本發(fā)明涉及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

膠囊檢測，是指對膠囊漏片、殘片、膠囊臟污以及膠囊混裝等一系列的質(zhì)量檢測，該環(huán)節(jié)對于膠囊的生產(chǎn)至關(guān)重要，其關(guān)系到用戶的健康安全問題。而現(xiàn)在對于膠囊的檢測，基本采用人工，但人工容易產(chǎn)生誤檢漏檢的情況，并且效率低，現(xiàn)在急需一種高效率的檢測方法和系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)膠囊檢測的自動(dòng)化。

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，國內(nèi)外也對如何實(shí)現(xiàn)膠囊的自動(dòng)化檢測進(jìn)行了研究，如公開號為：cn1943886的中國專利申請，公開了“一種基于計(jì)算機(jī)視覺的軟膠囊質(zhì)量在線檢測的裝置與方法”，該檢測方法是：利用軟膠囊在膠囊排列輸送部分上有序排列并隨著輸送鏈前進(jìn)，在計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別部分內(nèi)觸動(dòng)光電觸發(fā)傳感器，光電觸發(fā)傳感器將膠囊位置發(fā)送給控制模塊和計(jì)算機(jī)，并觸發(fā)計(jì)算機(jī)內(nèi)的高速圖像采集卡，采集膠囊的圖像。計(jì)算機(jī)在每次拍攝完后，及時(shí)對所拍攝的序列圖像進(jìn)行處理，提取面積、大小、形狀等特征參數(shù)，通過識(shí)別軟件完成膠囊是否為異型丸和重量的檢測。最后通過控制模塊將剔除指令發(fā)送到膠囊剔除動(dòng)作部分，由電磁閥產(chǎn)生動(dòng)作，將異型丸和重量不合格的膠囊從輸送鏈上準(zhǔn)確的剔除。合格的軟膠囊自動(dòng)進(jìn)入接料盒中。但是該方法利用機(jī)器視覺技術(shù)對膠囊進(jìn)行檢測時(shí)并未具體公開具體的圖像處理過程，而且只能針對某一種特定的膠囊設(shè)計(jì)，通過性不高，魯棒性不強(qiáng)，檢測精度不高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法及系統(tǒng)，本基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法及系統(tǒng)檢測精度高，適應(yīng)性廣泛，能夠檢測各種型號規(guī)格膠囊。

為實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)方案，本發(fā)明提供了一種基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法，具體包括以下步驟：

步驟1：工業(yè)攝像機(jī)采集圖像；

步驟2：利用采集的圖像離線制作膠囊模板；

步驟3：利用模板匹配在線定位膠囊的中心和方向并分割出每個(gè)膠囊圖像；

步驟4：校正分割出的膠囊圖像；

步驟5：利用校正好的膠囊圖像與膠囊模板做比較，輸出缺陷檢測結(jié)果信息。

優(yōu)選的，所述步驟2中，利用采集的圖像離線制作膠囊模板，主要包括以下步驟:

步驟21：從采集的圖像截取膠囊圖像；

步驟22：采用canny邊緣檢測算法，檢測膠囊圖像的邊緣，作為膠囊模板。

優(yōu)選的，所述步驟3中，利用模板匹配在線定位膠囊的中心和方向并分割出每個(gè)膠囊圖像，

主要包括以下步驟:

