基于機(jī)器視覺(jué)的玻璃瓶表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)在生活中，有各種各樣的玻璃瓶不斷地被回收，以便循環(huán)再用。如：啤酒瓶、可口可樂(lè)瓶、牛奶瓶等等。大量的玻璃瓶被回收，使其回收檢測(cè)從人工智能逐漸過(guò)渡到自動(dòng)化檢測(cè)，而機(jī)器視覺(jué)極適用于大批量生產(chǎn)過(guò)程中的測(cè)量、檢查、識(shí)別、線陣CCD在連續(xù)、掃描在線測(cè)量中的應(yīng)用非常有優(yōu)勢(shì)。用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)的自動(dòng)化程度，而且機(jī)械視覺(jué)易于實(shí)現(xiàn)信息集成，可極大地提高產(chǎn)品質(zhì)量，提高生產(chǎn)效率。所以，在玻璃瓶收回檢測(cè)中，機(jī)器視覺(jué)逐漸成為檢測(cè)的主流方法。玻璃瓶檢測(cè)的特點(diǎn)玻璃瓶的檢測(cè)具有以下的特點(diǎn)：材料是玻璃。玻璃瓶檢測(cè)強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)、在線，確保對(duì)過(guò)程實(shí)現(xiàn)全面的控制，提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)合格率。玻璃瓶形狀復(fù)雜。用傳統(tǒng)人工檢測(cè)難以實(shí)現(xiàn)快速大批量的精確檢測(cè)。針對(duì)玻璃瓶檢測(cè)的特點(diǎn)各要求，我們可以主要針對(duì)四個(gè)方面來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，即瓶口檢測(cè)：螺紋檢測(cè)；瓶壁檢測(cè)：瓶壁內(nèi)、外表面污物檢測(cè)、磨損度檢測(cè)；瓶底檢測(cè)：瓶底污物，裂紋；瓶?jī)?nèi)殘液檢測(cè)：殘留堿液，殘留油，殘留水。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)基于玻璃瓶檢測(cè)的特點(diǎn)與要求，機(jī)器視覺(jué)的玻璃瓶表面缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)為包括圖像采集部分、圖象處理、輸入輸出部分、智能控制及機(jī)械執(zhí)行等幾個(gè)部分組成，如下圖所示：智能控制及輸出設(shè)備圖像處理圖像獲取待檢玻璃瓶智能控制及輸出設(shè)備圖像處理圖像獲取待檢玻璃瓶執(zhí)行部分執(zhí)行部分檢測(cè)系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)其具體工作過(guò)程為：將待檢玻璃瓶置于盡可能均勻照明的可控背景前（采用LED紅光），智能控制系統(tǒng)給圖像獲取模塊（四個(gè)CCD攝像機(jī)）發(fā)出控制信號(hào)，四個(gè)CCD攝像機(jī)分別攝取到的玻璃瓶瓶口、瓶底、瓶壁的圖像，經(jīng)過(guò)圖像采集卡把圖像數(shù)據(jù)采集到計(jì)算機(jī)內(nèi)存，利用研制開(kāi)發(fā)的玻璃瓶表面缺陷圖像處理與測(cè)量軟件，實(shí)現(xiàn)對(duì)玻璃瓶表面缺陷的檢測(cè)，最后通過(guò)輸出設(shè)備輸出檢測(cè)結(jié)果。其系統(tǒng)中視覺(jué)系統(tǒng)的構(gòu)成：在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中，光源系統(tǒng)、攝像機(jī)和圖像采集卡的質(zhì)量影響整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度。合理的選擇是獲取質(zhì)量好、能清晰反映玻璃瓶缺陷存在的圖像的關(guān)鍵。目前在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，光源系統(tǒng)主要由光源和光學(xué)鏡頭組成，系統(tǒng)采用顯色性強(qiáng)、發(fā)光強(qiáng)、功耗低、散熱小、光譜范圍及壽命高的LED光作為源。系統(tǒng)選用高分辨率、高清晰度外觸發(fā)同步的線陣CCKUNIQ650，其分辨為752×582像素、24位圖像。圖像采集卡采用基于PCI總線的是DH—CG300、8位、24位和32位真彩色采集卡。視頻模擬信號(hào)作為采集卡的輸入，經(jīng)濾波，A/D轉(zhuǎn)換成24bit數(shù)字信號(hào)，通過(guò)PCI總線傳送到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)內(nèi)存，實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)圖像到計(jì)算機(jī)內(nèi)存的可靠實(shí)時(shí)傳送。以靜態(tài)圖像存入計(jì)算機(jī)，提供BMP，JPG存盤(pán)格式。