基于机器视觉编织袋缝合缺陷识别与检测

高 举，李永祥，徐雪萌

（河南工业大学，郑州 450001）

0 引言

从20 世纪60年代由PP/PE 塑料编织袋的专利产生为起点，塑料编织袋得到广泛的研究与发展［1］。70年代末，随着改革开放，塑料编织袋开始从国外被引进国内，并快速运用到食品包装行业、农业粮食存储、化工行业、建筑行业等的外包装［2］。近年来，随着工业4.0 的提出与发展，智能化发展越来越受到青睐，智能化包装生产线中运输、供袋、填充、称量、密封等工序已经发展成熟［3］。在密封过程中，由于生产线设备、环境等方面的不良因素影响，密封后编织袋缝线容易出现跳线、倾斜、两端留线长短不合格、缝线到编织袋边界距离不合适等瑕疵。密封后检测即编织袋缝线缺陷识别正确率对编织袋包装产品质量有着至关重要的影响，如果发现不及时会产生缺陷产品，造成生产资源浪费；一旦进入市场流通，会损害消费者对产品的印象，造成一定的经济损失［4］。

当前对编织袋质量检测有着一定的研究基础。潘宇等［5］提出了一种基于图像处理确定角点位置的方法来识别编织袋平面大小及位置的方法；迟欢［6］分析了编织袋缺陷的类型，采用机器视觉的在线检测来识别编织袋孔洞以及拉丝缺陷；张天厚［7］基于机器视觉对重叠编织袋进行识别，为机器人码垛提供方法。在相关的机器视觉研究中，研究人员把技术应用于外包装印刷品表面缺陷等的质量检测［8］，编织袋缝合的质量检测还比较缺乏。在线检测的工作效率直接影响包装生产线的智能化过程，因此采用Matlab 中的数字图像处理方法来实现编织袋缝线的校正、裁剪分割以及特征提取，然后采用模式识别与之相结合的方法达到编织袋缝线缺陷识别与检测的目的。……