一種基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，包括如下步驟：采集待檢測(cè)瓶口的圖像，并轉(zhuǎn)化為灰度圖；計(jì)算灰度圖的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度矢量，得到待檢測(cè)瓶口灰度圖的邊緣圖像；根據(jù)灰度值閾值范圍把邊緣分割出來(lái)；利用面積作為特征來(lái)分割待檢測(cè)瓶口的內(nèi)環(huán)和外環(huán)；分別計(jì)算內(nèi)環(huán)和外環(huán)圓心坐標(biāo)及半徑，把圓心坐標(biāo)求平均值得到待檢測(cè)瓶口的圓心坐標(biāo)，根據(jù)外環(huán)和內(nèi)環(huán)半徑設(shè)定半徑取值范圍；根據(jù)待檢測(cè)瓶口圓心坐標(biāo)以及半徑取值范圍得到圓的參數(shù)方程，根據(jù)圓的參數(shù)方程對(duì)圓環(huán)進(jìn)行圓周掃描，計(jì)算平均灰度值，畫(huà)平均灰度值曲線；對(duì)平均灰度值曲線進(jìn)行分析，圓環(huán)的變化范圍在一定范圍內(nèi)，則判定圓環(huán)不存在破損，本發(fā)明提高了瓶口質(zhì)量檢測(cè)效率。
【專利說(shuō)明】
-種基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 酒類、飲料、醫(yī)藥、食品等制造行業(yè)在生產(chǎn)中大量采用了灌裝生產(chǎn)線，并且大都使 用玻璃瓶作為產(chǎn)品的包裝。但是玻璃瓶由于在生產(chǎn)、運(yùn)輸過(guò)程中難免要受到污染和損壞，尤 其像啤酒等行業(yè)需要使用可回收的玻璃瓶，因而玻璃瓶必須經(jīng)過(guò)清洗、檢測(cè)等工序，才能進(jìn) 入灌裝工序。為了克服異物和損壞所帶來(lái)的危害，必須對(duì)灌裝前的玻璃瓶進(jìn)行細(xì)致的檢測(cè)， 行業(yè)中稱為實(shí)瓶檢測(cè)。運(yùn)種檢測(cè)通常是在暗室中在燈光下由人工進(jìn)行的。
[0003] 視覺(jué)檢測(cè)機(jī)器人主要是利用機(jī)器視覺(jué)的理論和技術(shù)，來(lái)對(duì)灌裝生產(chǎn)線上空瓶質(zhì)量 進(jìn)行檢測(cè)。機(jī)器視覺(jué)作為一口綜合性的前沿學(xué)科，近年來(lái)得到人們廣泛關(guān)注，是研究熱點(diǎn)之 一，對(duì)其的研究和應(yīng)用都相當(dāng)活躍。
[0004] 現(xiàn)有的瓶口檢測(cè)只能靠人工檢測(cè)，不僅效率低，而且精度低，嚴(yán)重影響生產(chǎn)線效 率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種基于機(jī)器視覺(jué) 的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，解決了 W往依靠人工檢測(cè)精度和效率低的問(wèn)題，提高了國(guó)內(nèi)制造業(yè) 檢測(cè)的技術(shù)含量。
[0006] 本發(fā)明通過(guò)W下技術(shù)手段解決上述問(wèn)題：
[0007] -種基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，包括如下步驟：
[000引S1、采集待檢測(cè)瓶口的圖像，并轉(zhuǎn)化為灰度圖；
[0009] S2、利用Sobel邊緣檢測(cè)算子計(jì)算灰度圖的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度矢量，得到待檢測(cè) 瓶口灰度圖的邊緣圖像；
[0010] S3、設(shè)定灰度值闊值范圍，根據(jù)灰度值闊值范圍把邊緣分割出來(lái)；
[OOW S4、根據(jù)分割后的區(qū)域，利用面積作為特征來(lái)分割待檢測(cè)瓶口的內(nèi)環(huán)和夕閑；
[001 ^ S5、利用重心法分別計(jì)算內(nèi)環(huán)和外環(huán)圓屯、坐標(biāo)及半徑，把外環(huán)和內(nèi)環(huán)的圓屯、坐標(biāo) 求平均值，得到待檢測(cè)瓶口的圓屯、坐標(biāo)，根據(jù)外環(huán)和內(nèi)環(huán)半徑設(shè)定半徑取值范圍；
[0013] S6、根據(jù)待檢測(cè)瓶口圓屯、坐標(biāo)W及半徑取值范圍得到圓的參數(shù)方程，根據(jù)圓的參 數(shù)方程對(duì)圓環(huán)進(jìn)行圓周掃描，計(jì)算平均灰度值，畫(huà)平均灰度值曲線；
[0014] S7、對(duì)平均灰度值曲線進(jìn)行分析，圓環(huán)的變化范圍在一定范圍內(nèi)，則判定圓環(huán)不存 在破損，否則，判定圓環(huán)存在破損，列為不及格產(chǎn)品。
