封口的检测方法及装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及工业控制技术领域，具体而言，涉及一种封口的检测方法及装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.相关技术中，医药、食品、化妆品、润滑油等塑料、玻璃等非金属瓶装容器铝箔封口包装，具体是塑料、玻璃等非金属瓶装容器铝箔封口后，对封口质量进行检测是一道非常必要的工序。瓶装容器经过铝箔封口后，需要对其封口的质量进行检测，检测铝箔封口的密封性及完整性。防止密封性不好或者铝箔有缺失的产品被转送到下一道工序处，导致返工、报废或流入市场，造成损失。
3.相关技术中，为了防止密封性不好和铝箔有缺失的产品流入后期工序，导致返工、报废或流入市场，一种方法是人工检测，但其缺点在于必须将瓶盖拧开才能通过肉眼观察到铝箔封口的密封性及完整性是否正常，自动化程度低，不仅人工成本不菲，而且效率低下。
4.针对相关技术中存在的上述问题，暂未发现有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本发明提供了一种封口的检测方法及装置、电子设备及存储介质。
6.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种封口的检测方法，包括：采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像；根据所述伪彩色图像提取所述铝箔封口的形状特征，以及根据所述温度图像计算所述铝箔封口的温度特征；根据所述形状特征和/或所述温度特征检测所述铝箔封口的封装缺陷。
7.可选的，根据所述伪彩色图像提取所述铝箔封口的形状特征包括：提取所述伪彩色图像在r通道的第一灰度图像，其中，所述伪彩色图像包括r、g、b通道；基于所述第一灰度图像从所述伪彩色图像中分割所述铝箔封口的铝箔区域；提取所述铝箔区域的第一形状特征。
8.可选的，在基于所述第一灰度图像从所述伪彩色图像中分割所述铝箔封口的铝箔区域之后，所述方法还包括：提取所述伪彩色图像在b通道的第二灰度图像；定位第二灰度图像中的所述铝箔区域，并截取所述铝箔区域中的白色区域；提取所述白色区域的第二形状特征。
9.可选的，根据所述温度图像计算所述铝箔封口的封装温度包括：获取所述温度图像的全域温度数据，并将所述全域温度数据存入第一温度数组，其中，所述第一温度数组包括多个温度数据；对所述第一温度数组中的多个温度数据进行排序，并过滤异常温度，得到第二温度数组；提取所述第二温度数组中最大的m个温度数据，并基于所述m个温度数据计算所述铝箔封口的最高温度，提取所述第二温度数组中最小的n个温度数据，并基于所述n个温度数据计算所述铝箔封口的最低温度，计算所述铝箔封口的铝箔区域的温度平均值和
温度方差，其中，m为大于0的整数，n为大于0的整数。
10.可选的，所述温度特征包括所述铝箔封口的铝箔区域的温度平均值和温度方差，根据所述温度特征检测所述铝箔封口的封装缺陷包括：采用最小阈值和最大阈值比较所述温度平均值；若平均温度小于所述最小阈值，判定铝箔封口机的封口功率过低；若平均温度大于最大阈值，判定铝箔封口机的封口功率过高；判断所述温度方差是否大于预设阈值；若所述温度方差大于预设阈值，判定所述铝箔封口区域的温度分布不均匀。
11.可选的，所述形状特征包括铝箔区域的第一形状特征，根据所述形状特征检测所述铝箔封口的封装缺陷包括：基于所述第一形状特征确定所述铝箔区域所在的像素点集合；对所述铝箔区域的像素点集合进行孔洞填充，得到孔洞区域；计算所述孔洞区域的第一区域面积，并判断所述第一区域面积是否大于第一缺陷面积阈值；若所述区域面积大于第一缺陷面积阈值，确定所述铝箔封口的铝箔反向。
12.可选的，所述形状特征包括铝箔区域的第一形状特征，根据所述形状特征检测所述铝箔封口的封装缺陷包括：基于所述第一形状特征确定所述铝箔区域所在的像素点集合；取样所述像素点集合中的边界像素点，采用所述边界像素点拟合呈椭圆区域；求取所述铝箔区域与所述椭圆区域的差集区域；计算所述差集区域的第二区域面积，并判断所述第二区域面积是否大于第二缺陷面积阈值；若所述第二区域面积大于第二缺陷面积阈值，确定所述铝箔封口的铝箔缺失。
13.可选的，所述形状特征包括铝箔区域中白色区域的第二形状特征，根据所述形状特征检测所述铝箔封口的封装缺陷包括：基于所述第二形状特征计算所述白色区域与预设规则形状的匹配度；若所述白色区域与预设规则形状的匹配度小于匹配阈值，确定所述铝箔封口存在松盖或者歪盖缺陷。
