基于机器视觉的香烟小包装外观质量检测系统-论文.pdf

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1、2014年第1期文章编号：1009—2552(2014)01—0046—04中图分类号：TP274文献标识码：A基于机器视觉的香烟小包装外观质量检测系统曾文艳，王亚刚，蒋念平，邵惠鹤(上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海200093)摘要：讨论了基于机器视觉的香烟小包装外观质量在线检测系统总体方案的设计，并针对香烟小包装流水线的具体情况，分别对香烟小包的检测位置以及图像采集方案进行了探讨。文中采用了一种用于香烟包装质量检测的快速图像匹配算法，并利用开源计算机视觉库OpenCV进行算法实现，仿真实验结果表明，

2、该图像匹配算法计算速度快、检测精度高，满足香烟包装质量检测的需要。关键词：机器视觉；香烟包装质量；在线检测；OpenCV；图像匹配StudyondetectionsystemforappearancequalityofcigarettepackagebasedonmachinevisionZENGWen—yan，WANGYa—gang，JIANGNian—ping，SHAOHui—he(SchoolofOptical-ElectricalandCompu~rEngineering，UniversityofShan

3、ghaiforScience&Technology，Shanghai200093，China)Abstract：ThispaperdiscussesonthedesignofoverallschemeofappearancequalityofthecigarettepackingonlinedetectionsystembasedOilmachinevision，andaccordingtothespecificsituationofcigarettepackagingline，thedetectionposit

4、ionofthecigarettepacketandimageacquisitionschemearepresented．Itproposesafastimageregistrationalgorithmforcigarettepackingqualitydetection，andrealizesthealgorithminopen—sourcecomputervisionlibraryOpenCV．Theexperimentalresultsshowthat，thealgorithmhasfastcalcula

5、tionspeed，highdetectionprecision，itcanmeetthedemandsofcigarettepackingqualitydetection．Keywords：machinevision；cigarettepackingquality；onlinedetection；OpenCV；imageregistration0引言创造性地设计了在线检测系统的总体结构，提出了在当前竞争激烈的卷烟行业中，精美的香烟外一种基于机器视觉的图像处理方法，及时发现并剔包装是各烟草行业商标和品牌形象的重要

6、体现，品除有缺陷的香烟，满足了卷烟生产流水线的高效性，充分保证产品的质量。牌香烟的任何包装质量问题都会影响企业品牌形象，失去企业的信誉度，如何保证包装生产的稳定质1系统总体结构量，减少和杜绝不合格的烟包产品流入市场，是各卷1．1检测位置的选择烟企业在全面质量控制中的一个关键环节。目前，由于卷烟生产流水线的速度相当快，而香烟包针对香烟包装质量检测的研究有很多，有对条烟包装中出现缺陷是随机而多样的，因此选择合理的检装质量的检测，香烟小包装外观质量的检测甚至有收稿日期：2013—06—03专门针对香烟小包拉线的检测，参

7、考文献[1—5]。基金项目：国家自然科学基金(61074087)；上海市教育委员会科研由此也出现了很多针对包装质量检测的算法，其中创新项目(12ZZ144)作者简介：曾文艳(1990一)，女，硕士，研究方向为图像处理、无线最主要的是图像匹配算法，参考文献[6—10]。本传感器网络。文针对当前香烟小包检测系统中存在的主要问题，-——46-——测和剔除机构的位置是至关重要的。在香烟生产过程中，能够对香烟外观进行检测的位置主要有三个：一是在包装机的出口，二是在香烟集中输送的流水线上，三是在进行条装封箱机人口处。可检测的

8、位置如图1所示。图2相机和香烟蛊的位置关系高分辨率，高速彩色智能相机，分辨率可达200万像素，处理速度快，稳定可靠。系统光源由多只矩形的和条形的LED光源组合而成，亮度高，检测面照度均匀，并采用低角度平行照射的方式，有利于系统的图1香烟检测位置示意图图像匹配。对不同的检测位置进行利弊分析：在位置l处，空间狭小不便于设备安装和缺陷产品剔除，而且包装机组多，比较分散，更不利于