包装盒视觉检测初步方案

包装检测结构方案

四川大学

2017年03月

一．项目需求分析

随着人们生活水平的不断提高，包装盒在各行各业也得到了广泛应用。由于包装盒具有使用方便且价格便宜等众多优势，因此被广泛应用于食品、饮料等领域。包装盒作为产品实体的重要组成部分，具有保护产品、美化产品和广告促销等多种功能。整齐、美观的包装可以对消费者视觉造成冲击，提升对产品质量的信赖感，而存在包装缺陷的产品会降低用户的满意度，同时也会削弱品牌价值和产品信誉度。随着同类产品的竞争加剧，各品牌生产厂家除了提升自己产品的质量外，越来越注重产品的包装质量，包装检测也已成为产品生产过程中控制包装质量不可或缺的重要环节。因此，包装盒在出厂时，要经过严格的质量检测，剔除不合格产品。然而目前大部分包装盒自动化生产线均采用人工检测的方式，但是人工检测劳动强度大，生产效率低，主观性会直接影响产品的检测质量；人工检测的数据还无法准确及时地纳入质量管理系统。尤其是近几年随着生产流水线速度的不断提升，人眼在精度、速度上的局限性，使得人工检测无法胜任现代生产的需求。

针对上述情况，人们提出在包装盒生产线上给机器安装一双眼睛——工业相机，利用机器视觉技术代替人眼完成产品的各种质量检测。现如今，机器视觉随着数字图像处理技术、计算机软硬件技术及光学技术的迅速发展，诸多优点已经体现出来：

（1）检测速度快。机器检测速度是人工检测速度的十几倍甚至上百倍，且能够持续的运转工作。

（2）检测精度高。人工检测产品时，能发现的最小瑕疵为0.3mm，而机器视觉的检测精度可达到千分之一英寸。

（3）非接触测量。机器视觉检测不接触被检测体表面，不会对被检测体造成损伤，为系统提供了可靠性。

（4）检测成本低，效率高。机器检测比人工快，效率是人工检测的几十倍，同时，视觉系统的操作和维护费用也非常低，因此能极大提高

生产效率和生产的自动化程度。

二．包装检测初步方案

2.1检测内容

本系统的主要检测对象为包装盒（五粮醇外包装盒和品胜包装盒），主要检测包装盒两表面是否破损；是否有划痕、黑点杂质、污渍、气泡；还有相应的字符匹配。

由于品胜的包装盒字符缺陷较小，为了满足品胜和五粮醇的检测条件，以品胜包装盒来选取相机。同时为了提高图像采集质量，对于同一包装盒采取连续两次拍照。

2.2检测总体方案

图2.1总体方案示意图

包装盒从加工工位完成加工，在传送带1上运输，若出口的包装盒居于传送带中，并无倾斜，就不需要导向系统；若出口包装盒倾斜较大，会严重影响采图质量，此时需要导向系统使包装盒整齐的居于传送带上，接着进入图像采集系统，此时，传感器触发相机组连续两次拍照，完成包装盒第一面的图像采集，采集的图像被传输到工控机，完成算法处理。若图像检验不合格，则在下个工位完成不合格包装的剔除；若在最后不合格产品需要人工来收集，也可采用喷码机标记，用人工剔除。若图像采集合格，包装盒通过传送带1进入圆弧滑道，在圆弧滑道完成翻面，进入传送带2。包装盒在传送带2上依次实现的第二面的检测与剔除。

2.3翻面系统

包装盒在传送带进入翻面系统，在传送带1作用下，进入圆弧滑道，在滑道中设有导向机构，防止包装盒发生倾斜；包装盒从滑道落入传送带2，完成包装盒的翻面。

三、视觉部分的初步方案

3.1工业相机

根据本次所提供的品胜包装盒，测量得到需要检测的尺寸为350*85mm,检测对象的成像区域较长，故考虑每个面分为上下两个区域进行拍照，所以区域大小定为175*85mm。根据包装盒的最小印刷字体在1mm左右，在保证字体在长宽方向容纳15个彩色像素点，所以所需要的分辨率175*15*85*15=3346875。又由于检测精度为0.1mm，所需要分辨率为1750*850=1487500，如果一个像素对应一个缺陷的话，那么这样的系统一定会极不稳定，因为随便的一个干扰像素点都可能被误认为缺陷，所以我们为了提高系统的精准度和稳定性，最好取缺陷的面积在3个像素，所以所需要的相机的分辨率为1487500*3=4462500。综上所述，初步考虑检测使用500万像素的彩色相机，实际情况可能还需要进一步验证。

3.2成像方案

3.2.1方案一：条形光源打光方式

由于被检测对象是包装盒，当用典型的机器视觉光源进行照明时，由于其本身有折射和反射特性，很容易造成局部区域反光和过暗的情况，也存在部分区域无法显示的情况，对实际采集的图像质量及成像效果影响很大。

图2.1条形光源打光

3.2.2方案二：同轴光源打光方式

同时，在【方案一】的基础上，我们对打光方式的均匀性，进行了更为深入的研究，想到了使用同轴光源进行打光，由于高密度排列LED，亮度大幅提高，可以有效地提供比传统光源更均匀的照明。高级镀膜分光镜，减少光的损失，成像清晰，亮度均匀，因此提高了视觉的准确性和重现性。

图2.2同轴光源打光

如图2.2所示，采用比拍摄物体范围更大的同轴光源，均匀有效地对包装盒表面进行正面拍摄，同时隔离了反射及折射的光线，让拍摄面在相机感光芯片上成像更加真实清晰，层次分明。

但是【方案二】较【方案一】也有着一定的不足，如打光方式相对独特，不易替换，成本昂贵。我们可以通过强大算法来弥补【方案一】的不足，从而达到理想的检验效果。

3.3算法验证

我们将检测对象分为四个区域进行检测，在采集过程中，可能由于拍摄角度及包装盒摆放问题，造成取图的倾斜和变形，对此需要对图像进行一个自动矫正；对于采集矫正后的图片，需要提取感兴趣区域（ROI），提取图像的ROI可以大大降低图像处理的计算量，有效提高信息处理的效率；经过图像增强、图像分割、

特征提取、模板匹配等一系列图像处理，若不符合标准模板，将会在图片上标红，

并同时完成不合格剔出。其初步效果如下，在实施方案过程中会不断优化和维护。

掉粉

掉粉1

黑点