14.根据本技术实施例的另一个方面，还提供了一种封口的检测装置，包括：采集模块，用于采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像；处理模块，用于根据所述伪彩色图像提取所述铝箔封口的形状特征，以及根据所述温度图像计算所述铝箔封口的温度特征；检测模块，用于根据所述形状特征和/或所述温度特征检测所述铝箔封口的封装缺陷。
15.可选的，所述处理模块包括：第一提取单元，用于提取所述伪彩色图像在r通道的第一灰度图像，其中，所述伪彩色图像包括r、g、b通道；分割单元，用于基于所述第一灰度图像从所述伪彩色图像中分割所述铝箔封口的铝箔区域；第二提取单元，用于提取所述铝箔区域的第一形状特征。
16.可选的，所述处理模块还包括：第三提取单元，用于在所述分割单元基于所述第一灰度图像从所述伪彩色图像中分割所述铝箔封口的铝箔区域之后，提取所述伪彩色图像在b通道的第二灰度图像；定位单元，用于定位第二灰度图像中的所述铝箔区域，并截取所述铝箔区域中的白色区域；第四提取单元，用于提取所述白色区域的第二形状特征。
17.可选的，所述处理模块包括：获取单元，用于获取所述温度图像的全域温度数据，并将所述全域温度数据存入第一温度数组，其中，所述第一温度数组包括多个温度数据；处理单元，用于对所述第一温度数组中的多个温度数据进行排序，并过滤异常温度，得到第二温度数组；计算单元，用于提取所述第二温度数组中最大的m个温度数据，并基于所述m个温度数据计算所述铝箔封口的最高温度，提取所述第二温度数组中最小的n个温度数据，并基于所述n个温度数据计算所述铝箔封口的最低温度，计算所述铝箔封口的铝箔区域的温度
平均值和温度方差，其中，m为大于0的整数，n为大于0的整数。
18.可选的，所述温度特征包括所述铝箔封口的铝箔区域的温度平均值和温度方差，所述检测模块包括：比较单元，用于采用最小阈值和最大阈值比较所述温度平均值；第一判定单元，用于若平均温度小于所述最小阈值，判定铝箔封口机的封口功率过低；若平均温度大于最大阈值，判定铝箔封口机的封口功率过高；判断单元，用于判断所述温度方差是否大于预设阈值；第二判定单元，用于若所述温度方差大于预设阈值，判定所述铝箔封口区域的温度分布不均匀。
19.可选的，所述形状特征包括铝箔区域的第一形状特征，所述检测模块包括：确定单元，用于基于所述第一形状特征确定所述铝箔区域所在的像素点集合；第一检测单元，用于对所述铝箔区域的像素点集合进行孔洞填充，得到孔洞区域；计算所述孔洞区域的第一区域面积，并判断所述第一区域面积是否大于第一缺陷面积阈值；若所述区域面积大于第一缺陷面积阈值，确定所述铝箔封口的铝箔反向。
20.可选的，所述形状特征包括铝箔区域的第一形状特征，所述检测模块包括：确定单元，用于基于所述第一形状特征确定所述铝箔区域所在的像素点集合；第二检测单元，用于取样所述像素点集合中的边界像素点，采用所述边界像素点拟合呈椭圆区域；求取所述铝箔区域与所述椭圆区域的差集区域；计算所述差集区域的第二区域面积，并判断所述第二区域面积是否大于第二缺陷面积阈值；若所述第二区域面积大于第二缺陷面积阈值，确定所述铝箔封口的铝箔缺失。
21.可选的，所述形状特征包括铝箔区域中白色区域的第二形状特征，所述检测模块包括：计算单元，用于基于所述第二形状特征计算所述白色区域与预设规则形状的匹配度；确定单元，用于若所述白色区域与预设规则形状的匹配度小于匹配阈值，确定所述铝箔封口存在松盖或者歪盖缺陷。
22.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的步骤。
23.根据本技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于通过运行存储器上所存放的程序来执行上述方法中的步骤。
24.本技术实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法中的步骤。
25.通过本发明，采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像，根据伪彩色图像提取铝箔封口的形状特征，以及根据温度图像计算铝箔封口的温度特征，根据形状特征和/或温度特征检测铝箔封口的封装缺陷，通过采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像，并获取伪彩色图像的形状特征和温度图像的温度特征，可以根据形状特征和所述温度特征对铝箔封口进行缺陷检测，判断铝箔封口是否合格，实现了高效的检测方法，解决了相关技术中检测铝箔封口的缺陷的效率低技术问题，不仅提高了效率还避免了漏检的风险，还能对缺陷进行有效分类。
附图说明
26.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
