[发明专利]一种易拉罐制造缺陷在线视觉检测方法

说明书

一种基于图像尺度空间的易拉罐缺陷在线视觉检测方法，主要包括：A.建立易拉罐缺陷在线视觉检测模型，采用漫反射无影光源照射易拉罐，减少表面反射形成的识别误差；B.采用图像预处理技术对视频监控图像进行变换和增强操作，消除图像噪声，构造更清晰的图像；C.采用图像尺度空间分析图像，构造不同尺度的数据光点完成图像聚类，并保证聚类的有效性，达到突出图像重要结构的目的；D.识别图像信息，在线检测易拉罐质量，使用双层传送装置剔除不合格产品，完成易拉罐缺陷在线检测。该方法具有较强的鲁棒性、实时性和分类识别能力，并可根据人类感知数据结构的方式以及产生数据的物理系统原理，对易拉罐进行检测分类，稳定地完成易拉罐缺陷检测任务。

本发明为“一种易拉罐制造缺陷在线视觉检测方法”，申请号为“201810783903X”的发明专利的分案申请。

技术领域

本发明属于人工智能和图像识别领域，涉及一种易拉罐制造缺陷在线视觉检测方法。

背景技术

在大规模的易拉罐生产过程中，无法保证每个产品都是合格的，为提高产品的生产效率，需进行严格的产品检测。经过加工的易拉罐内外侧都有可能出现各种不合格的现象，如表面字符、图案不清晰，表面被划伤或有压痕，罐盖有凹陷等，这些都会使易拉罐成为不良产品，需及时剔除生产线。

针对上述问题，本发明采用图像尺度空间的视觉检测方法及双层传输装置，来完成缺陷产品的检测及剔除任务。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种自身具有分类识别能力，并且稳定性好的缺陷检测方法。

本发明解决其问题所采用的技术方案，包括以下步骤：

一种易拉罐制造缺陷在线视觉检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

A.建立易拉罐缺陷在线视觉检测模型，采用漫反射无影光源照射易拉罐，减少表面反射形成的识别误差；

B.采用图像预处理技术对视频监控图像进行变换和增强操作，消除图像噪声，构造更清晰的图像；

C.采用图像尺度空间分析图像，构造不同尺度的数据光点完成图像聚类，并保证聚类的有效性，达到突出图像重要结构的目的；

D.识别图像信息，在线检测易拉罐质量，使用双层传送装置剔除不合格产品，完成易拉罐缺陷在线检测。

进一步的，所述步骤A的具体实现方式为：

(1)设有易拉罐缺陷在线视觉检测的自动化生产线上，为防止金属罐反光使摄像机和传感器产生误差，采用一种漫反射的圆形无影光源，使其全方位均匀地照射待检测易拉罐；

(2)传送装置上设有摄像机、光源以及待检测易拉罐，当易拉罐进入光照区域内，罐壁及罐盖表面高速成像，将采集到的图像传送至检测计算机，检测系统对其进行处理和检测。

进一步的，所述步骤B的具体实现方式为：

(1)采用变换域和空间域相互结合的方法自适应去除视频图像噪声，来处理视频监测系统中的图像信息；

①利用基于块和滤波的噪声参数估计，自适应处理视频图像中的估计混合高斯噪声参数；

②利用噪声参数对图像进行去噪处理，对一幅图像进行多次不同的去噪处理后，进行简单的数据融合，最终得到质量更好的图像；

(2)构造数字视频图像的离散信号，通过小波变换对其进行分解和重构，提高图像的对比度并突出图像的细节信息；

①采用小波变换将图像分解为频分不同的图像，利用小波图像增强算法对低频分的图像进行增强，将其与高频分组合，最后利用小波变换获得增强后的图像；

②由拐点函数和伽玛校正函数结合后的变换函数为