北京工业大学
硕士学位论文
计算机视觉在产品检测中的应用
姓名：劳有兰
申请学位级别：硕士
专业：软件工程
指导教师：黄樟钦;方华
20070501
第２章产品包装缺损分析和图像处理
第２章产品包装缺损分析和图像处理
２．１产品包装缺陷分析
２．１．１包装常见色彩缺陷
工业产品外包装常见的一类缺陷是色彩印刷缺陷，包括印刷过程中产生飞墨、异物、套色、色差等各种质量缺陷。

工业产品外包装常见色彩印刷缺陷如图２－１所示。

图２．１工业产品外包装常见色彩印刷缺陷
Ｆｉｇｕｒｅ２－１ｆａｍｉｌｉａｒｃｏｌｏｒｐｒｉｎｔｉｎｇｆａｕｌｔｏｆｍａｎｕｆａｃｔｉｏｎ
针对常见的色彩印刷缺陷，主要通过颜色特征提取，对检测产品的易产生缺陷区域进行检测，与标准样品进行比较，进行缺陷检测“”。

２．１．２包装常见形状缺陷
产品外包装常见形状缺陷一般有：（１）药品包装过程中，包装产品常存在漏装、装错、缺损、摆放位置、胶囊包装漏粉、双帽、有杂物等质量问题：（２）包装盒皮封签漏帖、反贴、歪斜、偏移，破损、翘边、缺盖、露白、反包、包装错位等错误；（３）产品外包装上生产日期、批号、有效期等的有无及对错的辨识；（４）液体包装质量错误，包括液体瓶盖是否完好、瓶体异物、瓶身的尺寸、裂纹等。

如图２—２所示。

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图２－２工业产品外包装常见形状缺陷
Ｆｉｇｕｒｅ２－２ｆａｍｉｌｉａｒｓｈａｐｅｐｒｉｎｔｉｎｇｆａｕｌｔｏｆｍａｎｕｆａｔｕｒｅ
２．２数字图像特征提取
２．２．１颜色特征提取
由于颜色特征具有旋转不变性和尺度不变性，因而，在图象识别技术，颜色是使用最广泛的特征之一。

颜色特征提取方法有很多种，主要可以归纳为两大类：一个是对应于全局颜色分布的颜色特征提取方法，一个是对应于局部颜色信息的颜色特征提取方法ｎ２ｍ”。

２．２．１．１颜色空间
（１）ＲＧＢ模型颜色模型的用途是在某个颜色域内方便地指定颜色。

彩色
第２章产品包装缺损分析和图像处理
图像在计算机中总是以红（Ｒｅｄ）、蓝（Ｂｌｕｅ）、绿（Ｇｒｅｅｎ）三基色表示的（即ＲＧＢ颜色模型），这就是说，每个像素的颜色都是以红绿蓝三基色的数量来定义的。

利用红蓝绿可以配置大部分人眼所能看到的颜色。

（２）ＨＩＳ模型另一种彩色方案由色度、饱和度和强度（或亮度）组成的ＨＩＳ（Ｈｕｅ，Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ，Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）格式。

ＨＩＳ模型直接对应于人眼色彩视觉特征的三要素，三个颜色通道各自独立，可以分别提取图像的色调、亮度及饱和度信息。

其突出优点是，视觉上，ＲＧＢ颜色模型依赖于环境照明的颜色，而ＨＩＳ模型具有彩色不变性，所以它比ＲＧＢ颜色模型更均匀，即ＨＳＶ的空间距离比ＲＧＢ空间距离更加符合人眼视觉特征“”。

在ＨＩＳ格式中，Ｉ表示强度或亮度。

Ｈ由可见光谱中各分量成分的波长来确定，是彩色光的基本特性。

ｓ反映了彩色的浓淡，它取决于彩色光中白光的含量，也就是彩色光的纯度的反映。

ＨＩＳ坐标是柱形彩色空间。

灰度影调沿着轴线以底部的黑变到顶部的白，具有最高亮度最大饱和度的颜色位于圆柱上顶面的圆周上如图２－３所示。

图２－３ＨＩＳ颜色空间
Ｆｉｇｕｒｅ２－３ＨＩＳｃｏｌｏｒｓｐａｃｅ
从ＲＧＢ到ＨＩＳ的转换公式为“”：
晓＝ｍＪｎＩＲ，Ｇ。

Ｂ）
，：—Ｒ＋Ｇ—＋Ｂ
（２．１）
３
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（ＢｉｌｉｎｅａｒＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）把图像分割为构成斑点（Ｂｌｏｂ）和局部背景的像素集合，典型的目标像素被赋值为１，背景像素被赋值为０。

