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    基于機(jī)器視覺的印刷標(biāo)簽缺陷檢測的探討

    2022-04-20 08:53:12方春城陳耿新
    中國設(shè)備工程 2022年7期
    關(guān)鍵詞:檢測

    方春城,陳耿新

    (揭陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系,廣東 揭陽 522051)

    1 前言

    隨著科技發(fā)展和生活水平的不斷提高,人們更注重商品的包裝;因此,對印刷標(biāo)簽的質(zhì)量要求也越來越高。印刷標(biāo)簽作為產(chǎn)品包裝的一部分,具有精美外觀、整潔大方、成本低廉、使用方便等優(yōu)點,在各行各業(yè)有著廣泛的應(yīng)用,其使用的材質(zhì)多樣、工藝復(fù)雜、質(zhì)量要求高。彩色印刷標(biāo)簽質(zhì)量缺陷主要有顏色失真、油墨污漬、黑點、漏印、文字模糊、套印不準(zhǔn)等。黑白印刷標(biāo)簽的缺陷有漏印、白點等。傳統(tǒng)的印刷標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量檢測主要靠人工檢測,依靠人眼發(fā)現(xiàn)低質(zhì)標(biāo)簽再進(jìn)行剔除,人工在檢測印刷品缺陷時,常常出現(xiàn)主觀性大、易疲勞、效率低,交貨周期長,而且檢測質(zhì)量和檢測效果偏差比較大。隨著圖像處理技術(shù)和計算機(jī)視覺技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,機(jī)器視覺逐步被應(yīng)用于印刷標(biāo)簽質(zhì)量檢測。與傳統(tǒng)的印刷品質(zhì)量檢測相比,機(jī)器視覺技術(shù)具有檢測速度快、準(zhǔn)確率高,能夠迅速準(zhǔn)確判斷被檢印刷品的外觀缺陷,并綜合分析缺陷參數(shù),從而判斷印刷品是否為不合格品。2005年,國內(nèi)出現(xiàn)單張紙的檢測設(shè)備,且應(yīng)用到離線質(zhì)量檢測、控制環(huán)節(jié)。至今,機(jī)器視覺檢測設(shè)備已應(yīng)用于印刷、燙金、模切、質(zhì)檢等不同煙標(biāo)工藝環(huán)節(jié)。

    1990年,KatsuyukiTanimizu等人著手對印刷品缺陷的在線檢測技術(shù)進(jìn)行了大量研究。針對印刷品缺陷檢測,提出了索引空間法。算法通過對比待檢測圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像相應(yīng)位置像素的灰度值,用比較后的差異值判定待檢測圖像是否合格。2002年,Seiji Hata等人通過研究,將印刷品缺陷歸納為兩類:顏色缺陷和形狀缺陷。2003年,J.Luo和Z.Zhang提出了應(yīng)用三維直方圖的方法提取圖像的特征信息,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷提取的圖像信息,判定是否存在缺陷。國內(nèi)學(xué)者章毓晉提出了融合逐像素檢測和分區(qū)域檢測的算法。阮秋琦也提出了另外一種缺陷檢測方法,其核心就是結(jié)合動態(tài)閾值和逐層檢測相的方法。在2005年以前,國外產(chǎn)品占市場份額較大,尤其以尼力可、FUTEC、東機(jī)美等日系品牌為主。在進(jìn)行印刷標(biāo)簽檢測時,需要先對待檢測印刷標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)處理,然后再進(jìn)行特征提取,判斷是否存在缺陷區(qū)域,確定缺陷區(qū)域。本文主要針對條形碼印刷標(biāo)簽缺陷的檢測。

    2 圖像預(yù)處理

    工業(yè)攝像頭在采集、傳輸圖像時,難免受到干擾,使條形碼圖像位置無法完全放正,從而影響了圖像識別效率。因此,在檢測條形碼缺陷時,必須先對采集到的圖像預(yù)處理。包括將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,邊緣檢測,把條形碼區(qū)域區(qū)分開來,確定條形碼。對圖像進(jìn)行高斯濾波增強(qiáng),這里采用Sobel算子,進(jìn)行條形碼邊緣檢測;再用hough變換進(jìn)行直線檢測,定出條形碼區(qū)域。

