毛丽凤 夏汉均

（1、广东职业技术学院，广东 佛山 528000 2、东风日产乘用车公司，广东 广州 510000）

1 概述

随着机器视觉技术的迅猛发展，其在工业方面的检测应用也越来越广泛，例如：食品包装缺陷检测、汽车涂胶检测、瓶装啤酒填充液位检测、医疗图像检测等。但是国内还没有运用机器视觉进行运动鞋自动装箱检测的案例。

目前国内运动鞋装箱流水线采用人工检测的方式匹配运动鞋与对应的鞋盒，防止装箱错误。但在生产流水线上，人长时间工作很容易疲劳，导致生产效率降低，甚至出现失误。

本文采用基于机器视觉的运动鞋自动装箱检测技术，将采集的运动鞋与鞋盒上的标签图像，进行灰度化、Log 滤波、边缘检测、锐化等图像处理，再将处理后的图像，进行角点检测和特征匹配，最终达到自动检测目的。该技术可以代替人工检测，从而提高检测的质量和效率。

2 图像采集及灰度化

检测对象选取安踏男篮球鞋，通过改变工业机器人摄像机的位置和角度，获取运动鞋与鞋盒上标签的图像，并灰度化结果如图1 所示。

图1 获取带有标签的运动鞋与鞋盒图像

3 图像增强

采集的图像由于受外界因素的干扰，经常需要改善图像的质量，以增强图像的视觉效果。将一幅图像中的有用信息（即感兴趣信息）进行增强，同时将无用信息（即干扰信息或噪声）进行抑制，以提高图像的可观察性，利于计算机处理。

具体操作流程如图2 所示。

图2 图像增强操作流程

基于二阶微分的拉普拉斯算子对于细节（细线和孤立点）能产生更强的响应，并且各向同性，因此在图像增强中较一阶的梯度算子更受我们的青睐。……