分割时可使用两种方法即固定阈值分割（ＨａｒｄＴｈｒｅｓｈｏｌｄ）和动态阈值分割（ＳｏｆｔＴｈｒｅｓｈｏｌｄ）。

当图像被分割为目标像素和背景像素后，进行连通性分析，在图像中寻找一个或多个相似灰度的“斑点”，并将这些“斑点”按照四邻域或者八邻域方式进行连通性分析，将目标像素聚合为目标像素或斑点的连接体，就形成了一个Ｂｌｏｂ单元。

通过对Ｂｌｏｂ单元进行图形特征分析，可以将单纯的图案灰度信息迅速转化为图案的形状信息，包括图形的质心、面积、周长等。

使用Ｂｌｏｂ分析，通过多级分类器的过滤，在一定程度上可满足对产品外包装中透明纸破损、反包、盒皮印刷等缺陷的检测需求。

图像分割直方图如图２—６所示。

图２－６图像分割直方图示例
Ｆｉｇｕｒｅ２－６ｓａｍｐｌｅｏｆｉｍａｇｅｄｉｖｉｓｉｏｎ
２．４本章小结
本章对工业产品常见的包装缺损进行了分析研究，大致可以将包装缺损情况分为两大类；彩色印刷差异和形状缺陷。

针对这两类缺陷，本文应用数字图像处理算法，对检测图像的颜色和形态特征提取进行了研究。

提出了一些如彩色检测、标签定位和斑点分析等常见包装缺损的检测方法。

第４章嵌入式视觉检测系统在胶囊包装检测中的应用
第４章嵌入式视觉检测系统在胶囊包装检测中的应用
利用本课题开发的嵌入式视觉检测系统，本章将其应用于广西柳州花红药业有限公司的胶囊分装生产线，开发了胶囊分装嵌入式视觉检测系统。

４．１胶囊分装工艺
在药厂中，对胶囊的包装分装流程首先是胶囊从漏斗中漏进封装盒中，而封装盒内装有封装胶囊用的药板。

当胶囊从漏斗中漏进封装盒的时候，胶囊滚进药板中，这时再对药板封上薄膜，胶囊就封装好了，然后再对药板进行分片切割，最后依靠人工分拣，检查是否有漏装及药品泄露现象。

胶囊分装生产线如图４－１所示。

图４－１胶囊分装生产线
Ｆｉｇｕｒｅ４－１ｔｈｅｌｉｎｅｏｆｃａｐｓｕｌｅｅｎｃａｐｓｕｌａｔｉｏｎ
目前，大多数制药厂在药品包装生产线上，一般采用人工进行目测的方法分拣次品，检测人员的工作状况对于检测效果有着很大的影响，而且这种工作方式检测效率低、成本高、劳动强度大。

手工劳动的检测方法严重影响了药品包装生产线的工作效率，不但浪费了大量的劳动力资源，而且包装质量不能从根本得到
第４章嵌入式视觉检测系统在胶囊包装检测中的应用
图４－２系统的硬件设备组成
Ｆｉｇｕｒｅ４－２ｈａｒｄｗａｒｅｓｙｓｔｅｍ
整个系统成败的关键，起着非常重要的作用，并不是简单的照亮物体而已。

光源与照明方案的配合应尽可能突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不重要部分之间应尽可能地产生明显的区别，增强对比度，同时还应保证足够的整体亮度。

物体位置的变化应尽可能小的影响成像质量。

由于没有通用的计算机视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。

照明系统的设计应重点考虑４个基本因素，分别为：
（１）镜头的视场：在照明系统的设计中，应根据被测对象的尺寸确定镜头的视场。

而后，再根据镜头视场的大小决定最佳的照明系统。

（２）照明系统与检测对象的间距：在系统设计中，需全面地了解镜头到检测对象的距离，照明系统到检测对象的距离等，从而确定光源与检测对象的距离．（３）检测对象的外形、条件及颜色：照明的选择是由工件表面的形状、平坦度、光滑程度等条件决定的。

最佳的照明颜色（红、兰、绿、白）可通过被测对象或被测区域的颜色来决定。

由于计算机视觉系统稳定工作的必要条件是：在外部条件不断变化（外部光噪声，目标的倾斜，材质和系统类型的变化等）的情况下，持续获得对比鲜明的。