27.图1是本发明实施例的一种工控台的硬件结构框图；
28.图2是根据本发明实施例的一种封口的检测方法的流程图；
29.图3是本发明实施例中铝箔封口正常时的伪彩色图像和温度图像；
30.图4是本发明实施例中铝箔封口功率过低和过高时的伪彩色图像和温度图像；
31.图5是本发明实施例铝箔反向时的伪彩色图像和温度图像；
32.图6是本发明实施例铝箔缺失时的伪彩色图像和温度图像；
33.图7是本发明实施例铝箔封口松盖时的伪彩色图像和温度图像；
34.图8是本发明实施例铝箔封口歪盖时的伪彩色图像和温度图像；
35.图9为本实施例基于热成像的铝箔封口质量检测方法的流程图；
36.图10是根据本发明实施例的一种封口的检测装置的结构框图。
具体实施方式
37.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都应当属于本技术保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
38.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
39.实施例1
40.本技术实施例一所提供的方法实施例可以在工控台、手机、控制器、服务器、计算机、平板或者类似的运算调度装置中执行。以运行在工控台上为例，图1是本发明实施例的一种工控台的硬件结构框图。如图1所示，工控台可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述工控台还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述工控台的结构造成限定。例如，工控台还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
41.存储器104可用于存储工控台程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种视频动静率识别方法对应的工控台程序，处理器102通过运行存储在存
储器104内的工控台程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至工控台。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
42.传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括工控台的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
43.在本实施例中提供了一种封口的检测方法，图2是根据本发明实施例的一种封口的检测方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
44.步骤s202，采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像；
45.本实施例可以采用红外热成像相机采集，对每个经过红外热成像相机的目标(铝箔封口)进行图像采集，即可得到伪彩色图像和温度图像。除了铝箔之外，本实施例的方案也可以适用在其他金属，镀金属或其他材质的封口工艺上，如锡箔，铅箔，纸箔等。
46.图3是本发明实施例中铝箔封口正常时的伪彩色图像和温度图像。
47.步骤s204，根据伪彩色图像提取铝箔封口的形状特征，以及根据温度图像计算铝箔封口的温度特征；
48.步骤s206，采用形状特征和/或温度特征检测铝箔封口的封装缺陷。
49.可选的，铝箔封口的封装缺陷包括封装工艺的缺陷，如铝箔封口机的封口功率异常，过高或过低，也包括铝箔封口的封口缺陷，如铝箔反向，铝箔缺失，铝箔松盖或者歪盖缺陷。
50.通过上述步骤，采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像，根据伪彩色图像提取铝箔封口的形状特征，以及根据温度图像计算铝箔封口的温度特征，根据形状特征和/或温度特征检测铝箔封口的封装缺陷，通过采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像，并获取伪彩色图像的形状特征和温度图像的温度特征，可以根据形状特征和温度特征对铝箔封口进行缺陷检测，判断铝箔封口是否合格，实现了高效的检测方法，解决了相关技术中检测铝箔封口的缺陷的效率低技术问题，不仅提高了效率还避免了漏检的风险，还能对缺陷进行有效分类。
51.在本实施例的一个实施方式中，根据伪彩色图像提取铝箔封口的形状特征包括：
