[发明专利]一种PET瓶标签的检测方法有效
申请号: | 201110409840.X | 申请日: | 2011-12-12 |
公开(公告)号: | CN102519359A | 公开(公告)日: | 2012-06-27 |
发明(设计)人: | 王贵锦;阮治未;施陈博;张树君 | 申请(专利权)人: | 山东明佳包装检测科技有限公司 |
主分类号: | G01B11/00 | 分类号: | G01B11/00 |
代理公司: | 泰安市泰昌专利事务所 37207 | 代理人: | 姚德昌 |
地址: | 271000 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 pet 标签 检测 方法 | ||
技术领域
本发明属于自动化检测技术领域,尤其是涉及一种PET瓶标签的检测方法。
背景技术
目前在瓶装饮料生产过程中,产品包装上的标签都需要面临行业的严格要求。需要检测的饮料标签可主要分为套标和贴标两类,对于套标,套标机在饮料瓶上方直接将标签套在瓶身上,对标签加热后标签收缩固定在瓶身上,该类标签一般不会发生标签衔接处贴歪错位的情况,需要检测的主要有标签位置的高低及左右的偏移等问题。对于贴标,贴标机截断出一条完整的标签并贴在饮料瓶上,贴标完成时标签的粘合面都会统一朝外并面对一个方向,因此,除了标签位置的高低及左右偏移,贴标还可能发生粘合面错位的问题。对于这些可能出现的标签问题,以前都是通过肉眼观察进行质量控制确定的,检测效率低。
发明内容
本发明的目的是:提供一种能够在高速自动化生产流水线上进行实时不间断检测的PET瓶标签的检测方法。
本发明的技术方案是:包括以下步骤:
(一)将拍摄到的标签图像输入计算机。
(二)求标签的左右边界,该方法为:其一,对标签在水平方向求梯度,找出局部梯度最大值点并二值化;其二,对二值化得到的图进行竖直方向上的求和得到梯度累加曲线;其三,以曲线中最大值的适当百分比大小作为阈值,找到曲线中大于该阈值的最左侧和最右侧的局部极值点,即得到标签的左右边界位置。
(三)在标签左右边界范围内统计标签上下边界中心线位置,判断标签有无上下偏移和粘合面有无错位:
(1)在标签左右边界范围内,在竖直方向求标签梯度,找出局部梯度最大值点并二值化;
(2)在竖直方向上求梯度点中最上侧点和最下侧点的中点;
(3)对得到的中点集进行直线拟合;
(4)拟合得到的直线即可以表示标签在竖直方向所在的位置,和标定的标准位置进行比较,作为标签上下偏移判断依据;
(5)在将中点集拟合出最长的一条直线后,消去该直线的有效区域中的所有中线的点,在剩余的中点集拟合第二条直线;
(6)若第二条直线上的点数大于阈值且两条直线的距离大于一定阈值,则作为粘合面错位判断依据。
(四)在标签左右边界范围内,通过模板匹配判断标签有无左右偏移:
(1)取标准标签图,按步骤(二)中所述方法得到标准标签左右边界后,在边界范围内取合适大小区域的图像作为标准模板,并记录标准模板到左右边界的距离作为标准距离;
(2)对检测标签按步骤(二)中所述方法找到标签左右边界;
(3)在检测标签左右边界范围内查找标准模板的匹配区域,通过匹配区域位置作为标签左右偏移判断依据。
本发明的有益效果是:1、由于采用基于边缘中心线统计来确定标签的上下位置,较好地利用了图像的梯度信息,降低了光照变化对检测结果带来的影响, 同时,中心线统计和直线拟合的方法克服了透视 变化导致的上下边界的形变,利用中心线特性大大简化了计算复杂度,并进一步消除光斑等噪音点带来的影响,使检测结果更加准确;2、对于标签的左右偏移检测要采用的是基于频域的模板匹配方法,计算速度较快;3、在高速自动化生产流水线上对PET瓶标签进行实时不间断检测,检测效率高,速度快且容易实现,使生产线保持高度的质量标准。
附图说明
图1为本发明的流程图;
图2为标签上下边界中心线示意图;
图3为粘合面错位时标签上下边界中心线示意图。
具体实施方式
结合图1所示本发明的流程图,对本发明进行详细描述,PET瓶标签的检测方法包括以下步骤:
步骤(一):将拍摄到的标签图像输入计算机。
步骤(二):求标签的左右边界,方法如下:其一,对标签在水平方向求梯度,找出局部梯度最大值点并二值化;其二,对二值化得到的图进行竖直方向上的求和得到梯度累加曲线;其三,以曲线中最大值的适当百分比大小作为阈值,找到曲线中大于该阈值的最左侧和最右侧的局部极值点,即得到标签的左右边界位置。
步骤(三):在标签左右边界范围内统计标签上下边界中心线位置,根据中心线位置判断标签有无上下偏移,在贴标情况下还可以判断粘合面有无错位。统计标签上下边界中心位置方法如下:
(1)无论是方形瓶身还是圆形瓶身,在得到的标签图像中,上下边界的中点集合理论上应该在一条直线上,如图2所示;
(2)得到标签左右边界后,在边界范围内在竖直方向求标签梯度并找出局部梯度最大值点并二值化;
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