摘 要

近年来，商品的外观质量逐渐成为了除商品性能以外最重要的选择因素，商品的质量检测日渐成为生产商和消费者共同关注的问题。矿泉水瓶的生产过程中为了保证瓶子的外观质量，需要对矿泉水瓶进行缺陷检测并把不合格的矿泉水瓶剔除出去。目前，矿泉水瓶的外观质量检测方法可以根据检测装置的不同分为人工检测、传感器检测和机器视觉检测等，其中人工检测是比较传统的方法，通过人眼观察瓶子然后手动剔除不合格瓶子，这个方法的效率不高，而且容易受到检测人员的主观因素影响，稳定性不高。传感器检测能够检测到的缺陷种类比较少，而且检测的缺陷指标越多需要的传感器数量就越多，所以这种检测系统的性价比不高。而基于机器视觉的检测方法具有高效性和稳定性，能够在自动化生产线上对高速运动的矿泉水瓶进行外观质量的实时。矿泉水瓶外观质量检测主要包括瓶盖检测、液位检测和标签检测，基于机器视觉的检测方法需要使用CCD相机连续采集图像，并对获得的图像进行预处理以达到图像增强的效果，然后在二值化图像的基础上进行直线拟合、图像匹配等操作，并对瓶盖、液位、标签等进行检测并判断其是否合格，最后控制自动推杆将不合格品剔除出生产线。

关键词：机器视觉；外观检测；图像处理Abstract

In recent years, the appearance quality of goods has gradually become the most important selection factor in addition to the performance of goods. The quality inspection of products has become a common concern of manufacturers and consumers. In order to guarantee the appearance quality of the bottle during the production process of the mineral water bottle, it is necessary to perform defect inspection on the mineral water bottle and remove the unqualified mineral water bottle. At present, the appearance quality inspection method of mineral water bottles can be divided into manual detection, sensor detection and machine vision detection according to the different detection devices, among which manual detection is a more traditional method. The bottle is observed by the human eye and then the unqualified bottle is manually removed. The efficiency of the method is not high, and it is easily affected by subjective factors of the inspectors, and the stability is not high. Sensor detection can detect fewer types of defects, and the more defect indicators detected, the more sensors are needed, so the cost-effectiveness of this detection system is not high. The machine vision-based detection method has high efficiency and stability, and can realize the appearance quality of high-speed sports mineral water bottles on an automated production line. The appearance quality inspection of mineral water bottles mainly includes bottle cap detection, liquid level detection and label detection. The machine vision-based detection method requires the use of a CCD camera to continuously acquire images and preprocess the obtained images to achieve the image enhancement effect, and then On the basis of the binary image, the operation of straight line fitting, image matching, etc. is performed, and the bottle cap, liquid level, label, etc. are tested and judged to be qualified. Finally, the automatic push rod is controlled to reject the defective product from the production line.