52.s11，提取伪彩色图像在r通道的第一灰度图像，其中，伪彩色图像包括r、g、b通道；
53.s12，基于第一灰度图像从伪彩色图像中分割铝箔封口的铝箔区域；
54.在本实施方式的另一方面，在基于第一灰度图像从伪彩色图像中分割铝箔封口的铝箔区域之后，还包括：提取伪彩色图像在b通道的第二灰度图像；定位第二灰度图像中的铝箔区域，并截取铝箔区域中的白色区域；提取白色区域的第二形状特征。
55.s13，提取铝箔区域的第一形状特征。
56.本实施例分析热成像的伪彩色图像中r通道的灰度图像，分析获取热成像图中的铝箔区域的步骤，包括：
57.本实施例的伪彩色图为rgb格式的图像，或者被转换为rgb格式的图像，将三通道的伪彩色图分解为三幅具有相同清晰度的单通道灰度图像，则分别为r、g、b通道的灰度图像。
58.铝箔加热封口后，铝箔区域温度高于环境温度，在r通道图像中表现为铝箔区域灰度值较大呈白色，背景区域灰度值较小呈黑色，因此可设置一个灰度阈值，将铝箔区域提取出来，提取的原始区域为regionfoilini；
59.regionfoilini＝{(x,y)|mingray《g(x,y)《maxgray}，g(x,y)为像素点(x,y)的灰度值，mingray和maxgray为上下限的灰度阈值。
60.使用seed-filling算法将regionfoilini分割成多个连通区域connectedregions；
[0061][0062]
其中，a为包含一个或多个连通分量的集合，本例中为regionfoilini，阵列x0的大小与包含a的阵列相同，b是一个结构元，当xk＝x
k-1
时，迭代结束，xk包含输入区域的所有连通分量，符号为形态学图像处理中的膨胀操作符，符号∩为求交集运算符；
[0063]
使用形态学开运算处理connectedregions，平滑铝箔区域的轮廓、消除较细的突出物；
[0064][0065]
其中，符号为形态学图像处理中的腐蚀操作符，符号为形态学图像处理中的膨胀操作符。结构元b对a的开运算操作就是b对a的腐蚀，然后紧接着用b对腐蚀结果进行膨胀；
[0066]
最后计算connectedregions中每个连通区域的面积，即包含像素点的个数，存入数组中；选取其中面积最大的连通区域作为最终提取的铝箔区域foilregion；
[0067]
foliregion＝maxareaof(connectedregions)。
[0068]
进一步，提取热成像伪彩色图像中b通道灰度图像铝箔区域中间的白色区域，分析白色区域形状特征。
[0069]
在本实施例中，根据温度图像计算铝箔封口的封装温度包括：获取温度图像的全域温度数据，并将全域温度数据存入第一温度数组，其中，第一温度数组包括多个温度数据；对第一温度数组中的多个温度数据进行排序，并过滤异常温度，得到第二温度数组；提取第二温度数组中最大的m个温度数据，并基于m个温度数据计算铝箔封口的最高温度，提取第二温度数组中最小的n个温度数据，并基于n个温度数据计算铝箔封口的最低温度，计算铝箔封口的铝箔区域的温度平均值和温度方差，其中，m为大于0的整数，n为大于0的整数。
[0070]
在一个示例中，获取整幅温度图像的全域数据，将温度数据存入数组中，对数组进行升序排序，因热成像相机可能存在坏点，需过滤掉异常点，异常点包括温度低于环境温度以及不可能出现的高温点，算法如下：
[0071]
t
select
＝{t|0＜t＜100}
[0072]
t
sort
＝sort(t
select
)
[0073]
t
reverse
＝reverse(t
sort
)
[0074]
其中，t
select
是过滤掉异常温度数据后的温度数据，t
sort
和t
reverse
是对过滤后的温度数据进行升序和降序排序。
[0075]
在一个示例中，m，n取10，过滤后的温度数据取最小的前十个点计算平均值作为热成像区域最低温t
min
，取最大的十个点计算平均值作为热成像区域最高温t
max
；公式如下：
[0076]
t
min
＝mean(sum(t
sort
[0：9]))
[0077]
t
max
＝mean(sum(t
reverse
[0：9]))
[0078]
在计算出最低温和最高温之后，还可以进一步判断，若最低温高于设定的阈值，说明环境温度过高或者热成像相机未做温度矫正，需降温处理或做温度矫正，若最高温高于设定的阈值，说明铝箔封口后，铝箔区域温度过高，可能是铝箔封口机功率过高导致或者热成像相机未做温度矫正，需调整铝箔封口机封口功率或做温度矫正。
[0079]
在本实施例的一个实施场景中，温度特征包括铝箔封口的铝箔区域的温度平均值和温度方差，根据温度特征检测铝箔封口的封装缺陷包括：采用最小阈值和最大阈值比较温度平均值；若平均温度小于最小阈值，判定铝箔封口机的封口功率过低；若平均温度大于最大阈值，判定铝箔封口机的封口功率过高；判断温度方差是否大于预设阈值；若温度方差大于预设阈值，判定铝箔封口区域的温度分布不均匀。
