一种基于机器视觉的奶粉盖信息缺陷筛选系统

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的奶粉盖信息缺陷筛选系统，该系统其特征在于，其包括用于输送奶粉罐的传送带，所述传送带后方设置有一个可伸出所述传送带的电动推杆，所述传送带前方设置有一组光电传感器，所述传送带在二者之间设置有图像采集模块，所述图像采集模块为龙门式结构其从上到下设有工业相机、相机光源和奶粉罐限位器，所述传送带外侧设置有机器视觉系统模块，所述机器视觉系统模块由PC机组件、图像处理模块和人机交互界面模块组成，所述机器视觉系统模块与控制模块相互连接。本发明的结构设计新颖、能够准确的识别奶粉盖上的文字信息，检测精度高，检测速度快，能够适应大批量的奶粉罐检测，具有较高的实用价值。

说明书

技术领域

本发明涉及一种机器视觉应用技术领域，具体而言，涉及一种能够实时、准确监测的工业视觉自动检测系统及奶粉盖检测输送线。

背景技术

随着生活水平的提高，人们对食品的安全越来越注重视，特别是近年来针对奶粉行业的安全要求。而生产日期、保质期、二维码等相关信息是人们获取奶粉安全信息的直接来源。对于婴幼儿奶粉行业一般采用罐装，但在奶粉包装罐的生产过程中，存在很多不确定因素，例如设备老化损坏、技术问题等，免不了将生产日期、保质期等信息印刷错误，这时就需要检查奶粉的生产信息，避免幼儿食用之后出现问题对生产商和消费者都造成影响。而奶粉盖信息检测的工作在之前是由人工实现的，但由于人工检测的效率低，错误率高，已经不能满足奶粉的大量生产。机器视觉检测就是利用摄像头结合处理器替代人眼检测的技术。即是通过图像摄取装置将被拍摄物体转换为图像信号，再通过处理器结合各种算法提取所感兴趣的区域或特征，通过判别结果来控制现场的设备动作。

虽然机器视觉技术是一种比较成熟的技术，已经应用于生活中的各个方面，但是目前针对奶粉盖上的信息识别的应用，在速度上还没有相匹配的。因此针对机器视觉与工业流水线上的相结合，使得奶粉在保证生产信息正确的前提下，批量快速生产成为迫切的需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种机器视觉自动检测系统，采用机器视觉检测技术对流水线上的奶粉盖信息进行提取比对，将信息有缺陷的奶粉罐推出流水线。明显的提高了生产效率和生产的自动化程度。

为达到上述目的，本发明的构思是：利用工业相机附加到奶粉盖生产线上的待测工位，利用专用光源照明待测奶粉盖表面，采集奶粉盖的图像信息，将所采集的图像信息传送到奶粉盖图像处理系统，奶粉盖图像处理系统对所述奶粉盖图像处理后输出控制信号，控制剔除单元动作，剔除信息有缺陷的奶粉罐。

本发明技术方案如下：

一种基于机器视觉的奶粉盖信息缺陷筛选系统，其特征在于，其包括用于输送奶粉罐的传送带，所述传送带后方设置有一个可伸出所述传送带的电动推杆，所述传送带前方设置有一组光电传感器，所述传送带在二者之间设置有图像采集模块，所述图像采集模块为龙门式结构其从上到下设有工业相机、相机光源和奶粉罐限位器，所述传送带外侧设置有机器视觉系统模块，所述机器视觉系统模块由机器视觉系统主机、图像处理模块和人机交互界面模块组成，所述机器视觉系统模块与控制模块相互连接。

所述图像采集模块连接所述机器视觉系统模块，将采集到的图像发送至所述图像处理模块。

所述图像处理模块，用于对采集到的图像进行特征识别与分析。

所述机器视觉系统主机为图像处理和人机交互界面提供硬件支持。

所述人机交互界面为基于MFC开发的人机操作界面系统，其功能为对系统实时监控和上位机与下位机的通讯。

所述控制模块由单片机及其连接的驱动器组成，所述控制模块与光电传感器、伺服电机、电动推杆和PC机相连，辅助计算机完成位置信息的采集、缺陷奶粉罐的剔除和传送带转速的调节。

