易拉罐空罐在线高速缺陷检测系统研究

易拉罐空罐在线高速缺陷检测系统研究

【摘要】： 易拉罐是一种常用的罐装食品包装容器,可以延长食品保质期和货架期,市场需求量巨大,但其生产过程不可避免的出现一些缺陷和异物(罐口出现缺口、变形、长短边,罐底和内壁容易附着油污和铁屑),这些缺陷会对生产流程产生影响,且会极大降低罐内食品的密封性和保质期。易拉罐内部混入异物,没有及时发现,会跟罐内液体混杂一起,不但影响产品质量,而且对消费者生命安全造成极大的威胁。为了实现易拉罐空罐在线自动化检测,本文基于机器视觉技术研发了易拉罐空罐在线高速缺陷检测系统,并对其中的关键技术点进行研究分析,论文主要研究成果总结如下:(1)根据易拉罐空罐实际生产环境,并结合企业提出的关键性技术指标要求,设计易拉罐空罐在线高速检测系统的技术实施方案。方案涉及机器视觉技术、光电传感技术、精密机械传动技术等,并通过设计软件系统进行测试验证。检测系统需综合考虑稳定性、快速性、准确性和实时同步性等性能指标,才能使系统具备最佳性能。(2)根据检测系统技术实施方案和易拉罐空罐的成像特点,进行系统硬件结构设计和设备选型。本文重点介绍照明系统、图像处理系统和运动控制系统的方案设计和设备选型。照明系统的光源和光源控制器、避光机构,是保障系统稳定成像的重要前提。图像处理系统的硬件设计主要是相机参数和镜头参数的选型及计算。运动控制系统主要包括传送带、光纤传感器和I/O控制卡组成的定位和触发装置,剔除机构和报警机构构成的辅助硬件结构,能及时处理不合格的易拉罐和反馈系统异常状况。(3)根据检测系统硬件设计方案,进行易拉罐罐口、罐底和内壁区域算法研究。为保障采集的图像效果适合于算法研究,本文应用全局图像质量判别指标PSNR和SSIM,将易拉罐瓶口、瓶底、内壁原始图片进行成像效果分析,选取成像效果较好的成像方案。其次,将原始图片进行平滑、滤波、去噪、直方图均衡化等预处理方法后,根据易拉罐罐口、罐底、内壁图像的成像特点,设计缺陷检测算法。罐口区域的缺陷检测算法,应用(OTSU)最大类间方差法分离出罐口区域后对待测区域的轮廓进行特征分析,最后应用最小二乘椭圆算法,拟合目标椭圆曲线。将椭圆进行离散化采样并计算椭圆的离心率和偏差分析图,可有效处理瓶口区域的各类缺陷情况。罐底区域的缺陷检测算法,主要利用霍夫梯度法将检测区域分割成多个同心圆区域,基于二值化图像的连通域像素分析法分别检测该区域是否存在点缺陷、线缺陷、面缺陷等。内壁缺陷检测算法,首先通过霍夫线变换和霍夫梯度法定位和分割内壁图像的内圈和外圈,白色封边和透明胶封边等区域。由于采用竖直拍摄,内壁区域的图像成像特点是中下部区域被压缩,因此给算法检测造成了困难。本文提出基于基于极坐标变换的图像拓展法解决内壁图像中下部分压缩问题,最后通过二值化连通域分析方法定位和查找内壁缺陷。(4)在检测区域算法探究的基础上,本检测系统的上位机操控软件主要应用Open CV图像处理类库、Balser相机类库,在Windows操作系统上,应用Visual Studio 2013设计检测系统软件。系统软件架构,主要采用MFC下的Ribbon框架进行设计。最后分别在实验室和生产现场测试检测系统的性能,其测试数据结果表明,本检测系统以速度10罐/s运行时,具备较好的检测效果,运行稳定且准确率达99.89%,基本满足生产指标要求。

【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018

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