[001引進(jìn)一步地，步驟Sl中，利用照明檢測(cè)系統(tǒng)采集待檢測(cè)瓶日的圖像，所述照明檢測(cè)系 統(tǒng)包括待檢測(cè)瓶口、Lm)光源、擋板、CCD工業(yè)相機(jī)，所述擋板對(duì)應(yīng)于待檢測(cè)瓶口處有一開(kāi)口， L抓光源將光照射到待檢測(cè)瓶口，經(jīng)反射通過(guò)開(kāi)口進(jìn)入CCD工業(yè)相機(jī)，得到待檢測(cè)瓶口的圖 像。
[0016] 進(jìn)一步地，步驟S2中，利用Sobel邊緣檢測(cè)算子計(jì)算灰度圖的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度 矢量具體方法如下：
[0017] Sobel邊緣檢測(cè)算子包含兩組3*3的矩陣，分別為橫向卷積因" 交縱
向卷積因-
[0018] L 巧表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測(cè)的圖像灰度值，其公式 如下：
[0019] (
[0020] (
[0021] 圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度值大小通過(guò)W下公式計(jì)算：
[0022] 其中，為了提高效率使用不開(kāi)平方的近似值：
[0023] G| = |Gx| + |Gy| ,
[0024] 用W下公式計(jì)算梯度方向：
[0025]
[0026] 如果W上的角度0等于零，即代表圖像該點(diǎn)處擁有縱向邊緣，左方較右方暗。
[0027] 進(jìn)一步地，步驟S3中，所述灰度值闊值范圍為(25，255)。
[0028] 進(jìn)一步地，步驟S4中，設(shè)定一個(gè)闊值，如果面積大于闊值的視為待檢測(cè)瓶口出現(xiàn)裂 紋，直接判斷為不及格。
[00巧]進(jìn)一步地，所述闊值為60000。
[0030] 進(jìn)一步地，步驟S5中，具體過(guò)程如下：
[0031] 計(jì)算外環(huán)外接最小矩形得到外環(huán)上、下、左、右四個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，然后通過(guò)重屯、法計(jì) 算中點(diǎn)即外環(huán)圓屯、坐標(biāo)：
[0032]
[0033]
[0034]
[0035]
[0036] 其中，X2為外環(huán)右邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)，Xi為外環(huán)左邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)，y2為外環(huán)下邊點(diǎn)的縱 坐標(biāo)，yi為外環(huán)上邊點(diǎn)的縱坐標(biāo)；
[0037] 按照上述方法同理可得內(nèi)環(huán)圓屯、坐標(biāo)：（centerx(內(nèi))，centerY柄)）及內(nèi)環(huán)半徑R內(nèi)； [003引把外環(huán)和內(nèi)環(huán)的圓屯、坐標(biāo)求平均值，得到待檢測(cè)瓶口的圓屯、坐標(biāo)：（centers， centerv);
[0039] 根據(jù)外環(huán)和內(nèi)環(huán)半徑設(shè)定半徑取值范圍為R。
[0040] 講一巧化，巧驢S6中，圓的參#方程為：
[0041]
[00創(chuàng)其中，R為[R內(nèi)-3，R外+3]，圓屯、角4為[0,360。];
[0043] 1(乂.￥)為圓巧（乂.￥)聲梳占對(duì)巧的灰原值，則：
[0044]
[0045] meani刃干巧滅巧但。
[0046] 進(jìn)一步地，步驟S7中，圓環(huán)的變化范圍在40個(gè)像素點(diǎn)W內(nèi)，則判定圓環(huán)不存在破 損。
[0047] 本發(fā)明的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法解決了 W往依靠人工檢測(cè)精度和效 率低的問(wèn)題，提高了國(guó)內(nèi)制造業(yè)檢測(cè)的技術(shù)含量。同時(shí)，該方法的成功實(shí)行對(duì)工業(yè)機(jī)器人手 眼系統(tǒng)、物流運(yùn)輸業(yè)、包裝業(yè)、光學(xué)檢測(cè)與加工等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。
【附圖說(shuō)明】
[004引圖1為本發(fā)明基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法的流程圖；
[0049] 圖2為本發(fā)明的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法所采用的照明檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示 意圖；
[0050] 圖3為本發(fā)明的實(shí)施例中采用圖2所采集的瓶口灰度圖；
[0051] 圖4為圖3中每幅瓶口灰度圖對(duì)應(yīng)的平均灰度曲線圖。
【具體實(shí)施方式】
