[发明专利]基于机器视觉的产品包装表面缺陷检测与分类方法在审
| 申请号： | 201610579970.0 | 申请日： | 2016-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN106204618A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 杨丹婷;欧阳光 | 申请（专利权）人： | 南京文采科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京天平专利商标代理有限公司 11239 | 代理人： | 缪友菊 |
| 地址： | 210019 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器视觉的产品包装表面缺陷检测与分类方法，包括如下步骤：(1)采集无缺陷产品包装的高清彩色图像，制成标准图像；再利用摄像头实时拍摄，在线采集待测产品包装的高清彩色图像，作为待测图像；(2)基于SURF算法，将待测图像和标准图像进行图像匹配；(3)对步骤(2)中匹配后的两张图像进行差影操作，得到缺陷图像；(4)对缺陷图像进行特征提取，得到缺陷图像的几何特征和色彩特征；(5)采用RBF神经网络算法，对产品包装表面缺陷进行分类。本发明通过机器视觉系统进行自动缺陷检测与分类，可避免人为因素干扰，大幅度降低人工成本，从而避免了人工检测带来的培训、管理等巨大隐性成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 视觉 产品包装 表面 缺陷 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
基于机器视觉的产品包装表面缺陷检测与分类方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)采集无缺陷产品包装的高清彩色图像，制成标准图像；再利用摄像头实时拍摄，在线采集待测产品包装的高清彩色图像，作为待测图像；(2)基于SURF算法，将待测图像和标准图像进行图像匹配；(3)对步骤(2)中匹配后的两张图像进行差影操作，得到缺陷图像；(4)对缺陷图像进行特征提取，得到缺陷图像的几何特征和色彩特征；(5)采用RBF神经网络算法，以缺陷图像的特征向量作为输入值，以缺陷的种类作为输出值，对产品包装表面缺陷进行分类。
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