专利名称：空瓶瓶壁缺陷检测方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种瓶壁缺陷检测方法及装置，尤其是一种空瓶瓶壁缺陷检测方法及装置。

背景技术：
目前，啤酒、饮料生产企业越来越重视产品的质量，然而企业生产线上瓶子的质量很难达到预期的目标，常常存在裂纹等缺陷。尤其是重复洗涤再利用的回收瓶，瓶壁上容易有未清洗掉的商标附着，因此需要对瓶壁进行全面的检测。现今企业多采用人工检测，瓶子通过安装在输送链道旁的灯光检验箱时，肉眼观测，发现不合格的人工去除。这种传统的检测方法存在以下缺点 1.检测精度低，不能满足客户对产品质量的要求，微小缺陷难被检查出，给食品包装的安全性带来隐患； 2.检测效率低，不能满足自动化生产线高速生产的需求； 3.检测人员易疲劳，不能保持检测标准； 4.人工作业不利于实现信息的集成。
现有的检测技术，如中国专利02133618.0“玻璃瓶罐检测方法及玻璃瓶罐检测装置”必须使生产线上的玻璃瓶罐再检测工位适当停顿并旋转至少360度，显然不符合生产线高速运行的要求，在实际应用中不可行。中国专利200710028027.1“一种空瓶瓶口缺陷的检测方法及装置”检测方法因为瓶壁自身的特点而不能移植到瓶壁的检测中来采用光源正对反射的方法可以得到圆环状的平面瓶口图像，但是对透射明显而反射不明显的360度立体瓶壁不适用，瓶口瓶壁图像的形状特性差异也使得处理方法存在各自不同的特点。


发明内容
本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种容易实现自动化、识别准确、满足高速生产线要求的空瓶瓶壁缺陷检测方法及装置。
为实现上述目的，本发明采用下述技术方案 一种空瓶瓶壁缺陷检测方法，包括以下步骤 A．扫描瓶颈上的边缘点对，利用对称分析结合位置关系确定瓶壁各部分中心轴线的方法进行瓶壁定位，获得瓶身处理区域的位置，对瓶壁检测区域划分进行分区域处理； B．对定位的区域采用灰度拉伸法对图像数据预处理，增加图像的对比度和亮度； C．采用最大类间方差法对图像进行分割，获得目标信息； D．对经过分割后的瓶壁图像进行连通性分析，提取各缺陷的特征数据，根据连通域的质心位置、体态比和面积特征判断每个检测到的连通域是否为真正的缺陷。
所述步骤A中的瓶壁定位依据瓶颈边缘来进行定位跟踪，具体的跟踪步骤如下 1)因为在侧壁图像中只在水平方向上产生波动，所以在定位时只计算中心的横坐标，首先确定一组共n条(n=5,6,……,20)扫描直线的位置，保证每条扫描直线都能够穿过瓶颈的两侧边缘； 2)建立点数组P0、P1和P2； 3)沿着每条扫描直线进行双向扫描，搜索直线上灰度值由低到高突变强度最大的点，将每条直线上由左向右扫描和由右向左扫描得到的点分别记为

、

，i=1到n的整数，将点

顺序存放在数组P1中，点

顺序存放在数组P2中； 4)利用公式(1)对每条扫描直线上的一对边缘点即

、

的横坐标

和

求均值，利用公式(2)求每对边缘点之间的距离，记为

，由扫描到的这些成对边缘点计算得到一组中心点横坐标参考值

；

(1)

(2) 5)结合

分析中心点横坐标参考值的分布情况每个位置的

都应该在与所检测瓶子相对应范围内波动，如果超出了这个范围，说明这一对边缘点中至少有一个点是伪边缘点，此时可以去除这对点对应的中心点的横坐标参考值； 6)在最终选取的参考中心点集内，通过求平均值的方法得到中心点的最终计算值，继而确定瓶身处理区域的位置。
所述步骤B中的灰度拉伸法对图像数据预处理包括以下步骤参数见图7，x轴为变换前的灰度值，y轴为变换后的灰度值。
1)确定灰度变换函数，设(

