纸质包装箱的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明属于视觉检测，具体涉及一种纸质包装箱的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、纸箱是一种应用广泛的包装制品，用量一直是各种包装制品之首；半个多世纪以来，纸箱以其优越的使用性能和良好的加工性能逐渐取代了木箱等运输包装容器，成为运输包装的主力军，同时，纸箱还属于绿色环保产品，它有利于环保、装卸运输，除了起到保护商品、便于仓储和运输的作用之外，还可以起到美化商品，宣传商品的作用。

2、同时，越来越多的商家把提升产品吸引力的重点放在改变产品的包装上，从而来提升产品的竞争力；一个造型优美的包装，可吸引用户，给用户带来观赏美感，从而可提高其对应产品被购买的概率；而一旦商品的纸质包装箱的表面出现缺陷(如表面出现漏白、蹭版、飞墨等缺陷)，就会大大降低对消费者的吸引力，从而影响产品的销量；因此，纸质包装箱的表面的缺陷检测则成为重中之重。

3、目前，传统的包装箱表面缺陷检测大多都是人工检测及挑选，但是，由于纸箱在工业生产线上数量巨大，且表面缺陷不明显、尺寸小，因此，采用人工视觉检测不仅容易引起人眼疲劳，从而造成误判，且还存在检测速度慢、耗时长、成本高的问题；基于此，如何提供一种精度高、检测效率高且成本低的纸质包装箱的缺陷检测方法，已成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种纸质包装箱的缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中采用人工检测缺陷所存在的准确性低、检测速度慢以及成本高的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

3、第一方面，提供了一种纸质包装箱的缺陷检测方法，包括：

4、获取待检测纸质包装箱的外表面图像，以及所述待检测纸质包装箱的标准外表面图像；

5、对所述标准外表面图像和所述待检测纸质包装箱的外表面图像进行灰度化处理，以分别得到标准灰度图像和测样灰度图像；

6、将所述测样灰度图像与所述标准灰度图像进行图像差异对比处理，得到所述测样灰度图像与所述标准灰度图像之间的差异图像；

7、根据所述标准灰度图像，确定出所述差异图像的二值化阈值集合，并基于所述二值化阈值集合，对所述差异图像进行二值化处理，得到二值化差异图像；

8、对所述二值化差异图像进行缺陷点检测处理，得到所述二值化差异图像中的缺陷像素点，以基于所述缺陷像素点，得到所述待检测纸质包装箱的缺陷检测结果。

9、基于上述公开的内容，本发明利用机器视觉技术来进行纸质包装箱的缺陷检测，其中，在实际应用时，先获取待检测纸质包装箱的外表面图像，然后，再获取其对应的样本图像(即标准外表面图像)；接着，对二者进行灰度化处理，并进行图像差异对比，即可得到待检测纸质包装箱的外表面图像与样本图像之间的差异图像，如此，相当于得到了待检测纸质包装箱的外表面与样本图像之间的差异信息；而后，即可根据差异信息来进行缺陷检测，具体的，则是对差异图像进行二值化处理，得到二值化差异图像，并对二值化差异图像进行缺陷点检测，得到若干缺陷像素点；最后，根据检测出的缺陷像素点，即可完成待检测纸质包装箱的缺陷检测，从而得到待检测纸质包装箱的缺陷检测结果；由此通过前述设计，本发明在进行缺陷检测时，无需人工介入，相比于人工检测，其检测效率高，准确性高，成本低，如此，适用于在包装箱缺陷检测领域的大规模应用与推广。

10、在一个可能的设计中，根据所述标准灰度图像，确定出所述差异图像的二值化阈值集合，包括：

11、获取多个形态学结构元，并利用所述多个形态学结构元，对所述标准灰度图像进行去噪处理，以得到去噪灰度图像；

12、基于所述多个形态学结构元，对所述去噪灰度图像进行边缘检测处理，得到所述待检测纸质包装箱的初始标准表面边缘图像；

13、对初始标准表面边缘图像进行膨胀处理，得到待检测纸质包装箱的标准表面边缘图像；

14、获取初始二值化阈值，并基于所述初始二值化阈值和所述标准表面边缘图像中各个像素点的灰度值，确定出所述差异图像中各个像素点的二值化阈值；

15、利用所述差异图像中各个像素点的二值化阈值，组成所述二值化阈值集合。

16、在一个可能的设计中，多个形态学结构元包括四个形态学结构元，其中，利用多个形态学结构元，对标准灰度图像进行去噪处理，以得到去噪灰度图像，包括：

17、基于四个形态学结构元，并采用如下公式(1)，对所述标准灰度图像进行第一滤波处理，以得到第一去噪灰度图像；

18、f1′(x,y)＝{[(f(x,y)⊕u1)θu2]θu3}⊕u4  (1)

19、上述公式(1)中，f1′(x,y)表示所述第一去噪灰度图像，f(x,y)表示所述标准灰度图像，u1,u2,u3,u4均表示形态学结构元，⊕表示膨胀运算符，θ表示腐蚀运算符；

20、根据四个形态学结构元，并采用如下公式(2)，对所述标准灰度图像进行第二滤波处理，以得到第二去噪灰度图像；

21、f2′(x,y)＝{[(f(x,y)θu1)⊕u2]⊕u3}θu4  (2)

