基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别方法及其系统

摘要

本发明涉及一种基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别方法及其系统。1）待识别玻璃瓶在旋转台上旋转，由光电传感器和旋转编码器，触发采集包含点状模具号区全貌图像；2）对采集图进行预处理以改善图像质量；3）在积分图快速平滑基础上，进行动态阈值图像分割，再进行形态学处理以改善分割效果，用模具凸点形状、面积、坐标等特征，筛选模具凸点，提取各凸点坐标；4）由模具点之间的距离关系，计算出对应的符号表达式；5）查询玻璃瓶模具码表，由4）所得符号表达式求出模具号。本发明通过镜面变换光路，满足设备空间布局和调节的需要；保证采集高清晰模具凸点图像；识别系统结构简单，成本低，精度高，速度快，易于推广使用。

权利要求

1.一种基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别系统的识别方法，所述系统包括LED面光源、旋转平台、旋转编码器、光电传感器、CCD摄像机、平面镜、产品传送带，其中，旋转平台与旋转编码器连接，旋转平台后方设有LED面光源，产品传送带与旋转平台相接，旋转平台斜前方设有CCD摄像机，CCD摄像机和产品传送带之间设有平面镜，在产品传送带的另一侧、旋转平台的斜前方设有光电传感器； 其特征是，所述识别方法包括以下步骤：

1）由平面镜引导出玻璃瓶图像，由光电传感器和旋转编码器，触发行频和帧频图像采集，控制采集玻璃瓶一周稍多的侧面，即：玻璃瓶旋转365度到370度；拍摄包含凸点状模具号区全貌图；

2）对采集模具号图像进行快速滤波和去噪预处理，提高图像质量；

3）利用动态阈值法，对图像进行分割，再用腐蚀、膨胀形态学处理，改善分割效果，利用凸点对应的形状、面积、坐标特征筛选出凸点，提取凸点坐标；

4）根据模具点坐标，计算相邻凸点间距离，得出模具凸点对应的符号表达式；由于传送带上各玻璃瓶方位随机，会出现连续点状模具号被截断的情况，将截断模具点重新连接起来；

5）查询预存模具码表，识别出各凸点对应的模具号，给出模具号数据。

2.如权利要求1所述的识别方法，其特征是，所述步骤3）中：利用积分图均值滤波法对原图滤波，求得平均图像，然后将原图与平均图像进行相减得到差值图像，对差值图像进行动态阈值分割，得到二值分割图像。

3.如权利要求1所述的识别方法，其特征是，上述步骤4）中，将截断模具点重新连接起来的方法为：对一排模具凸点而言，其最左和最右的2个端点之间的距离都是最小相邻凸点间距的13倍，相邻凸点之间的间距最大也只有3倍最小相邻间距的情况出现；如果发现在采集图像中出现凸点之间距离大于3倍最小相邻间距的情况，一定是在采集图像中出现了模具点截断，截断时只能是将原本连续的凸点从中断开；此时将出现了模具点截断之前和之后从图像中读取的凸点对应的字符串分别记录在第一和第二个字符串中，由第二个字符串和第一个字符串组合成一个新字符串，从新字符串中取出13个对应的凸点字符表达式，从而就可用它来查询模具码表，求得模具号了。

说明书

基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别方法及其系统

技术领域

[0001] 本发明涉及一种回旋体玻璃瓶凸点模具号识别方法和系统，尤其涉及一种基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别方法和系统。

背景技术

[0002] 不同规格的玻璃瓶是通过不同模具和生产流程制作出来的，靠近瓶底根部有凸点模具号，不同凸点排列组合对应不同模具号，通过模具编码表查询译码，可识别模具号。如人工判读，则效率低，甚至误判。

[0003] 对于方形玻璃瓶，可由正面拍照，经图像识别模具号。但对于回旋体玻璃瓶，如：啤酒瓶。因成像时的透视变化，准确采集凸点非常困难。另外，玻璃瓶在生产传送线，因凸点靠近瓶底，相机、光源等设备布设，存在空间限制问题。

[0004] 查阅国家专利库，已有“玻璃瓶罐点状模具编码的自动识别系统”（申请号：200920226221.5）实用新型专利，但该专利是用激光传感器与单片机，激光经过点状模具时，光强变化，传感器通断信号来识别模具号的，在实际操作时，容易出现一个码点出错，导致整个模具号识别出错的情况。

发明内容

[0005] 本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于图像的回旋体玻璃瓶模具号识别方法及其系统，它具有同时解决设备布局空间限制和高精度模具号实时识别的问题的优点。