Keywords: machine vision; appearance detection; image processing

目录

第1章 绪论 1

1.1 选题背景及意义 1

1.1.1 选题背景 1

1.1.2 选题意义 2

1.2 机器视觉的发展及应用 2

1.3 矿泉水瓶生产工艺流程 3

1.4 矿泉水瓶缺陷分类 3

第2章 总体方案设计 5

2.1 系统设计总要求 5

2.2 系统方案设计 5

2.2.1方案对比 5

2.2.2方案选择与概述 7

第3章 系统硬件设计 9

3.1计数模块 10

3.2图像采集模块 12

3.2.1 光源 12

3.2.2 镜头 12

3.2.3 CCD相机 14

3.3分拣模块 16

第4章 系统软件设计 18

4.1串口通信模块 18

4.2图像采集模块 19

4.3图像处理模块 20

4.3.1图像预处理 20

4.3.2瓶盖检测 22

4.3.3液位检测 24

4.3.4标签检测 25

4.4显示模块 28

小结与体会 29

参考文献 31

致 谢 32

第1章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.1.1 选题背景

随着科技的发展、消费方式的变迁和消费者购买力的提升，商品的种类繁多，可供给消费者的选择也越来越多，同类商品之间的竞争也越来越激烈，这时候，商品的外观质量就成为了除商品性能以外最重要的选择因素，而且如果有不合格品流通到市场上还会损害生产商的信誉，所以产品外观质量检测日渐成为生产商和消费者共同关注的问题。为了保证产品的外观质量，需要对产品进行缺陷检测，并将不合格品剔除出生产线。目前，企业对矿泉水瓶外观质量检测的方法有很多种，其中人工检测是比较传统的方法，通过人眼观察瓶子然后手动剔除不合格瓶子。但是人如果长时间地从事某种重复性的数据分析和处理工作，就很容易产生视觉疲劳和效率低下的问题，这时候，智能仪器的产生和发展很好的解决了这一问题，因为机器不会感到疲劳，只要在正常的工作条件下，它可以始终保持高效性和稳定性。近年来，随着智能仪器的进一步发展，它可以逐渐处理一些更加复杂的高层次的工作，机器视觉系统的广泛应用就是这一变化的体现。

人眼是人获取外界信息的主要来源，人类的很多工作都依赖于视觉，而在这些工作中又有很大一部分是重复性的，例如在对矿泉水瓶进行外观质量检测时，检测人员需要通过肉眼判断矿泉水瓶的外观质量是否合格，这样的工作很容易让人厌倦而且具有不稳定性。机器视觉的工作原理就是模仿人的视觉系统对事件进行评估，然后倚靠机械结构实现控制。人倚靠眼睛来观察，机器倚靠相机去拍摄，二者获取信息的方式不一而同。机器视觉系统包括检测模块和控制模块两大部分，其中，检测模块通过相机采集图像，然后通过软件进行图像处理，控制模块根据处理结果进行动作。机器视觉系统的结构比较紧凑，对坏境的要求不是很高，所以它能够适应工厂恶劣的环境；同时它又具有实时性，能快速精准地处理数据，能适应高速自动化流水线。

1.1.2 选题意义

目前市面上售卖的矿泉水可以说是种类繁多，矿泉水瓶的外观也是各不相同，在矿泉水的味道和价格相差无几的情况下，其实消费者在购买矿泉水时衡量的是矿泉水瓶的外观质量，所以矿泉水瓶的外观质量检测是十分有必要的。在工业发展比较落后的时期，矿泉水瓶的外观质量检测方法是倚靠人眼来判断矿泉水瓶是否有缺陷并手动剔除不合格的矿泉水瓶。虽然矿泉水瓶尺寸不大，但是它的外观缺陷可能产生在瓶子的任何部位，这对检测人员的集中力是一个很大的考验，更不论矿泉水瓶还在传送带上快速移动，待检测矿泉水瓶的数量又多，人工检测的效率可以说是极其低下而且检测的精度也是无法保障的，所以这种检测方法已经适应不了快速发展的自动化需求。而基于机器视觉的矿泉水瓶外观质量检测方法能够很好的解决这一问题，它具有检测速度快、精度高、稳定性好的特点，可以同时检测多种缺陷，并且可以长时间高效稳定的工作，既节省了人力资源，又加快了检测速率，具有较高的性价比，因此，机器视觉在矿泉水瓶外观检测方面的应用，在产品检测行业具有重要的意义。

1.2 机器视觉的发展及应用

机器视觉发展至今已经有70多年了，它最初是以统计模式识别^[1]的形式出现的，当时主要讨论了机器学习领域的诸多问题和相关算法，后来随着硬件的开发和软件处理技术的进步，机器视觉的发展速度进一步加快，到如今国外的机器视觉技术已经十分成熟了。而迄今为止，机器视觉技术在中国的发展时间还不超过30年，这中间足足相差了40年的发展时间，所以中国想要在机器视觉方面赶上国外，还需要付出更多的努力、投入更多的精力。近年来各行各业对工业自动化、智能化的需求逐渐增长，机器视觉技术因为它的诸多优点逐渐进入人们的视线，国内很多所院校和企业都开始陆陆续续在相关领域进行积极的尝试和研究。

