1.本发明属于产品质量检测技术领域，具体涉及一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法。
背景技术：2.产品质量检测采用一定检验测试手段和检查方法测定产品的质量特性，并把测定结果同规定的质量标准作比较，从而对产品或一批产品作出合格或不合格判断的质量管理方法。其目的在于，保证不合格的原材料不投产，不合格的产品不转下工序，不合格的产品不出厂。
3.但是现有的在烟包生产时，用于烟包外观质量视觉检测的方法还存在一些问题：不方便对烟包的外观质量进行检测，不方便对不合格的产品进行剔除，为此我们提出一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法。
技术实现要素：4.本发明的目的在于提供一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，包括以下步骤：
6.s1.建立视觉检测系统和ipc智能控制系统；
7.s2.ipc智能控制系统输出一个脉冲信号至视觉检测系统进行图像采集；
8.s3.视觉检测系统通过图像处理功能将所采集到的图像根据预先设置的检测点进行分析、处理；
9.s4.将s3中的处理结果通过高速i/o线输送至ipc智能控制系统；
10.s5.ipc智能控制系统进行移位，在五号轮出口处上、下梁剔除口进行剔除。
11.优选的，所述s1中的视觉检测系统包括一台视觉控制器和三台彩色高速相机，一台所述视觉控制器分别与三台所述彩色高速相机电性连接，三台所述彩色高速相机外置白色led光源，且三台所述彩色高速相机采用50万像素彩色高速相机。
12.优选的，所述s1中的视觉检测系统还包括远程控制接口和控制界面，所述控制界面通过所述远程控制接口嵌入到包装机的软件系统内，所述远程控制接口采用高速以太网接口。
13.优选的，所述s1中的视觉检测系统还包括图片保持模块，所述图片保持模块用于对图片进行保持，所述图片保持模块通过ftp远程存图功能，把图片上传到远程服务器端口。
14.优选的，所述s3中处理的总时间为10-60ms，所述s5中进行剔除工作采用剔除装置，所述剔除装置采用原机上移位链，通过hmi上的设置，将ng的烟包在五号轮出口上、下梁剔除口进行剔除。
15.优选的，所述s3中根据预先设置的检测点进行分析、处理的方法包括：图像缺陷抽取、实时浓淡补正、干扰控制、增加对比度、模糊处理、差分和明亮补正。
16.优选的，所述s3中根据预先设置的检测点进行分析、处理的方法还包括：设置瑕疵检测模块和趋势边缘缺陷检测模块；所述瑕疵检测模块用于与周围浓淡等级进行比较的同时检测瑕疵和污点缺陷，通过强大的检测能力，筛选出大小、浓度、形状、个数等要检测的缺陷；所述趋势边缘缺陷检测模块用于从工件边缘抽取轮廓，将与该轮廓线差别较大的部分识别为毛刺缺陷，所述趋势边缘缺陷检测模块以最多5000点的边缘信息为基准，支持圆或直线检测，还支持由椭圆或自由曲线构成的复杂形状轮廓的检测。
17.优选的，所述视觉控制器包括光线检测模块，所述光线检测模块采用图像局部光线检测算法，在采集图像上选择若干处监控场景光线变化检测区，以被检测局部区域内图像的平均灰度直方图信息，检测测度的计算公式为：
[0018][0019]
其中p(zi)为图像对应的直方图，zi为灰度级别；对选取的各检测局部图像的平均灰度直方图进行加权归一化处理的公式为：
[0020]
μ＝[μ1(1)，μ2(2)，
…
μ5(5)]*k
t
[0021]
其中k＝[k1,k2,
…
,k5]是5个光线变化检测点的权重，满足k1+k2+
…
+k5＝1。
[0022]
优选的，所述视觉控制器中还包括网络化控制计算方法，所述网络化控制计算方法为：
[0023]
离散动态系统模型s：
[0024]
x(k+1)＝f(x(k),u(k),w(k))
[0025]
y(k)＝g(x(k),u(k),v(k))
[0026]
其中，x(k)是系统状态，u(k)是系统输入，y(k)是系统输出,x(k),u(k)和y(k)对应相应的有限维数；f(x(k),u(k),w(k))和g(x(k),u(k),v(k))分别表示被控对象的动力学模型和输出模型，w(k)是未知的过程干扰，v(k)是未知的测量噪声。
[0027]
优选的，所述网络化预测方法获得所述视觉控制器节点的状态估计和状态预测：
[0028]
^x(k|k)＝kf(s,^u(k-1|k-1),y(k))
[0029]
^x(k+i|k)＝kf(s,^u(k|k),y(k)),i＝1,2,
···
,n1
[0030]
i＝1,2,
···
,n1
[0031]
其中，n1表示有限时域，kf表示卡尔曼滤波表达式的紧凑形式，k(k+i)是时变的卡尔曼滤波器增益。
[0032]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0033]
