李華文 韓悅婷 鄭啟旺 徐鄧

[摘 要] 針對目前卷煙工業(yè)小盒煙包生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的鋁紙和內(nèi)框紙質(zhì)量缺陷問題，設計了一種包含鋁紙、內(nèi)框紙檢測的小盒煙包綜合包裝質(zhì)量檢測系統(tǒng)。文章包含了系統(tǒng)的總體設計框架、圖像的獲取與信號控制等硬件設計，重點描述了基于圖像處理的小盒煙包鋁紙和內(nèi)框紙缺陷綜合檢測算法，最后通過在線實時檢測實驗來驗證系統(tǒng)的可靠性。實驗表明，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對小盒煙包鋁紙和內(nèi)框紙缺陷的高精度、實時檢測，性能穩(wěn)定可靠，可以滿足卷煙工業(yè)生產(chǎn)檢測需求。

[關鍵詞] 質(zhì)量缺陷；檢測系統(tǒng)；硬件設計

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 21. 072

[中圖分類號] TP315 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2018）23- 0172- 02

0 前 言

卷煙工業(yè)采用先進的包裝設備，包裝生產(chǎn)速度快，但同時在生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生一些包裝質(zhì)量問題。為了保證產(chǎn)品質(zhì)量，防止壞煙流入市場，需要對包裝缺陷進行監(jiān)測。小盒煙包的外觀缺陷主要包括：軟包封簽歪斜、缺失、脫落、污點等，硬包上蓋破損、 脫落、變形、撕爛等。除了外觀缺陷，小盒煙包鋁紙和內(nèi)框紙的缺陷檢測也是小包綜合質(zhì)量檢測的重要一項。小包鋁紙和內(nèi)框紙的缺陷主要是指鋁紙和內(nèi)框紙的褶皺、損壞、丟失等。以往包裝質(zhì)量檢測主要依靠人工，人工檢測準確性和效率都得不到保證，不僅容易造成誤檢還浪費人力物力，而且卷煙設備的生產(chǎn)速度遠遠超過人工監(jiān)測的速度，通過人工檢測根本無法滿足生產(chǎn)需要。因此，為了保證包裝質(zhì)量、維護企業(yè)形象，需要為卷包機設計安裝配套的包裝質(zhì)量檢測設備。

隨著科技的不斷發(fā)展，圖像處理、機器視覺已經(jīng)應用到生產(chǎn)生活的方方面面。本系統(tǒng)的設計以機器視覺算法為核心，并全面介紹了系統(tǒng)的整體設計方案，涉及機械、嵌入式以及傳感器選型等方面，該系統(tǒng)具有較高的實用價值，可以和GD 2000主機配合工作。系統(tǒng)的研發(fā)對控制產(chǎn)品質(zhì)量，維護企業(yè)形象，提高企業(yè)競爭力具有重要意義。

1 系統(tǒng)總體設計方案

系統(tǒng)采用雙核心的機制，兩個核心分別為單片機和工業(yè)計算機。兩個控制源相互配合，協(xié)同工作。單片機主要用于接收光纖傳感器的信號、控制光源閃光、相機采圖以及剔除機構工作。工業(yè)計算機主要用于對采集到的圖像進行處理，并輸出判斷結果。

2 系統(tǒng)硬件組成

2.1 圖像采集部分

系統(tǒng)標配3個高分辨率彩色CCD相機檢測小盒煙包的鋁紙和內(nèi)框紙。其中兩個相機安裝在上側光源盒用于檢測小包內(nèi)框紙和鋁紙，一個相機安裝在下側光源盒用于檢測小包下側鋁紙。相機通過以太網(wǎng)傳送圖像數(shù)據(jù)給工業(yè)計算機。由于煙包在皮帶上高速傳送，為了獲得高分辨率，高清晰度的煙包圖像，要求配備的相機的曝光時間可以調(diào)節(jié)到0.1 ms。為了獲得可以用于圖像檢測的高質(zhì)量的圖像，除了相機以外，光源的選擇也至關重要。只有選擇合適的光源才能將前景即煙包圖像和背景分開并突出煙包的輪廓等圖像特征。本系統(tǒng)采用直流冷光LED光源，光源具有性能穩(wěn)定、光衰小、響應速度快等優(yōu)勢。為了避免外界光的影響，同時抑制煙包反光、鐳射光，LED光源設置成頻閃的方式并從不同的方向進行打光。

