一种香烟包装印刷用瑕疵检测方法

技术领域

本发明涉及印刷检测技术领域，具体为一种香烟包装印刷用瑕疵检测方法。

背景技术

香烟是烟草制品的一种。制法是把烟草烤干后切丝，然后以纸卷成长约120mm，直径10mm的圆桶形条状。吸食时把其中一端点燃，然后在另一端用口吸咄产生的烟雾。由于香烟消费面广、量大且税高，香烟工业在各国经济中占有重要地位。没有好的包装就没有好的市场，这已经是一条市场营销规律，包装是企业创造利润的重要手段之一，香烟包装也不例外，香烟包装主要起到保护产品、防伪、装饰美化及宣传产品的作用。

香烟包装在印刷生产过程中需要进行瑕疵检测，然而目前大多数工厂采用人工目视的方式对香烟包装进行瑕疵检测，对于不停运转的流水线作业，工人容易发生疲劳，进而造成误判，且人工成本高，效率低，难以满足大批量作业，为此我们提出一种基于图像配准技术对香烟包装进行检测和判断，不仅效率高效，避免出现误判，且能够降低人工成本，并满足大批量作业的香烟包装印刷用瑕疵检测方法来解决此问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种香烟包装印刷用瑕疵检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种香烟包装印刷用瑕疵检测方法，其方法包括如下步骤：

(S1)、拍摄正常且合格的香烟包装图像，将拍摄到的图像命名为源图像A，同时在包装生产线上架设拍摄用的摄像机，并对生产线上印刷好的香烟包装进行拍摄，将拍摄的图像命名为图像B；

(S2)、通过图像配准技术提取出源图像A和图像B中的特征信息、灰度信息和形状信息，同时对源图像A和图像B进行放射变换，将生产线上拍摄到的图像B和源图像A的信息进行对比，从而进行配准，并得到其相互之间的配准信息；

(S3)、在获取到源图像A和图像B之间的特征信息后，确定出两幅图像中所包含的内容是否具有一致性，再根据包含的内容进行各方面的详细特征分析，将源图像A中所储存的各项特征内容在图像B中按定位信息进行复原，然后再通过像素差值进行缺陷判断，并对香烟包装的特征信息进行分类，特征信息比如字体墨迹的分布和图形墨迹的分布，设定缺陷阈值，将图像区域划分出多个区域，并通过区域对比获得瑕疵区域，如果字体墨迹的分布或图形墨迹的分布超过阈值，则将定义为产品出现字体飞墨或图像飞墨，如果字体墨迹的分布或图形墨迹的分布远低于阈值，则将定义为产品出现字体缺失或图像缺失；

(S4)、通过每个点对进行源图像A和图像B进行图像定位，然后将每个点所包含的不同程度的特征信息进行匹配校准，最终得到配准结果，进而判断出其是否处于缺陷范畴，利用图像不同区域其灰度值的差异，如平均灰度、灰度中心、灰度偏转方向特征信息，在图像B中找到相对应的区域，然后根据设定的特征阈值进行判断，进而得到缺陷检测结果，缺陷检测合格的包装予以放行，同时取出不合格的包装。

优选的，所述步骤(S1)中，拍摄正常且合格的香烟包装图像时，在不同的角度对香烟包装进行拍摄，同时拍摄到的图像张数为5-10张。

优选的，所述步骤(S1)中，生产线上架设的摄像机为高帧率摄像机，在拍摄的过程中确保生产线上的光照条件。

优选的，所述步骤(S2)中，放射变换是在向量空间中进行一次线性变换和一次平移，并通过放射变换将源图像A和图像B的每个像素点按照一定的规律映射到新的位置。

优选的，所述步骤(S2)中，采用的图像配准技术方法分别为基于灰度信息法、变换域法和基于特征法。

优选的，所述步骤(S3)中，设定的阈值是基于源图像A和图像B的相似程度来进行确定的，设定的阈值为95-99％。

优选的，所述步骤(S3)中，图像区域的划分个数为200-400个。

优选的，所述步骤(S4)中，基于灰度信息的外观缺陷检测是利用灰度图中特有的单通道信息，从而能够在256个像素中迅速的进行操作计算。

优选的，所述步骤(S4)中，检测出的瑕疵包含脏污、漏印、图像缺水、字符缺失、偏移、变形、残缺、划伤、图像色差、字体飞墨和图像飞墨。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明提出的方法基于图像配准技术对香烟包装进行检测和判断，不仅提高了检测作业的工作效率，同时能够避免出现误判，且能够降低人工成本，减轻工人的负担，并满足大批量作业，解决了目前大多数工厂采用人工目视的方式对香烟包装进行瑕疵检测，工人容易发生疲劳，进而造成误判，且人工成本高，效率低下，难以满足大批量作业的问题。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