步驟31：根據(jù)公式1求出模板邊緣點(diǎn)與離該點(diǎn)最近的待檢測圖像邊緣之間的均方距離

其中，t表示模板邊緣，d(r,c)表示邊緣提取后的待檢測圖像和模板的距離；

步驟32：判斷均方距離是否小于設(shè)置的閾值，如果是，即可認(rèn)為找到一個(gè)膠囊實(shí)例，并且

得到膠囊實(shí)例的中心(x0，y0)和方向θ；

步驟33：根據(jù)膠囊實(shí)例的中心和方向，可求仿射變換矩陣，具體計(jì)算公式如下所示：

通過對膠囊模板邊緣進(jìn)行仿射變換，變換公式如下所示：

根據(jù)公式3得到膠囊的實(shí)例邊緣，其中，點(diǎn)(u,v)為模板邊緣像素點(diǎn)，(x,y)為膠囊實(shí)例的

邊緣像素點(diǎn)；

步驟33：根據(jù)每個(gè)膠囊的實(shí)例邊緣像素點(diǎn)，將每個(gè)膠囊圖像分割出來。

優(yōu)選的，所述步驟31中，邊緣提取后的待檢測圖像和模板的距離d(r,c)采用hausdorff距離度量。

優(yōu)選的，所述步驟4中，校正分割出的膠囊圖像的方法為：使用仿射畸變的膠囊實(shí)例，通過公式2中的變換矩陣h，得到校正好的膠囊實(shí)例。

優(yōu)選的，所述步驟5中，利用校正好的膠囊圖像與膠囊模板做比較，具體步驟如下：

步驟51：利用校正好的膠囊圖像和膠囊模板進(jìn)行減影操作，得到缺陷圖像；

步驟52：利用otsu算法對缺陷圖像進(jìn)行閾值化，得到最后的缺陷二值圖。

本發(fā)明還提供了一種基于上述膠囊檢測方法的檢測系統(tǒng)，包括：

圖像采集模塊，所述圖像采集模塊包括工業(yè)攝像機(jī)和工業(yè)光源，用于采集膠囊圖像；

圖像處理模塊，所述圖像處理模塊為用于對圖像采集模塊傳送過來的膠囊圖像進(jìn)行缺陷檢

測的軟件，搭載在工控機(jī)上；

控制執(zhí)行模塊，根據(jù)圖像處理模塊傳送過來的膠囊缺陷檢測結(jié)果信息，控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)對膠囊采取相應(yīng)的動(dòng)作。

優(yōu)選的，所述圖像處理模塊軟件包括人機(jī)交互界面、數(shù)據(jù)庫和圖像處理算法，其中人機(jī)交互界面提供接口給用戶選取制作膠囊模板，以及圖像和參數(shù)的顯示；數(shù)據(jù)庫對膠囊檢測過程中的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理；圖像處理算法用于對膠囊的缺陷檢測。

本發(fā)明提供的一種基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法及檢測系統(tǒng)的有益效果在于：

1)本基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法采用基于邊緣的模板匹配定位分割采集圖像中的待檢測膠囊，再通過校正后的待檢測膠囊與模板進(jìn)行比較，檢測出缺陷，其基于邊緣的模板匹配算法，不受光線變化影響，并且在存在遮擋和混亂等復(fù)雜情況下，還是可以快速準(zhǔn)確地定位分割采集圖像中地膠囊，其適用各種不同種類的膠囊檢測，實(shí)用性強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了膠囊檢測的自動(dòng)化，提高了檢測的質(zhì)量和效率。

2)本基于機(jī)器視覺的膠囊檢測系統(tǒng)通過圖像采集模塊、圖像處理模塊和控制執(zhí)行模塊之間的配合可以高效實(shí)現(xiàn)缺陷膠囊的檢測，不僅檢測精度高，適應(yīng)性廣泛，而且能夠檢測各種型號規(guī)格的膠囊。

附圖說明

圖1為發(fā)明中基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法的流程示意圖。

圖2為發(fā)明中待檢測圖像模板匹配分割膠囊圖像示意圖。

圖3為發(fā)明中基于機(jī)器視覺的膠囊檢測系統(tǒng)的示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，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。本領(lǐng)域普通人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。

