無支撐環PET瓶蓋封裝質量在線檢測方法

張 萌， 許 敏

(1.遼寧裝備制造職業技術學院 機械工程系，遼寧 沈陽 110161；2.中國科學院 沈陽自動化研究所，遼寧 沈陽 110179)

0 引 言

聚對苯二甲酸乙二酯(polyethylene terephthalate,PET)瓶與防盜蓋鎖緊過程中，瓶蓋區域會出現歪蓋、高蓋、防盜環斷裂、瓶蓋表面出現液體殘留及異物等缺陷。傳統的檢測方法依靠肉眼判斷防盜蓋區域是否存在缺陷，速度慢、漏檢誤、檢率高、勞動強度大[1,2]。文獻[3]對瓶蓋區域進行分割，根據支撐環在瓶頸處突出的特性來定位支撐環，然后通過模板匹配的方法完成瓶蓋區域的缺陷檢測。文獻[4]利用邊緣檢測算法精確估計出支撐環和瓶蓋頂部的直線方程，通過兩直線的距離檢測瓶蓋區域是否存在缺陷。文獻[5]使用二值化并進行水平方向的投影，利用支撐環的定位來完成缺陷識別。文獻[6]根據PET瓶體的對稱性消除毛刺與水珠對缺陷檢測的影響，完成了PET瓶支撐環的檢測和瓶蓋缺陷分類。

本文針對無支撐環PET瓶瓶蓋的特點，采用一種基于顏色空間變換與動態閾值分割PET瓶蓋缺陷檢測方法，該方法不僅能檢測常規缺陷如無蓋、高蓋、歪蓋、防盜環完全斷裂，還能檢測防盜環與瓶蓋之間連接橋部分斷裂及瓶蓋表面異物。

1 檢測系統結構及組成

PET瓶蓋封裝質量在線系統主要由圖像采集單元、圖像處理單元、可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)控制單元、氣動執行機構等組成。其中圖像采集單元由發光二極管(light-emitting diode,LED)光源、鏡頭、電荷耦合器件(charge coupled device,CCD)相機、工控機等組成，如圖1所示。整個圖像采集單元中含有3個CCD相機，兩兩之間夾角為120°，保證瓶體不旋轉的情況下能夠獲得瓶蓋側面完整的圖像。當光電傳感器受到觸發后，由PLC控制單元觸發3個相機同時采集瓶蓋區域圖像，傳送圖像至圖像處理單元進行缺陷識別，最終將識別結果通過輸入/輸出(input/output,I/O)口傳送給PLC，由PLC控制氣動執行機構進行缺陷產品的剔除動作。

圖1 圖像采集系統示意

2 PET瓶蓋缺陷檢測

2.1 瓶蓋區域分割

所用的PET瓶瓶體為棕色，瓶蓋為白色，圖像采集系統獲取的瓶蓋圖像如圖2(a)所示，瓶蓋區域灰度值明顯高于瓶體及背景區域的灰度值，因此可以直接使用簡單閾值法分割瓶蓋區域。圖2(b)所示為使用固定閾值(100)分割獲取的瓶蓋區域二值圖像，光源在瓶體區域形成反光使得二值圖像中存在噪聲干擾，可以采用設置面積閾值的方法來提取目標區域，圖2(c)所示為通過設置面積閾值提取的無噪聲瓶蓋區域二值圖像。

圖2 瓶蓋區域閾值分割

2.2 瓶蓋區域缺陷提取及分類

對于無蓋、高蓋、歪蓋等缺陷的檢測方法，文獻[4～6]中詳細描述，不再贅述，本文將重點研究防盜環連接橋完全斷裂、部分斷裂以及瓶蓋表面異物檢測。常見的4種缺陷分別為蓋表面異物(藥液殘留)、防盜環完全斷裂、連接橋斷裂2根和連接橋斷裂3根。

2.2.1 瓶蓋表面異物檢測

瓶蓋表面異物一般表現為蓋表面存在藥液殘留。由于瓶蓋側面為曲面且表面分布有防滑條，造成蓋側表面灰度分布很不均勻，因此直接使用簡單閾值法魯棒性差、誤檢及漏檢率高。由于藥液殘留區與瓶蓋背景存在明顯的色差，因此本文將顏色空間變換引入到瓶蓋表面異物檢測中。由三原色(RGB)顏色空間到HSV顏色空間的變換模型如下