机器视觉技术在各行各业中都有着广泛的应用，例如制造业中的零件尺寸检测、电子工业的芯片引脚封装检测、医疗行业的胶囊封装检测、食品行业的封装缺漏检测等系统中都可以发现机器视觉技术的身影。目前，国内外对机器视觉技术的研究都在如火如荼的进行，其中不乏成功的范例。机器视觉技术在国外的应用十分广泛，其中一个比较典型的例子就是英国ROVER公司的车身轮廓检测系统，该系统可以实时对车身的轮廓进行检测，并判断门、窗尺寸等各项指标是否在正常范围内。该检测系统通过60多台传感器和工业相机来对车身轮廓进行定位检测。该系统可检测三种车型，每40秒检测一辆，精度可达0.1mm。机器视觉在国内的一个比较典型的例子是东风汽车公司的汽车仪表板总成的检测系统，该系统可对仪表板上各部件的精度和完整度进行检测，实现快速精准的自动化检测目标。随着硬件和软件相辅相成，互相促进，机器视觉技术的应用将会更加普遍，可以更好的为各行各业所用。

1.3 矿泉水瓶生产工艺流程

瓶装矿泉水生产线由制水系统^[2]、制瓶系统、灌装系统和包装系统四部分组成。其中，制水设备即矿泉水处理系统，负责对矿泉水进行一系列过滤、杀菌和消毒处理。制瓶系统负责将瓶胚制造为成形的瓶身，该系统通过全自动吹瓶机^[3]将高温气体吹入瓶胚并由模具压制成形。灌装系统负责常温常压下将矿泉水灌装进空瓶并加盖，包装系统负责套标、缩标、风干和喷码。整个生产线的工艺流程如下图所示。

图1.1 瓶装矿泉水生产工艺流程

1.4 矿泉水瓶缺陷分类

矿泉水瓶的外观质量主要包括瓶盖、液位和标签三个方面，在吹瓶、灌装、套标缩标等过程中都有可能产生外观缺陷，例如，在灌装时可能会出现灌装量不够的情况，在加盖时可能会出现瓶盖缺失、瓶盖深度不够和加盖角度不对等情况;在套标和缩标是可能会出现标签缺失、错位等情况。

瓶盖缺陷主要表现为无盖、高盖和歪盖，具体情况如下图所示。

图1.2 从左至右依次为正常、无盖、高盖、歪盖

液位缺陷主要表现为缺液，具体情况如下图所示。

图1.3 左为正常，右为缺液

标签缺陷主要表现为漏标和错标，具体情况如下图所示。

图1.4 左为正常，中为漏标，右为错标

第2章 总体方案设计

2.1 系统设计总要求

系统设计的总要求是将矿泉水瓶作为检测对象，设计并实现基于机器视觉的矿泉水瓶外观质量检测系统，要求检测系统能够通过对采集到的图像数据进行计算和处理，完成对矿泉水瓶的数量统计和标签表面条形码的识别，并检测瓶盖是否存在无盖、高盖、歪盖的情况、液位是否存在缺液的情况和标签是否存在漏标、错标的情况，并实现自动分拣。

根据以上要求可知，系统需要对矿泉水瓶的数量进行统计，所以需要考虑使用何种器件以何种方式进行计数；系统需要在矿泉水瓶到达镜头正前方时控制CCD相机拍照，所以需要考虑如何产生该控制信号；系统需要用软件对采集到的图像进行处理并检测是否存在瓶盖、液位和标签缺陷，所以需要考虑使用何种软件以及使用哪些检测算法进行编程处理；检测结束后需要对不合格品进行剔除，所以需要考虑使用何种分拣机构以及如何将检测结果传递给分拣机构来控制它的剔除动作。依据以上设计思路，系统根据功能可以分为计数模块、通信模块、图像采集模块、图像处理模块、分拣模块五大部分进行设计。

2.2 系统方案设计

2.2.1方案对比

外观质量检测系统的设计重点在于软件的编程，所以编程软件的选择十分重要，从开发平台的选择方面来考虑，系统有以下两个方案可供选择。

方案一：以VisualC 为开发平台的设计。VisualC 是一种被人们广泛使用的编程软件，它以C语言作为编程语言产生代码，在许多工业测控系统中都有不同程度的应用，它能够与硬件进行直接的信息交换，具有操作简单、执行速度快等特点。VisualC 的编程界面如图2.1所示。

图2.1 VisualC 编程界面

方案二：以LabVIEW为开发平台的设计。LabVIEW^[4]在测试技术领域有非常广泛的应用，它使用G语言^[5]来编写程序，不需要复杂的语法结构和代码编写，而且系统自带了许多工具包供用户使用，降低了编程的难度。该软件具有界面简洁、运行速度快等特点。LabVIEW的操作界面分为前面板和程序框图，如图2.2和图2.3所示。