[0052] 為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面將結(jié)合附圖和具體 的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。需要指出的是，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā) 明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例，基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi) 有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0053] 如圖1所示，一種基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，包括如下步驟：
[0054] S1、采集待檢測(cè)瓶口的圖像，并轉(zhuǎn)化為灰度圖；
[0055] 如圖2所示，利用照明檢測(cè)系統(tǒng)采集待檢測(cè)瓶口的圖像，所述照明檢測(cè)系統(tǒng)包括待 檢測(cè)瓶口、L抓光源、擋板、CCD工業(yè)相機(jī)，所述擋板對(duì)應(yīng)于待檢測(cè)瓶口處有一開(kāi)口，L抓光源 將光照射到待檢測(cè)瓶口，經(jīng)反射通過(guò)開(kāi)口進(jìn)入CCD工業(yè)相機(jī)，得到待檢測(cè)瓶口的圖像，并轉(zhuǎn) 化為灰度圖，如圖3所示。
[0056] S2、利用Sobel邊緣檢測(cè)算子計(jì)算灰度圖的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度矢量，得到待檢測(cè) 瓶口灰度圖的邊緣圖像；
[0057] 在技術(shù)上，它是一離散性差分算子，用來(lái)運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的灰度之近似值。在圖 像的任何一點(diǎn)使用此算子，將會(huì)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的灰度矢量或是其法矢量；
[0化引Sobel邊緣檢測(cè)算子包含兩組3*3的矩陣，分別為橫向卷積因-
及縱 向卷積因^;將之與圖像作平面卷積，即可分別得出橫向及縱向的亮度差 分近似值；

[0059] 如果WA代表原始圖像，Gx及Gy分別代表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測(cè)的圖像灰度值，其 公式如下：
[0060]
[0061]
[0062] 圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度值通過(guò)W下公式計(jì)算
通常，為了 提高效率使用不開(kāi)平方的近似值：
[0063] G I = I Gx+Gy I ,
[0064] 然后可用W下公式計(jì)算梯度方向：
[00 化]
[0066] 如果W上的角度0等于零，即代表圖像該處擁有縱向邊緣，左方較右方暗。
[0067] S3、設(shè)定灰度值闊值范圍，根據(jù)灰度值闊值范圍把邊緣分割出來(lái)；
[0068] 所述灰度值闊值范圍為(25,255)。
[0069] S4、根據(jù)分割后的區(qū)域，利用面積作為特征來(lái)分割待檢測(cè)瓶口的內(nèi)環(huán)和外環(huán)；
[0070] 根據(jù)分割后的區(qū)域，利用面積作為特征來(lái)分割瓶口的內(nèi)環(huán)和外環(huán)。一般來(lái)說(shuō)，同一 批瓶子在相同的照明檢測(cè)系統(tǒng)下，圓環(huán)面積是有固定范圍的，即邊緣的面積也是有固定范 圍的。當(dāng)瓶口出現(xiàn)裂紋時(shí)，邊緣分割后的內(nèi)環(huán)和外環(huán)會(huì)連在一起，從圖3中的b可W看出；運(yùn) 里可W設(shè)定一個(gè)闊值判斷，如果面積大于闊值的視為出現(xiàn)裂紋的情況，可W直接判斷為不 及格，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，運(yùn)里設(shè)定面積闊值為60000。
[0071] S5、利用重屯、法分別計(jì)算內(nèi)環(huán)和外環(huán)圓屯、坐標(biāo)及半徑，把外環(huán)和內(nèi)環(huán)的圓屯、坐標(biāo) 求平均值，得到待檢測(cè)瓶口的圓屯、坐標(biāo)，根據(jù)外環(huán)和內(nèi)環(huán)半徑設(shè)定半徑取值范圍；
[0072] 提取圓環(huán)邊緣后，計(jì)算外環(huán)外接最小矩形得到外環(huán)上、下、左、右四個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，然
[0073] 后通過(guò)重屯、法計(jì)算中點(diǎn)即外環(huán)圓屯、坐標(biāo)：
[0075] 外環(huán)半徑計(jì)算公式：
