基于集合連通性原理的圖像異物快速識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于集合連通性原理的圖像異物快速識(shí)別方法，屬于基于機(jī)器視覺的圖像識(shí)別領(lǐng)域，其適用于自動(dòng)化生產(chǎn)線上的快速運(yùn)動(dòng)產(chǎn)品中異物的自動(dòng)識(shí)別。本發(fā)明解決了當(dāng)前檢測(cè)系統(tǒng)不能實(shí)時(shí)檢測(cè)高速生產(chǎn)線產(chǎn)品異常的問題，生產(chǎn)線主要包括PVC產(chǎn)品、包裝印刷產(chǎn)品和半導(dǎo)體產(chǎn)品等。本發(fā)明基于集合連通性原理，定義了圖像內(nèi)像素之間距離、集合之間距離和集合之間連通性，并給出了相應(yīng)的計(jì)算公式，以此為理論發(fā)明了逐行處理線陣相機(jī)輸出數(shù)據(jù)的圖像異物快速識(shí)別方法。本發(fā)明的數(shù)據(jù)處理速率達(dá)到750M/S，并且異物定位準(zhǔn)確。本發(fā)明可廣泛應(yīng)用于PVC生產(chǎn)、食品/藥品包裝印刷檢測(cè)和半導(dǎo)體行業(yè)。
【專利說明】基于集合連通性原理的圖像異物快速識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器視覺的快速圖像識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及一種基于集合連通性原理的快速圖像識(shí)別方法，特別是圖像異物快速檢測(cè)方法，其適用于自動(dòng)化生產(chǎn)線上的快速運(yùn)動(dòng)產(chǎn)品中異物的自動(dòng)識(shí)別。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)代エ業(yè)生產(chǎn)線在高速運(yùn)行時(shí)，生產(chǎn)出的產(chǎn)品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)瑕疵、不準(zhǔn)確等質(zhì)量問題。如高速印刷機(jī)出現(xiàn)的污點(diǎn)和套印不準(zhǔn)確，高速PVC生產(chǎn)線上出現(xiàn)的蚊蟲、金屬絲、頭發(fā)等異物，藥品灌裝過程中藥液會(huì)出現(xiàn)玻璃碎屑、鋁屑、橡皮屑、毛發(fā)等可見異物，等等。這些質(zhì)量問題如不及時(shí)發(fā)現(xiàn)，不僅會(huì)降低產(chǎn)品信譽(yù)，甚至可能威脅到用戶生命。對(duì)這類生產(chǎn)線產(chǎn)品的傳統(tǒng)的檢測(cè)方法是依靠人工目視，檢查挑除廢品。但人工檢測(cè)速度慢、效率低，而且容易疲勞，漏檢率較高。為獲得高可靠的檢測(cè)效果，同時(shí)減少成本損耗、節(jié)約人力，依據(jù)機(jī)器視覺原理的在線檢測(cè)系統(tǒng)可以解決上述問題。
[0003]例如，圖1示出了 1800mm寬、速度0?200m/min的PVC (聚氯こ烯)生產(chǎn)線，產(chǎn)品顔色為淡蘭色的透明材料，需要對(duì)透明PVC產(chǎn)品中0.3*0.3mm2以上的異物(蚊蟲、金屬絲、頭發(fā)等)進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別檢測(cè)。分析發(fā)現(xiàn)，如果要滿足對(duì)上述生產(chǎn)線產(chǎn)品中異物進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求，相機(jī)必須采用行分辨率8k、縱向行頻18kHz的CCD線陣相機(jī)，檢測(cè)的異物圖像面積為大于60*60個(gè)像素的連續(xù)深色噪點(diǎn)塊，檢測(cè)系統(tǒng)的圖像輸出數(shù)據(jù)率為144MB/s。
[0004]基于機(jī)器視覺的在線檢測(cè)系統(tǒng)，通過計(jì)算機(jī)檢測(cè)產(chǎn)品圖像中的異常，達(dá)到自動(dòng)檢測(cè)的目的。目前對(duì)圖像異物檢測(cè)算法，都使用成熟專業(yè)機(jī)器視覺軟件HALCON和NI VIS10INBMLDER中的圖像分析算法，如膨脹、腐蝕、Sobel邊緣檢測(cè)、亞像素邊緣檢測(cè)、直方圖、幾何變換、形態(tài)學(xué)、幾何特征匹配等?，F(xiàn)有圖像識(shí)別算法存在以下不足:
[0005](a)上述算法雖然有較好的檢測(cè)效果，但算法復(fù)雜、計(jì)算速度慢，不能滿足高速運(yùn)動(dòng)生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)異常檢測(cè)需求。即現(xiàn)存算法在普通計(jì)算機(jī)上，不能達(dá)到圖像輸出數(shù)據(jù)率為144MB/S的處理速度。