图2.2 LabVIEW前面板

图2.3 LabVIEW程序框图

2.2.2方案选择与概述

方案选择：因为系统的主要工作是对图像进行处理，所以图形化编程软件LabVIEW的优势更加明显，以调用功能函数图标并连线组成框图的形式编程可以清晰地看到数据处理的过程和方法，更改程序时也只需删除相应的图标和连线，编程方便快速。而且LabVIEW自带的工具包内含有功能强大的函数库，提供了各种与图像的处理相关的子程序，极大地降低了编程的难度，综上所述，选择LabVIEW作为矿泉水瓶外观质量检测系统的处理软件。

方案概述：系统选择LabVIEW作为软件开发平台进行编程，根据功能可以分为计数模块、通信模块、图像采集模块、图像处理模块、分拣模块五大部分，其中计数模块选择光电传感器对矿泉水瓶的位置进行检测，光电传感器的输出电平连接到单片机，当矿泉水瓶到达镜头正前方位置时，输出电平发生变化，单片机检测到电平变化时通过串行通信的方式向LabVIEW发送16进制数据0X01，LabVIEW接收数据后将数据类型转换成数字型，当数值等于1时，累加移位寄存器的数值加1，由此完成矿泉水瓶的数量统计功能。同时该数值还通过case结构控制CCD相机的拍照动作，当数值为1时，相机拍照，否则不拍照。所以只要保证光电传感器和镜头的相对位置合适，就可以在矿泉水瓶到达镜头正前方时控制CCD相机拍照。图像采集模块选择平板光源对矿泉水瓶进行前向照明，相机通过usb数据线与计算机相连，LabVIEW通过MAX驱动调用相机并完成图像的采集。图像处理模块通过提取单色平面、直方图均衡化、二值化、查找直线边缘等算法对图像进行处理并根据处理结果与正常指标对照，判断是否存在缺陷。当系统判定该矿泉水瓶不合格时，LabVIEW通过串行通信对单片机的一个管脚赋值1，否则该管脚值为0。单片机通过检测该管脚值对分拣机构的推杆进行控制，当管脚值为1时，单片机通过编程控制推杆快速伸缩，将不合格品剔除出生产线。系统工作原理图如下所示。

图2.4 系统工作原理图

矿泉水瓶外观质量检测系统的设计主要分为两部分：硬件系统设计和软件系统设计。硬件系统主要负责对矿泉水瓶进行计数和拍照以及剔除不合格品，由光电传感器、单片机、光源、CCD相机、镜头、计算机和分拣机构组成。软件设计部分主要以缺陷检测为主。采集到的图像需要进行预处理以达到图像增强的目的，然后在二值化图像的基础上应用相应的检测算法对图像进行判断，缺陷检测完成后显示相应的检测结果，若检测出不合格矿泉水瓶则由单片机控制分拣机构将其剔除出生产线。软件流程图如下图所示。

图2.5 软件流程图

第3章 系统硬件设计

硬件系统主要负责对矿泉水瓶进行计数、拍照以及剔除不合格品，包括计数模块、图像采集模块和分拣模块三大部分。其中，计数模块的硬件选择光电传感器和单片机，图像采集模块的硬件由光源、镜头、CCD相机和计算机组成，分拣模块的硬件是由电机和齿轮齿条传动装置组成的自动推杆。当矿泉水瓶经过计数模块的光电传感器时，单片机检测光电信号并以串行通信的方式向LabVIEW发送数据1，LabVIEW接收数据后以累加移位寄存器的方式对矿泉水瓶的数量进行统计，同时用该数据作为case结构的选择器控制图像采集模块的CCD相机对矿泉水瓶进行图像采集。经过一系列图像处理后，若检测系统判定该矿泉水瓶为不合格品，则LabVIEW通过串行通信的方式对单片机的管脚进行赋值，单片机检测到该管脚电平的变化后控制自动推杆将不合格瓶子快速剔除。系统硬件实物图如下图所示。

以上是毕业论文大纲或资料介绍，该课题完整毕业论文、开题报告、任务书、程序设计、图纸设计等资料请添加微信获取，微信号：bysjorg。

相关图片展示：