，

)，(

，

)为变换函数上确定的点，变换前后图像中某像素点的灰度值分别为Gray1和Gray2； 2)当Gray1在0～

之间时，令

； 3)当Gray1在

～

之间时，令

； 4)当Gray1在

～255之间时，令

； 所述步骤C中的最大类间方差法对图像进行分割是利用灰度直方图的0阶和1阶矩，根据目标与背景之间的最大方差动态地确定图像分割阈值， 设一幅图像的像素点数为N，它有L(L为自然数)个灰度级(0，1，……，L-1)，灰度级为i的像素点数为

，那么

，对图像直方图归一化，有概率密度分布


(3) 其中

，若整幅图像以灰度级t(0<t<L-1)作为阈值，设阈值t将图像分为

和

两类，

和

分别表示物体和背景，并且

和

分别对应灰度级｛0,1,…t｝和｛t+1,t+2,…L-1｝的像素，

和

类发生的概率分别为

(4)

(5) 其中

，

和

的均值分别为

(6)

(7) 其中

，

，可以验证有下式成立，

(8) 在此可以定义类内方差

(9) 类间方差

(10) 根据最大类间方差准则，取得最优的阈值灰度级

需满足下式

(11) 即最佳阈值

使类间方差最大。
所述步骤D中的判断每个检测到的连通域是否为真正的缺陷为 首先提取连通域算法返回的参数，建立一个像素模板，即空瓶瓶壁1mm×1mm的缺口所返回的像素阵列为H×W，这个阵列在固定的摄像系统中是个常值； 相应空瓶瓶壁Amm×Bmm大小的缺口对应的参数模板为(A×H)×(B×W)； 然后进行返回的像素高度系数、返回像素宽度系数、返回像素面积系数、返回像素密集度与设定的检测标准相比较，如果提取的参数不在标准范围内，则认为是瓶壁有缺陷的图像，判定信号传给控制器，由剔除装置进行剔除。
一种空瓶瓶壁缺陷检测装置，包括入口瓶壁检测单元、出口瓶壁检测单元和速差传送机构，所述入口瓶壁检测单元和出口瓶壁检测单元分别位于速差传送机构的两端，所述入口瓶壁检测单元和出口瓶壁检测单元分别包括光电传感器、相机、背光源和三级反射镜，光电传感器与控制器相连，控制器与出口检测单元后的剔除机构连接，背光源设置于被检测瓶壁一侧，三级反射镜和相机设置于被检测瓶壁的另一侧，三级反射镜分别与被检测瓶壁和相机相对应，相机和图像处理系统电连接，图像处理系统与控制器电连接。
所述速差传送机构包括上下两个平行的传送带，两传送带之间的距离与被检测瓶的直径相等，两传送带分别设置于不同带轮上，带轮通过传动轴与电机连接。
所述控制器是工控机CPU。
所述背光源是接有频闪控制器的LED光源，LED光源颜色可调白瓶时选用白光，绿瓶用绿色，棕瓶用红色光源。
所述图像处理系统是带有图像采集卡的工控机。
本检测系统在瓶壁检测中采用平板LED光源在瓶一侧进行背光照明，图像经过三级反射镜进行三级反射后实现瓶壁的多角度一次成像通过第一级反射镜组中各个镜子角度，采集到多组不同角度的瓶的图像，然后图像依次经过第二级反射镜组、第三级反射镜两级反射进入相机，系统由此实现了由一个相机采集瓶壁圆周240度的清晰且近无失真图像。三级反射镜的设计减少了采集系统占用的空间，使整个系统结构更加紧凑，增强了系统的集成性。
三级反射镜结构包括一级反射镜、二级反射镜、三级反射镜，空瓶位于一级反射镜的入射方向上，一级反射镜位于二级反射镜的入射方向上，二级反射镜位于三级反射镜的入射方向上，相机位于三级反射镜的反射方向上，三级反射镜位于二级反射镜的反射方向上，二级反射镜位于一级反射镜的反射方向上。空瓶瓶壁反射光进入一级反射镜，由一级反射镜反射进入二级反射镜，再由二级反射镜反射进入三级反射镜，然后由三级反射镜反射进入相机，由相机捕获空瓶瓶壁图像。一级反射镜包含两组，每组各有两个平行交错的反射镜，两组分别位于二级反射镜的两侧，与空瓶传送方向成