本发明通过建立视觉检测系统和ipc智能控制系统，利用ipc智能控制系统输出一个脉冲信号至视觉检测系统进行图像采集，视觉检测系统通过图像处理功能将所采集到的图像根据预先设置的检测点进行分析、处理，并将处理结果通过高速i/o线输送至ipc智能控制系统，使ipc智能控制系统进行移位，在五号轮出口处上、下梁剔除口进行剔除，从而方便烟包的外观质量进行检测以及方便对不合格产品进行剔除。
附图说明
[0034]
图1为本发明的流程图；
[0035]
图2为本发明视觉检测系统的结构框图；
[0036]
图3为本发明中s3的步骤流程图。
具体实施方式
[0037]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0038]
实施例1
[0039]
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，包括以下步骤：
[0040]
s1.建立视觉检测系统和ipc智能控制系统；
[0041]
s2.ipc智能控制系统输出一个脉冲信号至视觉检测系统进行图像采集；
[0042]
s3.视觉检测系统通过图像处理功能将所采集到的图像根据预先设置的检测点进行分析、处理；
[0043]
s4.将s3中的处理结果通过高速i/o线输送至ipc智能控制系统；
[0044]
s5.ipc智能控制系统进行移位，在五号轮出口处上、下梁剔除口进行剔除。
[0045]
本实施例中，优选的，所述s1中的视觉检测系统包括一台视觉控制器和三台彩色高速相机，一台所述视觉控制器分别与三台所述彩色高速相机电性连接，三台所述彩色高速相机外置白色led光源，且三台所述彩色高速相机采用50万像素彩色高速相机。
[0046]
本实施例中，优选的，所述s1中的视觉检测系统还包括远程控制接口和控制界面，所述控制界面通过所述远程控制接口嵌入到包装机的软件系统内，所述远程控制接口采用高速以太网接口。
[0047]
本实施例中，优选的，所述s1中的视觉检测系统还包括图片保持模块，所述图片保持模块用于对图片进行保持，所述图片保持模块通过ftp远程存图功能，把图片上传到远程服务器端口。
[0048]
本实施例中，优选的，所述s3中处理的总时间为10-60ms，所述s5中进行剔除工作采用剔除装置，所述剔除装置采用原机上移位链，通过hmi上的设置，将ng的烟包在五号轮出口上、下梁剔除口进行剔除。
[0049]
本实施例中，优选的，所述s3中根据预先设置的检测点进行分析、处理的方法包括：图像缺陷抽取、实时浓淡补正、干扰控制、增加对比度、模糊处理、差分和明亮补正。
[0050]
本实施例中，优选的，所述s3中根据预先设置的检测点进行分析、处理的方法还包括：设置瑕疵检测模块和趋势边缘缺陷检测模块；所述瑕疵检测模块用于与周围浓淡等级进行比较的同时检测瑕疵和污点缺陷，通过强大的检测能力，筛选出大小、浓度、形状、个数等要检测的缺陷；所述趋势边缘缺陷检测模块用于从工件边缘抽取轮廓，将与该轮廓线差别较大的部分识别为毛刺缺陷，所述趋势边缘缺陷检测模块以最多5000点的边缘信息为基准，支持圆或直线检测，还支持由椭圆或自由曲线构成的复杂形状轮廓的检测。
[0051]
本实施例中，优选的，所述视觉控制器包括光线检测模块，所述光线检测模块采用图像局部光线检测算法，在采集图像上选择若干处监控场景光线变化检测区，以被检测局部区域内图像的平均灰度直方图信息，检测测度的计算公式为：
[0052][0053]
其中p(zi)为图像对应的直方图，zi为灰度级别；对选取的各检测局部图像的平均灰度直方图进行加权归一化处理的公式为：
[0054]
μ＝[μ1(1)，μ2(2)，
…
μ5(5)]*k
t
[0055]
其中k＝[k1,k2,
…
,k5]是5个光线变化检测点的权重，满足k1+k2+
…
+k5＝1。
[0056]
本实施例中，优选的，所述视觉控制器中还包括网络化控制计算方法，所述网络化控制计算方法为：
[0057]
离散动态系统模型s：
[0058]
x(k+1)＝f(x(k),u(k),w(k))
[0059]
y(k)＝g(x(k),u(k),v(k))
[0060]
其中，x(k)是系统状态，u(k)是系统输入，y(k)是系统输出,x(k),u(k)和y(k)对应相应的有限维数；f(x(k),u(k),w(k))和g(x(k),u(k),v(k))分别表示被控对象的动力学模型和输出模型，w(k)是未知的过程干扰，v(k)是未知的测量噪声。
[0061]
本实施例中，优选的，所述网络化预测方法获得所述视觉控制器节点的状态估计和状态预测：
[0062]
^x(k|k)＝kf(s,^u(k-1|k-1),y(k))
[0063]
^x(k+i|k)＝kf(s,^u(k|k),y(k)),i＝1,2,