[0074]
[0076]
[0077] 其中，X2為外環(huán)右邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)，Xi為外環(huán)左邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)，y2為外環(huán)下邊點(diǎn)的縱 坐標(biāo)，yi為外環(huán)上邊點(diǎn)的縱坐標(biāo)；
[007引按照上述方法同理可得內(nèi)環(huán)圓屯、坐標(biāo)：（centerx(內(nèi))，centerY柄)）及內(nèi)環(huán)半徑R內(nèi)；
[00巧]把外環(huán)和內(nèi)環(huán)的圓屯、坐標(biāo)求平均值，得到待檢測(cè)瓶口的圓屯、坐標(biāo)：（centers， centerv);
[0080] 根據(jù)外環(huán)和內(nèi)環(huán)半徑設(shè)定半徑取值范圍為R。
[0081] S6、根據(jù)待檢測(cè)瓶口圓屯、坐標(biāo)W及半徑取值范圍得到圓的參數(shù)方程，根據(jù)圓的參 數(shù)方程對(duì)圓環(huán)進(jìn)行圓周掃描，計(jì)算平均灰度值，畫(huà)平均灰度值曲線；
[0082] 由于瓶口圖像可W大致看成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的圓環(huán)，根據(jù)圓的參數(shù)方程對(duì)該圓環(huán)進(jìn)行圓 周掃描，計(jì)算平均灰度值，畫(huà)平均灰度值曲線，如圖4所示，
[0083] 圓的參數(shù)方程為：
[0084]
[0085] 其中，R為(R內(nèi)-3，R外+3)，圓屯、角4為(0，360。）；
[0086] Kx, y)為圓環(huán)(x，y)坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值，則：
[0087]
[0088] meani為平均灰度值。
[0089] S7、對(duì)平均灰度值曲線進(jìn)行分析，圓環(huán)的變化范圍在一定范圍內(nèi)，則判定圓環(huán)不存 在破損，否則，判定圓環(huán)存在破損，列為不及格產(chǎn)品。
[0090] 圓環(huán)的變化范圍在40個(gè)像素點(diǎn)W內(nèi)，則判定圓環(huán)不存在破損。
[0091] 圖3中的a是標(biāo)準(zhǔn)的圓環(huán)圖，從它的平均灰度曲線圖圖4中的a可W看出，它的變化 范圍是16個(gè)像素點(diǎn)，為及格產(chǎn)品；而其余4幅圓環(huán)圖的變化范圍都較大，可知那幾幅圖的圓 環(huán)都存在破損，因此對(duì)應(yīng)的瓶口可列為不及格產(chǎn)品。
[0092] 本發(fā)明的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法解決了 W往依靠人工檢測(cè)精度和效 率低的問(wèn)題，提高了國(guó)內(nèi)制造業(yè)檢測(cè)的技術(shù)含量。同時(shí)，該方法的成功實(shí)行對(duì)工業(yè)機(jī)器人手 眼系統(tǒng)、物流運(yùn)輸業(yè)、包裝業(yè)、光學(xué)檢測(cè)與加工等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。
[0093] W上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并 不能因此而理解為對(duì)本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員 來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可W做出若干變形和改進(jìn)，運(yùn)些都屬于本發(fā)明的保 護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)W所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： 51、 采集待檢測(cè)瓶口的圖像，并轉(zhuǎn)化為灰度圖； 52、 利用Sobel邊緣檢測(cè)算子計(jì)算灰度圖的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度矢量，得到待檢測(cè)瓶口 灰度圖的邊緣圖像； 53、 設(shè)定灰度值閾值范圍，根據(jù)灰度值閾值范圍把邊緣分割出來(lái)； 54、 根據(jù)分割后的區(qū)域，利用面積作為特征來(lái)分割待檢測(cè)瓶口的內(nèi)環(huán)和外環(huán)； 55、 利用重心法分別計(jì)算內(nèi)環(huán)和外環(huán)圓心坐標(biāo)及半徑，把外環(huán)和內(nèi)環(huán)的圓心坐標(biāo)求平 均值，得到待檢測(cè)瓶口的圓心坐標(biāo)，根據(jù)外環(huán)和內(nèi)環(huán)半徑設(shè)定半徑取值范圍； 56、 根據(jù)待檢測(cè)瓶口圓心坐標(biāo)以及半徑取值范圍得到圓的參數(shù)方程，根據(jù)圓的參數(shù)方 程對(duì)圓環(huán)進(jìn)行圓周掃描，計(jì)算平均灰度值，畫(huà)平均灰度值曲線； 57、 對(duì)平均灰度值曲線進(jìn)行分析，圓環(huán)的變化范圍在一定范圍內(nèi)，貝lj判定圓環(huán)不存在破 損，否則，判定圓環(huán)存在破損，列為不及格產(chǎn)品。