一種基于嵌入式的瓶胚檢測系統(tǒng)和檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于機械設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)及一種基于嵌入式的瓶胚檢測系統(tǒng)和檢測方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在食品、飲料、醫(yī)藥、日化用品等行業(yè)在生產(chǎn)包裝過程中多W陽T任olyethylene Tere地thalate，聚對苯二甲酸乙二醇醋）材質(zhì)為主。我國每年僅陽T瓶飲料消費量達2000 萬噸，并W每年14%的速度遞增。瓶胚是成型PET瓶的維形，屬于管胚。目前，PET瓶胚仍 采用傳統(tǒng)的人工檢測方式，而人工檢測相對機器檢測速度慢，不能滿足快速運行的生產(chǎn)線； 同時受人視覺主觀性的限制，人工檢測的效果難W保證。
[0003] 隨著計算機控制技術(shù)與智能科學(xué)理論的發(fā)展，視覺檢測在工業(yè)生產(chǎn)檢測方面獲得 了成功。近年來國內(nèi)外的研究正朝著大尺度檢測范圍、亞像素的細微結(jié)構(gòu)檢測W及3D檢測 Ξ個不同層面迅速發(fā)展，同時提高檢測速度和檢測智能化。隨著嵌入式技術(shù)及產(chǎn)品的推廣 和廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)的基于PC/工控機的板卡式的機器視覺產(chǎn)品封裝性和環(huán)境適應(yīng)性較差、 性價比低等問題，使得其具備高速數(shù)據(jù)采集的特點沒有發(fā)揮出來，基于嵌入式平臺的智能 檢測設(shè)備由于其設(shè)備輕便、性價比高等特性已經(jīng)成為當前機器視覺領(lǐng)域研究的熱點。所W， 相關(guān)軟硬件兩方面的高速發(fā)展為PET瓶胚在線檢測實現(xiàn)自動化智能化成為可能。
[0004] 本發(fā)明針對生產(chǎn)線速度高、容器口缺陷微小、灌裝和封蓋設(shè)備空間狹小等難題，研 究了組合成像原理，創(chuàng)新了 360°瓶口全景微缺陷成像系統(tǒng)，引入嵌入式開發(fā)平臺，設(shè)計了 一種基于嵌入式的智能瓶胚檢測裝置。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于嵌入式的瓶胚檢測系統(tǒng)和檢測方法，解決了人工 檢測方式低效的、誤檢率高，現(xiàn)有系統(tǒng)難W進行PET瓶胚快速高精度檢測的問題。
[0006] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是包括理胚裝置，理胚裝置用于對注塑成形后的瓶胚進 行排列理胚，并將瓶胚送入輸入轉(zhuǎn)盤，輸入轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)動帶動瓶胚進入第一檢測轉(zhuǎn)盤，第一檢測 轉(zhuǎn)盤的瓶胚運送軌道旁設(shè)有瓶胚側(cè)壁檢測相機和瓶口螺紋側(cè)邊檢測相機，第一檢測轉(zhuǎn)盤將 軌道上的瓶胚送入第二檢測轉(zhuǎn)盤，第二檢測轉(zhuǎn)盤的運送軌道旁設(shè)有瓶口尺寸檢測相機、瓶 口螺紋頂部檢測相機、瓶口密封環(huán)檢測相機、瓶胚底部檢測相機，所有檢測相機均連接嵌入 式圖像處理平臺，嵌入式圖像處理平臺對相機檢測的圖像進行處理，區(qū)分出有缺陷的瓶胚， 第二檢測轉(zhuǎn)盤的軌道上設(shè)有剔除口，在軌道末端設(shè)有出胚口，嵌入式圖像處理平臺對采集 的圖像進行判斷處理，區(qū)分出有缺陷的瓶胚，將有缺陷的瓶胚從剔除口剔除，正常的瓶胚從 出胚口送出。
[0007] 進一步，所述瓶口尺寸檢測相機、瓶口螺紋頂部檢測相機、瓶口密封環(huán)檢測相機采 用環(huán)形面光源，水平于瓶胚軸線從上向下拍攝；瓶胚底部檢測相機水平于瓶胚軸線從上向 下拍攝；瓶胚側(cè)壁檢測相機、瓶口螺紋側(cè)邊檢測相機垂直于瓶胚軸線從側(cè)面拍攝。
[0008] 一種基于嵌入式瓶胚檢測系統(tǒng)的檢測方法步驟如下：
[0009] 步驟1 :采集瓶胚側(cè)壁圖像、瓶胚底部圖像、瓶口螺紋側(cè)邊圖像、瓶口尺寸圖像、瓶 口螺紋頂部圖像和瓶口密封環(huán)檢測圖像，對圖像采用基于形態(tài)學(xué)的圖像濾波算法進行去 噪，開運算去掉圖像上與結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)不相吻合的相對亮的分布結(jié)構(gòu)，同時保留相吻合 的部分；而閉運算則填充圖像上與結(jié)構(gòu)元素不相吻合的相對暗的分布結(jié)構(gòu)，同時保留相吻 合的部分；
