CN111402206A - 一种烟支刮破视觉检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种烟支刮破视觉检测方法及系统，该方法包括：在包装机入口处设置工业相机，以采集下烟通道内的烟支外观图像，并根据所述烟支外观图像进行图像预处理；对预处理后的烟支外观图像进行划定感兴趣区域，以确定烟支检测的范围，并获得烟支外观图像的颜色异常区域；根据颜色异常区域计算得到异常区域连通域，进而根据所述异常区域连通域确定所对应烟支是否刮破，如果是，则将刮破的烟支剔除。本发明能解决现有包装机入口烟支检测不能对烟支刮破缺陷进行准确检测，易造成卷烟生产的质量问题，能提高卷烟生产的工艺质量。

Description

一种烟支刮破视觉检测方法及系统

技术领域

本发明涉及烟支检测技术领域，尤其涉及一种烟支刮破视觉检测方法及系统。

背景技术

卷烟包装机承担着卷烟包装的整个包装工作流程，从卷烟机生产的卷烟通过烟支输送通道送入包装机，下烟通道是烟支进入包装机最后输送入口，自动化的卷烟输送提高了卷烟包装的效率，然而，烟支在传输过程中可能被刮破或挤压变形。同时现有的包装机入口烟支外观检测主要检测烟支的空头和缺支，对烟支刮破这类缺陷无法识别，已经不能满足卷烟生产的工艺要求，在后段工序中没有针对烟支的质量检测装置，一旦出现类似情况，造成的影响和损失是十分巨大的。

发明内容

本发明提供一种烟支刮破视觉检测方法及系统，解决现有包装机入口烟支检测不能对烟支刮破缺陷进行准确检测，易造成卷烟生产的质量问题，能提高卷烟生产的工艺质量，提高生产的智能化。