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S1中， 利用照明檢測(cè)系統(tǒng)采集待檢測(cè)瓶口的圖像，所述照明檢測(cè)系統(tǒng)包括待檢測(cè)瓶口、LED光源、 擋板、CCD工業(yè)相機(jī)，所述擋板對(duì)應(yīng)于待檢測(cè)瓶口處有一開(kāi)口，LED光源將光照射到待檢測(cè)瓶 口，經(jīng)反射通過(guò)開(kāi)口進(jìn)入C⑶工業(yè)相機(jī)，得到待檢測(cè)瓶口的圖像。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S2中， 利用Sobel邊緣檢測(cè)算子計(jì)算灰度圖的每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度矢量具體方法如下： Sobel邊緣檢測(cè)算子包含兩組3*3的矩陣，分別為橫向卷積因-δ縱向卷 積因虧以Α代表原始圖像，Gx及Gy分別代表經(jīng)橫向及縱向邊緣檢測(cè)的圖像灰度值，其公式如 下：圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值通過(guò)以下公式計(jì)算：其中，為了提高效率使用不開(kāi)平方的近似值： GI = I Gx+Gy I , 用以下公式計(jì)算梯度方向：如果以上的角度Θ等于零，即代表圖像該處擁有縱向邊緣，左方較右方暗。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S3中， 所述灰度值閾值范圍為(25,255)。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S4中， 設(shè)定一個(gè)閾值，如果面積大于閾值的視為待檢測(cè)瓶口出現(xiàn)裂紋，直接判斷為不及格。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，所述閾值為 60000〇7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S5中， 具體過(guò)程如下： 計(jì)算外環(huán)外接最小矩形得到外環(huán)上、下、左、右四個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，然后通過(guò)重心法計(jì)算中 點(diǎn)即外環(huán)圓心坐標(biāo)： 外環(huán)半徑計(jì)算公式：其中，χ2為外環(huán)右邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)，X1為外環(huán)左邊點(diǎn)的橫坐標(biāo)，y2為外環(huán)下邊點(diǎn)的縱坐標(biāo)， yi為外環(huán)上邊點(diǎn)的縱坐標(biāo)； 按照上述方法同理可得內(nèi)環(huán)圓心坐標(biāo)：（centerx(內(nèi))，centerY(內(nèi))）及內(nèi)環(huán)半徑R內(nèi)； 把外環(huán)和內(nèi)環(huán)的圓心坐標(biāo)求平均值，得到待檢測(cè)瓶口的圓心坐標(biāo)：（centerx，centerY); 根據(jù)外環(huán)和內(nèi)環(huán)半徑設(shè)定半徑取值范圍為R。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S6中， 圓的參數(shù)方程為：其中，R為(R內(nèi)_3，R外+3)，圓心角Φ為(0,360°); 1(義，7)為圓環(huán)(1，7)坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值，貝|1:meani為平均灰度值。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于機(jī)器視覺(jué)的瓶口質(zhì)量檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S7中， 圓環(huán)的變化范圍在40個(gè)像素點(diǎn)以內(nèi)，則判定圓環(huán)不存在破損。
【文檔編號(hào)】G01N21/958GK105954301SQ201610464135
【公開(kāi)日】2016年9月21日
【申請(qǐng)日】2016年6月22日
【發(fā)明人】張昱, 魏千洲
【申請(qǐng)人】廣東省自動(dòng)化研究所