[0006](b)上述算法都是以ー副圖像為處理單元，不能以逐行方式進(jìn)行識(shí)別處理，即識(shí)別處理有較大的滯后性，也不適于識(shí)別運(yùn)動(dòng)產(chǎn)品的在線識(shí)別。
[0007]因此，如何能夠更優(yōu)地解決實(shí)時(shí)快速異物識(shí)別，已經(jīng)成為亟待解決的重要問題。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的目的在于克服上述技術(shù)問題的缺陷，解決當(dāng)前檢測(cè)系統(tǒng)不能實(shí)時(shí)檢測(cè)高速生產(chǎn)線產(chǎn)品異常的問題，所述生產(chǎn)線主要包括PVC產(chǎn)品、包裝印刷產(chǎn)品和半導(dǎo)體產(chǎn)品等。本發(fā)明基于集合連通性原理，定義了圖像內(nèi)像素之間距離、集合之間距離和集合之間連通性，并給出了相應(yīng)的計(jì)算公式，以此為理論發(fā)明了逐行處理線陣相機(jī)輸出數(shù)據(jù)的圖像異物快速識(shí)別方法。
[0009]根據(jù)本發(fā)明的具體實(shí)施例，提供一種基于集合連通性原理的圖像異常識(shí)別快速方法，其特征在于包括以下步驟:
[0010]步驟I)定義像素與像素之間的距離:
[0011 ] 像素P (X1, Y1)和P (x2, Y2)的距離表示為
【權(quán)利要求】
1.一種基于集合連通性原理的圖像異常識(shí)別快速方法，其特征在于包括以下步驟: 步驟I)定義像素與像素之間的距離: 像素P (X1, Y1)和P (x2, y2)的距離表示為

2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中所述步驟5)的逐行識(shí)別處理進(jìn)ー步包括: 對(duì)一行圖像判斷像素與潛在噪點(diǎn)集合的連通性，剔除不連通的像素，合并連通像素到潛在噪點(diǎn)集；若潛在噪點(diǎn)集若面積大于給定閾值，則識(shí)別為真正的噪點(diǎn)集合。
3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中: 步驟2)中像素集合與像素集合之間的距離可重新定義為: 定義2’:

4.根據(jù)權(quán)利要求3的方法，其中在識(shí)別逐行輸入的圖像時(shí)，行集合與其他集合之間特殊的距離計(jì)算公式:
5.一種基于集合連通性判斷的圖像異物在線識(shí)別方法，以輸入的一行圖像為一個(gè)處理単元，快速的處理高速線掃相機(jī)輸入的圖像數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)出圖像中出現(xiàn)的異物，并記錄異物的重心坐標(biāo)和面積，其特征在于其中一行圖像的處理過程包括以下步驟: 步驟Ia)從第一個(gè)像素開始掃描，找出該行內(nèi)連續(xù)3個(gè)以上像素值小于FIXHD的子集，并計(jì)算該子集重心坐標(biāo)，其中FIXHD取值為150 ； 步驟2a)把該子集與疑似噪點(diǎn)集合鏈表中的疑似噪點(diǎn)集合逐個(gè)進(jìn)行連通性分析，即判斷當(dāng)前子集與鏈表中哪ー個(gè)集合是連通的； 步驟3a)剔除鏈表中面積小于閾值RGAREA，且與當(dāng)前子集不連通的潛在噪點(diǎn)集合；步驟4a)如果該子集與鏈表中任何潛在噪點(diǎn)集合都不連通，則把該子集作為ー個(gè)新的潛在噪點(diǎn)集合插入到鏈表中。
6.根據(jù)權(quán)利要求5的方法，其中步驟Ia)中計(jì)算行和列坐標(biāo)的公式為:
7.根據(jù)權(quán)利要求5的方法，其中步驟2a)中 集合連通性測(cè)度為兩個(gè)集合重心之間的距離，如果兩個(gè)集合是連通的，則滿足以下公式
8.根據(jù)權(quán)利要求7的方法，其中: 尸> I和>凡為鏈表中第m個(gè)疑似噪點(diǎn)集合重心坐標(biāo)，在這里MAXD取值為30 ； 如果當(dāng)前子集重心與鏈表中第m個(gè)潛在噪點(diǎn)集合重心小于MAXD，即認(rèn)為該子集與第m個(gè)疑似噪點(diǎn)集合是連通的，否則是不連通的； 在判斷當(dāng)前子集與第m個(gè)潛在噪點(diǎn)集合是連通的之后，把當(dāng)前子集與第m個(gè)潛在噪點(diǎn)集合進(jìn)行融合，并更新第m個(gè)潛在噪點(diǎn)集合的重心坐標(biāo)和面積。
9.根據(jù)權(quán)利要求5的方法，其中步驟3a)中剔除潛在噪點(diǎn)集合的條件為: abs(y - p- > Vm) > 2 *且 p->pCntsm〈RGAREA (8) 其中p->pCntSm為第m個(gè)潛在噪點(diǎn)集合的面積，即集合內(nèi)像素個(gè)數(shù)。
【文檔編號(hào)】G06K9/46GK103593667SQ201210520822
【公開日】2014年2月19日 申請(qǐng)日期:2012年12月6日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月6日
【發(fā)明者】張忠偉 申請(qǐng)人:張忠偉