實(shí)施例1：一種基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法。

參照圖1和圖2所示，一種基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法，具體包括如下步驟：

步驟1：工業(yè)攝像機(jī)采集圖像，具體為通過工業(yè)光源照射放置在流水線上的膠囊體，然后通過工業(yè)照相機(jī)進(jìn)行照片拍攝。

步驟2：利用采集的圖像離線制作膠囊模板，并具體包括

步驟21：從步驟1中采集的圖像內(nèi)截取膠囊圖像；

步驟22：采用canny邊緣檢測算法，檢測膠囊圖像的邊緣，作為膠囊模板。

步驟3：利用模板匹配在線定位膠囊的中心和方向并分割出每個(gè)膠囊圖像，具體包括

步驟31：根據(jù)公式1求出模板邊緣點(diǎn)與離該點(diǎn)最近的待檢測圖像邊緣之間的均方距離

其中，t表示模板邊緣，d(r,c)表示邊緣提取后的待檢測圖像和模板的距離；

步驟32：判斷均方距離是否小于設(shè)置的閾值，如果是，即可認(rèn)為找到一個(gè)膠囊實(shí)例，并且

得到膠囊實(shí)例的中心(x0，y0)和方向θ；

步驟33：根據(jù)膠囊實(shí)例的中心和方向，可求仿射變換矩陣，具體計(jì)算公式如下所示：

通過對膠囊模板邊緣進(jìn)行仿射變換，變換公式如下所示：

根據(jù)公式3得到膠囊的實(shí)例邊緣，其中，點(diǎn)(u,v)為模板邊緣像素點(diǎn)，(x,y)為膠囊實(shí)例的

邊緣像素點(diǎn)；

步驟33：根據(jù)每個(gè)膠囊的實(shí)例邊緣像素點(diǎn)，將每個(gè)膠囊圖像分割出來。

步驟4：校正分割出的膠囊圖像，使用仿射畸變的膠囊實(shí)例，通過公式2中的變換矩陣h，得到校正好的膠囊實(shí)例。

步驟5：利用校正好的膠囊圖像與膠囊模板做比較，輸出缺陷檢測結(jié)果信息，具體包括

步驟51：利用校正好的膠囊圖像和膠囊模板進(jìn)行減影操作，得到缺陷圖像；

步驟52：利用otsu算法對缺陷圖像進(jìn)行閾值化，得到最后的缺陷二值圖。

本基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法采用基于邊緣的模板匹配定位分割采集圖像中的待檢測膠囊，再通過校正后的待檢測膠囊與模板進(jìn)行比較，檢測出缺陷，其基于邊緣的模板匹配算法，不受光線變化影響，并且在存在遮擋和混亂等復(fù)雜情況下，還是可以快速準(zhǔn)確地定位分割采集圖像中地膠囊，其適用各種不同種類的膠囊檢測，實(shí)用性強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)了膠囊檢測的自動(dòng)化，提高了檢測的質(zhì)量和效率。

實(shí)施例2：一種基于機(jī)器視覺的膠囊檢測系統(tǒng)。

參照圖3所示，一種基于實(shí)施例1中基于機(jī)器視覺的膠囊檢測方法的檢測系統(tǒng)，包括：

圖像采集模塊，所述圖像采集模塊包括工業(yè)攝像機(jī)和工業(yè)光源，用于采集膠囊圖像；

圖像處理模塊，所述圖像處理模塊為用于對圖像采集模塊傳送過來的膠囊圖像進(jìn)行缺陷檢

測的軟件，搭載在工控機(jī)上；

控制執(zhí)行模塊，根據(jù)圖像處理模塊傳送過來的膠囊缺陷檢測結(jié)果信息，控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)對膠囊采取相應(yīng)的動(dòng)作。

本實(shí)施例中，圖像采集模塊與圖像處理模塊信號相連，工業(yè)攝像機(jī)采集的圖像可以通過串口通信傳送給搭載在工控機(jī)上的圖像處理軟件；圖像處理模塊與控制執(zhí)行模塊信息相連，控制器可以為plc，圖像處理軟件可以把膠囊檢測的最終結(jié)果通過以太網(wǎng)接口gige發(fā)送給plc，plc根據(jù)檢測結(jié)果控制執(zhí)行模塊對膠囊做出相應(yīng)地動(dòng)作。

本實(shí)施例中，圖像處理模塊軟件包括人機(jī)交互界面、數(shù)據(jù)庫和圖像處理算法。其中人機(jī)交互界面提供接口給用戶選取制作膠囊模板，以及一些圖像和參數(shù)的顯示；數(shù)據(jù)庫對膠囊檢測過程中的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理；圖像處理算法用于對膠囊的缺陷檢測。

本基于機(jī)器視覺的膠囊檢測系統(tǒng)通過圖像采集模塊、圖像處理模塊和控制執(zhí)行模塊之間的配合可以高效實(shí)現(xiàn)缺陷膠囊的檢測，不僅檢測精度高，適應(yīng)性廣泛，而且能夠檢測各種型號規(guī)格的膠囊。

以上所述為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，但本發(fā)明不應(yīng)局限于該實(shí)施例和附圖所公開的內(nèi)容，所以凡是不脫離本發(fā)明所公開的精神下完成的等效或修改，都落入本發(fā)明保護(hù)的范圍。