[发明专利]一种具有烟包姿态计算的卷烟包装缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种具有烟包姿态计算的卷烟包装缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、将合格外观烟包图像输入通过采用HARRIS算法进行烟包特征点识别提取，通过随机树算法进行合格外观烟包特征点与标准烟包图像特征点的匹配，匹配结果通过随机抽样一致算法剔除误匹配点，匹配点对通过最小二乘法计算出合格外观烟包的姿态，利用姿态数据通过反投影变换将待检区域进行图像矫正。本发明进行烟包的姿态计算，大幅度降低由于烟包位置移动或者旋转造成的检测区域图像与比对图像偏移问题，提升缺陷的检出率，同时也降低误检率；用合格外观自学习过程替代复杂的人工设定阈值过程，提升了工作效率。

主权项

1.一种具有烟包姿态计算的卷烟包装缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将合格外观烟包图像输入通过采用HARRIS算法进行烟包特征点识别提取，通过随机树算法进行合格外观烟包特征点与标准烟包图像特征点的匹配，匹配结果通过随机抽样一致算法剔除误匹配点，匹配点对通过最小二乘法计算出合格外观烟包的姿态，利用姿态数据通过反投影变换将待检区域进行图像矫正；将各检测区域经过矫正后的图片信息进行保存，形成合格外观检测区域图片序列，将该序列中的图像纹理特征进行抽取即成为合格外观模型库；S2、将待检测烟包图像输入采用HARRIS算法进行烟包特征点识别，通过随机树算法进行待检测烟包特征点与标准烟包图像特征点的匹配，匹配结果通过随机抽样一致算法剔除误匹配点，匹配点对通过最小二乘法计算出待检烟包的姿态，该姿态包含该烟包在X,Y,Z轴上的平移及旋转量，根据估算出的姿态数据通过反投影变换将待检区域进行图像矫正，极大的纠正由于烟包位姿变化引起的匹配区域相似度降低问题；S3、将步骤S2得到的矫正图像与步骤S1的合格外观模型库进行相似度计算；计算通过得到合格外观烟包；如果计算不通过得出不合格外观烟包进行剔除。