劲酒中可见异物的图像检测技术研究

湖南大学硕士学位论文劲酒中可见异物的图像检测技术研究姓名：肖方良申请学位级别：硕士专业：控制科学与工程指导教师：王耀南2010-04-16劲酒中可见异物的图像检测技术研究II摘要我国是酒类、饮料生产大国。在这些液态食品中，异形瓶装产品占据着极大的份额，其质量安全问题日益受到重视。目前国内厂家主要采用人工检测方法，难以满足高速度，高质量的生产要求。本文选取异型瓶装劲酒为研究对象，详细分析了相关的图像检测技术，实现其在线自动化检测。本文设备的研制成功将大大提高厂家的生产效率和自动化程度，具有极大的社会意义与经济效益。首先，论述了本文研究的市场背景，人工检测现状以及国内外相关机构在溶液内可见异物检测方面的研究与应用。然后简单叙述了机器视觉的定义，视觉系统的构成，同时分析了机器视觉系统在生产生活各个方面的应用。在研究机器视觉工业检测系统的几个关键技术的基础上，结合实际情况深入分析了劲酒质量视觉检测机器人的设计难点，详细设计了视觉检测机器人的整体结构。本文提出了一种适合劲酒检测的跟踪方案，即产品从生产线进入检测设备后，由翻转机械手将劲酒按设计的方案翻转-停止，瓶内杂质在惯性和重力作用下继续运动，相机跟踪拍摄多张图片，根据序列图片分析结果识别杂质，然后在剔除工位将次品剔除。该方案仅采用一个摆臂即可完成黑色、白色可见异物的跟踪检测，易于控制且大大降低了成本。其次，在可见异物检测算法环节上，详细分析了劲酒中可见异物的图像检测算法流程，研究了劲酒图像预处理中的定位技术，重点研究了可见异物运动目标检测和跟踪算法。在使用改进的差分算法检测运动目标得到目标可疑点后，根据异物的面积和形状特征的不同采用不同的处理方法。对于面积较大、形状细长的异物直接根据Blob分析将其识别；对于无法在面积和形状等特征上和气泡分辨的异物，本文提出了基于粒子滤波的相关跟踪算法确定其运动轨迹，根据两者运动方向的不同来识别。实验结果表明，本文研究的可见异物算法对劲酒产品的检测结果优于人工灯检。昀后，开发了劲酒中可见异物图像检测的总体软件。在攻克软件中所涉及的实时图像采集与处理、可靠通信等关键技术的基础上，实现了软件各个功能模块。关键词：机器视觉；图像检测；异形瓶；粒子滤波硕士学位论文IIIAbstractChinaisalargeliquorandbeverageproducer,amongtheseliquidproducts,liq-uidproductsfilledinirregular-shapedbottlesoccupyconsiderableproportion.Greaterattentionhasbeengiventoitsqualitysecurityproblem.Now,themanufacturershavesuppliedalargeamountofmanpowerandmaterials,thetraditionalmanualtestingcannotmeettheneedofhighspeedandqualityinmassproduction.ChineseJingwinecontainedinirregular-shapedbottleistakenasthesubjectinthispaper,therelevantimageinspectiontechnologyisexpatiatedtofulfillthetaskofonlineandautomatictestofthequalityofhealthwine.Thesuccessfuldevelopmentoftheequipmentpro-posedinthispaperwillgreatlyenhancetheproductionefficiencyandautomaticlevelofmanufacturers.Itwillhavetheenormoussocialmeaningandtheeconomiceffi-ciencyFirstly,thispaperelaboratedthebackgroundinformationofthispaper’sresearch,currentsituationofmanualtestingandtheresearchandapplicationofvisibleparti-clestestinliquiddonebyrelatedinstitutionsbothathomeandabroad.Thenthedefinitionofmachinevisionandthecompositionsofvisionsystemareintroduced,meanwhiletheapplicationofmachinevisioninallaspectsofourlifeandproductionisalsopresented.Afterelaboratingseveralkeytechnologiesoftestingsystembasedonmachinevision,thedetailedplanoftestingsystemisdesignedcombiningwiththeanalysisofdifficultiesofthetestedobjectinthispaper.Mechanicalsystemandthebottle-filledlineshouldbeconnectedperfectly.Whentheproductentersintothetestingsystemthroughproductionline,theirregular-shapedbottlewillbeturnedover-stoppedbythemechanicalhandaccordingtoscheduledplan.Theparticlesinthebottlecontinuetomoveundertheinfluenceofinertiaandgravity.Aseriesofpictureswillbetakenbycamerasmountedonswingarm.Thentheparticlescanbeidentifiedbytheanalyticresultofthosepictures.Intheend,theinferiorproductswithparticleswillbere-movedintheclassificationfield.Thisplanonlyusesonependulumarmtocompletetheblack,thewhiteparticlestrackinginspection,easytocontrol,andreducedthecostgreatly.Secondly,theprocedureofimageprocessingofparticletestingispresentedwhilethealgorithmofvisibleparticletestingisdiscussed.Thepositioningtechnique劲酒中可见异物的图像检测技术研究IVinimagepreprocessingisalsopresented.Afterthemovingobjectistestedbyim-proveddifferencealgorithmtofindthedoubtfulpoint,differentprocessingmethodsareappliedaccordingtothesizeandshapeoftheparticle.TheparticlewithlargersizeandslendershapecanbeidentifiedbyBlobanalogy.Theparticlesthatcannotbeidentifiedbysize,shapefrombubblewillbetreatedwithtrackingalgorithmproposedinthispaper,particlescanbeidentifiedbythedifferenceofdirectionsofmotion.Theexperimentalresultindicatedthattheparticlesinspectingalgorithminthisarticlesurpassmanualtesting.Atlast,theoverallsoftwareoftestingsystemofvisibleparticlesinirregu-lar-shapedbottlesisdeveloped.Eachfunctionalmoduleisperformedafterkeytech-niquessuchasimageacquisitionandprocessing,reliablecommunicationaresolved.KeyWords:Machinevision;Imageinspection;Irregular-shapedbottle;ParticlefilterI湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□√，在3年解密后适用本授权书。2、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日硕士学位论文-1-第1章绪论在现代自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量等。这些应用的共同特点是连续大批量生产，对产品质量要求极其严格。生产厂家在不断提高生产效率的同时，不断增加对产品质量检测的投入。通常人眼检测无法满足生产线的高速度、高精度、高稳定性等要求，尤其是在酒类、饮料、医药等产品生产线上，高速、自动化、严格卫生指标的要求更为明显。随着信号处理、电子技术、计算机、图像处理等技术的快速发展，机器视觉正越来越多的应用于各个领域，代替人工进行全自动的产品检测，工艺流程控制等[1]。机器视觉提高了生产的柔性和自动化程度，与人眼相比，其优势是显而易见的。机器视觉检测精度高(可达几十微米级)、速度快(每秒检测量可达上万)、稳定性好(不受环境，工作人员情绪等的影响)、而且易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。机器视觉技术的广泛应用，极大的解放了人类劳动力，提高生产自动化水平，改善了人民生活，应用前景十分广阔[2]。本文研究的劲酒中可见异物的图像检测系统就是机器视觉在工业检测中的一个典型应用。1.1论文研究背景和意义我国是瓶装酒类、饮料消费大国，随着市场的发展，消费量逐年增加，根据国家统计局一组数据显示：2009年1~12月我国累计生产发酵酒精731.74万吨，饮料酒5188.56万吨，软饮料8086.21万吨。由于玻璃瓶具有透明度高、便于检查、可高温消毒、可重复利用、水氧透过率底而使内容物不易氧化等优点，以上产品大部分采用玻璃瓶装。随着消费水平的提高，在这些行业中，产品的质量变的越来越重要。技术的不断发展使得该类产品生产线的过滤、灌装精度和卫生状况有很大的改善，但仍不能满足严格的产品卫生标准。刚生产出来的产品溶液里可能存在玻璃屑、纤维、毛发等异物，严重损害消费者的利益。因此，对这类产品类溶液可见异物的检测是控制质量的关键环节。可见异物检测也即澄明度检测，是指被检产