[发明专利]机器视觉装箱检测方法及系统

权利要求书

1.一种机器视觉装箱检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

——A、图像矫正步骤，包括：

A1、通过光源对装箱完成的箱体补光，通过摄像装置拍摄箱体；

A2、当摄像装置位置固定后，选取箱体的4个顶点坐标；

A3、对图像进行滤波处理，改善图像信噪比；

A4、系统根据交互确定的4个顶点坐标根据单应变换Homograph得到矫正后的图像；图像矫正后，恢复了物品的图案和他们之间正常的间距；

——B、模板自动选取步骤，包括：

B1、对于整幅图像，如果像素灰度或者彩色图像的每个分量等于255，则该像素处出现高光，记录所有满足这些条件的区域，并剔除这些区域；

B2、在所有被分块的物品图像中，选取高光区域面积最小的子块；

B3、把该子块或者该子块中固定大小的纹理最丰富的区域作为模板；

——C、缺陷判断步骤，包括：

在高光区域剔除后，根据选取的模板和其他图像进行模式匹配；如果该模板和其他区域均较好匹配，则表明不存在缺陷，当该模板和某子块的匹配存在较大差异时，则判定该模板处存在缺陷；

由于模板区域自动提取，有可能是存在缺陷的图像，由于出现缺陷的物品个数较少；因此当出现大部分子块和模板不匹配时，则判定该模板所在子块存在缺陷。

2.一种机器视觉装箱检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

A、图像矫正步骤：通过光源对装箱完成的箱体补光，通过摄像装置拍摄箱体；选定箱体若干个顶点坐标，根据所述顶点坐标得到矫正后的图像；将矫正后的图像根据产品的数量分割成均匀的M*N个子块；

B、模板自动选取步骤：选取M*N个子块中的一个作为模板；

C、缺陷判断步骤：根据选取的模板和其他子块图像进行匹配；如果该模板和其他区域均匹配，则表明不存在缺陷；当该模板和某子块的匹配存在较大差异时，则判定该模板存在缺陷。

3.根据权利要求2所述的机器视觉装箱检测方法，其特征在于：

所述步骤A包括：

A1、通过光源对装箱完成的箱体补光，通过摄像装置拍摄箱体；

A2、当摄像装置位置固定后，选取箱体的4个顶点坐标；

A3、对图像进行滤波处理，改善图像信噪比；

A4、系统根据交互确定的4个顶点坐标根据单应变换Homograph得到矫正后的图像；图像矫正后，恢复了物品的图案和他们之间正常的间距。

4.根据权利要求2所述的机器视觉装箱检测方法，其特征在于：

所述步骤B包括：

B1、对于整幅图像，如果像素灰度或者彩色图像的每个分量等于255，则该像素处出现高光，记录所有满足这些条件的区域，并剔除这些区域；

B2、在所有被分块的物品图像中，选取高光区域面积最小的子块；

B3、把该子块或者该子块中固定大小的纹理最丰富的区域作为模板。

5.根据权利要求2所述的机器视觉装箱检测方法，其特征在于：

所述步骤B包括：

B1、对于整幅图像，记录所有出现高光的区域；

B2、在所有被分块的物品图像中，选取高光区域面积最小的子块；

B3、把该子块或者该子块中固定大小的纹理最丰富的区域作为模板。

6.根据权利要求2所述的机器视觉装箱检测方法，其特征在于：

所述步骤C包括：

在高光区域剔除后，根据选取的模板和其他图像进行模式匹配；如果该模板和其他区域均较好匹配，则表明不存在缺陷，当该模板和某子块的匹配存在较大差异时，则判定该模板处存在缺陷；

由于模板区域自动提取，有可能是存在缺陷的图像，由于出现缺陷的物品个数较少；因此当出现大部分子块和模板不匹配时，则判定该模板所在子块存在缺陷。