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基于机器视觉的饮料灌装后杂质检测系统的研究与设计

作　者: 于海亮
导　师: 马思乐
学　校: 山东大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 机器视觉图像采集图像处理特征提取特征匹配
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

近年来,食品安全问题越来越得到国家和消费者的关注,对饮料的质量检测也越来越得到饮料生产企业的重视。随着灌装线自动化水平的提高,目前仍被很多企业采用的人工检测方法已经无法满足高速生产线的检测要求,尤其是目前饮料灌装后检测的自动化水平仍然很低,是我国饮料罐装自动化生产线的发展瓶颈,急需要一套在线灌装后检测设备来提高整线的检测水平。机器视觉技术具有快速,精确的检测效果,并且已经在很多检测环节证明了它的优越性；本课题的目的是研究一种采用机器视觉技术完成饮料灌装后杂质自动化检测的方法,以满足目前灌装后生产线的检测要求。本课题根据饮料生产线的实际工艺以及检测系统的基本检测要求,设计了一套基于机器视觉的饮料灌装后杂质检测方法。本课题的具体研究工作如下：确定图像采集方案,首先介绍图像采集设备的特点和选型依据,然后根据检测目标的特点选取合适的设备,包括光源和照明方式,相机与镜头的选取以及图像处理设备的选取。根据目前的人工检测流程确定系统的主要工作流程,然后通过比较目前流行的图像处理方案,选择用通用软件开发工具,使用C/C++语言完成算法设计,最后对图像处理算法进行结构分析,估计图像处理算法的时间复杂度,比较了目前常用的并行处理方案,确定用多处理器协同工作的方式实现本系统的图像处理算法,并对多处理器各自的处理内容进行了分配,对多处理器之间的信息交流内容进行了说明。根据在线检测系统的功能要求,结合图像处理算法结构设计方案确定系统的硬件结构,给出系统硬件结构图,并确定了图像处理设备之间的连接方式。根据获取的目标图像特点,确定杂质检测系统的算法,主要包括感兴趣区域的定位算法,背景抑制、图像滤波、图像增强等预处理算法,图像的分割算法,连通域分析与修正算法,连通域特征提取算法,连通域特征匹配算法,目标运动轨迹生成与目标性质判断等算法的设计,并在Visual C++ 6.0的编程环境下用C/C++语言完成了对上述算法的代码编写工作。根据系统特点讨论了系统的可扩充性,介绍了系统对液位检测功能的扩展,分析图像特点后确定了液位检测功能的算法流程,并在饮料灌装后杂质检测系统的基础上用C/C++语言完成了利用机器视觉技术检测液位的算法实现。利用现有条件进行了算法功能的有效性实验,证明了本课题中提出的杂质检测算法结构合理,能够完成系统预期的检测功能。

全文目录

摘要  8-10
ABSTRACT  10-12
第1章绪论  12-17
  1.1 本课题的研究背景  12-14
  1.2 饮料灌装后杂质检测系统的发展现状  14-15
  1.3 论文的研究内容  15-17
第2章机器视觉系统硬件选型  17-25
  2.1 机器视觉技术概述  17-18
  2.2 光源和照明  18-20
  2.3 相机和镜头  20-22
    2.3.1 相机的分类和选型  20-21
    2.3.2 镜头的选型  21-22
  2.4 处理器与图像采集卡  22-24
  2.5 本章小结  24-25
第3章机器视觉系统整体结构设计  25-41
  3.1 系统的工作流程  25-26
  3.2 图像处理软件开发方式的选择  26-28
  3.3 图像处理算法的结构分析与设计  28-36
    3.3.1 算法结构分析  28-30
    3.3.2 多线程解决方案  30-31
    3.3.3 基于多处理器协同工作的解决方案  31-35
    3.3.4 线程同步  35-36
  3.4 系统的硬件结构  36-38
    3.4.1 系统硬件结构简介  36-38
    3.4.2 数据传输系统  38
  3.5 其他检测功能的扩展  38-40
  3.6 本章小结  40-41
第4章预处理层算法设计  41-61
  4.1 系统检测内容和图像特点  41
  4.2 感兴趣区域的确定  41-44
  4.3 背景抑制  44-46
    4.3.1 背景减除法  44-45
    4.3.2 帧差法  45-46
  4.4 图像滤波与对比度增强  46-48
    4.4.1 图像滤波  46-47
    4.4.2 对比度增强  47-48
  4.5 可见物与背景的分割方法  48-57
    4.5.1 图像分割算法简介  48-49
    4.5.2 阈值法  49-51
    4.5.3 边缘检测法  51-57
  4.6 连通域分析与修正  57-60
  4.7 本章小结  60-61
第5章综合分析层算法设计  61-80
  5.1 目标跟踪算法综述  61-63
    5.1.1 常用的目标跟踪算法简介  61-62
    5.1.2 本系统采用的目标跟踪算法  62-63
  5.2 连通域特征值的提取  63-70
    5.2.1 连通域划分方法  63-64
    5.2.2 面积与周长等特征值的提取  64-66
    5.2.3 轮廓的链码提取  66-68
    5.2.4 轮廓特征值的归一化与无关性设计  68-70
  5.3 连通域特征值的匹配算法  70-73
    5.3.1 特征值匹配系数的计算  70-71
    5.3.2 连通域的抢占式匹配算法  71-73
  5.4 可见物运动轨迹分析与判断  73-74
  5.5 液位检测模块关键技术研究  74-76
  5.6 实验结果分析  76-79
  5.7 本章小结  79-80
第6章总结与展望  80-82
参考文献  82-85
致谢  85-86
攻读学位期间主要研究成果  86-87
学位论文评阅及答辩情况表  87

基于机器视觉的饮料灌装后杂质检测系统的研究与设计

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