[0080]
在该实施场景中，通过统计温度图中铝箔区域的灰度信息，并将灰度信息转换成温度数据，并计算铝箔区域温度平均值t
mean
、标准方差σ，并设置温度最小阈值和最大阈值，以及方差阈值。最后进行缺陷判定，如果铝箔区域平均温度小于设定的温度最小阈值，判定为铝箔封口机封口功率过低；如果铝箔区域平均温度大于设定的温度最大阈值，判定为铝箔封口机封口功率过高；如果铝箔区域温度标准方差大于设定的阈值，判定为铝箔封口区域温度分布不均匀。图4是本发明实施例中铝箔封口功率过低和过高时的伪彩色图像和温度图像。
[0081]
在本实施例的一个实施场景中，形状特征包括铝箔区域的第一形状特征，根据形状特征检测铝箔封口的封装缺陷包括：基于第一形状特征确定铝箔区域所在的像素点集合；对铝箔区域的像素点集合进行孔洞填充，得到孔洞区域；计算孔洞区域的第一区域面积，并判断第一区域面积是否大于第一缺陷面积阈值；若区域面积大于第一缺陷面积阈值，确定铝箔封口的铝箔反向。
[0082]
在另一个实施场景中，形状特征包括铝箔区域的第一形状特征，根据形状特征检测铝箔封口的封装缺陷包括：基于第一形状特征确定铝箔区域所在的像素点集合；取样像素点集合中的边界像素点，采用边界像素点拟合呈椭圆区域；求取铝箔区域与椭圆区域的差集区域；计算差集区域的第二区域面积，并判断第二区域面积是否大于第二缺陷面积阈值；若第二区域面积大于第二缺陷面积阈值，确定铝箔封口的铝箔缺失。
[0083]
在铝箔反向缺陷分析时：由于出现铝箔反向缺陷时，在热成像伪彩色图中，铝箔区域的中间部分温度要比边缘部分低，高温区域会形成一个环形，若出现这种形状特征，则判定为铝箔反向。算法具体步骤如下：
[0084]
将提取的铝箔区域foilregion进行孔洞填充，公式如下：
[0085][0086]
式中，ac为区域foilregion的补集，b为合适的结构元，x0阵列大小与包含a的阵列相同，符号为形态学图像处理中的膨胀操作符，符号∩为求交集运算符，当xk＝x
k-1
时，结
束迭代，令像素点集合xk为孔洞区域holeregion；
[0087]
计算孔洞区域holeregion的面积，即区域包含的像素点个数，如果面积大于设定的缺陷面积阈值，则判定为铝箔反向。
[0088]
图5是本发明实施例铝箔反向时的伪彩色图像和温度图像。
[0089]
在铝箔缺失缺陷分析时：由于铝箔封口完整时，所提取的铝箔区域foilregion近似圆形，如果铝箔有缺口，那么提取的铝箔区域foilregion也会相应的出现缺口。如果foilregion铝箔区域出现缺口这种形状特征，则判定为铝箔缺失，算法具体步骤如下：
[0090]
取样foilregion边界上的点，并根据最小二乘法将点拟合成椭圆区域regionellipse；
[0091]
使用拟合成的椭圆区域regionellipse与铝箔区域foilregion作差集，获得差集区域regiondiff；
[0092]
regiondiff＝{(x，y)|regionellipse-foilregion}
[0093]
使用形态学开运算处理regiondiff，消除细长的干扰区域，得到区域regiondiffopening；
[0094][0095]
式中，结构元b的半径可设置大小，以适应消除不同细度的干扰区域；
[0096]
计算区域regiondiffopening的面积，即区域包含的像素点个数，如果面积大于设定的缺陷面积阈值，则判定为铝箔缺失。
[0097]
图6是本发明实施例铝箔缺失时的伪彩色图像和温度图像。
[0098]
在本实施例的一个实施场景中，形状特征包括铝箔区域中自色区域的第二形状特征，根据形状特征检测铝箔封口的封装缺陷包括：基于第二形状特征计算白色区域与预设规则形状的匹配度；若白色区域与预设规则形状的匹配度小于匹配阈值，确定铝箔封口存在松盖或者歪盖缺陷。
[0099]
铝箔封口完好的热成像伪彩色图像中b通道灰度图像比较规则，铝箔区域中间会有一个类似圆环形状的白色区域。如果铝箔封口时出现瓶盖歪斜或者出现松盖的情况，那么热成像伪彩色图像中b通道灰度图像与正常图像有差异，铝箔区域中间的白色区域形状不规则。
[0100]
图7是本发明实施例铝箔封口松盖时的伪彩色图像和温度图像，图8是本发明实施例铝铝箔封口歪盖时的伪彩色图像和温度图像。
[0101]
在实施场景中，可根据b通道灰度图像中铝箔区域中间白色区域的形状特征来判定铝箔封口是否完好。
[0102]
