馬寶秋

（石家莊職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北石家莊050081）

基于圖像小波變換的食品包裝印刷缺陷檢測(cè)方法

馬寶秋

（石家莊職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北石家莊050081）

目前我國(guó)食品企業(yè)對(duì)于其產(chǎn)品包裝要求越來越高，其中印刷作為包裝工藝中展示產(chǎn)品和吸引消費(fèi)者的重要部分，已受到許多企業(yè)和研究人員的關(guān)注。對(duì)食品包裝印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行介紹，主要闡述圖像預(yù)處理部分。建立傳統(tǒng)小波變換算法模型和改進(jìn)型小波變換算法模型，并利用仿真性實(shí)驗(yàn)對(duì)這兩種算法的檢測(cè)精度進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明改進(jìn)型圖像小波變換算法能夠很好的提高食品包裝印刷缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性，并實(shí)現(xiàn)無損檢測(cè)。

小波變換；食品包裝印刷；機(jī)器視覺技術(shù)；圖像增強(qiáng)處理

由于科技和經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，導(dǎo)致我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的種類和質(zhì)量均得到極大的推動(dòng)，其中商品的包裝也成為促銷產(chǎn)品、增加市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要方面之一[1]。商品包裝工藝包括材料選擇、外觀成型、表面印刷等多個(gè)方面，而表面印刷生產(chǎn)過程中，根據(jù)市場(chǎng)調(diào)查顯示，部分已進(jìn)入市場(chǎng)進(jìn)行銷售的產(chǎn)品包裝印刷中仍存在缺陷或瑕疵，嚴(yán)重影響產(chǎn)品品牌形象的建立[2-3]。食品作為一種特殊的商品，與人體健康息息相關(guān)，消費(fèi)者對(duì)于食品包裝的要求更高，為避免出現(xiàn)包裝印刷問題的食品流入市場(chǎng)，食品包裝企業(yè)通常采用人工目測(cè)分揀的方式將瑕疵品挑揀出來，該方法不但需要消耗大量人力物力，效率較低同時(shí)分揀效果完全由人工主觀因素控制，難以保證檢測(cè)精度[4-5]。因此，目前越來越多食品包裝制造企業(yè)選擇使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)檢測(cè)代替人工檢測(cè)進(jìn)行包裝印刷缺陷檢測(cè)，其檢測(cè)精度和效率有顯著提升，但仍存在不能保證實(shí)時(shí)性、檢測(cè)精度有待進(jìn)一步提高、存在誤判可能等問題[6-7]。高速CCD（Charge Coupled Device，電荷耦合器件）工業(yè)相機(jī)和相關(guān)計(jì)算機(jī)配套硬件技術(shù)的發(fā)展，為食品包裝在線視覺檢測(cè)技術(shù)提供了好的硬件平臺(tái)，而高效適合的算法則能夠?yàn)槠涮峁┖玫能浖脚_(tái)[8]。

傅里葉變換（Fourier Transform）是一種數(shù)字處理算法，利用正弦波無限疊加的方式計(jì)算任何連續(xù)的信號(hào)的頻率、振幅和相位，將本身難以處理的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換成頻域信號(hào)，再用傅里葉變換公式求解，更易于分析[9]。小波變換（Wavelet Transform，WT）是由傅里葉變換發(fā)展而來的，使用不同尺度的小波分解信號(hào)，使連續(xù)信號(hào)變成一系列小波系數(shù)，通過平移或尺度變換，對(duì)信號(hào)進(jìn)行不同尺度細(xì)化，不斷拓展小波，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)處理要求，克服了傅里葉變換窗口不包含時(shí)域信息的問題[10]。本文利用圖像小波變換算法，對(duì)食品包裝印刷缺陷機(jī)器視覺在線檢測(cè)進(jìn)行研究。

1食品包裝印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)建立

1.1食品包裝印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)介紹

食品包裝印刷缺陷檢測(cè)過程包括4個(gè)部分：

1）圖像采集，在充足光照條件下，食品包裝表面圖像被高速CCD工業(yè)相機(jī)采集。高速CCD工業(yè)相機(jī)包括工業(yè)相機(jī)攝像頭及光學(xué)鏡頭，和頻閃燈、LED共同組成照明系統(tǒng)。

2）圖像預(yù)處理，通過傳感器將圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)并傳輸?shù)綀D像采集系統(tǒng)進(jìn)行處理，包括去除干擾因素，提取并強(qiáng)化圖像特征，再將處理過的圖像傳遞至計(jì)算機(jī)內(nèi)部處理系統(tǒng)。

3）圖像分析及分類，使用微型計(jì)算機(jī)將預(yù)處理后的圖像和參考標(biāo)準(zhǔn)圖像根據(jù)特征做對(duì)比分析及分類。

4）同樣使用微型計(jì)算機(jī)檢查結(jié)果，并作出相應(yīng)的顯示及反饋。微型計(jì)算機(jī)作為控制核心，其運(yùn)行速度決定了系統(tǒng)的信息處理能力。

