[发明专利]一种基于图像处理的药瓶液位检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及机器视觉检测技术，尤其涉及一种基于图像处理的药瓶液位检测方法。

背景技术

水针制剂是非常常见的一种药品制剂，如今我国的医用注射液产量已居世界前列。在水针制剂的生产过程中,影响药瓶出厂质量的有两个方面的因素，一个方面的因素是由于药液液体内部存在微小可见异物，另外一个方面则是由于非药液质量引起的，譬如药液填充量，药瓶裂痕，药瓶的封装等。在机器检测药瓶质量的同时，药液的容量的检测工艺流程必不可少。传统检测液位方法一般都是基于光电传感器，或者激光传感器。通过采集光电信息然后对其编码反馈液位高度，系统较为复杂。而且由于流水线生产振动的影响，传统液位检测的抗干扰性存在比较大的问题。

如果针对液位工位没有采用造价相对较高的同步机构的话，采集到的药瓶图像就会产生较大的平移或扭转。若没有对图像进行修正，无法进行模板匹配，也就无法获得正确的检测区域，无法得到正确的液位高度。因此急需一种稳定可靠的方法，而且易于整合到检测平台的方法。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种基于图像处理的药瓶液位检测方法，使用该方法可以用于液位检测工位，综合液位检测工位的检测结果作为药品是否合格的判断依据。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于图像处理的药瓶液位检测方法，采集一张典型的药瓶图像创建基准模板图像，建立亚像素精度的匹配模板并创建匹配模板坐标系；将采集到的多张被检测药瓶的图像与匹配模板进行一一匹配，得到不为空瓶的被检测药瓶的图像的位移矩阵，利用仿射变换得到被检测药瓶图像的修正图像；然后对修正图像做分割，得到分割后的图像ImageReduce，对分割后的图像ImageReduce做基于阈值的分割，获得检测区域ImageROI，提取液位带形状；然后基于液位带的形状特征求取液位最低点Columns_min，依据液位最低点Columns_min与设置的液位最低点阈值α和最高点阈值β的关系对药瓶的合格性做出判断。

所述匹配模板的创建方法为读取基准模板图像，采用基于灰度阈值分割，将药瓶图像中的瓶壁轮廓特征提取出来，创建亚像素精度的匹配模板。

被检测药瓶的图像与匹配模板进行匹配时，利用HALCON中的模板匹配函数find_shape_model进行匹配，并且设置匹配评分阈值minScore，0<minScore<1，被检测药瓶的图像一一与匹配模板进行匹配时得到匹配评分，匹配评分大于匹配评分阈值则匹配成功，匹配评分小于匹配评分阈值则继续进行下一帧图像的匹配，如果所有采集到的被检测药瓶的图像的匹配评分都小于匹配评分阈值则此被检测药瓶为空瓶。

所述匹配模板坐标系以匹配模板左上角的第一个像素为原点，向右为x轴的正方向，向下为y轴的正方向；所述位移矩阵由平移矩阵[H_t]_i和旋转矩阵[H_r]_i得到，其中i为第i帧被检测药瓶的图像，i为大于0的整数。

所述平移矩阵[H_t]_i为：

其中，ymove_i＝-(Row2-Row1)；xmove_i＝-(Column2-Column1)；ymove_i为第i帧被检测药瓶的图像在y轴方向上的偏移量，xmovei为第i帧被检测药瓶的图像在x轴方向上的偏移量，θ为第i帧被检测药瓶的图像的旋转角度；

Row1为匹配模板中药瓶的重心的y方向的坐标，Row2为被检测药瓶的图像中药瓶的重心的y方向的坐标；

Column1为匹配模板中药瓶的重心的x方向的坐标；Column2为被检测药瓶的图像中药瓶的重心的x方向的坐标；

所述旋转矩阵[H_r]_i为：

其中，θ＝-(Angle2-Angle1)；Angle1为匹配模板中药瓶的中轴线与X轴方向夹角，Angle2为被检测药瓶的图像中药瓶的中轴线与X轴方向夹角，逆时针方向为正；

所述位移矩阵为：

其中HomMat2D为位移矩阵，利用位移矩阵HomMat2D进行仿射变换得到被检测药瓶图像的修正图像。

修正图像采用以下变换得到：