为实现以上目的，本发明提供以下技术方案：

一种烟支刮破视觉检测方法，包括：

在包装机入口处设置工业相机，以采集下烟通道内的烟支外观图像，并根据所述烟支外观图像进行图像预处理；

对预处理后的烟支外观图像进行划定感兴趣区域，以确定烟支检测的范围，并获得烟支外观图像的颜色异常区域；

根据颜色异常区域计算得到异常区域连通域，进而根据所述异常区域连通域确定所对应烟支是否刮破，如果是，则将刮破的烟支剔除。

优选的，所述根据所述烟支外观图像进行图像预处理，包括：

对所述烟支外观图像进行仿射变换处理，以修正由于相机位置造成的图像变形；

设定二值化阈值，对仿射变换处理后的图像进行二值化处理，以获得二值化图像；

对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算。

优选的，所述根据所述烟支外观图像进行图像预处理，还包括：

设置多线程算法对所述烟支外观图像进行处理，所述多线程算法包括：在主线程中对工业相机是否接收到触发回调函数判断，如果是，则读取所述烟支外观图像，并存入队列中；

各子线程判断所对应的队列中是否存有图像，如果有，则从队列中读取所述烟支外观图像并进行预设算法的图像处理。

优选的，所述根据所述异常区域连通域确定所对应的刮破烟支，包括：

获取异常区域连通域的连通域个数，并判断所述连通域个数是否大于或等于1，如果否，则确定烟支外观正常；

在所述连通域个数大于或等于1时，判断每一个异常区域连通域的连通面积是否大于设定阈值，如果是，则确定烟支刮破异常。

优选的，所述二值化处理包括：

将仿射变换处理后的图像转换成灰度图像，并根据所述二值化阈值对所述灰度图像的每一像素点进行重新改写；

当像素点的灰度值大于所述二值化阈值时，将该像素点的灰度值改写255；

当像素点的灰度值小于所述二值化阈值时，将该像素点的灰度值改写为0；

当对所述灰度图像的所有像素点改写完成后，得到所述二值化图像。

优选的，所述对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算，包括：

对所述二值化图像进行按比例放大，并去除各设定区域内不同灰度值的像素点，使同一区域内的像素点的灰度值相同，以形成形态学闭环。

本发明还一种烟支刮破视觉检测系统，包括：

工业相机，用于采集下烟通道内的烟支外观图像；

图像处理装置，用于根据所述烟支外观图像进行图像预处理；

检测控制器，用于对预处理后的烟支外观图像进行划定感兴趣区域，以确定烟支检测的范围，并获得烟支外观图像的颜色异常区域；

所述检测控制器还用于根据颜色异常区域计算得到异常区域连通域，进而根据所述异常区域连通域确定所对应的刮破烟支。

优选的，所述图像处理装置，包括：

变换处理单元，用于对所述烟支外观图像进行仿射变换处理，以修正由于相机位置造成的图像变形；

二值化处理单元，用于设定二值化阈值，对仿射变换处理后的图像进行二值化处理，以获得二值化图像；

形态学闭环处理单元，用于对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算。

优选的，所述图像处理装置，还包括：

主线程单元，用于设置多线程算法对所述烟支外观图像进行处理，在工业相机接收到触发回调函数时，读取所述烟支外观图像，并存入队列中；

子线程单元，用于在各子线程判断所对应的队列中存有图像时，从队列中读取所述烟支外观图像并进行预设算法的图像处理。

优选的，所述检测控制器包括：

判断推理单元，用于获取异常区域连通域的连通域个数，并判断所述连通域个数是否大于或等于1，如果否，则确定烟支外观正常；并在所述连通域个数大于或等于1时，判断每一个异常区域连通域的连通面积是否大于设定阈值，如果是，则确定烟支刮破异常。

本发明提供一种烟支刮破视觉检测方法及系统，采集下烟通道内的烟支外观图像，并根据所述烟支外观图像进行图像预处理，以获得烟支外观图像的颜色异常区域，进而判断烟支是否刮破，解决现有包装机入口烟支检测不能对烟支刮破缺陷进行准确检测，易造成卷烟生产的质量问题，能提高卷烟生产的工艺质量，提高生产的智能化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的具体实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是本发明提供的一种烟支刮破视觉检测方法示意图；

图2是本发明提供的图像预处理的多线程执行流程图；

图3是本发明提供的烟支异常判断流程图；

图4是本发明实施例提供的烟支预处理过程示意图；

图5是本发明提供的一种烟支刮破视觉检测系统示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。

针对当前包装机入口烟支检测大多数采用机械式、电容式、红外光电检测传感器，对缺支和烟支的空头进行检测，将信号回传给控制器进行信号处理，控制器根据处理的结果发送处理信号给烟支剔除装置，在对应的相位剔除质量缺陷的烟支。但采用该传感器检测无法对烟支刮破进行准确检测，易造成质量问题。本发明提供一种烟支刮破视觉检测方法及系统，采集下烟通道内的烟支外观图像，并根据所述烟支外观图像进行图像预处理，以获得烟支外观图像的颜色异常区域，进而判断烟支是否刮破，解决现有包装机入口烟支检测不能对烟支刮破缺陷进行准确检测，易造成卷烟生产的质量问题，能提高卷烟生产的工艺质量，提高生产的智能化。

如图1所示，一种烟支刮破视觉检测方法，包括：

S1：在包装机入口处设置工业相机，以采集下烟通道内的烟支外观图像，并根据所述烟支外观图像进行图像预处理；

S2：对预处理后的烟支外观图像进行划定感兴趣区域，以确定烟支检测的范围，并获得烟支外观图像的颜色异常区域；

S3：根据颜色异常区域计算得到异常区域连通域，进而根据所述异常区域连通域确定所对应烟支是否刮破，如果是，则将刮破的烟支剔除。

具体地，采用工业相机对包装机入口烟支进行拍照得到烟支外观图像，并通过预设算法对该图像进行预处理，进而对处理后的图像进行感兴趣区域进行划分，可采用对检测烟支分成不同关注区域，将易产生刮破的区域作为感兴趣区域，以作为烟支检测的范围，在实际应用中，也可通过设定烟支具体区域作为感兴趣区域。根据烟支外观图像的颜色来判断颜色异常区域，进而把相似颜色的区域也作为颜色异常区域，总计算得到异常区域连通域。最后，根据异常区域连通域的大小或面积确定所对应的烟支是否存在刮破。筛选出被刮破的烟支并剔除，以保证卷烟生产的工艺质量，提高生产的智能化，降低卷烟的生产成本。

进一步，所述根据所述烟支外观图像进行图像预处理，包括：

S11：对所述烟支外观图像进行仿射变换处理，以修正由于相机位置造成的图像变形；

S12：设定二值化阈值，对仿射变换处理后的图像进行二值化处理，以获得二值化图像；

S13：对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算。

具体地，当获取原图像后，首先对原图像进行仿射变换，修正由于相机位置造成的图像变形，包括：对图像进行平移、旋转、翻转、拉升等等数据提升手段；之后通过设定阈值进行二值化处理，突出烟支颜色异常部分；对获得的二值图像先进行膨胀，再进行腐蚀，完成形态学闭环计算。其中形态学闭环可理解为各种几何形态。

进一步，所述二值化处理包括：将仿射变换处理后的图像转换成灰度图像，并根据所述二值化阈值对所述灰度图像的每一像素点进行重新改写；当像素点的灰度值大于所述二值化阈值时，将该像素点的灰度值改写255；当像素点的灰度值小于所述二值化阈值时，将该像素点的灰度值改写为0；当对所述灰度图像的所有像素点改写完成后，得到所述二值化图像。

