[发明专利]一种基于模板匹配与相似度计算的曲面标签破损缺陷检测方法

说明书

本发明公开了一种基于模板匹配与相似度计算的曲面标签破损缺陷检测方法，属于机器视觉与视频图像处理技术领域。本发明包含图像采集、图像预处理、模板区域提取、缺陷检测、结果显示等步骤；图像采集包括待测标签和模板标签从三个角度拍摄的不同图像；预处理过程实现了标签区域的分割和曲面转化为平面的图像处理操作；模板区域提取实现了待测标签三个不同角度图像与模板全景图某一区域的一一对应，使得图像采集中瓶体旋转角度不受限制，降低系统实现难度；缺陷检测模块基于模板匹配与相似度计算相结合的方法，通过耗时较短的模板匹配锁定可能的缺陷区域，再利用精确的相似度计算判定缺陷是否存在，在保证检测效果的基础上有效提高了检测效率。

技术领域

本发明涉及机器视觉与视频图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种基于模板匹配与相似度计算的曲面标签破损缺陷检测方法。

背景技术

在食品、饮料以及药品等包装领域，在PET塑料、玻璃等材质的容器外往往需要附有标签。标签不仅对产品有非常重要的美观作用，而且标明大量的产品信息。标签存在缺陷对于产品而言是较为严重的质量问题，不能够上市销售。

传统瓶体标贴破损缺陷检测多在灌装产品生产线后端以人工检测的方法完成检测工作，通常存在效率低、成本高、稳定性差以及可靠性差等问题，不能满足大规模工业化的生产需要。随着生产速度的日益加快、对产品品质要求的逐渐提高以及人力成本的快速升高，人工检测标签缺陷的方式越来越难以为继。基于机器视觉的图像检测算法能够自动进行标贴缺陷检测，无论是在提高效率、降低成本，还是在提高稳定性与可靠性方面都有很大的提升，具有很好的发展前景。

就目前国内外研究现状来说，常用于标贴缺陷检测的算法有基于图像滤波的方法、基于边缘提取的方法、基于深度学习的方法等。但这些方法通常对图像拍摄条件较为苛刻，操作环境也较为复杂，在投入到实际工业应用中时往往受到限制。

而经检索已经公开的相关方案中，也存在着应用上的缺陷或局限，如中国专利号ZL 201310703385.3，授权公告日为2015年12月30日，发明创造名称为：一种扁平酒瓶标签粘贴缺陷自动检测方法；该申请案利用照明取像系统采集已贴标签的酒瓶图像；依次通过：图像对比度拉伸变换、图像降噪处理、图像阈值处理、图像填充处理对所获得的酒瓶图像进行预处理；再定位酒瓶瓶身和设定点在酒瓶图像中的位置，并将标签正确粘贴时特殊点与标签的位姿关系、和需要检测的图像中特殊点与标签的位姿关系进行对比，以此来判断标签是否有粘贴缺陷。该申请案基于图像中点之间的位置关系，克服了传统检测方法不便于检测扁平酒瓶的标签粘贴缺陷的问题，但该申请案用于扁平状瓶体表面标贴检测，对圆柱状瓶体不适用，且方案本身很大程度上依赖于三个预设点，且对瓶体摆放角度有一定要求，必须在有标贴面一侧采集图像，在实际应用中有一定的局限性。

中国专利号ZL201410610077.0，发明创造名称为：标签缺陷检测方法；该申请案对打印好的标签进行图像获取；逐一的将标准字符与标签上的其中一待比对字符进行叠加并计算相似度值；若存在求和结果最大的相似度值大于或等于第一阈值，则将求和结果最大的相似度值所对应的标准字符作为待比对字符，记录待比对字符的当前坐标并进一步判断所述待比对字符的相似度值是否小于预设的第二阈值，若是，则将对应的标准字符与待比对字符进行叠加并计算二者乘积为0的次数，并将乘积为0的位置连接起来形成缺陷区域；若所述次数超过预设的第三阈值，且所述缺陷区域的面积超过预设的第四阈值，则将所述缺陷区域进行颜色标记。该申请案能够识别出标签中出现的字符缺陷，比对效率高。但该申请案的应用对象主要是平面字符标贴，不适用于有形变的曲面标贴，且该申请案针对的是包含字符、条形码的简单标签，并不适用于包含图形、文字等各种复杂内容的标签。