[发明专利]基于语义分割的旋开盖图像处理方法

说明书

本发明提出了一种基于语义分割的旋开盖图像处理方法。针对旋开盖图像做了相关处理，为旋开盖的生产做了一定的贡献，相关企业可利用该方法，可将该方法作为旋开盖缺陷检测的基础部分，为提高生产效率和保障食品安全做了贡献。本发明结合旋开盖图像特征，提出了基于语义分割的图像处理方法，使用了基于拟合圆与语义分割的方法，提高了图像分割精度，尤其是对盖内沿采用语义分割方法，使用像素级的处理方法，瓶盖内沿的分割更加准确，从而在缺陷检测中，能更好地识别出细微缺陷。

技术领域

本发明属于人工智能及图像处理技术领域，应用于旋开盖生产线、食品或饮料包装生产线上。

背景技术

旋开盖具有无毒无害、良好的密封性、良好的避光性这三个优点，经常用于对食品、饮料的包装与封存，但由于其在加工过程或包装过程中，受工艺的影响会导致瓶盖内外面有脏污和机械刮痕、盖爪受机械冲压、盖内沿有褶皱等情况，因此对旋开盖图像数据的处理具有两大意义：一是保证消费者享用健康、安全的食品，二是提高生产产品的质量。

目前，对于瓶盖图像数据的处理大多采用两个重要步骤：预处理和缺陷检测，其中预处理方法有阈值分割、平滑处理、滤波降噪等方法，缺陷检测步骤中有采用分类器、边缘检测、特征提取等。现有技术大多采用传统算法来实现对瓶盖图像的处理，进一步研究，发现其具有以下不足：

1)前期预处理较为繁琐；

2)由于传统图像处理不够精准，对细微缺陷无法检测出，准确率有待提高。

为方便读者理解，列出现有技术的部分参考文献：

[1]宋洁.基于机器视觉的医用瓶盖检测系统的设计与应用[D].2018.

[2]王银丹.酒瓶盖印刷板印刷缺陷视觉检测系统的研究[D].2019.

[3]文欣雨,廉小亲,郝宝智,等.基于Canny算子和SVM的瓶盖缺陷检测系统研究[J].测控技术,2018,037(008):29-31,40.

[4]黄艳.基于机器视觉的马口铁金属罐盖缺陷检测研究[J].长春师范大学学报,2020,39(04):67-70.

发明内容

本发明针对现有技术的不足，本发明提供基于语义分割的旋开盖图像处理方法，包括如下步骤：

第一步，通过工业相机从流水线上采集旋开盖图像，并将旋开盖图像传输到工业控制计算机上，工业控制计算机保存图像集并对其进行处理；

第二步，对旋开盖所有图像去噪，使用高斯滤波方法对每张图片进行去噪；

第三步，实现对旋开盖正面、反面图像的分割，获得瓶盖正面数据集和瓶盖反面数据集；

第四步，针对瓶盖正面数据集，采用求质心法、RANSAC算法和最小二乘拟合方法相结合的方法，提出了一种基于改进的RANSAC图像分割方法，得到旋开盖正面外沿图像；

第五步，针对瓶盖反面数据集，首先基于改进的RANSAC图像分割方法进行分割，得到旋开盖反面外沿图像；然后构建卷积神经网络，利用训练好的卷积神经网络处理分割后的瓶盖反面数据集，最终获得旋开盖反面内沿图像；所述旋开盖反面外沿图像定义为整个瓶盖反面图像，旋开盖反面内沿图像定义为除去瓶盖盖爪部分的图像。

进一步的，第四步的具体实现方式如下，

(41)首先对旋开盖正面图像作二值化处理，使瓶盖正面与背景具有明显的边界；

(42)确定二值化图像的外接矩形；

(43)使用原图像在外接矩形内的像素点与矩形的横纵坐标计算，得出瓶盖中心点坐标(x,y)；

(44)提取原图像边缘点，所有边缘点构成点集D，令当前循环次数k＝0；