[0006] 为了实现上述目的，本发明采用以下技术实现方案：

[0007] 一种基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别系统，它包括LED面光源，旋转平台、旋转编码器、光电传感器、CCD摄像机、平面镜、产品传送带，其中，旋转平台与旋转编码器连接，旋转平台后方设有LED面光源，产品传送带与旋转平台相接，旋转平台斜前方设有CCD摄像机，CCD摄像机和产品传送带之间设有平面镜，在产品传送带的另一侧、旋转平台的斜前方设有光电传感器。

[0008] 一种基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别方法，其步骤为：

[0009] 1）由平面镜引导出玻璃瓶图像，由光电传感器和旋转编码器，触发行频和帧频图像采集，控制采集玻璃瓶一周稍多的测面，即：玻璃瓶旋转365度到370度；拍摄包含凸点状模具号区全貌图；

[0010] 2）对采集模具号图像进行快速滤波和去噪预处理，提高图像质量；

[0011] 3）利用动态阈值法，对图像进行分割，再用腐蚀、膨胀形态学处理，改善分割效果，利用凸点对应的形状、面积、坐标特征筛选出凸点，提取凸点坐标；

[0012] 4）根据模具点坐标，计算相邻凸点间距离，得出模具点对应的模具符号表达式；由于传送带上各玻璃瓶方位随机，会出现连续点状模具号被截断的情况，将截断模具点重新连接起来；

[0013] 5）查询预存模具码表，识别出各凸点对应的模具号，给出模具号数据。

[0014] 所述步骤3）中：利用积分图均值滤波法对原图滤波，求得平均图像，然后将原图与平均图像进行相减得到差值图像，对差值图像进行动态阈值分割，得到二值分割图像。

[0015] 所述步骤4）中，将截断模具点重新连接起来的方法为：对一排模具凸点而言，其最左和最右的2个端点之间的距离都是最小相邻凸点间距的13倍，相邻凸点之间的间距最大也只有3倍最小相邻间距的情况出现；如果发现在采集图像中出现凸点之间距离大于3倍最小相邻间距的情况，一定是在采集图像中出现了模具点截断，截断时只能是将原本连续的凸点从中断开；此时将出现了模具点截断之前和之后从图像中读取的凸点对应的字符串分别记录在第一和第二个字符串中，由第二个字符串和第一个字符串组合成一个新字符串，从新字符串中取出13个对应的凸点对应的字符表达式，从而就可用它来查询模具码表，求得模具号。

[0016] 本发明采用LED面光源打光，用光学变换原理，由光电传感器和旋转编码器定位，CCD摄像机采集玻璃瓶全景像，能保持模具凸点的交比不变性。由图像处理算法，先定位凸点区域，再快速图像滤波等预处理改善质量，然后分割图像，提取凸点位置关系，最后查询模具码表，识别出模具号。

[0017] 本发明的有益效果：

[0018] 1）采用CCD摄像机和图像处理算法，实现回旋玻璃瓶凸点模具号实时识别；

[0019] 2）玻璃瓶旋转一周多，通过旋转编码器脉冲信号设置CCD相机帧频触发信号，保证采集到全部凸点信息，同时图像中凸点与实际凸点之间存在交比不变性；

[0020] 3）采用积分图快速滤波法实现快速滤波，然后进行动态阈值分割；

[0021] 4）查询预存模具码表，由模具凸点距离对应符号代码，识别出模具号；

[0022] 5）通过镜面变换光路，满足设备空间布局和调节需求；

[0023] 6）LED面光源与CCD相机的配合，保证采集高清晰模具凸点信息；

[0024] 7）识别系统结构简单，成本低，精度高，速度快，易于推广使用。

附图说明

[0025] 图1为基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别系统示意图；

[0026] 图2为玻璃瓶凸点模具照片；

[0027] 图3为CCD采集凸点区域图；

[0028] 图4a是模具凸点连续的情况；

[0029] 图4b是模具凸点被截断的情况。

[0030] 图中，1：LED面光源；2：旋转平台；3：旋转编码器；4：光电传感器；5：玻璃瓶；6：CCD摄像机；7：平面镜；8：产品传送带。

具体实施方式

[0031] 下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

[0032] 如图1所示，一种基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别系统，它包括LED面光源1，旋转平台2、旋转编码器3、光电传感器4、CCD摄像机5、平面镜7、产品传送带8，其中，旋转平台2与旋转编码器3连接，旋转平台2后方设有LED面光源1，产品传送带8与旋转平台2相接，旋转平台2斜前方设有CCD摄像机6，CCD摄像机6和产品传送带8之间设有平面镜7，在产品传送带8的另一侧，旋转平台1的斜前方设有光电传感器4。

