基于机器视觉的易开盖卷边检测

义乌市易开盖实业公司 周 扬

基于机器视觉的易开盖卷边检测

义乌市易开盖实业公司 周 扬

本文提出一种运用机器视觉检测易开盖卷边缺陷的方法，利用低角度红色环形光源与高速相机进行卷边图像采集，采集的图片经过图像处理，极坐标转换。以计算厚度数组标准差的方式识别卷边缺陷。实践表明，本文所使用的方法，可靠稳定，能够实现1500次/分钟的卷边缺陷在线自动检测。

机器视觉；在线检测；易开盖

引言

易开盖的卷边质量是影响封罐性能的关键点。卷边破损作为A类缺陷，在成品盖总的比列必须控制在百万分之一以下，确切的说，应该杜绝此类缺陷进行封罐工序。铁质易开盖由于片料生产的缘故，生产过程中无法避免产生卷边破损的盖子，而且一次能够产生一模多个缺陷盖子，如果不能及时发现问题，将批量产生这种盖子。后工序由于这类缺陷的存在，设备故障将显著增加，严重影响生产效率。目前国内公司多采用人工目测的方法进行卷边缺陷检测，由于卷边区域非常狭窄，通过肉眼分辨极易疲劳且效率偏低，无法保证大批量盖子的卷边缺陷的稳定可靠性，而且由于德国contec基本盖设备每通道每秒产生25只盖子，人眼无法做到实时在线检测。机器视觉是用机器代替人眼来做检测和判断，具有高效率，高精度，高稳定性的优点，非常适合卷边缺陷这类狭窄区域的检测，应用机器视觉对卷边进行实时在线检测成为必要。

1.系统设计

系统由光纤传感器，编码器，环形光源，镜头，工业相机，工控计算机，运动控制卡以及高速踢盖电磁阀等组成，如图一所示：

图一 机器视觉系统构成

系统检测流程分解如下：（1）触发部分：盖子通过自动流水线进入视觉检测系统，当盖子档住光纤对射传感器时，传感器产生一个触发信号给工业相机，同时编码器和运动控制卡确定盖子位置。（2）采集部分：相机接到触发信号后，触发频闪控制器工作，光源进行一次频闪打光，同时相机进行200微妙的延时拍摄。（3）处理部分：拍摄完成后，通过千兆以太网网口将盖子图像数据传给工控计算机的检测程序，并进行卷边区域的检测。（4）踢盖部分：检测程序将结果输出给I/O运动控制卡。如果检测的盖子有缺陷，PLC输入将端接收到运动控制通过固态继电器发出的信号，并控制高速电磁阀将卷边缺陷剔除。

2.图像特征及检测算法

铁质易开盖涂膜颜色大致分为黄色，银白，暗绿三种颜色，易开盖Y300盖子直径大小约79.2mm,卷边高度约1.95mm。由于着重检测卷边区域的缺陷，采用了一款直径175mm低角度的红色环形LED光源，配合频闪控制器，可使光源的点亮在1µs-1023µs之间可调，延长光源的使用寿命。为了满足1500EPM*2的检测速度，相机采用了basler AC640-90的黑白30万像素，同时配合12mm的定焦1.8F的CCTV镜头，把相机延时拍摄时间控制在200µs，减少图像拖影现象。图二，盖子在高速生产线运动时候拍摄的典型卷边缺陷盖缺陷，可以看出图像非常清晰，光照均匀，卷边区域缺陷明显。

图二 盖子高速运动中拍摄的图片

图像处理可以分成如下流程：

（1）首要任务是编写以VC++和Halcon混合编程的软件，通过open_framegrabber及grab_image_async进行图像的采集工作。

（2）采集图片后，确定盖子在图片中的中心并计算出卷边最外边界的直径。基于这些信息后才能对卷边区域进行极坐标变换。从采集图像上看，皮带与卷边区域边界较为明显，为了缩短处理时间，直接采用Threshold的二值化的分割处理，合并连通区域，并进行特征提取。处理结果可以得出，中心位置的行坐标及列坐标，并且计算出盖子最大直径。

（3）采用双线性的插值算法进行极坐标转换，其中小半径可以用卷边最大半径减去12，大半径由卷边最大半径加上8，定于并得出卷边区域的极坐标变化后的1600*40的矩形图像。由于卷边区域厚度大概只有10个像素，需要高准确度的提取卷边边缘的轮廓。通过9*3的中值滤波抑制噪声，再使用亚像素精度算子，较好的提取卷边的外轮廓及内轮廓。下之后对内外轮廓每一列提取一个点组成2个包含1600个行坐标的数组，并对其进行计算：

可以得出卷边固定弧度下的厚度标准差，并且得出最大标准差所在的位置。通过定义标准差的范围，判断卷边是否存在缺陷。处理结果如下图三所示，可以看出处理时间只用了7.9ms，处理速度非常快。

图三 实际生产中的检测界面

3.结束语

本文所使用的卷边缺陷检测算法，异与国外设备的对比度或者模式识别的处理方式，但是充分考虑了生产实际的检测目的，同时在VC++多线程编写下，双通道同时在线检测算法部分只需10ms处理时间，完全满足了Contec基本盖设备的每分钟1500次*2的盖子在线检测，保证了后工序BRUDERER高速成型生产效率，同时也提高了产品的质量。

[1]周文举.基于机器视觉的在线高速检测与精确控制研究及应用[D].上海大学,2013.

[2]斯蒂格.尤里奇.机器视觉算法与应用(双语版)[M].清华大学出版社,2010.

周扬，现供职于义乌市易开盖实业公司，主要从事机器视觉与自动控制研发。