玻璃瓶表面缺陷圖像的處理圖像獲取光學(xué)系統(tǒng)、CCD攝像機(jī)和圖像采集卡組成了圖像獲取系統(tǒng)。為了得到質(zhì)量高的圖像，被檢測(cè)物體要與CCD攝像機(jī)組成合理的角度和距離，同時(shí)光源系統(tǒng)要求提供光源穩(wěn)定、色澤均勻、多角度照射等。圖像識(shí)別采集到的被檢測(cè)對(duì)象通過(guò)圖像預(yù)處理、圖像分割來(lái)判斷被檢測(cè)物是否合格。缺陷識(shí)別流程如下圖所示：被測(cè)物體圖像預(yù)處理（邊緣、平滑二值化）等）抽取第i幀圖像被測(cè)物體圖像預(yù)處理（邊緣、平滑二值化）等）抽取第i幀圖像提取特征缺陷識(shí)別圖像分割提取特征缺陷識(shí)別圖像分割缺陷識(shí)別流程圖2．1圖像預(yù)處理圖像預(yù)處理的目的是減弱圖像中的噪聲。攝像機(jī)拍攝的原圖，帶有噪聲干擾。噪聲易惡化圖像的質(zhì)量，模糊圖像，淹沒(méi)圖像特征，給圖像分析帶來(lái)困難。圖像噪聲產(chǎn)生的主要原因是來(lái)源于圖像的采集和傳輸過(guò)程中環(huán)境的擾動(dòng)以及人為的因素。可采用一種基于高效的中值濾波圖像處理算法消除圖像中的噪聲。2．2圖像分割圖像分割是指把圖像分成各具特色的區(qū)域，并提取感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。這里的特征域，并提取感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過(guò)程。這里的特征可以是灰度、顏色和紋理等，目標(biāo)可以對(duì)應(yīng)單個(gè)區(qū)域，也可以對(duì)應(yīng)多個(gè)區(qū)域。圖像分割主要根據(jù)圖像在各個(gè)區(qū)域的不同特征，采用不同的分割技術(shù)，可歸納為4種技術(shù)，如下圖所示：圖像分割圖像分割灰度相似性不連續(xù)性檢測(cè)灰度相似性不連續(xù)性檢測(cè)區(qū)域分割*閾值分割區(qū)域分割*閾值分割*區(qū)域分割與合并*自適應(yīng)邊界分割*弧立點(diǎn)*弧立線*組成邊界*邊界跟蹤并行區(qū)域分割技術(shù)串行邊界分割技術(shù)并行邊界分割技術(shù)串行區(qū)域分割技術(shù)并行區(qū)域分割技術(shù)串行邊界分割技術(shù)并行邊界分割技術(shù)串行區(qū)域分割技術(shù)圖像分割框圖目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部的像素一般具有灰度相似性，而在區(qū)域之間的邊界上一般具有灰度不連續(xù)性，所以分割算法可據(jù)此分為利用區(qū)域間灰度不連續(xù)性的基于邊界的算法和利用區(qū)域內(nèi)灰度相似性的基于區(qū)域的算法。常用的圖像分割算法分為閾值分割、邊緣分割和區(qū)域分割等。取閾值是最常見(jiàn)的、并行的直接檢測(cè)區(qū)域的分割方法。2．3軟件控制為保證采集精度和處理速度，因而對(duì)軟件要求速度快、控制及時(shí)。在連續(xù)檢測(cè)時(shí)，異步拍攝功能的CCD攝像機(jī)連續(xù)地對(duì)被檢測(cè)玻璃瓶進(jìn)行拍照，通過(guò)圖像采集卡對(duì)獲得圖像進(jìn)行數(shù)字化并傳送到PC機(jī)的數(shù)字圖像處理與判斷模塊進(jìn)行識(shí)別判斷。當(dāng)判斷為不合格，將會(huì)發(fā)送指令給可編程控制器執(zhí)行擊出動(dòng)作命令。在系統(tǒng)待命時(shí)，PC機(jī)接收用戶的指令，完成對(duì)系統(tǒng)的軟件參數(shù)配置、硬件的檢測(cè)等，包括圖像處理與判斷模塊參數(shù)的設(shè)置、傳送系統(tǒng)電機(jī)轉(zhuǎn)速設(shè)置、系統(tǒng)各個(gè)傳感器檢測(cè)、擊瓶器檢測(cè)和CCD攝像機(jī)檢測(cè)等。結(jié)語(yǔ)本文根據(jù)對(duì)玻璃瓶檢測(cè)的特點(diǎn)，提出了基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的玻璃瓶表面缺陷檢測(cè)方法。針對(duì)實(shí)際的目標(biāo)圖像，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行圖像獲取、圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取、參數(shù)處理，從而獲得玻璃瓶表面缺陷圖像的識(shí)別處理，最終達(dá)到去除不合格的玻璃瓶。從應(yīng)用方面來(lái)說(shuō)：機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)比起傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)，具有更大的優(yōu)勢(shì)，其具有檢測(cè)速度快、精度高、自動(dòng)化程度高等的優(yōu)點(diǎn)，能很好地滿足現(xiàn)代制造業(yè)的需求，在現(xiàn)實(shí)中有著廣闊的應(yīng)用前景。參考文獻(xiàn)：[1]覃毅，基