基于機器視覺和圖像處理的柔性包裝袋缺陷檢測方法

董振杰 李丹 崔普維 王金玉

摘 要：針對目前柔性包裝袋缺陷檢測研究稀少的現狀，提出一種基于機器視覺和圖像處理的柔性包裝袋缺陷檢測方法。檢測方案包括硬件系統設計、檢測算法設計、基于SVM的分類器模型設計和實驗方案設計四個方面。提出的方法能同時對產品整體外形和表面印刷缺陷進行檢測，具有創新性和現實意義。

關鍵詞：機器視覺;柔性包裝袋;缺陷檢測

1 引言

包裝是商品信息、企業文化和形象的外在表現，在人們日常消費選擇中起到的作用越來越明顯。包裝對產品外觀和質量都具有重大影響，若包裝出現缺陷卻最終流入市場，對企業的名譽會產生一定負面影響。目前包裝袋缺陷檢測主要依靠人工完成，由于其檢測時間長、主觀性強、檢測準確度不高等現實原因[1]，已不能滿足社會發展的需求，運用機器視覺和圖像處理技術進行包裝袋印刷質量檢測成為人工智能時代的研究熱點[2]。在此背景下，項目提出一種基于機器視覺和圖像處理的柔性包裝袋缺陷檢測方法，是對已有算法進行有機組合解決新的應用問題，屬于應用領域方面的創新。項目創新點如下：

（1）項目提出的缺陷檢測系統將缺陷檢測與缺陷分類兩個重要步驟同步進行。已有的檢測系統僅注重合格性檢測，沒有對缺陷產品進一步分類。

（2）項目提出的缺陷檢測系統能夠在包裝內有產品的特殊情況下進行檢測。目前已有的檢測系統大多比較規范，在產品沒有裝入包裝前進行檢測。而一些小企業在商品已經裝入包裝后才想到要進行檢測，此種情況加大了檢測難度。

（3）查閱已有的研究成果，對柔性包裝袋的缺陷檢測研究很少，此項研究具有現實意義。

2 系統設計

項目提出的柔性包裝袋缺陷檢測系統，從以下四個方面進行設計：硬件系統設計、檢測算法設計、基于SVM的分類器模型設計和實驗方案設計。

2.1硬件系統設計

系統研究設計包含光源、光電傳感器、圖像采集、圖像處理和自動分揀等幾個部分，系統設計如圖1所示。系統選用條形LED光源，采用CDD進行攝像采集，采集的圖片經由圖像采集卡傳入計算機（PC），根據圖像處理結果，系統實現自動分揀。

2.2檢測算法設計

檢測算法流程：檢測對象經過圖像采集、二值化處理、閾值分割、目標區域定位、特征提取5個模塊處理后，進入缺陷檢測階段，將合格產品直接輸出結果，不合格產品運用SVM分類器進行缺陷分類。缺陷分類包含袋與袋粘連、袋長寬錯誤、袋上有臟污和包裝版面偏移4種缺陷類型。算法流程如圖2所示。

2.3 基于SVM的分類器模型設計

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種非常經典且好用的機器學習分類技術，SVM分類器通過構造一個最大邊緣超平面將不同種類的樣本區分開來。由于包裝袋的缺陷種類共有4種，可以選用一對一分類法。將任意樣本兩兩組合，每組設計一個SVM分類器，因此 個類別的樣本就需要設計 個分類器。

2.4實驗方案設計

實驗環境：選用Win10操作系統和VC++編程工具，調用OpenCV庫函數計算特征向量，訓練和測試SVM分類器。為了驗證項目提出檢測方法的有效性，從缺陷識別能力和缺陷分類效果兩個角度設計實驗。

實驗一，缺陷識別能力驗證。對項目提出的柔性包裝袋檢測法、傳統的模板匹配法和人工檢測法三種檢測方法進行比較實驗。采用真正率（Pse ）、真負率（Psp ）和準確率（Pac ）[3]作為評價標準，其定義為：

其中，PT 表示缺陷產品被識別為缺陷的數量，PF 表示合格產品被識別為缺陷的數量，NF 表示缺陷產品被識別為合格的數量，NT 表示合格產品被識別為合格的數量。

實驗二，缺陷分類效果驗證。針對袋與袋粘連、袋長寬錯誤、袋上有臟污和包裝版面偏移4種缺陷類型，每種缺陷選取若干個樣本進行實驗，驗證分類效果。以漏檢率、誤檢率和正檢率為測試標準進行實驗。

3 項目應用價值

關于機器視覺的缺陷檢測技術越來越完善， 能夠快速的檢測出存在的問題并對缺陷產品進行分類，大大提高了生產效率。機器視覺檢測技術就是來模仿人的眼睛， 為機器加上“眼睛”， 通過“眼睛”獲取產品的缺陷信息， 提取其中重要的參數進行分析， 并依據規則做出判定， 完成質量檢測。項目提出的基于機器視覺和圖像處理的柔性包裝袋缺陷檢測方法，同時對產品整體外形和表面印刷缺陷進行檢測，具有創新性和實用性。

參考文獻：

[1]韓明芮，楊璽.基于圖像處理的包裝缺陷檢測方法綜述[J].中國儲運，2019（09）：110-112.

[2]李丹，金媛媛，童艷，白國君，楊明.基于支持向量機的輸液袋智能檢測與缺陷分類[J].激光與光電子學進展，2019，56（13）：202-208.

[3]李丹，白國君，金媛媛，童艷.基于機器視覺的包裝袋缺陷檢測算法研究與應用[J].激光與光電子學進展，2019，56（09）：188-194.

作者簡介：

第一作者：董振杰，男，1999.04，漢族，遼寧，沈陽城市建設學院，計算機科學與技術專業，本科在讀。通訊作者：李丹，女，1983.01，漢族，吉林，碩士研究生，講師，研究方向：機器視覺、高等教育。

基金項目：沈陽城市建設學院2020年校級大學生創新創業訓練計劃項目（編號：202013208062基于機器視覺的柔性包裝袋缺陷檢測系統）、遼寧省教育廳2020年度科學研究經費項目（LJKX202015）

（沈陽城市建設學院信息與控制工程系 ?遼寧 沈陽 ?110167）