一种香烟包装印刷用瑕疵检测方法，其方法包括如下步骤：

(S1)、拍摄正常且合格的香烟包装图像，将拍摄到的图像命名为源图像A，同时在包装生产线上架设拍摄用的摄像机，并对生产线上印刷好的香烟包装进行拍摄，将拍摄的图像命名为图像B，其中拍摄正常且合格的香烟包装图像时，在不同的角度对香烟包装进行拍摄，同时拍摄到的图像张数为5-10张，通过不同角度的拍摄，获取合格包装产品不同角度的图像，以便后期进行图像配准，并提升检测结果的准确率；

(S2)、通过图像配准技术提取出源图像A和图像B中的特征信息、灰度信息和形状信息，同时对源图像A和图像B进行放射变换，将生产线上拍摄到的图像B和源图像A的信息进行对比，从而进行配准，并得到其相互之间的配准信息，其中放射变换是在向量空间中进行一次线性变换和一次平移，并通过放射变换将源图像A和图像B的每个像素点按照一定的规律映射到新的位置；

(S3)、在获取到源图像A和图像B之间的特征信息后，确定出两幅图像中所包含的内容是否具有一致性，再根据包含的内容进行各方面的详细特征分析，将源图像A中所储存的各项特征内容在图像B中按定位信息进行复原，然后再通过像素差值进行缺陷判断，并对香烟包装的特征信息进行分类，特征信息比如字体墨迹的分布和图形墨迹的分布，设定缺陷阈值，将图像区域划分出多个区域，并通过区域对比获得瑕疵区域，如果字体墨迹的分布或图形墨迹的分布超过阈值，则将定义为产品出现字体飞墨或图像飞墨，如果字体墨迹的分布或图形墨迹的分布远低于阈值，则将定义为产品出现字体缺失或图像缺失，其中设定的阈值是基于源图像A和图像B的相似程度来进行确定的，设定的阈值为95-99％，通过阀值的设定，其用于对合格与不合格的产品进行区分；

(S4)、通过每个点对进行源图像A和图像B进行图像定位，然后将每个点所包含的不同程度的特征信息进行匹配校准，最终得到配准结果，进而判断出其是否处于缺陷范畴，利用图像不同区域其灰度值的差异，如平均灰度、灰度中心、灰度偏转方向特征信息，在图像B中找到相对应的区域，然后根据设定的特征阈值进行判断，进而得到缺陷检测结果，缺陷检测合格的包装予以放行，同时取出不合格的包装。

实施例二：

一种香烟包装印刷用瑕疵检测方法，其方法包括如下步骤：

(S1)、拍摄正常且合格的香烟包装图像，将拍摄到的图像命名为源图像A，同时在包装生产线上架设拍摄用的摄像机，并对生产线上印刷好的香烟包装进行拍摄，将拍摄的图像命名为图像B，其中拍摄正常且合格的香烟包装图像时，在不同的角度对香烟包装进行拍摄，同时拍摄到的图像张数为5-10张，通过不同角度的拍摄，获取合格包装产品不同角度的图像，以便后期进行图像配准，并提升检测结果的准确率，同时生产线上架设的摄像机为高帧率摄像机，在拍摄的过程中确保生产线上的光照条件，高帧率摄像机能够有效捕捉到移动中产品的画面，确保拍摄到的图像更加清晰，以便进行图像配准；

(S2)、通过图像配准技术提取出源图像A和图像B中的特征信息、灰度信息和形状信息，同时对源图像A和图像B进行放射变换，将生产线上拍摄到的图像B和源图像A的信息进行对比，从而进行配准，并得到其相互之间的配准信息，其中放射变换是在向量空间中进行一次线性变换和一次平移，并通过放射变换将源图像A和图像B的每个像素点按照一定的规律映射到新的位置，同时采用的图像配准技术方法分别为基于灰度信息法、变换域法和基于特征法；

(S3)、在获取到源图像A和图像B之间的特征信息后，确定出两幅图像中所包含的内容是否具有一致性，再根据包含的内容进行各方面的详细特征分析，将源图像A中所储存的各项特征内容在图像B中按定位信息进行复原，然后再通过像素差值进行缺陷判断，并对香烟包装的特征信息进行分类，特征信息比如字体墨迹的分布和图形墨迹的分布，设定缺陷阈值，将图像区域划分出多个区域，并通过区域对比获得瑕疵区域，如果字体墨迹的分布或图形墨迹的分布超过阈值，则将定义为产品出现字体飞墨或图像飞墨，如果字体墨迹的分布或图形墨迹的分布远低于阈值，则将定义为产品出现字体缺失或图像缺失，其中设定的阈值是基于源图像A和图像B的相似程度来进行确定的，设定的阈值为95-99％，通过阀值的设定，其用于对合格与不合格的产品进行区分；