22、上述公式(2)中，f2′(x,y)表示所述第二去噪灰度图像；

23、对所述第一去噪灰度图像和所述第二去噪灰度图像进行图像融合处理，以在图像融合处理后，得到所述去噪灰度图像。

24、在一个可能的设计中，多个形态学结构元包括四个形态学结构元；

25、其中，基于所述多个形态学结构元，对所述去噪灰度图像进行边缘检测处理，得到所述待检测纸质包装箱的初始标准表面边缘图像，包括：

26、利用四个形态学结构元中的任意三个形态学结构元，并采用如下公式(3)，对所述去噪灰度图像进行边缘检测处理，以得到所述初始标准表面边缘图像；

27、b(x,y)＝[((f′(x,y)θu1)⊕u2)]⊕u3-[((f′(x,y)⊕u1)θu2)]θu3  (3)

28、上述公式(3)中，b(x,y)表示所述初始标准表面边缘图像，f′(x,y)表示所述去噪灰度图像，u1,u2,u3均表示形态学结构元，⊕表示膨胀运算符，θ表示腐蚀运算符。

29、在一个可能的设计中，基于所述初始二值化阈值和所述标准表面边缘图像中各个像素点的灰度值，确定出所述差异图像中各个像素点的二值化阈值，包括：

30、对于所述标准表面边缘图像中的第i个像素点，判断所述第i个像素点的灰度值是否小于或等于所述初始二值化阈值；

31、若是，则将所述初始二值化阈值作为所述差异图像中目标像素点的二值化阈值，否则，则将所述第i个像素点的灰度值，作为所述目标像素点的二值化阈值，其中，所述目标像素点为所述差异图像中与所述第i个像素点像素坐标相同的像素点；

32、将i自加1，并重新判断所述第i个像素点的灰度值是否小于或等于所述初始二值化阈值，直至i的值等于n时，得到所述差异图像中各个像素点的二值化阈值，其中，i的初始值为1，且n为所述标准表面边缘图像中的像素点的总个数。

33、在一个可能的设计中，对所述二值化差异图像进行缺陷点检测处理，得到所述二值化差异图像中的缺陷像素点，包括：

34、在二值化差异图像中搜索灰度值为0的像素点，并将灰度值为0的像素点作为缺陷像素点；

35、相应的，基于所述缺陷像素点，得到所述待检测纸质包装箱的缺陷检测结果，则包括：

36、基于所述缺陷像素点，确定出所述二值化差异图像中所存在的至少一个缺陷连通域，其中，所述至少一个缺陷连通域中的任一缺陷连通域是所述缺陷像素点的连通区域；

37、计算出所述至少一个缺陷连通域中每个缺陷连通域的面积，并判断是否存在有任一缺陷连通域的面积大于预设阈值；

38、若是，则判定所述待检测纸质包装箱的外表面存在缺陷，并生成缺陷检测结果为存在缺陷。

39、在一个可能的设计中，将所述测样灰度图像与所述标准灰度图像进行图像差异对比处理，得到所述测样灰度图像与所述标准灰度图像之间的差异图像，包括：

40、采用如下公式(4)，对所述测样灰度图像与所述标准灰度图像进行图像差异对比处理，得到所述差异图像；

41、c(x,y)＝|p(x,y)-f(x,y)  (4)

42、上述公式(4)中，c(x,y)表示所述差异图像，p(x,y)表示所述测样灰度图像，f(x,y)表示所述标准灰度图像；

43、所述二值化阈值集合中包含有所述差异图像中每个像素点的二值化阈值，其中，基于所述二值化阈值集合，对所述差异图像进行二值化处理，得到二值化差异图像，包括：

44、对于所述差异图像中的任一像素点，从所述二值化阈值集合中筛选出所述任一像素点对应的二值化阈值，以作为标定阈值；

45、判断所述任一像素点的灰度值是否大于或等于所述标定阈值；

46、若是，则将所述任一像素点的灰度值置为1，否则，则将所述任一像素点的灰度值置为0，并在将所述差异图像中的所有像素点的灰度值均处理完毕后，得到所述二值化差异图像。

47、第二方面，提供了一种纸质包装箱的缺陷检测装置，包括：

48、图像获取单元，用于获取待检测纸质包装箱的外表面图像，以及所述待检测纸质包装箱的标准外表面图像；

49、灰度处理单元，用于对所述标准外表面图像和所述待检测纸质包装箱的外表面图像进行灰度化处理，以分别得到标准灰度图像和测样灰度图像；

50、图像对比单元，用于将所述测样灰度图像与所述标准灰度图像进行图像差异对比处理，得到所述测样灰度图像与所述标准灰度图像之间的差异图像；

51、缺陷检测单元，用于根据所述标准灰度图像，确定出所述差异图像的二值化阈值集合，并基于所述二值化阈值集合，对所述差异图像进行二值化处理，得到二值化差异图像；

52、缺陷检测单元，还用于对所述二值化差异图像进行缺陷点检测处理，得到所述二值化差异图像中的缺陷像素点，以基于所述缺陷像素点，得到所述待检测纸质包装箱的缺陷检测结果。

53、第三方面，提供了另一种纸质包装箱的缺陷检测装置，以装置为电子设备为例，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述纸质包装箱的缺陷检测方法。

54、第四方面，提供了一种存储介质，存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述纸质包装箱的缺陷检测方法。

55、第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当指令在计算机上运行时，使计算机执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述纸质包装箱的缺陷检测方法。

56、有益效果：

57、(1)本发明采用机器视觉技术来进行纸质包装箱的缺陷检测，如此，在进行缺陷检测时，无需人工介入，相比于人工检测，其检测效率高，准确性高，成本低，因此，适用于在包装箱缺陷检测领域的大规模应用与推广。