(

)的角度，二级反射镜包含两个反射镜，两个反射镜之间成

(

)的角度，两个二级反射镜各与本侧的一级反射镜成

(

)的角度，三级反射镜平面与空瓶传送方向平行，与地面成

(

)的角度，相机位于三级反射镜的上方，与三级反射镜成

(

)的角度。
当到达速差传送部分时，空瓶被皮带夹住，悬空传输。由于两条皮带有一定的速度差，空瓶在该部分传输过程中会发生旋转，设置的皮带速度差刚好使空瓶在通过该部分后旋转90度，将入口瓶壁检测部分的检测盲区完全呈现到出口瓶壁的检测区域内。
空瓶在速差传送装置中实现90度旋转的原理如图3所示，图中输送皮带的速度关系为V1>V2，且成固定比例。从而实现了将空瓶准确旋转90度。
本发明提供的检测方法能够很容易的应用在工业流水线的检测设备中，从而实现对空瓶瓶壁缺陷的自动化高速精确检测。本发明提供的检测装置结构简单，能够高速精确的实现对存在瓶壁缺陷的空瓶进行自动剔除。用图像分析来判断瓶壁缺陷使得设备简单可靠。多级反射结构可以使相机一次得到空瓶240度的图像信息，通过传送机构后，空瓶旋转90度，这样入口瓶壁检测和出口瓶壁检测就可以的到完整的图像信息，这种方法能够完成快速的处理和判断瓶壁缺陷信息。本装置最高检测速度为72000瓶/小时，能够检测出检测区域中最小尺寸为长4mm，宽4mm的污物，不合格空瓶的剔除率为99.95%以上，合格空瓶的误剔除率控制在0.3%以下。



图1和图2分别是速差传送机构的正视图和左视图； 图3是瓶壁检测装置工作示意图 图4是瓶壁三部分划分图； 图5是瓶壁多级反射平面示意图； 图6是瓶壁多级反射立体示意图； 图7是灰度拉伸法示意图； 图8是系统整体框图； 其中，1.传动皮带轮，2.传送带，3.入口瓶壁检测单元，4.出口瓶壁检测单元，5.速差传送机构，6.空瓶，7.皮带速度V1，8.皮带速度V2，9.瓶颈，10.瓶肩，11，瓶身，12，相机，13.第三级反射镜，14.第一级反射镜，15.第二级反射镜，16.背光源，17.空瓶前进方向。

