智能空瓶检测系统瓶底快速定位实现.pdf

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1、智能空瓶检测系统瓶底快速定位实现马思乐，等智能空瓶检测系统瓶底快速定位实现ImplementatiOnOfFastPositioningfortheBottOmofBOttIeinnteI

2、igentEmptyBottIenspectiOnSystem马粤乐簧彬伺卵洲互舍晨饧舍凤(山东大学控制科学与工程学院，山东济南250061)摘要：为提高现有瓶底定位方法的高速性和精确性，设计了一种新的瓶底定位方法。首先采用中值滤波和灰度校正改善图像采集，然后进行边缘检测和干扰边缘的滤除，最后实现瓶底快速定位。算法充分

3、考虑了有效性和简洁性，在保证检测速度的同时，有效提高了检测精度，具有很高的实用价值。关键词：机器视觉中值滤波灰度校正边缘检测空瓶检测瓶底定位中图分类号：TP312文献标志码：AAbstract：Inordertoenhancethe8peedandaccuracyofexistingmethodsf0。positioningthebottomofbottle，anewmethodforthispurposeisdesigned．First，themedian6lteringandgrayscalecorr

4、ectionareusedtoimpmVethecollectedimages，thenthebottomedgeisdetectedandtheinteIferenceedgeis6ltered，finallythebottomofbottleislocatedrapidly．Thealgorithmfhllyconsidersthevalidityandsimplicity；“guaranteesthedetectionspeedandalsoefIbctivelyimprovesthedetecti

5、onaccuracy，thusofIbIshighpIacticalvalue．Keywords：MachinevisionMedian6lteringGrayscalecoITectionEdgedetectionEmptybottleinspectionBottlebottompositioning0引言回收的空瓶存在破损、粘附污物等情况，这既带来了安全隐患，又可能影响产品质量⋯。传统的人工灯检方法很难保证检测的可靠性和快速性，从而造成部分不合格产品流人市场，给企业形象带来损害。基于机器视觉技术的智能

6、空瓶检测系统不仅可以克服啤酒生产线传统人工检测的缺陷，而且能极大提高生产线的自动化程度日o。该系统是集机器视觉、精密机械、实时控制于一体的高速在线检测系统，主要实现对瓶口破损检测，瓶口、瓶底和瓶壁的污物检测，以及瓶内残液检测和剔除等功能。在系统设计中，瓶底检测单元的设计是很重要的一个环节，由于检测的高速性要求，使得常用的经典图像处理算法难以应用嵋1。目前的空瓶检测方法很难同时满足检测速度和精度要求。3“。，其中一个重要的原因是瓶底定位问题。如何实现瓶底既快又准的定位仍然是目前亟待解决的问题。国家星火计划基

7、金资助项目(编号：2007EAl05009)；山东省科技计划基金资助项目(编号：2007GGloo叭024)。修改稿收到日期：201l—09一16。第一作者马思乐(1964一)，男，现为山东大学控制理论与控制工程专业在读博士研究生；主要从事机器视觉、生产过程自动化等方面的研究。《自动化仪表》第33卷第10期2012年10月为此，本文提出了一种新颖的瓶底定位方法，此方法兼顾了检测速度和检测精度两方面的要求，具有很高的实用价值。1图像前期处理对于智能空瓶检测系统，ccD相机获取的原始图像在生成和传输的过程中会

8、受到各种噪声源的干扰和影响，从而存在一定的噪声。加之瓶子在传送过程中存在轻微晃动以及光照不均匀的情况，会造成原本均匀和连续变化的灰度突然增大或减少，形成一些虚假物体边缘，造成图像模糊，给图像分析带来困难。因此，需要进行噪声过滤、灰度校正、形态学等图像预处理方法，达到去除噪声、校正不均匀照度以及突出图像中感兴趣的特征等目的。为符合检测的快速性要求，本文采用中值滤波器去除噪声。g(i√)=mediant厂(，札一

9、]}，n—f)(七，f)∈伽)(1)式中：m、n为中心象素点坐标；i、歹为当前所处理的像素坐标；

10、后、Z=一1，0，1。由于ccD成像过程中，像素本身存在不均匀响应。7。，加之在智能空瓶检测系统的流水线上，即使是同种型号的瓶子，也存在厚度和颜色深浅的差别，因此成像后的瓶子图像要么整体颜色太深，要么曝光过度，图像本身的动态范围太窄，以至对比度太低。39智能空瓶检测系统瓶底快速定位实现马思乐。等为此，需要改变图像局部的灰度值，控制直方图的分布，从而达到改善图像输出效果的目的。本文采用如下公式进行灰度校正。g(戈，y)=麓№炉纠