2.2 硬件控制部分

整個系統(tǒng)的硬件控制主要由單片機來完成。包括相機、光源、剔除機構的使能控制，反射式光纖傳感器的信號接收，以及和工控機的信號互通。煙包在到達檢測位置時，單片機會接收到傳感器發(fā)出的信號并控制光源閃爍和相機拍照。工控機軟件得到圖像處理結果后也將結果信號傳送至單片機，由單片機發(fā)出控制信號，控制剔除機構剔除壞煙。單片機通過RS 485與計算機進行通信。

2.3 軟件顯示部分

整個圖像處理部分由工控機完成。工控機配置觸摸式顯示屏，實時顯示采集到的圖像和處理結果。工控機和相機通過以太網(wǎng)進行通信。通過工控機中的檢測軟件可以調(diào)控相機的曝光時間增益等參數(shù)。

3 系統(tǒng)圖像算法

3.1 煙包圖像的定位

因為煙包在跑道上高速傳送，限位裝置不能完全控制煙包的檢測位置，會產(chǎn)生輕微平移或者抖動。這樣會造成獲取到的煙包圖像的位置也產(chǎn)生偏差，最終造成檢測結果的誤差。因此需要對圖像進行定位，并矯正圖像的位置。為了消除平移和抖動的影響分別采取了圖案定位和邊緣定位檢測的方法。

圖案定位主要通過模板匹配的方法來實現(xiàn)。首先采集一幅圖像作為圖像檢測的標準圖像，然后在標準圖像上設置感興趣的ROI區(qū)域。在待檢測圖像上進行搜索，即在待檢測圖像上設置和ROI區(qū)域同樣大小的窗口，并和ROI區(qū)域進行逐像素對比。移動窗口，找到差別最小的區(qū)域作為待檢測區(qū)域。由于逐個像素對比速度較慢，采用基于圖像金字塔的模板匹配方法來提高匹配速度?；趫D像金字塔的模板匹配方法采用圖像分層的思想，可以減少搜索的數(shù)據(jù)和范圍，提高匹配速度。圖像分層首先同時對標準圖像和待檢測圖像進行分層處理。即對兩幅圖像進行二次抽樣，形成圖像金字塔，上面一層是下面一層抽樣得到的結果。圖像金字塔模型如圖1所示。每次抽樣，圖像的大小減半，分辨率降低。在進行圖像匹配時，首先進行高層匹配得到粗匹配位置。再將位置映射到下面一層，進行精確匹配。最終映射到金字塔底層，得到最佳匹配結果。

邊緣定位檢測主要基于Canny邊緣檢測算法。Canny邊緣檢測算法主要分為四個步驟。

（1）對圖像進行高斯濾波，去除噪聲。

（2）用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向。

一階差分卷積模板：

sx=-1 1-1 1，sy= 1 1-1 -1

幅值和方向的計算公式如下：

P[i，j]=（f[i，f+1]-f[i，j]+f[i+1，j+1]-f[i+1，j]/2

Q[i，j]=（f[i，j]-f[i+1，j]+f[i，j+1]-f[i+1，j+1]/2

M[i，j]=

θ[i，j]=arctan（Q[i，j]/P[i，j]）

（3）對梯度和幅值進行非極大值抑制。非極大值抑制實際上就是細化邊緣。因為通過第二步梯度計算得到的邊緣依然很模糊，梯度邊緣的寬度大于一個像素。所以需要通過非極大值抑制的方法將極大值以外的所有梯度值抑制為0。

