基于机器视觉的柱面标签缺陷检测方法

• 作者: 孙炜 梁桥康 王耀南 谢兵兵 郭东妮
• 来源期刊: 无人系统技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 柱面标签 缺陷检测 柱面反投影 颜色空间 形态学
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2614字
• 语种: 中文

摘要

在饮料食品行业中饮品的包装标签包含了饮品的各种信息,其好坏关系着饮品是否合格.针对近似圆柱的饮品包装标签设计了一种基于机器视觉的标签缺陷检测方法,能够多方位的采集到柱面饮品标签的图像信息.针对柱面饮品标签存在的形状畸变,提出了一种柱面反投影校正算法;将经柱面反投影后相邻标签图像进行配准,采用非线性权重融合成完整的柱面标签展开图;最后对标签展开图的颜色空间进行信息提取,采用双阈值和形态学处理来判断该饮品标签是否合格.实验结果表明该方法能较好的实现柱面饮品包装标签的缺陷检测,有望应用于饮品灌装生产线.