[0033] LED面光源1照射待测玻璃瓶5，玻璃瓶5在旋转平台2上旋转，由旋转编码器3定位旋转信息，由光学平面镜7先对玻璃瓶5成像，CCD摄像机6对镜面中玻璃瓶5再成像，通过图像处理算法，定位点状模具号区域，由于凸点透光率的差别，采集图像中凸点与非凸点对应灰度存在差别，由此提取各凸点坐标，利用凸点位置关系，查询模具码表，可识别出凸点模具号。

[0034] 本发明的实际步骤：

[0035] 1）将玻璃瓶5传送到旋转平台2上，光电传感器4和旋转编码器3定位触发相机采集包含模具凸点的全景图；

[0036] 2）根据实际观察和统计分析，定位凸点模具号区域范围；

[0037] 3）对采集图像进行增强等预处理，提高图像质量；

[0038] 4）用积分图快速滤波方法平滑图像，然后用动态阈值法进行图像分割；

[0039] 5）用形态学处理，改善分割效果，利用模具凸点的形状、面积、坐标等特征，筛选提取出各模具点坐标；

[0040] 6）由各模具点坐标，计算相邻点之间距离，得出凸点对应的模具号符号表达式。由于传送带上各玻璃瓶方位随机，会出现连续点状模具号被截断的情况。在分析模具凸点特征基础上，开发识别算法将截断模具点重新连接起来。

[0041] 7）查询模具码表，识别出模具号，给出模具号数据。

[0042] 基于图像的回旋体玻璃瓶凸点模具号识别方法的关键是准确提取玻璃瓶各凸点之间的距离信息，查询模具码表（如表1所示），求得对应的模具号。

[0043]

[0044] 1.基于积分图的均值滤波原理

[0045] 图像P的积分图I是指，对于图像中坐标为(x，y)的点，其I(x，y)等于P中(x，y)点左上方矩形区域内全部点的像素值和，即：

[0046]

[0047] 滤波通常用预设滤波核系数矩阵，与图像进行卷积运算。一般取滤波窗口边长为奇数（宽度W=2*h+1，高度H=2*h+1，h，w均为滤波窗口半高和半宽，取正整数）的滤波核。滤波运算可表示如下：

[0048]

[0049] 式中p′(x0,y0)为滤波后图像中(x0,y0)位置处的像素值。

[0050] 均值滤波时滤波核元素为常数，取C(i，j)=1/(W*H)，（2）可简化为：

[0051]

[0052]

[0053] 上式中的积分项 表示原图像中矩形区域D内各像素点的灰度值和，它可由积分图算出，于是，

[0054]

[0055]

[0056] 由（4）可见，只需做好积分图I(x，y)，均值运算转化为计算滤波窗口内的积分值的简单运算。由于无需对每像素重复计算加权和，运算量不再随滤波窗口大小而变化，提高了运算效率。

[0057] 2.动态阈值分割法

[0058] 动态阈值分割用目标像素的局部均值作为判断条件进行阈值操作，可描述为：

[0059] f(x,y)＝(f(x,y)-mean≥c)?foregroud:background (5)[0060] 式中f(x,y)为图像中（x，y）位置处的像素值，mean是指图像像素点的像素局部均值，c为设定的阈值，foregroud和background分别为设定的图像前景和背景灰度值，f′(x,y)为分割结果图像中（x，y）位置处的像素值。实际操作时，用积分图均值滤波法对原图滤波求得平均图像，然后将原图与平均图像进行相减得到差值图像，对差值图像进行(5)式进行阈值分割，得到动态二值分割图像。

[0061] 3.截断模具点的连接算法

[0062] 通过研究各种玻璃瓶模具凸点后发现：对一排模具凸点而言，其最左和最右的2个端点之间的距离都是最小相邻凸点间距的13倍，相邻凸点之间的间距最大也只有3倍最小相邻间距的情况出现。如果发现在采集图像中出现凸点之间距离大于3倍最小相邻间距的情况，一定是在采集图像中出现了模具点截断，截断时只能是将原本连续的凸点从中断开。此时将出现了模具点截断之前和之后从图像中读取的凸点对应的字符串分别记录在第一和第二个字符串中，由第二个字符串和第一个字符串组合成一个新字符串，从新字符串中取出13个对应的凸点字符表达式。从而就可用它来查询模具码表，求得模具号了。

[0063] 上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。