···
,n1
[0064]
i＝1,2,
···
,n1
[0065]
其中，n1表示有限时域，kf表示卡尔曼滤波表达式的紧凑形式，k(k+i)是时变的卡尔曼滤波器增益。
[0066]
实施例2
[0067]
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，包括以下步骤：
[0068]
s1.建立视觉检测系统和ipc智能控制系统；
[0069]
s2.ipc智能控制系统输出一个脉冲信号至视觉检测系统进行图像采集；
[0070]
s3.视觉检测系统通过图像处理功能将所采集到的图像根据预先设置的检测点进行分析、处理；
[0071]
s4.将s3中的处理结果通过高速i/o线输送至ipc智能控制系统；
[0072]
s5.ipc智能控制系统进行移位，在五号轮出口处上、下梁剔除口进行剔除。
[0073]
本实施例中，优选的，所述s1中的视觉检测系统包括一台视觉控制器和三台彩色高速相机，一台所述视觉控制器分别与三台所述彩色高速相机电性连接，三台所述彩色高速相机外置白色led光源，且三台所述彩色高速相机采用50万像素彩色高速相机。
[0074]
本实施例中，优选的，所述s1中的视觉检测系统还包括远程控制接口和控制界面，所述控制界面通过所述远程控制接口嵌入到包装机的软件系统内，所述远程控制接口采用
高速以太网接口。
[0075]
本实施例中，优选的，所述s1中的视觉检测系统还包括图片保持模块，所述图片保持模块用于对图片进行保持，所述图片保持模块通过ftp远程存图功能，把图片上传到远程服务器端口。
[0076]
本实施例中，优选的，所述s3中处理的总时间为10-60ms，所述s5中进行剔除工作采用剔除装置，所述剔除装置采用原机上移位链，通过hmi上的设置，将ng的烟包在五号轮出口上、下梁剔除口进行剔除。
[0077]
本实施例中，优选的，所述s3中根据预先设置的检测点进行分析、处理的方法包括：图像缺陷抽取、实时浓淡补正、干扰控制、增加对比度、模糊处理、差分和明亮补正。
[0078]
本实施例中，优选的，所述s3中根据预先设置的检测点进行分析、处理的方法还包括：设置瑕疵检测模块和趋势边缘缺陷检测模块；所述瑕疵检测模块用于与周围浓淡等级进行比较的同时检测瑕疵和污点缺陷，通过强大的检测能力，筛选出大小、浓度、形状、个数等要检测的缺陷；所述趋势边缘缺陷检测模块用于从工件边缘抽取轮廓，将与该轮廓线差别较大的部分识别为毛刺缺陷，所述趋势边缘缺陷检测模块以最多5000点的边缘信息为基准，支持圆或直线检测，还支持由椭圆或自由曲线构成的复杂形状轮廓的检测。
[0079]
本实施例中，优选的，所述视觉控制器包括光线检测模块，所述光线检测模块采用图像局部光线检测算法，在采集图像上选择若干处监控场景光线变化检测区，以被检测局部区域内图像的平均灰度直方图信息，检测测度的计算公式为：
[0080][0081]
其中p(zi)为图像对应的直方图，zi为灰度级别；对选取的各检测局部图像的平均灰度直方图进行加权归一化处理的公式为：
[0082]
μ＝[μ1(1)，μ2(2)，
…
μ5(5)]*k
t
[0083]
其中k＝[k1,k2,
…
,k5]是5个光线变化检测点的权重，满足k1+k2+
…
+k5＝1。
[0084]
本发明的原理及优点：本发明通过建立视觉检测系统和ipc智能控制系统，利用ipc智能控制系统输出一个脉冲信号至视觉检测系统进行图像采集，视觉检测系统通过图像处理功能将所采集到的图像根据预先设置的检测点进行分析、处理，并将处理结果通过高速i/o线输送至ipc智能控制系统，使ipc智能控制系统进行移位，在五号轮出口处上、下梁剔除口进行剔除，从而方便烟包的外观质量进行检测以及方便对不合格产品进行剔除。
[0085]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
技术特征：1.一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：s1.建立视觉检测系统和ipc智能控制系统；s2.ipc智能控制系统输出一个脉冲信号至视觉检测系统进行图像采集；s3.视觉检测系统通过图像处理功能将所采集到的图像根据预先设置的检测点进行分析、处理；s4.将s3中的处理结果通过高速i/o线输送至ipc智能控制系统；s5.ipc智能控制系统进行移位，在五号轮出口处上、下梁剔除口进行剔除。2.根据权利要求1所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述s1中的视觉检测系统包括一台视觉控制器和三台彩色高速相机，一台所述视觉控制器分别与三台所述彩色高速相机电性连接，三台所述彩色高速相机外置白色led光源，且三台所述彩色高速相机采用50万像素彩色高速相机。3.