1.2食品包裝印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)圖像預(yù)處理

由于圖像采集過程中易受到設(shè)備和外界多種因素影響，為了更準(zhǔn)確的獲得圖像特征，在進(jìn)行圖像分析和分類前需進(jìn)行預(yù)處理過程。預(yù)處理流程包括：

1）圖像灰度轉(zhuǎn)換，可利用RGB模型表示圖像色彩，即任何顏色都可以分解成紅（red）、綠（green）、藍(lán)（blue）三基色，可用函數(shù)f=（x，y，z）={fred（x，y，z），fgreen（x，y，z），fblue（x，y，z）}表示圖像任一位置的顏色。

2）灰度圖像濾波，食品包裝印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中圖像噪聲的來源包括圖像采集過程、傳輸過程以及變換過程產(chǎn)生的噪聲，圖像預(yù)處理應(yīng)根據(jù)圖像特征分布進(jìn)行降噪處理，當(dāng)圖像特征信息和噪聲頻率分布在不同區(qū)域時(shí)，可使用濾波器進(jìn)行圖像分割，當(dāng)圖像特征信息和噪聲頻率分布發(fā)生重疊時(shí)，可使用空間濾波方法進(jìn)行圖像像素計(jì)算，在保留圖像細(xì)節(jié)信息的同時(shí)，降低噪聲。

3）圖像對(duì)比增強(qiáng)，在采集生產(chǎn)線上運(yùn)行的食品包裝圖像時(shí)，由于處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，導(dǎo)致圖像一般亮度偏暗，為改善其視覺效果，利于后期處理，可進(jìn)行圖像對(duì)比增強(qiáng)處理。由于本系統(tǒng)的作用是缺陷檢測(cè)，在進(jìn)行該項(xiàng)處理工作時(shí)，一方面需要提高圖像清晰度和對(duì)比度，另一方面也要保證其他信息的完整性，常用方法包括線性變換、分段線性變換、非線性變換和直方圖。

4）圖像閾值分割，將圖像進(jìn)行分割，提取出待處理區(qū)域，適用于特征圖像和背景圖像處于不同灰度值的圖像。首先根據(jù)特征圖像和背景圖像的灰度值進(jìn)行閾值的確定，再分別將特征圖像、背景圖像灰度值和閾值進(jìn)行比較，分割圖像。其中閾值的選擇關(guān)心到圖像分割的效果，可選用迭代法確定閾值，具體流程如圖1所示。

圖1 迭代算法流程圖Fig.1 Iterativealgorithm flow chart

5）圖像邊緣提取，圖像灰度值產(chǎn)生不連續(xù)的平緩變化現(xiàn)象后，連接起來即出現(xiàn)邊緣，越接近邊緣區(qū)域圖像像素灰度變換越大，提取圖像邊緣便于對(duì)圖像進(jìn)行定位。邊緣種類一般包括斜坡（slope edge）、階躍（step edge）、屋頂（roofedge）和線狀（line edge），邊緣檢測(cè)算法包括Roberts算子、Canny算子、Sobel算子等。

2食品包裝印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的小波變換算法

2.1建立小波變換算法模型

相對(duì)于傳統(tǒng)傅里葉變換信號(hào)不包括時(shí)域而言，小波變換用于圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，具有計(jì)算量小、運(yùn)算快、存儲(chǔ)量低、分辨率廣等特點(diǎn)。假設(shè)L2（R）為函數(shù)空間，小波變換函數(shù)ψ（t）∈L2（R），滿足：

則ψ（t）為基本小波，若ψ（t）為連續(xù)小波，則可用其延伸出的小波函數(shù)ψab（t）進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)運(yùn)算：

ψab（t）與ψ（t）具有類似的帶型，但頻率不同，可在不同分辨率條件下分解信號(hào)。若ψ（t）為離散小波，則可用尺度函數(shù)φ（t）對(duì)ψ（t）進(jìn)行限定，ψ（t）滿足：

式中：h（n）、g（n）均為低通濾波器系數(shù)，對(duì)應(yīng)多分辨率為：

假設(shè)信號(hào)函數(shù)為f（x），在j尺度上逐層分解，分辨率逐漸降低，則所移動(dòng)的信號(hào)，細(xì)節(jié)信號(hào)Djf分別為：

上式即為小波變換一維算法，適用于包裝印刷平面圖象缺陷的檢測(cè)。

2.2小波變換算法改進(jìn)研究

本文在傳統(tǒng)小波算法的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)算法，目的是增強(qiáng)圖像中的特征信息，提高圖像識(shí)別精度和準(zhǔn)確性。小波系數(shù)的分線段性增強(qiáng)函數(shù)計(jì)算公式：