具体实施例方式 下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1-8所示，系统的硬件构造由传送带2、光电传感器、CCD相机12、图像处理系统、工控机、背光源16及其配套的频闪控制器组成。
该装置的工作原理是 瓶壁照明采用大面积平板LED背光源16，置于瓶壁一侧，可调颜色光以一定角度穿过瓶壁，CCD相机12在光源对面，瓶的另一侧通过多级组合反射镜采集瓶壁图像。瓶壁检测由入口瓶壁检测单元3和出口瓶壁检测单元4组成，分别负责入口和出口瓶壁图像采集处理，消除瓶壁检测盲区实现对空瓶的全方位检测。图像数据送到工控机进行分析判断，得到用于区别合格与缺陷的空瓶信号通过控制板卡控制剔除装置。同时，人机界面的软件对数据进行整合，实现数据显示、设置、归档等各种功能。
空瓶瓶壁缺陷检测装置，包括入口瓶壁检测单元3、出口瓶壁检测单元4和速差传送机构5，所述入口瓶壁检测单元3和出口瓶壁检测单元4分别位于速差传送机构5的两端，所述入口瓶壁检测单元3和出口瓶壁检测单元4分别包括光电传感器、相机12、背光源16和三级反射镜，光电传感器与控制器相连，控制器与出口检测单元4后的剔除机构连接，背光源16设置于被检测瓶壁一侧，三级反射镜和相机12设置于被检测瓶壁的另一侧，三级反射镜分别与被检测瓶壁和相机12相对应，相机12和图像处理系统电连接，图像处理系统与控制器电连接。
所述速差传送机构5包括上下两个平行的传送带2，两传送带2之间的距离与被检测瓶的直径相等，两传送带2分别设置于不同传动皮带轮1上，传动皮带轮1通过传动轴与电机连接。
所述控制器是工控机CPU。
所述背光源16是接有频闪控制器的LED光源，LED光源颜色可调白瓶时选用白光，绿瓶用绿色，棕瓶用红色光源。
所述图像处理系统是带有图像采集卡的工控机。
本检测系统在瓶壁检测中采用平板LED光源在瓶一侧进行背光照明，图像经过三级反射镜进行三级反射后实现瓶壁的多角度一次成像，第一级反射镜14中各个镜子角度，采集到多组不同角度的瓶的图像(包括瓶颈9、瓶肩10和瓶身11的图像)，此图像再经过第二级反射镜15和第三级反射镜13送到相机镜头，系统由此实现了由一个相机采集瓶壁圆周240度的清晰且近无失真图像。三级反射镜的设计减少了采集系统占用的空间，使整个系统结构更加紧凑，增强了系统的集成性。
三级反射镜结构包括一级反射镜14、二级反射镜15、三级反射镜13，空瓶位于一级反射镜14的入射方向上，一级反射镜14位于二级反射镜15的入射方向上，二级反射镜15位于三级反射镜13的入射方向上，相机12位于三级反射镜13的反射方向上，三级反射镜13位于二级反射镜15的反射方向上，二级反射镜15位于一级反射镜14的反射方向上。空瓶瓶壁反射光进入一级反射镜14，由一级反射镜14反射进入二级反射镜15，再由二级反射镜15反射进入三级反射镜13，然后由三级反射镜13反射进入相机12，由相机12捕获空瓶瓶壁图像。一级反射镜14包含两组，每组各有两个平行交错的反射镜，两组分别位于二级反射镜14的两侧，与空瓶传送方向成

(

)的角度，二级反射镜15包含两个反射镜，两个反射镜之间成

(

)的角度，两个二级反射镜各与本侧的一级反射镜成

(

)的角度，三级反射镜平面与空瓶传送方向平行，与地面成

(

)的角度，相机12位于三级反射镜13的上方，与三级反射镜13成

(

)的角度。
当到达速差传送部分时，空瓶被传送带2夹住，悬空传输。由于两条传送带有一定的速度差，空瓶6在该部分传输过程中会发生旋转，设置的传送带2速度差刚好使空瓶在通过该部分后旋转90度，将入口瓶壁检测部分的检测盲区完全呈现到出口瓶壁的检测区域内。
空瓶在速差传送装置中实现90度旋转的原理如图2所示，图中沿空瓶前进方向17输送皮带的速度关系为皮带速度V17>皮带速度V28，且成固定比例。从而实现了将空瓶6准确旋转90度。
空瓶瓶壁缺陷检测方法，包括以下步骤 A．扫描瓶颈9上的边缘点对，利用对称分析结合位置关系确定瓶壁各部分中心轴线的方法进行瓶壁定位，获得瓶身11处理区域的位置，对瓶壁检测区域划分进行分区域处理； B．对定位的区域采用灰度拉伸法对图像数据预处理，增加图像的对比度和亮度； C．采用最大类间方差法对图像进行分割，获得目标信息； D．对经过分割后的瓶壁图像进行连通性分析，提取各缺陷的特征数据，根据连通域的质心位置、体态比和面积特征判断每个检测到的连通域是否为真正的缺陷。
所述步骤A中的瓶壁定位依据瓶颈边缘来进行定位跟踪，具体的跟踪步骤如下 1)因为在侧壁图像中只在水平方向上产生波动，所以在定位时只计算中心的横坐标，首先确定一组共n条(n=5,6,……,20)扫描直线的位置，保证每条扫描直线都能够穿过瓶颈9的两侧边缘； 2)建立点数组P0、P1和P2； 3)沿着每条扫描直线进行双向扫描，搜索直线上灰度值由低到高突变强度最大的点，将每条直线上由左向右扫描和由右向左扫描得到的点分别记为

