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卷煙裝箱機缺條檢測中圖像處理算法的應(yīng)用計算機論文
一、項目開發(fā)背景與趨勢
在香煙卷包機組的生產(chǎn)效率逐步提高的前提下，對工藝質(zhì)量的控制難度越來越大，外觀檢測技術(shù)含量不斷提高，圖像處理算法多種多樣，對現(xiàn)場電氣人員和技術(shù)人員是不小的挑戰(zhàn)。而外觀檢測的效果，取決于圖像處理算法的正確選取和各種參數(shù)的準(zhǔn)確性。因此，本文對圖像處理技術(shù)做詳細(xì)分析，希望對技術(shù)人員的應(yīng)用提供幫助。
二、硬件系統(tǒng)分析
圖像處理技術(shù)的前提是“圖像”,盡量保證圖像的清晰和待識別內(nèi)容明確是圖像處理硬件系統(tǒng)需要解決的問題。在卷煙行業(yè)中，主要涉及的是相機與光源的選取問題。
1 相機的選用
相機這里主要應(yīng)用黑白與彩色相機。
（a）小盒外觀檢測使用彩色相機對煙包進行檢測，該方法檢測精度高，對硬件處理速度要求高。（b）條煙外觀檢測與缺條成像檢測采用黑白相機，關(guān)注的是灰度上明顯的差別，該方法檢測內(nèi)容精度低，對硬件處理速度要求低。
2 曝光光源的選用
光源主要分單色光和白光，這里均有應(yīng)用。包裝帶玻璃紙的地方使用單色光較好。
三、軟件算法分析
1 圖像處理算法概述
圖像處理是用計算機對圖像進行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)，而進行圖像分析所使用的工具就是圖像處理算法，這些算法包括基本算法，類似的有二值化、灰度圖像、邊緣查找等，也有高級算法，像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。
2 應(yīng)用到行業(yè)內(nèi)的圖像處理過程
卷包過程應(yīng)用的檢測大體的處理流程：首先，圖片預(yù)處理。得到灰度圖片，采用RGB轉(zhuǎn)灰度算法，得到灰度圖；其次，算法處理及分析，灰度圖上按用戶檢測設(shè)置定位監(jiān)測范圍，選擇處理算法。主要用到二值化、邊緣檢測、平滑、去噪聲、模板匹配等圖像處理算法，再配合統(tǒng)計分析；最后，與目標(biāo)值結(jié)果比對，根據(jù)檢測參數(shù)的設(shè)置進行檢測結(jié)果判斷，包括灰度平均值、偏差，邊緣檢測重量與長度，模板匹配相似度，以及其他偏差值，將不合格產(chǎn)品剔除或者報警。
四、成像檢測參數(shù)調(diào)整方法
缺條成像檢測的調(diào)整原理是在檢測圖像上設(shè)置矩形框，對矩形框內(nèi)的圖像進行閾值X的二值化處理，將處理結(jié)果中聯(lián)通暗區(qū)的面積值與設(shè)定值Y對比，超出界限則報警。X值與Y值的選擇是手動設(shè)置，這個值很關(guān)鍵，如果不能設(shè)定合適的值，則檢測不到缺條或者誤檢過多。因此，我們做以下分析。
1 確定閾值X
為了找到合適的閾值，在MATLAB中我們對圖像首先進行灰度直方圖的分析。
i=imread（‘E: est1.bmp’）；
j=rgb2gray（i）；
figure（）；imshow（j）；%原圖的灰度圖
figure（）；imhist（j）；%灰度分布直方圖
區(qū)域A的高分布來源于暗色的空隙，區(qū)域C的高分布來源于煙條的亮色反光，而區(qū)域B的過渡區(qū)是介于亮色與暗色之間過渡區(qū)域，我們的閾值X就設(shè)置在區(qū)域B,大致范圍60~140.
繼續(xù)在MATLAB中進行分析通過分析，圖片絕大部分閾值應(yīng)該定義在150左右，而兩個角落最好定義在80~110的某一個值（需要多次實驗），這樣的分析結(jié)果較接近我們想要得到的結(jié)果。
經(jīng)過多次實驗，最終確定：
Level=60/255=0.235閾值60.
2 現(xiàn)場處理方法
根據(jù)這個原理，在生產(chǎn)現(xiàn)場我們應(yīng)該通過以下方法確定閾值：（a）畫一個較大的檢測框，包含正常煙條、設(shè)備暗區(qū)、煙條正常縫隙；從大到小改變閾值進行測試，這里得出閾值為60左右較為合適。（b）確定暗區(qū)面積范圍Y,在上述實驗中，由于圖片中有不同程度的暗區(qū)，這些暗區(qū)不代表缺條，而且面積較小。在實際中，暗區(qū)大小需要用添加面積約束（約束范圍內(nèi)報警，默認(rèn)3500~100000）。（c）根據(jù)實際經(jīng)驗，我們找到確定面積的標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整方法：繪制檢測框，不用故意避免縫隙，盡量讓檢測框之間沒有縫隙，測試找到合適閾值X;將檢測框檢測閾值設(shè)為255,處理后得到檢測框的設(shè)定面積值Y1;將檢測框檢測閾值設(shè)定為之前調(diào)整好的閾值X,處理后得到檢測框內(nèi)的暗區(qū)面積值Y2;根據(jù)Y1,Y2的值針對空隙晃動情況，設(shè)置一個大于Y2的面積范圍下限Y（根據(jù)經(jīng)驗，經(jīng)常設(shè)置為Y1的1/6到1/4范圍）。
結(jié)語
不同的煙條，甚至不同燈光下閾值不同，這樣默認(rèn)的40閾值對調(diào)整檢測參數(shù)來說意義不大，沒有自動的調(diào)整方法或者專業(yè)人員前提下參數(shù)較難確定，導(dǎo)致檢測效率不高，而通過上述方法可以找到相對準(zhǔn)確的閾值。同時需要根據(jù)每個檢測框內(nèi)可能出現(xiàn)的縫隙或者暗點添加面積約束條件，默認(rèn)1500的起始面積可能造成誤檢和漏檢，需要根據(jù)檢測框的面積重新確定。
參考文獻
[1] 張德豐 . 數(shù)字圖像處理（MATLAB 版）[M]. 北京：機械工業(yè)出版社，2012.
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