基于机器视觉技术的热缩膜包装质量检测方法

基于机器视觉技术的热缩膜包装质量检测方法

尚守锋

（中国电子科技集团公司第四十一研究所  安徽 蚌埠 233000）

摘 要：本文主要介绍了在利用机器视觉技术【1】获取产品外表面热缩膜图像后，对热缩膜的热缩及封切口的质量进行检测的方法，快速地识别热缩膜在封切热缩后是否存在破损、散包、切口不齐及变形等缺陷，从而保证带有热缩膜的批量产品质量。

关键词：机器视觉；热缩膜；曲线投影；封切；

一、引言

热缩膜包装是当前国内外较为流行的包装方式之一，是在加热条件下，使膜发生塑性变形并紧紧包裹住产品，不仅能突显出的包装物的外在形状，提高产品的展销性，也能起到包裹、防污、防潮、防变质的作用。热缩膜主要工序有成型、填充、裹包、封切和加热收缩。其中封切是热收缩膜包装机中决定包装效果最为关键环节，它将直接影响到包装的整体质量，是整台包装机性能的重要体现。

在封切过程中，封刀的温度、下刀压力、下刀速度及封切口的加热时间都有可能导热收缩膜出现边沿不整齐、毛刺过多、封切口过热变形、封切口不牢或开裂等质量缺陷。目前，生产企业为了解决缺陷产品流出的问题，通过调整封刀温度、下刀速度、加热时间等参数，使设备工作在最佳状态的同时，还在后端增加人工对封切口质量进行检测。由于人工对封切口检测需要较长时间，并且靠主观目测判断，容易让部分缺陷产品流入市场，造成严重的产品质量隐患。

二、检测原理

在对热缩膜封口进行缺陷检测时，首先选择方向性强的插装光源，并采用合适地打光方式【3】，获得对比度较高的热缩膜图像；接着对图像采集组件采集到的封切口图像进行滤波，滤除图像中的噪声，然后对获取的图像数据进行目标区域的选择，之后通过灰度化、投影、相似度计算等方法，进而进行尺寸对比、灰度对比、相似性对比等多重判断，最终确定当前产品的封口是否存在缺陷。其中，关键算法是采用分块水平投影识别算法，正常封切口应该是一条规则的水平线，各个小区域投影曲线最多只有一个尖锐波峰；任意小区域存在多个尖锐波峰时，则判定为缺陷。如果仅有1个尖锐波峰，继续搜索检测区域各投影点的最大值，也即封切口边缘点，将这些点集进行最小二乘法直线拟合，得出拟合曲线，判断点集上的点偏离拟合曲线的程度。存在连续多个偏离点，则判定为缺陷，偏离点大小可以根据需要进行设置。

三、图像处理与缺陷识别

图像处理流程是首先将相机组件拍摄到的图像依次进行滤波、二值化、特征提取等多个处理步骤，并经过多重运算最终判断当前产品封膜切口是否存在缺陷。其中，滤波是对目标图像的背景噪声进行抑制，本文选用中值滤波；二值化是使目标图像变的简单，凸显目标轮廓；形态学操作【4】是为图像提取做准备。本文主要涉及的缺陷识别方法如下所示。

1、曲线投影

选择方向性强的插装光源，通过图像采集组件获得的合格与缺陷图像分别如图1、如图2、如图3所示。

图1 合格封切口的图像

图2 缺陷封切口1图像

图3 缺陷封切口2图像

对获得的图像进行滤波和二值化，并对检测区域进行水平投影。图4是缺陷封切口1图像的水平投影图。如2图所示，该区域内封切口出现裂口，在光源照射时，图像中呈现两条亮度较高的曲线线，经过水平投影，投影曲线出现两个尖锐波峰，如图4所示，与正常封切口投影曲线有明显差别。通过软件波峰识别算法，可准确识别图片中的缺陷。从图4中也看出，在对热缩膜封切口进行投影时，没有缺陷的热缩膜封切口的投影曲线较平直或波动较小。

图4 缺陷封切口1水平投影图

2、曲线拟合

在实际检测中，投影曲线只有一个尖锐波峰时不一定全是由于封切口的缺陷造成，热缩膜微翘反光也会随机产生尖锐波峰，所以在投影曲线上只有一个尖锐波峰时，需要继续搜索检测区域各投影点的最大值，也即封切口边缘点，将这些点集进行最小二乘法直线拟合【5】，得出拟合曲线，判断点集上的点偏离拟合曲线的程度。对于合格封切口，封口边缘点与拟合后的曲线基本重合，如图5所示。对于存在裂口、封口不严的图像，封口边缘点与拟合后的曲线存在偏离，如图6、图7所示，通过设置偏离阈值，判断检测的值是否在该阈值范围内，即可判定封切口图像是否合格。

图5 合格封切口曲线拟合图像

图6 缺陷封切口曲线拟合图像

图7 缺陷封切口曲线拟合图像

三、结语

本文介绍了一种基于机器视觉技术的热缩膜封切口质量检测方法，以解决现有技术存在的问题，保证热缩膜封切口检测的充分性、准确性。采用本检测方法，不仅能大幅降低了漏检率和误检率，而且通用性强，可适用于多种规格的热缩膜检测，同时设置参数较少，对操作人员要求较低，大大提高了检测效率和使用效率，从而保证带有热缩膜的批量产品质量。

【参考文献】

【1】韩九强.机器视觉技术及应用[M].高等教育出版社，2009.

【2】J.R.Parker.图像处理与计算机视觉算法及应用[M].清华大学出版社，2012.

【3】李俊. 机器视觉照明光源关键技术研究[D]. 天津:天津理工大学,2006.

【4】宋晓，黄晓阳．基于形态学运算的种子轮廓自动获取方法机[J]．厦口大学学报：自

然科学版，2014，53（3）：347-351.

【5】李轩，宋占杰，王颖，李明明.基于总体最小二乘法的图像降噪[J]．计算机工程，2010，36（24）：206-210

作者简介：尚守锋（1984-），男，安徽怀远人，高级工程师，研究方向：计算机智能检测与自动控制。