、

，i=1到n的整数，将点

顺序存放在数组P1中，点

顺序存放在数组P2中； 4)利用公式(1)对每条扫描直线上的一对边缘点即

、

的横坐标

和

求均值，利用公式(2)求每对边缘点之间的距离，记为

，由扫描到的这些成对边缘点计算得到一组中心点横坐标参考值

；

(1)

(2) 5)结合

分析中心点横坐标参考值的分布情况每个位置的

都应该在与所检测瓶子相对应范围内波动，如果超出了这个范围，说明这一对边缘点中至少有一个点是伪边缘点，此时可以去除这对点对应的中心点的横坐标参考值； 6)在最终选取的参考中心点集内，通过求平均值的方法得到中心点的最终计算值，继而确定瓶身处理区域的位置。
所述步骤B中的灰度拉伸法对图像数据预处理包括以下步骤参数见图7，x轴为变换前的灰度值，y轴为变换后的灰度值。
1)确定灰度变换函数，设(

，

)，(

，

)为变换函数上确定的点，变换前后图像中某像素点的灰度值分别为Gray1和Gray2； 2)当Gray1在0～

之间时，令

； 3)当Gray1在

～

之间时，令

； 4)当Gray1在

～255之间时，令

； 所述步骤C中的最大类间方差法对图像进行分割是利用灰度直方图的0阶和1阶矩，根据目标与背景之间的最大方差动态地确定图像分割阈值， 设一幅图像的像素点数为N，它有L(L为自然数)个灰度级(0，1，……，L-1)，灰度级为i的像素点数为

，那么

，对图像直方图归一化，有概率密度分布


(3) 其中

，若整幅图像以灰度级t(0<t<L-1)作为阈值，设阈值t将图像分为

和

两类，

和

分别表示物体和背景，并且

和

分别对应灰度级｛0,1,…t｝和｛t+1,t+2,…L-1｝的像素，

和

类发生的概率分别为

(4)

(5) 其中

，

和

的均值分别为

(6)