    Sobel算子主要原理:

    Sobel算子用于圖像邊緣檢測,是一個離散差分算子。鄰域像素對當(dāng)前像素的影響是不等價的,對算子結(jié)果的影響也是不同,采用求梯度值的方法,用于計算圖像亮度的灰度近似值,用兩組5×5或3×3的矩陣,與圖像作平面卷積,進(jìn)行圖像鄰域平均,再經(jīng)過微分檢測圖像的邊緣。

    設(shè)f(x,y)表示一幅圖像,在某點f(x,y)的梯度的一個矢量定義為:

    其中,▽f(x,y)具體實現(xiàn)為:

    Sobel算子具體實現(xiàn)步驟如下:(1)遍歷整幅圖像,從水平和垂直兩個方向找出模板中心對應(yīng)的點在圖像中的相應(yīng)位置;(2)對整幅圖像按模板進(jìn)行離散卷積運算;(3)用卷積運算的最大值代替中心像素的灰度值,即fmax;(4)采用自適應(yīng)閾值δ,對圖像二值化,若fmax≥δ,則所在像素點就是圖像的邊緣,否則,就是背景區(qū)域。

    Hough變換原理:Hough變換就是把圖像中的點映射到另一個參考系的直線中,在圖像f中,經(jīng)過點(x,y)的直線可以表達(dá)為:

    式中,p是直線的斜率,q是直線的截距。

    另外,公式(3)也可改寫成公式(4)的形式:

    式(4)表示的是參數(shù)空間PQ中過點(p,q)的一條直線如圖1所示,圖像空間XY中過點(xi,yi)的直線可以表示為yi=pxi+q,也可以寫成q=-pxi+yi,后者表示在參數(shù)空間中的一條直線同理,參數(shù)坐標(biāo)系的直線也對應(yīng)于圖像坐標(biāo)系中的一個點;在圖像坐標(biāo)系中,呈現(xiàn)直線的所有點,它們的斜率和截距是相同的,所以,它們在參數(shù)坐標(biāo)系中也相應(yīng)的對應(yīng)于相同的點。同理,對于(xj,yj)也可以寫成上式形式Hough變換對應(yīng)的空間如圖1所示。

    圖1 Hough變換空間

    在Hough變換中,圖像空間中同一條線的點對應(yīng)參數(shù)空間里相交的直線;反過來,在參數(shù)空間里,同一個點相交的所有直線對應(yīng)圖像空間里共線的點,這就是點——線對偶性。在接近豎直方向上的直線,因p的值接近無窮導(dǎo)致計算量大增,此時,則用直線的極坐標(biāo)形式表示直線,其方程如式(5):

    Hough變換就是把空間問題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間里。在參數(shù)空間里面的累計統(tǒng)計,實現(xiàn)對直線的檢測。

    Hough變換具體實現(xiàn)步驟如下:(1)建立一個累加器,用一個二維參數(shù)空間(λ,θ)表示;(2)對圖像進(jìn)行搜索,查找黑色像素目標(biāo),根據(jù)式(5)在參數(shù)空間中找到每個目標(biāo)像素對應(yīng)的位置,并將參數(shù)空間(λ,θ)對應(yīng)的位置加1;(3)求出參數(shù)空間(λ,θ)的最大值,標(biāo)識為(λ′,θ′);(4)再根據(jù)參數(shù)空間位置(λ′,θ′),根據(jù)式(5)找到圖像空間中相對應(yīng)的直線參數(shù)。

