，最終確定：

Level=60/255=0.235閾值60。

2 現(xiàn)場(chǎng)處理方法

根據(jù)這個(gè)原理，在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)我們應(yīng)該通過以下方法確定閾值：（a）畫一個(gè)較大的檢測(cè)框，包含正常煙條、設(shè)備暗區(qū)、煙條正?？p隙；從大到小改變閾值進(jìn)行測(cè)試，這里得出閾值為60左右較為合適。（b）確定暗區(qū)面積范圍Y，在上述實(shí)驗(yàn)中，由于圖片中有不同程度的暗區(qū)，這些暗區(qū)不代表缺條，而且面積較小。在實(shí)際中，暗區(qū)大小需要用添加面積約束（約束范圍內(nèi)報(bào)警，默認(rèn)3500～100000）。（c）根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，我們找到確定面積的標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整方法：繪制檢測(cè)框，不用故意避免縫隙，盡量讓檢測(cè)框之間沒有縫隙，測(cè)試找到合適閾值X；將檢測(cè)框檢測(cè)閾值設(shè)為255，處理后得到檢測(cè)框的設(shè)定面積值Y1；將檢測(cè)框檢測(cè)閾值設(shè)定為之前調(diào)整好的閾值X，處理后得到檢測(cè)框內(nèi)的暗區(qū)面積值Y2；根據(jù)Y1，Y2的值針對(duì)空隙晃動(dòng)情況，設(shè)置一個(gè)大于Y2的面積范圍下限Y（根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)常設(shè)置為Y1的1/6到1/4范圍）。

結(jié)語(yǔ)

不同的煙條，甚至不同燈光下閾值不同，這樣默認(rèn)的40閾值對(duì)調(diào)整檢測(cè)參數(shù)來(lái)說(shuō)意義不大，沒有自動(dòng)的調(diào)整方法或者專業(yè)人員前提下參數(shù)較難確定，導(dǎo)致檢測(cè)效率不高，而通過上述方法可以找到相對(duì)準(zhǔn)確的閾值。同時(shí)需要根據(jù)每個(gè)檢測(cè)框內(nèi)可能出現(xiàn)的縫隙或者暗點(diǎn)添加面積約束條件，默認(rèn)1500的起始面積可能造成誤檢和漏檢，需要根據(jù)檢測(cè)框的面積重新確定。

參考文獻(xiàn)

[1]張德豐.數(shù)字圖像處理（MATLAB版）[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2012.