(7) 其中

，

，可以验证有下式成立，

(8) 在此可以定义类内方差

(9) 类间方差

(10) 根据最大类间方差准则，取得最优的阈值灰度级

需满足下式

(11) 即最佳阈值

使类间方差最大。
所述步骤D中的判断每个检测到的连通域是否为真正的缺陷为 首先提取连通域算法返回的参数，建立一个像素模板，即空瓶瓶壁1mm×1mm的缺口所返回的像素阵列为H×W，这个阵列在固定的摄像系统中是个常值； 相应空瓶瓶壁Amm×Bmm大小的缺口对应的参数模板为(A×H)×(B×W)； 然后进行返回的像素高度系数、返回像素宽度系数、返回像素面积系数、返回像素密集度与设定的检测标准相比较，如果提取的参数不在标准范围内，则认为是瓶壁有缺陷的图像，判定信号传给控制器，由剔除装置进行剔除。
权利要求
1.一种空瓶瓶壁缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤
A．扫描瓶颈上的边缘点对，利用对称分析结合位置关系确定瓶壁各部分中心轴线的方法进行瓶壁定位，获得瓶身处理区域的位置，对瓶壁检测区域划分进行分区域处理；
B．对定位的区域采用灰度拉伸法对图像数据预处理，增加图像的对比度和亮度；
C．采用最大类间方差法对图像进行分割，获得目标信息；
D．对经过分割后的瓶壁图像进行连通性分析，提取各缺陷的特征数据，根据连通域的质心位置、体态比和面积特征判断每个检测到的连通域是否为真正的缺陷。
2.根据权利要求1所述的空瓶瓶壁缺陷检测方法，其特征在于所述步骤A中的瓶壁定位依据瓶颈边缘来进行定位跟踪，具体的跟踪步骤如下
1)因为在侧壁图像中只在水平方向上产生波动，所以在定位时只计算中心的横坐标，首先确定一组共n条扫描直线的位置，其中，n为5到20的整数；保证每条扫描直线都能够穿过瓶颈的两侧边缘；
2)建立点数组P0、P1和P2；
3)沿着每条扫描直线进行双向扫描，搜索直线上灰度值由低到高突变强度最大的点，将每条直线上由左向右扫描和由右向左扫描得到的点分别记为
、
，i=1到n的整数，将点
顺序存放在数组P1中，点
顺序存放在数组P2中；
4)利用公式(1)对每条扫描直线上的一对边缘点即
、
的横坐标
和
求均值，利用公式(2)求每对边缘点之间的距离，记为
，由扫描到的这些成对边缘点计算得到一组中心点横坐标参考值
；
(1)；
(2)；
5)结合
分析中心点横坐标参考值的分布情况每个位置的
都应该在与所检测瓶子相对应范围内波动，如果超出了这个范围，说明这一对边缘点中至少有一个点是伪边缘点，此时可以去除这对点对应的中心点的横坐标参考值；
6)在最终选取的参考中心点集内，通过求平均值的方法得到中心点的最终计算值，继而确定瓶身处理区域的位置。
3.根据权利要求1所述的空瓶瓶壁缺陷检测方法，其特征在于所述步骤B中的灰度拉伸法对图像数据预处理包括以下步骤x轴为变换前的灰度值，y轴为变换后的灰度值；
1)确定灰度变换函数，设(
，
)，(
，
)为变换函数上确定的点，变换前后图像中某像素点的灰度值分别为Gray1和Gray2；
2)当Gray1在0～
之间时，令
；
3)当Gray1在
～
之间时，令
；
4)当Gray1在
～255之间时，令
。
4.根据权利要求1所述的空瓶瓶壁缺陷检测方法，其特征在于所述步骤C中的最大类间方差法对图像进行分割是利用灰度直方图的0阶和1阶矩，根据目标与背景之间的最大方差动态地确定图像分割阈值，
设一幅图像的像素点数为N，它有L个灰度级即0，1，……，L-1，L为自然数，灰度级为i的像素点数为
，那么
，对图像直方图归一化，有概率密度分布
其中
，若整幅图像以灰度级t作为阈值，其中，0<t<L-1，设阈值t将图像分为
和
两类，
和
分别表示物体和背景，并且
和
分别对应灰度级｛0,1,…t｝和｛t+1,t+2,…L-1｝的像素，