根据权利要求2所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述s1中的视觉检测系统还包括远程控制接口和控制界面，所述控制界面通过所述远程控制接口嵌入到包装机的软件系统内，所述远程控制接口采用高速以太网接口。4.根据权利要求1所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述s1中的视觉检测系统还包括图片保持模块，所述图片保持模块用于对图片进行保持，所述图片保持模块通过ftp远程存图功能，把图片上传到远程服务器端口。5.根据权利要求1所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述s3中处理的总时间为10-60ms，所述s5中进行剔除工作采用剔除装置，所述剔除装置采用原机上移位链，通过hmi上的设置，将ng的烟包在五号轮出口上、下梁剔除口进行剔除。6.根据权利要求1所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述s3中根据预先设置的检测点进行分析、处理的方法包括：图像缺陷抽取、实时浓淡补正、干扰控制、增加对比度、模糊处理、差分和明亮补正。7.根据权利要求6所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述s3中根据预先设置的检测点进行分析、处理的方法还包括：设置瑕疵检测模块和趋势边缘缺陷检测模块；所述瑕疵检测模块用于与周围浓淡等级进行比较的同时检测瑕疵和污点缺陷，通过强大的检测能力，筛选出大小、浓度、形状、个数等要检测的缺陷；所述趋势边缘缺陷检测模块用于从工件边缘抽取轮廓，将与该轮廓线差别较大的部分识别为毛刺缺陷，所述趋势边缘缺陷检测模块以最多5000点的边缘信息为基准，支持圆或直线检测，还支持由椭圆或自由曲线构成的复杂形状轮廓的检测。8.根据权利要求2所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述视觉控制器包括光线检测模块，所述光线检测模块采用图像局部光线检测算法，在采集图像上选择若干处监控场景光线变化检测区，以被检测局部区域内图像的平均灰度直方图信息，检测测度的计算公式为：其中p(z
i
)为图像对应的直方图，z
i
为灰度级别；对选取的各检测局部图像的平均灰度直方图进行加权归一化处理的公式为：μ＝[μ1(1)，μ2(2)，
…
μ5(5)]*k
t
其中k＝[k1,k2,
…
,k5]是5个光线变化检测点的权重，满足k1+k2+
…
+k5＝1。9.根据权利要求3所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述视觉控制器中还包括网络化控制计算方法，所述网络化控制计算方法为：离散动态系统模型s：x(k+1)＝f(x(k),u(k),w(k))y(k)＝g(x(k),u(k),v(k))其中，x(k)是系统状态，u(k)是系统输入，y(k)是系统输出,x(k),u(k)和y(k)对应相应的有限维数；f(x(k),u(k),w(k))和g(x(k),u(k),v(k))分别表示被控对象的动力学模型和输出模型，w(k)是未知的过程干扰，v(k)是未知的测量噪声。10.根据权利要求9所述的一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，其特征在于：所述网络化预测方法获得所述视觉控制器节点的状态估计和状态预测：^x(k|k)＝kf(s,^u(k-1|k-1),y(k))^x(k+i|k)＝kf(s,^u(k|k),y(k)),i＝1,2,
···
,n1i＝1,2,
···
,n1其中，n1表示有限时域，kf表示卡尔曼滤波表达式的紧凑形式，k(k+i)是时变的卡尔曼滤波器增益。
技术总结本发明公开了一种通道小盒成像外观质量视觉检测方法，包括以下步骤：S1.建立视觉检测系统和IPC智能控制系统；S2.IPC智能控制系统输出一个脉冲信号至视觉检测系统进行图像采集；S3.视觉检测系统通过图像处理功能将所采集到的图像根据预先设置的检测点进行分析、处理；S4.将S3中的处理结果通过高速I/O线输送至IPC智能控制系统；S5.IPC智能控制系统进行移位，在五号轮出口处上、下梁剔除口进行剔除。本发明通过建立视觉检测系统和IPC智能控制系统，对进行图像采集、分析和处理，并将处理结果通过高速I/O线输送至IPC智能控制系统，使其进行移位，在五号轮出口处上、下梁剔除口进行剔除，从而方便烟包的外观质量进行检测以及方便对不合格产品进行剔除。对不合格产品进行剔除。对不合格产品进行剔除。
技术研发人员：张海 徐晓涛
受保护的技术使用者：上海银承科技有限公司
技术研发日：2022.06.23
技术公布日：2022/11/1