(S4)、通过每个点对进行源图像A和图像B进行图像定位，然后将每个点所包含的不同程度的特征信息进行匹配校准，最终得到配准结果，进而判断出其是否处于缺陷范畴，利用图像不同区域其灰度值的差异，如平均灰度、灰度中心、灰度偏转方向特征信息，在图像B中找到相对应的区域，然后根据设定的特征阈值进行判断，进而得到缺陷检测结果，缺陷检测合格的包装予以放行，同时取出不合格的包装，其中基于灰度信息的外观缺陷检测是利用灰度图中特有的单通道信息，从而能够在256个像素中迅速的进行操作计算。

实施例三：

一种香烟包装印刷用瑕疵检测方法，其方法包括如下步骤：

(S1)、拍摄正常且合格的香烟包装图像，将拍摄到的图像命名为源图像A，同时在包装生产线上架设拍摄用的摄像机，并对生产线上印刷好的香烟包装进行拍摄，将拍摄的图像命名为图像B，其中拍摄正常且合格的香烟包装图像时，在不同的角度对香烟包装进行拍摄，同时拍摄到的图像张数为5-10张，通过不同角度的拍摄，获取合格包装产品不同角度的图像，以便后期进行图像配准，并提升检测结果的准确率，同时生产线上架设的摄像机为高帧率摄像机，在拍摄的过程中确保生产线上的光照条件，高帧率摄像机能够有效捕捉到移动中产品的画面，确保拍摄到的图像更加清晰，以便进行图像配准；

(S2)、通过图像配准技术提取出源图像A和图像B中的特征信息、灰度信息和形状信息，同时对源图像A和图像B进行放射变换，将生产线上拍摄到的图像B和源图像A的信息进行对比，从而进行配准，并得到其相互之间的配准信息，其中放射变换是在向量空间中进行一次线性变换和一次平移，并通过放射变换将源图像A和图像B的每个像素点按照一定的规律映射到新的位置，同时采用的图像配准技术方法分别为基于灰度信息法、变换域法和基于特征法；

(S3)、在获取到源图像A和图像B之间的特征信息后，确定出两幅图像中所包含的内容是否具有一致性，再根据包含的内容进行各方面的详细特征分析，将源图像A中所储存的各项特征内容在图像B中按定位信息进行复原，然后再通过像素差值进行缺陷判断，并对香烟包装的特征信息进行分类，特征信息比如字体墨迹的分布和图形墨迹的分布，设定缺陷阈值，将图像区域划分出多个区域，并通过区域对比获得瑕疵区域，如果字体墨迹的分布或图形墨迹的分布超过阈值，则将定义为产品出现字体飞墨或图像飞墨，如果字体墨迹的分布或图形墨迹的分布远低于阈值，则将定义为产品出现字体缺失或图像缺失，其中设定的阈值是基于源图像A和图像B的相似程度来进行确定的，设定的阈值为95-99％，通过阀值的设定，其用于对合格与不合格的产品进行区分，同时图像区域的划分个数为200-400个；

(S4)、通过每个点对进行源图像A和图像B进行图像定位，然后将每个点所包含的不同程度的特征信息进行匹配校准，最终得到配准结果，进而判断出其是否处于缺陷范畴，利用图像不同区域其灰度值的差异，如平均灰度、灰度中心、灰度偏转方向特征信息，在图像B中找到相对应的区域，然后根据设定的特征阈值进行判断，进而得到缺陷检测结果，缺陷检测合格的包装予以放行，同时取出不合格的包装，其中基于灰度信息的外观缺陷检测是利用灰度图中特有的单通道信息，从而能够在256个像素中迅速的进行操作计算，同时检测出的瑕疵包含脏污、漏印、图像缺水、字符缺失、偏移、变形、残缺、划伤、图像色差、字体飞墨和图像飞墨。

本发明提出的方法基于图像配准技术对香烟包装进行检测和判断，不仅提高了检测作业的工作效率，同时能够避免出现误判，且能够降低人工成本，减轻工人的负担，并满足大批量作业，解决了目前大多数工厂采用人工目视的方式对香烟包装进行瑕疵检测，工人容易发生疲劳，进而造成误判，且人工成本高，效率低下，难以满足大批量作业的问题。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。