具體的步驟如下：a.分別比較當前像素點和正負梯度方向上兩個相鄰像素點的梯度強度。b.假如當前點的梯度強度同時大于相鄰像素點，則將此像素點保留為邊緣點，否則抑制該像素點，即把該點值改為0。

（4）通過雙閾值算法對邊緣進行檢測并連接邊緣。為了保留較大的梯度值，把噪聲或者顏色變化引起的小的梯度值濾除，需要對梯度值設定閾值。Canny算法設定雙閾值。梯度值大于高閾值的點被歸為強邊緣點。抑制小于低閾值的點。高低閾值之間的點被歸為弱邊緣點。

3.2 煙包圖像的檢測

小盒煙包鋁紙和內(nèi)框紙的圖像檢測主要包括灰度檢測和相似度檢測。

在對圖像進行灰度檢測和相似度檢測之前首先要準確地得到待檢測的位置，即搜索待檢測窗口。本文主要采用模板匹配的方法對待檢測區(qū)域進行定位。找到待檢測區(qū)域后，要在區(qū)域內(nèi)進行缺陷檢測。當煙包的鋁紙拉片褶皺、損壞或丟失時，煙包圖案的灰度值在圖像上會發(fā)生相對變化。當煙包底部鋁紙褶皺、損壞、丟失時煙包圖像在對應位置會產(chǎn)生白斑或者黑斑。當煙包的內(nèi)襯紙褶皺、損壞或者丟失時，煙包圖像可能會出現(xiàn)圖案在圖像上的位置產(chǎn)生變化或者圖案缺失，也有可能在圖像上產(chǎn)生白斑或者黑斑。這些情況都可以通過灰度檢測和相似度檢測檢測出來。缺陷灰度檢測的一種方法是設置黑白像素閾值。首先對標準圖像的ROI區(qū)域進行二值化，然后分別計算黑白像素數(shù)占整個區(qū)域的比例，根據(jù)檢測需求設定黑白像素占比的閾值。然后對待檢測圖像定位到的同一個區(qū)域同樣進行二值化，根據(jù)原先設定的閾值判定待檢測區(qū)域是否存在缺陷。缺陷灰度檢測的另一種方法是計算區(qū)域圖像像素的均值和方差，當煙包圖像出現(xiàn)白斑和黑斑等缺陷時，圖像像素的均值和方差會發(fā)生很大變化，通過設定圖像像素的均值閾值和方差閾值可以檢測此種缺陷。相似度檢測主要針對內(nèi)襯紙缺陷而導致的圖案位移或缺失。主要是通過計算標準圖像的ROI區(qū)域和待檢測圖像定位到的同區(qū)域的相似度，以及兩者之間的位置差來檢測缺陷的。當相似度和位置差超過一定的數(shù)值范圍，就判定待檢測煙包發(fā)生缺陷。

4 系統(tǒng)檢測實驗

煙包檢測的實驗步驟如下：

（1）微調(diào)光源和CCD相機相機的位置，并調(diào)節(jié)光源的亮度以及相機的曝光時間，直到獲得清晰、利于檢測的煙包圖像。

（2）采集參考圖，在參考圖上添加ROI窗口劃定檢測區(qū)域，設置檢測閾值參數(shù)。

（3）啟動系統(tǒng)，觀察是否能將缺陷煙包檢測出來并剔除，如果無法檢測則調(diào)整檢測閾值參數(shù)并重新測試。下面是檢測出的部分壞煙圖像，包括鋁紙和內(nèi)框紙褶皺、損壞、丟失等情況。

（1） （2）

系統(tǒng)將多種圖像檢測算法結合起來，對煙包缺陷檢測的精度高、速度快。小盒煙包鋁紙和內(nèi)框紙缺陷檢測可以達到99%，檢測速度可以達到900包/秒以上。系統(tǒng)性能穩(wěn)定，可以和GD 2000主機配合工作，具有較高的實用價值。