    Hough變換算法自身特點,對待檢測圖形邊緣信息非標(biāo)準(zhǔn)等情況都具有很強(qiáng)的魯棒性。

    3 基本工作原理

    機(jī)器視覺檢測技術(shù)就是通過計算機(jī)來模擬人的視覺功能,由工業(yè)攝像頭CCD獲取檢測樣品的圖像,計算機(jī)對獲取的圖像進(jìn)行分析處理,提取有用信息,根據(jù)判斷規(guī)則做出判定,實現(xiàn)待測樣品的質(zhì)量檢測。由于視覺技術(shù)在缺陷檢測的應(yīng)用,大大提高了印刷自動化程度和印刷品的質(zhì)量,明顯降低了檢測成本,使生產(chǎn)速度和生產(chǎn)效率實現(xiàn)雙提高。條形碼缺陷檢測基本流程如圖2所示。

    圖2 印刷標(biāo)簽缺陷檢測流程圖

    4 實驗與分析

    對帶有缺陷的條形碼進(jìn)行檢測實驗。將CCD采集的圖像送至計算機(jī),計算機(jī)先進(jìn)行圖像二值化,結(jié)合Sobel算子對條形碼進(jìn)行邊緣提取,再用hough變換,確定直線,區(qū)分條形碼區(qū)域,確定條形碼;找出存在缺陷的區(qū)域并標(biāo)出。這里主要對兩種缺陷進(jìn)行檢測,第一種缺陷為條形碼印刷出現(xiàn)漏墨情況,第二種為條形碼出現(xiàn)破損。

    通過實驗不難發(fā)現(xiàn),對印刷漏墨和帶破損的兩種條形碼進(jìn)行檢測,效果很明顯。圖3是印刷漏墨的缺陷檢測,圖3(a)是條形碼原圖;圖3(b)是經(jīng)過二值化后的圖像,應(yīng)用Sobel算子,在二值化圖中確定條形碼區(qū)域的上下水平線,并提取的條形碼的水平邊緣;圖3(c)是利用Hough變換,提取出條形碼區(qū)域;圖3(d)找出漏墨缺陷所在位置;圖3(e)將找到的缺陷位置具體標(biāo)識出來。同樣,圖4各圖對應(yīng)的是針對帶有破損的條形碼的缺陷檢測實驗結(jié)果。圖4(a)是條形碼原圖;圖4(b)是經(jīng)過二值化后的圖像,應(yīng)用Sobel算子,在二值化圖中確定條形碼區(qū)域的上下水平線,并提取的條形碼的水平邊緣;圖4 (c)是利用Hough變換,提取出條形碼區(qū)域;圖4(d)找出破損區(qū)域缺陷所在的位置;圖4(e)將找到的缺陷位置具體標(biāo)識出來。

    圖3 印刷漏墨缺陷條形碼檢測

    圖4 破損條形碼缺陷檢測

    5 結(jié)語

    針對印刷時出現(xiàn)漏墨和破損的印刷條形碼缺陷,提出一種利用計算機(jī)機(jī)器視覺檢測識別的方法。該方法主要通過將待檢測印刷標(biāo)簽圖像二值化,用Sobel算子找出條形碼條黑條邊緣,通過Hough變換檢測條形碼區(qū)的直線特征,進(jìn)一步判斷是否存在缺陷,再將缺陷標(biāo)出,實現(xiàn)印刷標(biāo)簽的缺陷檢測。通過實驗,可以發(fā)現(xiàn),采用Sobel算子結(jié)合Hough變換能很好的將印刷條形碼缺陷識別出來。該方案對印刷條形碼標(biāo)簽的生產(chǎn)檢測具有良好的實用價值和社會經(jīng)濟(jì)效益。將計算機(jī)機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)檢測領(lǐng)域,能大幅度地提升產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性,提高了生產(chǎn)效率。隨著機(jī)器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)的不斷改進(jìn)、硬件性能指標(biāo)的不斷提升,未來在印刷標(biāo)簽檢測和缺陷定位等方面將會出現(xiàn)一些更高質(zhì)量的檢測技術(shù)。

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