本發(fā)明涉及一種包裝盒噴印字符位置偏移量檢測方法。

背景技術：

利樂包裝的盒裝純牛奶，在生產的過程中，由于在流水線上進行噴印，會出現(xiàn)噴印字符超出限定框(虛線矩形框)的問題，目前為了排除這種問題，采用人工檢測。但由于生產速度快，人工檢測存在疲勞和主觀性因素干擾等問題。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種生產線上包裝盒噴印字符位置偏移量的機器視覺檢測方法，本發(fā)明采取以下技術方案：

一種檢測包裝盒噴印字符位置偏移量的方法，在包裝盒上已經印刷了用于噴印字符的虛線矩形框，包括下列步驟：

(1)采集一幅噴印字符合格的包裝盒的圖像，稱此包裝盒為模板包裝盒；

(2)保存虛線矩形框的大??；選取字符串矩形中的一部分字符串作為字符模板，并確定字符模板的中心位置(X,Y)；

(3)根據包裝盒的灰度值和背景的灰度值存在一定差異的特征，通過從右向左投影和從下向上投影找到包裝盒的右下點，方法如下：

1)采用迭代法求出二值化需要的分割閾值，將獲取的包裝盒的圖像進行二值化處理，由灰度圖轉化為二值圖；

2)對二值圖進行投影；

3)獲取模板包裝盒的右下點；

(4)位置偏移量檢測

1)生產線上每通過一個包裝盒，采集待檢測圖像；

2)采用上述步驟(3)的方法對待檢測圖像進行二值化處理并找到待檢測包裝盒的右下點；

3)得到虛線矩形框的位置；

4)再根據二值圖定位與字符模板相應的部分字符串，從而得到新的中心位置(X1，Y1)；

5)通過公式sqrt((X1-X)*(X1-X)+(Y1-Y)*(Y1-Y))與arctan((Y1-Y)/(X1-X))計算出字符串矩形在當前包裝盒的位置和與模板包裝盒間的偏轉角度；

6)判斷整個字符串矩形上面的點是否在虛線矩形框內，將不在虛線矩形框內的像素點加起來，計算字符串矩形偏出虛線框的像素百分比作為偏移量。

其中，采用迭代法求出二值化需要的分割閾值的步驟如下:

a)求出包裝盒圖像的最大灰度值和最小灰度值,分別記為Rmax和Rmin,令閾值T＝(Rmax+Rmin)/2；

b)根據閾值T將圖像的平均灰度值分成兩組R1和R2；

c)分別求出兩組的平均灰度值μ1和μ2；

d)求出新閾值T＝(μ1+μ2)/2

本發(fā)明由于采取以上技術方案，其具有以下優(yōu)點：

(1)本發(fā)明檢測位置偏移量的速度不超過20ms。

(2)本發(fā)明能有效過濾盒頂部以外的其它干擾因素，準確確定打印的偏移量。

附圖說明

圖1是字符噴印合格的牛奶包裝盒的原圖

圖2是虛線范圍框；

圖3是字符串矩形框；

圖4是得到的二值圖像；

圖5的上圖和下圖分別是垂直投影與水平投影；

圖6是找到右下點

圖7是合格包裝盒

圖8是不合格包裝盒

具體實施方式

下面結合附圖和實施對本發(fā)明的進行詳細的描述。

(1)采集一幅噴印字符合格的牛奶包裝盒的圖像

原圖如圖1，包裝盒上已經印刷了虛線矩形框。字符應當噴印在虛線矩形框內。

(2)設置固定大小的區(qū)域值

由于噴印字體大小不變，包裝盒上的虛線矩形框大小不變，為了方便，可以先把這個兩個區(qū)域的大小保存下來；

備注：虛線矩形框(見圖2)的位置與右下點距離是固定的，字符串矩形(見圖3)的位置依賴于以字符串“2015”為模板確定的中心位置(X,Y)；

(3)投影查找包裝盒的右下點

由于包裝盒的灰度值和背景的灰度值存在一定差異，通過從右向左投影和從下向上投影找到包裝盒的右下點。

首先，將獲取的圖像進行轉化,將采集到的圖像由灰度圖轉化為二值圖(見圖4)：采用迭代法求出二值化需要的分割閾值，其步驟如下:

1)求出圖象的最大灰度值和最小灰度值,分別記為Rmax和Rmin,令閾值T＝(Rmax+Rmin)/2。

2)根據閾值T將圖象的平均灰度值分成兩組R1和R2。

3)分別求出兩組的平均灰度值μ1和μ2。

4)求出新閾值T＝(μ1+μ2)/2。

其次，對二值圖進行投影(見圖5)；

最后，獲取包裝盒的右下點(見圖6)；

(4)位置偏移量檢測

每通過一個包裝盒，采集其圖像。先采用上述方法找到包裝盒的右下點，然后得到虛線矩形框的位置，再根據二值圖定位“2015”得到新的中心位置(X1，Y1),通過公式sqrt((X1-X)*(X1-X)+(Y1-Y)*(Y1-Y))與arctan((Y1-Y)/(X1-X))計算出字符串矩形在當前包裝盒的位置和與模板包裝盒間的偏轉角度，最后通過函數(shù)PtInRect循環(huán)判斷字符串矩形上面的點是否在虛線矩形框內，將不在虛線矩形框內的像素點加起來，計算字符串矩形偏出虛線框的像素百分比作為偏移量；設定偏移標準，超過標準的認為不合格；合格包裝盒見圖7，不合格包裝盒見圖8。