基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及透明薄膜包装检测技术领域，特别是涉及一种基于形状特征提取的工 业透明薄膜包装检测方法及装置。
【背景技术】
[0002] 产品外包装薄膜常存在封装气泡、褶皱、松弛等缺陷，严重影响产品的形象。由于 包装薄膜透光率高，现多采用人工肉眼检测，检测效果不理想，操作者的经验和技能影响较 大，在自动化生产线上无法实现对产品外包装薄膜的热封缺陷进行自动化检测。
【发明内容】
[0003] 本发明所要解决的技术问题是提供一种基于形状特征提取的工业透明薄膜包装 检测方法及装置，能够减少检测时间，并且同时保持较高的分类性能。
[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于形状特征提取的工业 透明薄膜包装检测方法，包括以下步骤：
[0005] (1)对获取的包装产品图像进行预处理；
[0006] (2)对预处理后的图像进行超像素的分割；
[0007] (3)利用七个Hu不变矩定义形状特征实现形状特征提取，并引入新的参数；
[0008] (4)对多变量参数矩阵进行处理，得到主成分；
[0009] (5)使用最小二乘支持向量机根据形状特征进行训练，再对超像素块进行分类。
[0010] 所述包装产品图像运用碗状光源和广角镜头进行获取。
[0011] 所述步骤⑴中采用先利用Canny边缘检测，再利用膨胀操作对获取的包装产品 图像进行预处理。
[0012] 所述步骤（2)采用简单的线性迭代聚类的方式进行超像素分割。
[0013] 所述步骤（3)中七个Hu不变矩分别为：
[0014] <&!=n2〇+n〇2；
[0015] ^2 =(?/2〇-//〇2)2 +4/7li；
[0016] 3=(q30-3n12) 2+ (3n2「n03)2;
[0017] (j>4=(q30+n12)2+(n21+n03)2;
[0018] 5= (n 3〇-3 n 12) (n 3〇+ n 12) [(n 30+ n 12)2-3(n21+ n03)2]
[0019] +(3n21- n〇3) (n21+ n〇3) [3(n30+ n 12)2-(n 21+ n03)2]；
[0020] <i> 6= (n2〇- n〇2) [ (n30+ n 12)2- (n 21+ n03)2]+4n n (n3〇+ n 12) (n 21+ n〇3)；
[0021] <i> 7=(3n 21- n〇3) (n3〇+ n 12) [ (n30+ n 12)2-3(n 21+ n03)2] +
[0022] (n03-n12) (n21+n03)[3(n30+n12)2- (n21+n03)2];
[0023] nij表示图像的（i+j)阶规格化中心矩。图像函数的f(x+y)的（i+j)的中心矩定 义为〃n= '其中D为x，y的取值区间。对于N*M的数字图像， N M - - 利用求和代替积分，则（1+」）阶中心可表示为岣=1^1>'-.';)(. 〗'-.1')/(.\'，.1')1^，则（1七_) x=l v=l 阶格式化中心矩可以表示为％ =
【主权项】
1. 一种基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法，其特征在于，包括以下步 骤： (1) 对获取的包装产品图像进行预处理； (2) 对预处理后的图像进行超像素的分割； (3) 利用七个Hu不变矩定义形状特征实现形状特征提取，并引入新的参数； (4) 对多变量参数矩阵进行处理，得到主成分； (5) 使用最小二乘支持向量机根据形状特征进行训练，再对超像素块进行分类。
2. 根据权利要求1所述的基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法，其特征在 于，所述包装产品图像运用碗状光源和广角镜头进行获取。
3. 根据权利要求1所述的基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法，其特征在 于，所述步骤（1)中采用先利用Canny边缘检测，再利用膨胀操作对获取的包装产品图像进 行预处理。
4. 根据权利要求1所述的基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法，其特征在 于，所述步骤（2)采用简单的线性迭代聚类的方式进行超像素分割。
5. 根据权利要求1所述的基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法，其特征在 于，所述步骤（3)中七个Hu不变矩分别为： ^ 1=叮 20+ 叮02; 4>2=(n2〇-n〇2)2+4n121； ^3=(n3〇-3n12)2+(3n21-n〇3)2； 4>4=(n30+n12)2+(n21+n〇3)2； ^5=(n3〇-3n12) (n3〇+n12) [(n3〇+n12)2-3(n21+n〇3)2] + (3n21-n〇3) (n21+n〇3) [3(n3〇+n12)2-(n21+n〇3)2]； 4>6=(n20-n〇2) [(n3〇+n12)2-(n21+n〇3)2]+4n11(n3〇+n12) (n21+n〇3)； 7= (3n21-n〇3)(n3〇+n12) [(n3〇+n12)2-3(n21+n〇3)2] + (n03-n12) (n21+n03) [3(n30+n12)2-(n21+n03)2]; Lj表示图像的（i+j)阶规格化中心矩； 其中，七个Hu不变矩的归一化矩对平移、缩放、伸展和挤压变化不变；前六个Hu不变矩 的归一化中心矩对旋转不变；第七个Hu不变矩的归一化中心矩对旋转不变并且对扭曲也 不变。
6. 根据权利要求1所述的基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法，其特征在 于，所述步骤（3)中引入新的参数包括：面积、周长、致密度、孔洞数目、孔洞数目和面积之 比；其中，面积：用来计算孔洞所包含的像素数；周长：孔洞的轮廓线上像素间距离之和来 度量；致密度：
，其中S为面积，L为周长；孔洞数目：一个包装上的孔洞数目；孔洞 数目和面积之比：用来区分大孔洞和小孔洞。
7. 根据权利要求1所述的基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法，其特征在 于，所述步骤（4)中使用最小二乘支持向量机选取1000个孔洞和2000个非孔洞进行训练， 使用训练出来的分类器对分割好的超像素进行分类。
8. -种基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测装置，其特征在于，包括：传送带 模块，用于传送包装产品；图片拍摄模块，位于传送带模块的正上方，用于获取传送包装产 品的图像；算法模块，与所述图片拍摄模块相连，用于根据如权利要求1-7中任一权利要求 所述的检测方法进行图片处理；结果分析模块，用于对图片处理的结果进行分析。
【专利摘要】本发明涉及一种基于形状特征提取的工业透明薄膜包装检测方法和装置。方法包括：对获取的包装产品图像进行预处理；对预处理后的图像进行超像素的分割；利用七个Hu不变矩定义形状特征实现形状特征提取，并引入新的参数；对多变量参数矩阵进行处理，得到主成分；使用最小二乘支持向量机根据形状特征进行训练，再对超像素块进行分类。装置包括传送带模块、图片拍摄模块、算法模块和结果分析模块。本发明能够减少检测时间，并且同时保持较高的分类性能。
【IPC分类】G01N21-896, G06T7-00
【公开号】CN104574408
【申请号】CN201510023393
【发明人】丁曹凯, 周武能
【申请人】东华大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年1月16日