(1)

圖3(a)～圖3(c)所示為瓶蓋表面異物圖像經HSV顏色變換后的各分量圖像，對比發現S分量中藥液殘留區灰度特征十分明顯，因此，可以采用S分量來檢測瓶蓋區域藥液殘留，圖3(d)所示為直接使用固定閾值法分割獲得的瓶蓋藥液殘留區域。

圖3 HSV顏色變換及缺陷分割

2.2.2 防盜環連接橋斷裂檢測

連接橋全部斷裂時蓋與環完全分離，其特征比較明顯，可以使用瓶蓋區域的寬高比判斷。而連接橋部分斷裂時(斷2根和斷3根)，蓋與環之間的間隙很小，一般為0.2～0.3 mm，且蓋的邊緣存在凸起，造成蓋環接觸區灰度分布存在突變，使用固定閾值法很難分割出完整的缺陷區域。本文將動態閾值分割算法引入到連接環部分斷裂缺陷檢測中，首先對瓶蓋區域背景灰度值進行估計，然后將待檢圖像與背景圖像進行比較，通過設置動態閾值來分割缺陷區域。

設f(x,y)表示某一圖像，h(x,y)表示某一形式的濾波器，濾波后的灰度圖像g(x)為

g(x,y)=f(x,y)?h(x,y)

(2)

式中 ?為卷積。背景建模的關鍵是濾波器的設計，根據實驗，濾波器尺寸過小，所獲得背景區域不能很好地逼近真實背景區域，導致漏檢；濾波器尺寸過大，不僅計算量顯著增加，而且會導致誤檢。因此，設計濾波器尺寸時需要綜合考慮圖像分辨率、待識別對象的最小尺寸等因素。圖4所示為連接橋斷裂2根時，經均值濾波后的背景圖像，原圖中的灰度突變區域很好地融合到背景中。

圖4 瓶蓋背景建模

在獲得瓶蓋背景區域后，可以將待檢圖像與背景圖像進行逐像素灰度值比較，將滿足式(3)和式(4)的像素點歸集到集合S中

S={(x,y)∈R|g(x,y)-f(x,y)≥Tdiff}

(3)

S={(x,y)∈R|g(x,y)-f(x,y)≤-Tdiff}

(4)

式中R為像素點集合的定義域；Tdiff為動態閾值。式(3)用于高灰度區域的分割，式(4)用于低灰度區域的分割。對于連接環斷裂區，其一般表現為低灰度區域，因此，可以使用式(4)。圖5所示為防盜環連接橋部分斷裂的檢測結果。

圖5 防盜環連接橋部分斷裂

3 實驗結果

檢測系統實物如圖6所示，系統主要硬件包括映美精工業相機DFK23GP031，IPC(Inter Core i5-3470，4 GB內存)，千兆網卡、OPT條形與環形LED光源。軟件系統運行環境為Windows 7，軟件開發環境基于Visual C#2012，結合OpenCV圖像處理庫。表1所示為該制藥廠設定的技術指標。表2所示為實驗結果，各項檢測結果的準確率達到99 %以上，均滿足該制藥廠設定的技術指標。

圖6 檢測系統實物

檢測項目檢測精度檢出率/%正常蓋≥99.5蓋表面異物面積≥4mm2≥99.0環連接橋完全斷裂100環連接橋部分斷裂間隙≥1mm≥99.0

表2 PET瓶蓋檢測系統測試結果

4 結 論

本文提出了一種結合HSV顏色空間變換及動態閾值分割的無支撐環PET瓶蓋視覺檢測算法，解決了現有PET瓶蓋質量檢測算法過分依賴支撐環的定位，無法對瓶蓋表面異物及連接橋斷裂等缺陷進行檢測的缺點。基于該算法的視覺檢測系統已經在某制藥廠的生產線上得到了應用，各項指標均已達到了設計要求，運行狀態良好。