[0010] 步驟2 :對圖像進行二值化處理，根據(jù)工業(yè)現(xiàn)場光照明暗度調(diào)整光照強度，并調(diào)整 動態(tài)闊值，得到二值化的圖像；
[0011] 步驟3 :針對瓶口尺寸、瓶口螺紋頂部和瓶口密封環(huán)檢測的圖像，進行定位擬合處 理，采用隨機抽樣一致性算法，流程如下：
[0012] (1)通過邊緣檢測方法采集可能為瓶胚口邊緣點集P，其樣本數(shù)：
[0013] ΣP> 3 ；
[0014] 似從P中隨機抽取3個點形成子集S，計算該3個點確定的圓模型Μ; 陽01引 做余集Sc=P-S，Sc中與Μ距離小于給定距離t的點構(gòu)成內(nèi)點集，內(nèi)點集與S共 同構(gòu)成S的一致集S%
[0016] (4)對于給定的最小一致集樣本允許個數(shù)m，若Σ僅）>m，則用最小二
[0017] 乘法利用5^^|^得到新的模型1%返回成功；否則判斷迭代次數(shù)是否達到指定值，若 達到則返回失敗，否則返回（2)。
[0018] 瓶胚環(huán)變換，把二值化瓶胚環(huán)圖像原來的直角坐標轉(zhuǎn)化為極坐標，設(shè)原圖像上某 點坐標為（X，y)，則轉(zhuǎn)換后對應(yīng)點坐標為（r，Θ)，有：
[0019]
[0020] 使圖像從環(huán)形形態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)闂l形形態(tài)；
[0021] 步驟4 :對瓶口尺寸、瓶口螺紋頂部和瓶口密封環(huán)圖像進行配準操作，使Ξ幅圖像 信息建立聯(lián)系相互利用，利用小波金字塔進行圖像配準處理：分別采用小波變換建立圖像 金字塔，最底層為原始圖像，向上逐層進行小波變換保留低頻區(qū)域，形成金字塔形狀，依次 提取目標尺寸特征和角點特征進行匹配，在此匹配的基礎(chǔ)上進入金字塔下一層再進行匹 配，W此類推直到進入最底層原始圖像完成最終匹配； 陽0巧步驟5 :對瓶胚側(cè)壁圖像、瓶胚底部圖像，瓶口螺紋側(cè)邊圖像、配準好的瓶口尺寸、 瓶口螺紋頂部和瓶口密封環(huán)圖像采用Ad油oost分類器進行缺陷識別，W判別對應(yīng)瓶胚是 否合格。
[0023] 進一步，所述步驟1中，開運算和閉運算通過對圖像進行腐蝕操作和膨脹操作的 組合完成，設(shè)圖像I腐蝕操作后的圖像為E(I)，膨脹操作后的圖像為D(I)，則圖像的開運算 通過先腐蝕后膨脹的方式實現(xiàn)，即通過下式完成：
[0024] OPEN(I) =D巧訊）
[00巧]閉運算通過先膨脹后腐蝕的方式實現(xiàn)，即通過下式完成：
[0026] CLOSE(I) =E值訊）
[0027] 對于輸入的每一副圖像，首先進行適當尺度的開運算，然后進行更大尺度的閉運 算得到處理后圖像，最后將處理后圖像與原始圖像進行與操作，得到去噪后圖像。
[0028] 進一步，所述步驟2中，二值化處理方法為設(shè)圖像上某點（X，y)的灰度值為f(x， y)，二值化后該點的灰度值為f'(x，y)，圖像中需要處理的R0I的像素點個數(shù)為N，二值化 偏置為δ，則二值化闊值T設(shè)定為：
[0031] 本發(fā)明的有益效果是能夠?qū)ET瓶胚缺陷（如瓶胚口變形、瓶口破損、瓶胚環(huán)破 損、瓶胚壁、瓶胚口臟污等）快速、準確地檢測出來，檢測精度高、檢測速度快、穩(wěn)定性高。
[0032] 實現(xiàn)了吹瓶質(zhì)量監(jiān)控由人工檢測到智能檢測的過渡，降低液態(tài)整線損耗5%，密封 不良率下降20%。
【附圖說明】I
[0033] 圖1為本發(fā)明一實施例提供的嵌入式的瓶胚檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0034] 圖2為運行在嵌入式圖像處理平臺上的檢測算法流程。
[0035] 圖中，1、理胚裝置；2、輸入轉(zhuǎn)盤；3、第一檢測轉(zhuǎn)盤；4、第二檢測轉(zhuǎn)盤；5、瓶胚側(cè)壁 檢測相機；6、瓶口螺紋側(cè)邊檢測相機；7、瓶口尺寸檢測相機；8、瓶口螺紋頂部檢測相機；9、 瓶口密封環(huán)檢測相機；10、瓶胚底部檢測相機；11、嵌入式圖像處理平臺；12、剔除口；13出 胚口。
【具體實施方式】
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