和
类发生的概率分别为
其中
，
和
的均值分别为
其中
，
，可以验证有下式成立，
在此可以定义类内方差
类间方差
根据最大类间方差准则，取得最优的阈值灰度级
需满足下式
即最佳阈值
使类间方差最大。
5.根据权利要求1所述的空瓶瓶壁缺陷检测方法，其特征在于所述步骤D中的判断每个检测到的连通域是否为真正的缺陷为
首先提取连通域算法返回的参数，建立一个像素模板，即空瓶瓶壁1mm×1mm的缺口所返回的像素阵列为H×W，这个阵列在固定的摄像系统中是个常值；
相应空瓶瓶壁Amm×Bmm大小的缺口对应的参数模板为(A×H)×(B×W)；
然后对返回的像素高度系数、返回像素宽度系数、返回像素面积系数、返回像素密集度与设定的检测标准相比较，如果提取的参数不在标准范围内，则认为是瓶壁有缺陷的图像，判定信号传给控制器，由剔除装置进行剔除。
6.一种空瓶瓶壁缺陷检测装置，其特征在于包括入口瓶壁检测单元、出口瓶壁检测单元和速差传送机构，所述入口瓶壁检测单元和出口瓶壁检测单元分别位于速差传送机构的两端，所述入口瓶壁检测单元和出口瓶壁检测单元分别包括光电传感器、相机、背光源和三级反射镜，光电传感器与控制器相连，控制器与出口检测单元后的剔除机构连接，背光源设置于被检测瓶壁一侧，三级反射镜和相机设置于被检测瓶壁的另一侧，三级反射镜分别与被检测瓶壁和相机相对应，相机和图像处理系统电连接，图像处理系统与控制器电连接。
7.根据权利要求6所述的空瓶瓶壁缺陷检测装置，其特征在于，所述速差传送机构包括上下两个平行的传送带，两传送带之间的距离与被检测瓶的直径相等，两传送带分别设置于不同带轮上，带轮通过传动轴与电机连接。
8.根据权利要求6所述的空瓶瓶壁缺陷检测装置，其特征在于所述控制器为工控机CPU；所述图像处理系统是带有图像采集卡的工控机。
9.根据权利要求6所述的空瓶瓶壁缺陷检测装置，其特征在于所述背光源是接有频闪控制器的LED光源，LED光源颜色可调白瓶时选用白光，绿瓶用绿色，棕瓶用红色光源。
10.根据权利要求6所述的空瓶瓶壁缺陷检测装置，其特征在于所述的三级反射镜包括一级反射镜、二级反射镜、三级反射镜，一级反射镜的入射方向正对着空瓶，一级反射镜位于二级反射镜的入射方向上，二级反射镜位于三级反射镜的入射方向上，相机位于三级反射镜的反射方向上；所述一级反射镜包含两组，每组各有两个平行交错的反射镜，两组分别位于二级反射镜的两侧，与空瓶传送方向成
的角度，其中，
；二级反射镜包含两个反射镜，两个反射镜之间成
的角度，其中，
；所述两个二级反射镜各与本侧的一级反射镜成
的角度，其中，
；三级反射镜平面与空瓶传送方向平行，与地面成
的角度，其中，
；相机位于三级反射镜的上方，与三级反射镜成
的角度，其中，
。
全文摘要
本发明涉及一种空瓶瓶壁缺陷检测方法，首先用相机拍摄同一个空瓶行进中旋转90度前后共两张图像，然后图像传送到工控机的CPU对图像进行分析，判断瓶壁是否有缺陷。图像处理包括以下步骤A．扫描瓶颈上的边缘点对，进行瓶壁定位，对瓶壁检测区域划分进行分区域处理；B．对定位的区域采用灰度拉伸法对图像数据预处理；C．采用最大类间方差法对图像进行分割，获得目标信息；D．对经过分割后的瓶壁图像进行连通性分析，提取各缺陷的特征数据，根据连通域的质心位置、体态比和面积特征判断每个检测到的连通域是否为真正的缺陷。本发明同时公开了检测方法所使用的检测装置。本发明很容易应用在工业流水线的检测设备中，从而实现对空瓶瓶壁缺陷的自动化高速精确检测。
文档编号G01N21/88GK101819162SQ20101017095
公开日2010年9月1日 申请日期2010年5月13日 优先权日2010年5月13日
发明者马思乐, 张建华, 黄彬, 陈清玫, 张业伟, 乔旭兴 申请人:山东大学