图9为本实施例基于热成像的铝箔封口质量检测方法的流程图，展示了一种检测铝箔封口密封性及完整性等一系列缺陷的检测算法，解决铝箔封口质量检测过程中检测步骤繁琐，效率低下，自动化程度低等问题。包括下述步骤：
[0103]
步骤1，采集铝箔封口热成像伪彩色图像以及温度图像；
[0104]
步骤2，分析所采集的温度图像信息，计算热成像区域的最高温和最低温；
[0105]
步骤3，分析计算获得的热成像区域最高温和最低温，与设定的温度阈值进行比较，判定温度范围是否在设定的阈值范围内；
[0106]
步骤4，分析热成像伪彩色图像中r通道灰度图像，bolb分析获取热成像图中的铝
箔区域；
[0107]
步骤5，分析铝箔区域形状特征，判定形状特征是否存在不规则情况；
[0108]
步骤6，分析温度图像铝箔区域的灰度值信息，统计铝箔区域的温度信息，计算铝箔区域平均温度，方差等统计学数据，判定统计数据是否在正常范围内；
[0109]
步骤7，分析热成像伪彩色图像中b通道灰度图像，判定b通道灰度图像铝箔区域中是否存在规则的类似圆环形状的白色区域；
[0110]
首先用红外热成像相机采集铝箔封口的热成像图，包括伪彩色图像和温度信息图像，然后根据温度信息图像计算热成像区域的最高温与最低温，并通过与设定的温度阈值比较，判定铝箔封口后温度是否在正常范围内；再对伪彩色图中r通道灰度图像进行bolb分析，分割出铝箔区域，分析铝箔区域的形状特征，判定铝箔区域是否存在不规则的形状特征；下一步统计铝箔区域的温度信息，计算铝箔区域的平均温度和标准方差，判定统计数据是否在正常范围内；最后分析伪彩色图中b通道灰度图像铝箔区域中是否存在规则的类似圆环形状的白色区域。与模式匹配算法相比，本算法不仅分析了热成像伪彩色图像中铝箔区域的形状特征，还分析了温度图像中相关的温度统计数据，根据这些特征和温度数据来判定铝箔封口是否合格。本算法计算过程更加简单明确，具有更强的分辨能力和更高的准确率，适应能力更强，并且能对不同的缺陷类型进行分类等优势。
[0111]
本实施例通过分析红外热成像相机拍摄的伪彩色图像和温度信息图像的形状特征以及温度信息，经过算法计算这些特征和温度的值，根据计算的值与设定的多个阈值的比较来判断铝箔封口是否合格，实现了高效的检测方法，不仅提高了效率还避免了漏检的风险，另外还能对缺陷进行有效分类。
[0112]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0113]
实施例2
[0114]
在本实施例中还提供了一种封口的检测装置，用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0115]
图10是根据本发明实施例的一种封口的检测装置的结构框图，如图10所示，该装置包括：采集模块100，处理模块102，检测模块104，其中，
[0116]
采集模块100，用于采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像；
[0117]
处理模块102，用于根据所述伪彩色图像提取所述铝箔封口的形状特征，以及根据所述温度图像计算所述铝箔封口的温度特征；
[0118]
检测模块104，用于根据所述形状特征和/或所述温度特征检测所述铝箔封口的封装缺陷。
[0119]
可选的，所述处理模块包括：第一提取单元，用于提取所述伪彩色图像在r通道的
第一灰度图像，其中，所述伪彩色图像包括r、g、b通道；分割单元，用于基于所述第一灰度图像从所述伪彩色图像中分割所述铝箔封口的铝箔区域；第二提取单元，用于提取所述铝箔区域的第一形状特征。
[0120]
可选的，所述处理模块还包括：第三提取单元，用于在所述分割单元基于所述第一灰度图像从所述伪彩色图像中分割所述铝箔封口的铝箔区域之后，提取所述伪彩色图像在b通道的第二灰度图像；定位单元，用于定位第二灰度图像中的所述铝箔区域，并截取所述铝箔区域中的白色区域；第四提取单元，用于提取所述白色区域的第二形状特征。
[0121]
可选的，所述处理模块包括：获取单元，用于获取所述温度图像的全域温度数据，并将所述全域温度数据存入第一温度数组，其中，所述第一温度数组包括多个温度数据；处理单元，用于对所述第一温度数组中的多个温度数据进行排序，并过滤异常温度，得到第二温度数组；计算单元，用于提取所述第二温度数组中最大的m个温度数据，并基于所述m个温度数据计算所述铝箔封口的最高温度，提取所述第二温度数组中最小的n个温度数据，并基于所述n个温度数据计算所述铝箔封口的最低温度，计算所述铝箔封口的铝箔区域的温度平均值和温度方差，其中，m为大于0的整数，n为大于0的整数。
[0122]