更进一步，所述对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算，包括：对所述二值化图像进行按比例放大，并去除各设定区域内不同灰度值的像素点，使同一区域内的像素点的灰度值相同，以形成形态学闭环。

具体地，如图4所示，由采集到的烟支外观图像进行图像预处理，包括：仿射变换、二值化处理、形态学闭环计算和异常区域连通域计算等。可得到二值化图像，进而根据二值化图像得到最终图像处理结果，进而可以容易判断出刮破烟支的位置。

所述根据所述烟支外观图像进行图像预处理，还包括：设置多线程算法对所述烟支外观图像进行处理，所述多线程算法包括：在主线程中对工业相机是否接收到触发回调函数判断，如果是，则读取所述烟支外观图像，并存入队列中；各子线程判断所对应的队列中是否存有图像，如果有，则从队列中读取所述烟支外观图像并进行预设算法的图像处理。

具体地，如图2所示，其中主线程用于完成硬件初始化、创建子线程以及调用回调函数获取图像等功能，子线程一、二、三用于处理包装机入口处烟支刮破检测相机的图片；采用多线程方式，使得不同相机处理程序独立运行，提高效率，分离开获取图片的主线程与读取图片进行处理的子线程，不会在处理过程中丢图。能有效提高图像处理效率。

所述根据所述异常区域连通域确定所对应的刮破烟支，包括：

S31：获取异常区域连通域的连通域个数，并判断所述连通域个数是否大于或等于1，如果否，则确定烟支外观正常；

S32：在所述连通域个数大于或等于1时，判断每一个异常区域连通域的连通面积是否大于设定阈值，如果是，则确定烟支刮破异常。

在实际应用中，如图3所示，计算异常区域连通域，并获取连通域个数，进而根据连通域个数对烟支是否刮破进行初步判断，然后，再对每一个连通域面积是否大等于设定阈值，如果是，则确定烟支异常，如果否，则对下一个连通域进行判断。

可见，本发明提供一种烟支刮破视觉检测方法，采集下烟通道内的烟支外观图像，并根据所述烟支外观图像进行图像预处理，以获得烟支外观图像的颜色异常区域，进而判断烟支是否刮破，解决现有包装机入口烟支检测不能对烟支刮破缺陷进行准确检测，易造成卷烟生产的质量问题，能提高卷烟生产的工艺质量，提高生产的智能化。

相应地，如图5所示，本发明还一种烟支刮破视觉检测系统，包括：工业相机，用于采集下烟通道内的烟支外观图像。图像处理装置，用于根据所述烟支外观图像进行图像预处理。检测控制器，用于对预处理后的烟支外观图像进行划定感兴趣区域，以确定烟支检测的范围，并获得烟支外观图像的颜色异常区域。所述检测控制器还用于根据颜色异常区域计算得到异常区域连通域，进而根据所述异常区域连通域确定所对应的刮破烟支。

进一步，所述图像处理装置，包括：变换处理单元，用于对所述烟支外观图像进行仿射变换处理，以修正由于相机位置造成的图像变形。二值化处理单元，用于设定二值化阈值，对仿射变换处理后的图像进行二值化处理，以获得二值化图像。形态学闭环处理单元，用于对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算。

更进一步，所述图像处理装置，还包括：主线程单元，用于设置多线程算法对所述烟支外观图像进行处理，在工业相机接收到触发回调函数时，读取所述烟支外观图像，并存入队列中。子线程单元，用于在各子线程判断所对应的队列中存有图像时，从队列中读取所述烟支外观图像并进行预设算法的图像处理。

所述检测控制器包括：判断推理单元，用于获取异常区域连通域的连通域个数，并判断所述连通域个数是否大于或等于1，如果否，则确定烟支外观正常；并在所述连通域个数大于或等于1时，判断每一个异常区域连通域的连通面积是否大于设定阈值，如果是，则确定烟支刮破异常。

进一步，如图5所示，该系统还包括：LED光源、触屏显示器、24V直流电源和稳压电源模块。其中，LED光源用于工业相机拍照时对待检测烟支进行照明，触屏显示器用于检测控制器与操作人员进行信息或指令交互，稳压电源模块用于对外部供电进行稳压形成直流电源。24V直流电源对于该检测系统各组件提供电源。

需要说明的是，检测控制器可采用工控机实现，也可以由专用控制器来实现，具体以设计要求为准。同时，可采用多个工业相机对烟支外观进行多支角度拍照。

本发明提供一种烟支刮破视觉检测系统，采用工业相机采集下烟通道内的烟支外观图像，图像处理装置根据所述烟支外观图像进行图像预处理，并由检测控制器根据处理后图像获得烟支外观图像的颜色异常区域，进而判断烟支是否刮破，解决现有包装机入口烟支检测不能对烟支刮破缺陷进行准确检测，易造成卷烟生产的质量问题，能提高卷烟生产的工艺质量，提高生产的智能化。