所述图像采集模块包括工业相机、环形光源、奶粉罐限位器、相机可调支架，所述工业相机用于实时采集图像，所述工业相机固定在相机可调支架，所述环形光源位于工业相机下方为其提供可靠的光线环境，所述奶粉罐限位器用于将传送带上的奶粉罐排列至拍摄区域。

本发明还提供一种基于机器视觉的奶粉盖信息缺陷筛选方法，包括步骤。

S1：启动传送装置。

S2：将奶粉罐送到图像采集模块下进行图像采集。

S3：将拍摄到的图像发送到图像处理和分析平台进行图像处理和分析。

S4：若有缺陷则对剔除单元输出剔除控制信号，启动工件剔除单元。电动推杆将奶粉罐退出传送带。

进一步地，步骤S3中图像处理、分析平台进行图像处理和分析的过程步骤为(如图3所示)。

S31：对所述检测图像进行预处理，包括灰度化，二值化，滤波降噪等。

S32：进一步的提取感兴趣区域ROI，包括字符区域和二维码区域的提取。

S33：针对字符区域进项处理，包括字符旋转矫正，字符分割、HOG特征值提取，根据不同的特征值根据训练好的数据，利用SVM算法进行字符识别。

S34：针对二维码区域，利于Zbar库对其信息提取识别。

S35：针对奶粉盖上的信息是否有误，则通过二维码信息和奶粉盖上的信息进行对比。若匹配成功则继续进行下一个图像处理；若匹配失败。

则由PC端通知下位机STM32进而控制电动推杆，使不合格产品推离传送带。

本发明的有益效果为：

本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明提高了产品质量检测水平和质量检测的效率，是智能化工业制造的一个有益补充，不仅解放了劳动力，而且推动了企业利用信息技术改造提升传统生产流程。

附图说明

图1是本发明一种基于机器视觉的奶粉盖信息缺陷筛选系统结构示意图。

图2是本发明一种基于机器视觉的奶粉盖信息缺陷筛选系统处理步骤。

图3是本发明的图片处理方法S3流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参见图1，本发明一种基于机器视觉的座椅表面缺陷检测系统，包括图像并发送工业相机1、环形光源2、挡板3、主机放置平台4、伺服电机5、传送带6、电动推杆7、光电门8、龙门架9、相机可调支架10，其中所述工业相机1、环形光源2、挡板3、相机可调支架10都安装在龙门架9上组成了图像采集模块作为优选，所述光源选用环形光源2。

所述环形光源2处于工业相机1下方并为其提供明亮的工作环境。

所述挡板3用于对奶粉罐进行限位使其处于图像采集区域。

所述工业相机1连接图像处理和分析平台，用于采集检测至所述图像处理和分析平台。

所述伺服电机5、传送带6组成了奶粉罐传动系统为整个系统提供动力。

所述光电门8用于检测奶粉罐的到来并发送电信号给控制模块。

本发明还提供一种基于机器视觉的奶粉盖信息缺陷筛选方法，包括步骤。

S1：启动传送装置。

S2：将奶粉罐送到图像采集模块下进行图像采集。

S3：将拍摄到的图像发送到图像处理和分析平台进行图像处理和分析。

S4：若有缺陷则对剔除单元输出剔除控制信号，启动工件剔除单元。电动推杆将奶粉罐退出传送带。

进一步地，步骤S3中图像处理、分析平台进行图像处理和分析的过程步骤为(如图3所示)。

S31对所述检测图像进行预处理，包括灰度化，二值化，滤波降噪等。

S32进一步的提取感兴趣区域ROI，包括字符区域和二维码区域的提取。

S33针对字符区域进项处理，包括字符旋转矫正，字符分割、HOG特征值提取，根据不同的特征值根据训练好的数据，利用SVM算法进行字符识别。

S34针对二维码区域，利于Zbar库对其信息提取识别。

S35针对奶粉盖上的信息是否有误，则通过二维码信息和奶粉盖上的信息进行对比。若匹配成功则继续进行下一个图像处理；若匹配失败。则由PC端通知下位机STM32进而控制电动推杆，使不合格产品推离传送带。

本发明未尽事宜为公知技术。

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。