可选的，所述温度特征包括所述铝箔封口的铝箔区域的温度平均值和温度方差，所述检测模块包括：比较单元，用于采用最小阈值和最大阈值比较所述温度平均值；第一判定单元，用于若平均温度小于所述最小阈值，判定铝箔封口机的封口功率过低；若平均温度大于最大阈值，判定铝箔封口机的封口功率过高；判断单元，用于判断所述温度方差是否大于预设阈值；第二判定单元，用于若所述温度方差大于预设阈值，判定所述铝箔封口区域的温度分布不均匀。
[0123]
可选的，所述形状特征包括铝箔区域的第一形状特征，所述检测模块包括：确定单元，用于基于所述第一形状特征确定所述铝箔区域所在的像素点集合；第一检测单元，用于对所述铝箔区域的像素点集合进行孔洞填充，得到孔洞区域；计算所述孔洞区域的第一区域面积，并判断所述第一区域面积是否大于第一缺陷面积阈值；若所述区域面积大于第一缺陷面积阈值，确定所述铝箔封口的铝箔反向。
[0124]
可选的，所述形状特征包括铝箔区域的第一形状特征，所述检测模块包括：确定单元，用于基于所述第一形状特征确定所述铝箔区域所在的像素点集合；第二检测单元，用于取样所述像素点集合中的边界像素点，采用所述边界像素点拟合呈椭圆区域；求取所述铝箔区域与所述椭圆区域的差集区域；计算所述差集区域的第二区域面积，并判断所述第二区域面积是否大于第二缺陷面积阈值；若所述第二区域面积大于第二缺陷面积阈值，确定所述铝箔封口的铝箔缺失。
[0125]
可选的，所述形状特征包括铝箔区域中白色区域的第二形状特征，所述检测模块包括：计算单元，用于基于所述第二形状特征计算所述白色区域与预设规则形状的匹配度；确定单元，用于若所述白色区域与预设规则形状的匹配度小于匹配阈值，确定所述铝箔封口存在松盖或者歪盖缺陷。
[0126]
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
[0127]
实施例3
[0128]
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0129]
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
[0130]
s1，采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像；
[0131]
s2，根据所述伪彩色图像提取所述铝箔封口的形状特征，以及根据所述温度图像计算所述铝箔封口的温度特征；
[0132]
s3，根据所述形状特征和/或所述温度特征检测所述铝箔封口的封装缺陷。
[0133]
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read-only memory，简称为rom)、随机存取存储器(random access memory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
[0134]
本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
[0135]
可选地，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
[0136]
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
[0137]
s1，采集铝箔封口的伪彩色图像和温度图像；
[0138]
s2，根据所述伪彩色图像提取所述铝箔封口的形状特征，以及根据所述温度图像计算所述铝箔封口的温度特征；
[0139]
s3，根据所述形状特征和/或所述温度特征检测所述铝箔封口的封装缺陷。
[0140]
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
[0141]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0142]
在本技术的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0143]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0144]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0145]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0146]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0147]
以上所述仅是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。