以上依据图示所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种烟支刮破视觉检测方法，其特征在于，包括：

在包装机入口处设置工业相机，以采集下烟通道内的烟支外观图像，并根据所述烟支外观图像进行图像预处理；

对预处理后的烟支外观图像进行划定感兴趣区域，以确定烟支检测的范围，并获得烟支外观图像的颜色异常区域；

根据颜色异常区域计算得到异常区域连通域，进而根据所述异常区域连通域确定所对应烟支是否刮破，如果是，则将刮破的烟支剔除。

2.根据权利要求1所述的烟支刮破视觉检测方法，其特征在于，所述根据所述烟支外观图像进行图像预处理，包括：

对所述烟支外观图像进行仿射变换处理，以修正由于相机位置造成的图像变形；

设定二值化阈值，对仿射变换处理后的图像进行二值化处理，以获得二值化图像；

对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算。

3.根据权利要求2所述的烟支刮破视觉检测方法，其特征在于，所述根据所述烟支外观图像进行图像预处理，还包括：

设置多线程算法对所述烟支外观图像进行处理，所述多线程算法包括：在主线程中对工业相机是否接收到触发回调函数判断，如果是，则读取所述烟支外观图像，并存入队列中；

各子线程判断所对应的队列中是否存有图像，如果有，则从队列中读取所述烟支外观图像并进行预设算法的图像处理。

4.根据权利要求3所述的烟支刮破视觉检测方法，其特征在于，所述根据所述异常区域连通域确定所对应的刮破烟支，包括：

获取异常区域连通域的连通域个数，并判断所述连通域个数是否大于或等于1，如果否，则确定烟支外观正常；

在所述连通域个数大于或等于1时，判断每一个异常区域连通域的连通面积是否大于设定阈值，如果是，则确定烟支刮破异常。

5.根据权利要求4所述的烟支刮破视觉检测方法，其特征在于，所述二值化处理包括：

将仿射变换处理后的图像转换成灰度图像，并根据所述二值化阈值对所述灰度图像的每一像素点进行重新改写；

当像素点的灰度值大于所述二值化阈值时，将该像素点的灰度值改写255；

当像素点的灰度值小于所述二值化阈值时，将该像素点的灰度值改写为0；

当对所述灰度图像的所有像素点改写完成后，得到所述二值化图像。

6.根据权利要求5所述的烟支刮破视觉检测方法，其特征在于，所述对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算，包括：

对所述二值化图像进行按比例放大，并去除各设定区域内不同灰度值的像素点，使同一区域内的像素点的灰度值相同，以形成形态学闭环。

7.一种烟支刮破视觉检测系统，其特征在于，包括：

工业相机，用于采集下烟通道内的烟支外观图像；

图像处理装置，用于根据所述烟支外观图像进行图像预处理；

检测控制器，用于对预处理后的烟支外观图像进行划定感兴趣区域，以确定烟支检测的范围，并获得烟支外观图像的颜色异常区域；

所述检测控制器还用于根据颜色异常区域计算得到异常区域连通域，进而根据所述异常区域连通域确定所对应的刮破烟支。

8.根据权利要求7所述的烟支刮破视觉检测系统，其特征在于，所述图像处理装置，包括：

变换处理单元，用于对所述烟支外观图像进行仿射变换处理，以修正由于相机位置造成的图像变形；

二值化处理单元，用于设定二值化阈值，对仿射变换处理后的图像进行二值化处理，以获得二值化图像；

形态学闭环处理单元，用于对所述二值化图像先进行膨胀，再进行腐蚀，以完成形态学闭环计算。

9.根据权利要求8所述的烟支刮破视觉检测系统，其特征在于，所述图像处理装置，还包括：

主线程执行单元，用于设置多线程算法对所述烟支外观图像进行处理，在工业相机接收到触发回调函数时，读取所述烟支外观图像，并存入队列中；

子线程执行单元，用于在各子线程判断所对应的队列中存有图像时，从队列中读取所述烟支外观图像并进行预设算法的图像处理。

10.根据权利要求9所述的烟支刮破视觉检测系统，其特征在于，所述检测控制器包括：

判断推理单元，用于获取异常区域连通域的连通域个数，并判断所述连通域个数是否大于或等于1，如果否，则确定烟支外观正常；并在所述连通域个数大于或等于1时，判断每一个异常区域连通域的连通面积是否大于设定阈值，如果是，则确定烟支刮破异常。

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