申请/专利权人：深圳市恒星包装机械有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117670875B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/70;G06T5/73;G06T7/73

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提出了一种罐装封尾过程中视觉检测方法及系统，包括：采集金属罐的罐口图像，获取罐口圈数；得到USM图像及其灰度直方图与梯度直方图；构建第一筛选函数并得到若干目标灰度值；对每类目标灰度值在USM图像的所有像素点通过霍夫圆检测得到若干霍夫点；构建第二筛选函数并获取每类目标灰度值的主霍夫点及轮廓圆；获取每个轮廓圆的受干扰程度；获取自适应滤波强度；平滑得到调整后USM图像并获取罐口锐化图像；根据罐口锐化图像进行罐口定位及封尾过程的罐口矫正。本发明旨在解决通过计算机视觉进行罐口检测过程受封口螺纹影响导致罐口定位不准确而影响封尾效果的问题。

主权项：1.一种罐装封尾过程中视觉检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集金属罐的罐口图像，获取罐口圈数；对罐口图像通过高斯模糊得到USM图像，获取USM图像的灰度直方图及梯度直方图；根据灰度直方图中各灰度值的分布、梯度直方图中各梯度幅值的分布以及罐口圈数，构建第一筛选函数并得到若干目标灰度值；所述构建第一筛选函数并得到若干目标灰度值，包括的具体方法为：对于任意一类灰度值，获取该类灰度值在灰度直方图中的频率；将该类灰度值与任意一类灰度值组合，得到一个灰度值组合并对应一类梯度幅值，该类灰度值对应若干梯度幅值；获取该类灰度值对应的所有梯度幅值中在梯度直方图中频率最大的梯度幅值，作为该类灰度值的特征梯度；将该类灰度值在灰度直方图中的频率，与特征梯度在梯度直方图中的频率的比值，记为该类灰度值的筛选特征值；获取每类灰度值的筛选特征值；从灰度直方图中所有类灰度值中，每次选取类灰度值构成一个灰度值集合，为罐口圈数，得到若干灰度值集合，基于灰度值集合中的灰度值及其筛选特征值构建第一筛选函数；对每个灰度值集合通过第一筛选函数得到对应的输出值，将第一筛选函数的输出值最小时所对应的灰度值集合，作为目标灰度值集合，目标灰度值集合中每类灰度值记为目标灰度值；所述第一筛选函数的具体公式为： 其中，为第一筛选函数的输出值，表示灰度值集合中第类灰度值的筛选特征值，表示灰度值集合中所有类灰度值的筛选特征值的均值；对每类目标灰度值在USM图像的所有像素点通过霍夫圆检测得到若干霍夫点；根据不同目标灰度值的霍夫点的投票数及在USM图像对应的圆，构建第二筛选函数并获取每类目标灰度值的主霍夫点及轮廓圆；所述构建第二筛选函数并获取每类目标灰度值的主霍夫点及轮廓圆，包括的具体方法为：获取每个霍夫点的投票值；根据每个霍夫点的半径，获取每个霍夫点对应圆的周长；从每类目标灰度值的若干霍夫点分别选取一个霍夫点，组成一个霍夫点集合，得到若干霍夫点集合；基于霍夫点集合构建第二筛选函数；获取基于每个霍夫点集合得到的第二筛选函数的输出值，将输出值最小时对应的霍夫点集合，作为主霍夫点集合，主霍夫点集合中每个霍夫点作为对应目标灰度值的主霍夫点，将主霍夫点还原在USM图像中，在USM图像中得到每个主霍夫点对应的圆，记为每个主霍夫点的轮廓圆，并作为每个目标灰度值的轮廓圆；所述第二筛选函数的具体公式为： 其中，表示基于第个霍夫点集合得到的第二筛选函数的输出值，表示第类目标灰度值在第个霍夫点集合中对应的霍夫点的投票值，表示第类目标灰度值在第个霍夫点集合中对应的霍夫点对应圆的周长，表示第个霍夫点集合中各霍夫点对应圆的周长的均值；根据轮廓圆及对应的目标灰度值，获取每个轮廓圆的受干扰程度；所述每个轮廓圆的受干扰程度，具体的获取方法为：对于任意一类目标灰度值，获取该类目标灰度值的轮廓圆上灰度值不等于该类目标灰度值的像素点，记为该类目标灰度值的轮廓圆上的非目标灰度值像素点；获取每类目标灰度值的轮廓圆上的非目标灰度值像素点；第类目标灰度值的轮廓圆的受干扰程度的计算方法为： 其中，表示第类目标灰度值的轮廓圆的周长，表示第类目标灰度值的轮廓圆上非目标灰度值像素点的数量，表示第类目标灰度值的轮廓圆上第个非目标灰度值像素点的灰度值，表示第类目标灰度值的灰度值大小，表示求绝对值；根据轮廓圆的受干扰程度及对应的目标灰度值，获取自适应滤波强度；根据自适应滤波强度对USM图像进行平滑得到调整后USM图像，根据调整后USM图像及罐口图像得到罐口锐化图像；根据罐口锐化图像进行罐口定位。

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