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机器视觉实现方便面面块检测研究

近年来,随着方便面市场剧烈竞争,各厂家纷纷降低成本、提高产品质量、树立品牌形象、提高企业竞争。
  目前,方便面生产线后段应用了自动排面传送带及自动射面机、自动投包机、自动叠袋机及自动裹包式纸箱装箱机等,而方便面生产线次品挑选工作还是依赖人工视觉来完成。人工视觉检测具有速度低,受主观影响较大,误检率和漏检率高等缺点。所以,研制高效方便面自动化检测系统能提高产品质量,解放生产力和节约成本,适应现代化工业的需要。
  机器视觉技术是机器代替人眼来做测量和判断,国内外已将此技术成功地运用到众多产品的质量检测上。与人工视觉检测相比较,机器视觉具有自动化程度高、识别能力强、测量精度高等优点,具有广泛的应用前景。随着图像处理技术的日趋先进、计算机硬件成本的下降及计算机处理速度的提高,在食品及农产品品质自动检测和分级领域应用机器视觉已变得越来越具有吸引力。
  方便面生产线上依外观挑选出的不良品主要有破损、油炸过度或不足、大花、并条、堆积等,其中80%以 上为破损面块。本文以方形面块为例进行在线快速破损检测。因为面块边缘不平整且常有一些毛刺,常规的视觉识别方法难以进行判断。本文利用“削切处理”除去 毛刺,得到面块的真边界,然后利用面块与外接矩形的面积比判断缺损与否,实验表明该方法识别率高,速度快,适合在线检测。
  下面以大骨面为实验样本来检测一下。共采集实验样本128块,其中缺损面块70块。
  本系统采用封闭式照明系统,照明室上部两侧采用两个对称的30W日光灯作为光源,输送线为黑色,面块经自动排面输送线将面块输送到视觉检测部分。
  图像的获取采用触发抓拍的方式,检测元件分辨率为4000 x 3000,1200万像素。当传送带上有面块过来时,信号强度发生变化,输出一个脉冲信号来控制相机抓拍图像。
  采集后的图像首先要经过预处理,预处理包括滤噪、图像分割、去边缘毛刺等,以便于后续的形状判断工作。本试验采用快速中值滤波方法去除噪声。既有效抑制图像中的噪声,又保护图像的轮廓边界不使其变模糊。此算法处理速度快,能满足在线检测的要求。
  最后提取二个特征参数即削切后面块与外接矩形的面积比值R比和初始面块面积A初来判断面块是否缺损。这样把复杂的形状识别问题转化为面积计算问题,这种方法看似简单,但其效果是常规的形状识别算法不易达到的。本实验方法另辟蹊径,其优势十分明显,识别率高、速度快、实用性强,完全满足在线检测。