式中：Sj（m，n）為第j部分小波系數(shù)；Mj（m，n）為第j部分小波系數(shù)增益量，其值運(yùn)算為：

式中：Tmin、Tmax為最大、最小閾值，|Sj（m，n）|為小波系數(shù)最大模值，為小波系數(shù)極大模值，極大模值比最大模值小15%。由于小波系數(shù)中的數(shù)據(jù)數(shù)量級(jí)非常小，取Tmin=1×10-6、Tmax為最大值時(shí)的90%時(shí)可有效減少計(jì)算量且對(duì)結(jié)果無影響，Tmin、Tmax間的小波系數(shù)增益量Mj（m，n）根據(jù)值的改變而變化，能夠得到更好的增強(qiáng)效果。

3小波變換仿真實(shí)驗(yàn)研究

3.1系統(tǒng)軟件平臺(tái)

本系統(tǒng)選擇Microsoft Visual Studio C++2010（VC++2010）和Open Source Computer Vision Library（OpenCV2.0）作為開發(fā)平臺(tái)，其中VC++2010軟件方便進(jìn)行項(xiàng)目管理和生成相應(yīng)程序，同時(shí)具有信息量豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)；而OpenCV2.0是圖像處理軟件，可以兼容不同圖像處理算法，延展性較好，處理速度快。VC++ 2010軟件選擇MFC（Microsoft Foundation Class Library）方式進(jìn)行集成開發(fā)，MFC能夠形成應(yīng)用程序框架，進(jìn)而封裝Windows API函數(shù)，生成代碼，使軟件具有一定的自主性和智能性，減少技術(shù)人員的工作量。食品包裝印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)軟件的工作流程圖見圖2。

圖2 食品包裝印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)軟件工作流程圖Fig.2 Food packing printing defectdetection system software flow chart

3.2小波變換仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析

為了檢測(cè)小波變換算法改進(jìn)效果，分別選取刀絲、漏白、飛墨、蹭版以及污染5種不同缺陷類型的食品包裝各20個(gè)，利用機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)傳統(tǒng)小波變換算法和改進(jìn)小波變換算法進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如表1所示。

表1 兩種小波變換算法的測(cè)試結(jié)果Table1 The test resu ltsof two kindsofwavelet transform algorithm

由表1可知，使用改進(jìn)小波變換算法能夠提高機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)系統(tǒng)準(zhǔn)確率，同時(shí)除刀絲類細(xì)小缺陷有一個(gè)未正確識(shí)別出來外，其他所以缺陷均完全被準(zhǔn)確識(shí)別出。另外，無論是傳統(tǒng)小波變換算法還是改進(jìn)小波變換算法，均不會(huì)因?yàn)闄z測(cè)過程對(duì)食品包裝本身產(chǎn)生任何損壞。

4結(jié)語(yǔ)

食品作為一種特殊商品，出現(xiàn)任何問題相對(duì)于其他商品都更易受到關(guān)注，同時(shí)食品包裝印刷品質(zhì)決定了該食品企業(yè)的形象和食品安全保障，因此印刷技術(shù)和缺陷檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)食品包裝而言是十分重要的。傳統(tǒng)食品包裝印刷缺陷檢測(cè)利用人工分揀，具有分揀效率低、精度低、人工成本高等缺點(diǎn)。而機(jī)器視覺系統(tǒng)圖像采集過程中實(shí)際圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像具有一定差異，需進(jìn)行增強(qiáng)處理，才能提高其分辨精度。本文提出機(jī)器視覺技術(shù)結(jié)合改進(jìn)型圖像小波變換算法，并利用仿真性實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)型圖像小波變換算法效果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明改進(jìn)型圖像小波變換算法能夠提高食品包裝印刷缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)無損檢測(cè)。

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Food Packaging Printing Defect Detection M ethod Based on ImageW avelet Transform

MA Bao-qiu
（Shijiazhuang Vocational Technology Institute，Shijiazhuang050081，Hebei，China）

Atpresent，the requirementof food industry for itsproductpackagingwashigherand higher in China.The printingwas a key factor in the productpackaging process for attracting customer.Printing had caught the attention ofmany enterprises and researchers.Food packaging and printing defect detection system introduced in thispaper，mainly including image preprocessing part.In thispaper，traditionalwavelet transform algorithm model and amodified wavelet transform algorithm modelwere established.Simulation experiments on the accuracy of both methods were analyzed.Results showed that themodified image wavelet transform algorithm could improve food packaging printing defectdetection accuracy，and realize thenondestructivedetection.

wavelet transform；food packing printing；machine vision technology；image enhancement processing

10.3969/j.issn.1005-6521.2017.05.046

2016-10-20

馬寶秋（1973—），男（漢），講師，碩士，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用。