摘要：随着我国工业水平的快速发展，金属瓶罐在食品、化工、日用品等行業的应用越来越广泛。由于人们对物品及食品封装的安全、健康和多样化的需求不断提高，金属瓶罐的生产和检测面临着更高的要求和挑战，传统的检测方法已无法适应。在此背景下研发一种金属瓶罐在线缺陷检测系统，改善人工检测存在的效率低、精度差、成本高等缺点，提高产品品质，为企业增加效益具有很好的意义。

关键词：机器视觉；金属瓶罐；缺陷检测；图像处理

中图分类号：TP39文献标志码：A文章编号：1009-9492 （ 2022 ） S1-0049-03

A Vision Based Inspection Method for Metal Bottles

Wang Zepeng

（CHINA HANGJIANG， Shantou， Guangdong 515800， China）

Abstract： With the rapid development of Chinas industrial level， metal bottles and cans are more and more widely used in food， chemical， daily necessities and other industries. Due to the increasing demand for the safety， health and diversification of goods and food packaging， the production and detection of metal bottles and cans are facing higher requirements and challenges， and the traditional detection methods have been unable to adapt. In this context， it is of great significance to develop an online defect detection system for metal bottles and cans to improve the shortcomings of low efficiency， poor accuracy and high cost of manual detection， improve product quality and increase benefits for enterprises.

Key words： machine vision； metal bottles and cans； defect detection； image processing

0引言

金属罐是随着罐头工业的发展而兴起的，至今在产品封装方面仍发挥重要作用。图1为某企业研发的金属罐产品。金属罐质量对物品质量、食品安全起到十分关键作用。在整个生产过程中，由于原材料缺陷、设备老化、员工操作不当等因素的影响，使产品可能出现划痕、擦伤、裂口、边料不足、变形、封罐不良等缺陷，这些缺陷往往会影响了内容物的质量，出现化学成分变化超标等问题。因此，对金属瓶罐进行高效准确的质量检测十分必要。

基于机器视觉的智能检测是近年发展的一门新学科，综合了光源照明、光学成像、图像处理、软件和人机接口等技术，可提高生产的柔性和自动化程度，保证产品质量，在国内外各领域都有广泛的应用和发展。

1硬件设计

合理检测系统的设计是以正确分析客户需求为前提，根据罐型、缺陷类型、速度等参数进行设计，以更好地满足需求，实现设计目标。本检测系统主要应用于金属罐表面质量的检测，所以要针对表面缺陷的外形和物理特征进行系统整体方案设计。

机器视觉在线检测系统主要由光源、相机、图像处理控制器、显示器、通迅模块、PLC可编程控制器、剔除装置等构成。

金属罐缺陷检测系统的目标是在自动生产线最后一道工序（封底盖）之后，在不影响合格品传输的情况下对缺陷产品进行实时分离剔除。视觉检测系统结构如图2所示。

由于检测过程外界光线会影响拍摄效果，故光源和相机需封闭在检测箱内以隔绝外界光的影响。此系统包括3个工位，每个工位均安装一个密封检测箱，分别检测罐的旋口、口部和底部。将检测箱放置于生产线的传送装置之上，当瓶罐运动至指定位置触发传感器使光源闪光同时相机高速采集图片并将其传送至图像处理控制器，通过图像处理软件识别处理后判断是否合格，在显示器中显示处理结果，并将结果传送至PLC。当产品不合格时，由PLC发出信号至剔除装置对此罐进行剔除；如合格，则保留，从而完成对产品的质量检测。系统检测流程如图3所示。

视觉系统设计中，光源照明的设计是重要部分，会直接影响取像效果和后期处理结果甚至是整个系统的表现。光源的参数主要有光谱、方向、强度、均匀性等，前期需经过多次试验选择合适的光源。合理的光源方案可以解决视觉系统中图像质量的很多问题，对一个视觉检测系统的成功与否至关重要。常用的光源有环形光源、条形光源、平行光源等。

2软件设计

数字图像信号处理技术是指利用计算机将图像信息转化为数字信息，以数字的形式对信号进行去噪、增强、复原、特征提取等处理，得到所需的信号形式。

金属罐缺陷检测算法的關键包括：

（1）准确性。检测的准确性直接衡量了检查系统的使用意义和价值，准确性保证要建立在对罐的表面不同区域进行特征分析，依据特征表面进行算法设计。

（2）检测速度。检测速度是系统需求的主要特征之一，检测速度的关键是要在准确性和时间上寻求平衡点，合理利用处理算法，减少不必要的时间消耗。

本文的图像处理算法使用了某企业研发的高性能图像处理软件，由多个图像处理算子和多种交互式开发工具组成。其中包括了滤波、形状搜索、定位、校正、分类、辨识、色彩分析等基本的几何图像计算功能，且这些功能设计为模块化封装，适用于大多数图像处理场合。检测方法选择如图4所示。

通过显示器操作界面对软件进行操作，人机交互界面提供了参数设置以及信息显示接口，用于相关模块的参数配置和信息显示。从上层往下层分别是参数配置、图像获取、图像处理、信号输出。图像处理模块是软件系统的关键部分，直接决定检测结果的准确性，此部分将输入的图像进行分析和处理并将相应信息传递给信息显示模块。信号输出作为最后一个软件层次，对处理信号进行稳定合理的输出。经通信模块传输至PLC可编程控制器，PLC通过传感器检测瓶罐，对不良品进行计数及定位，保证剔除装置的准确剔除操作。

3应用效果

本检测系统已应用于生产现场，对人工检测方法与机器视觉检测方法进行对比，得出的结果为人工检测误差高于机器视觉检测，且经实际速度测试，机器视觉检测速度远高于人工检测。生产试验证明，运用机器视觉检测能够高效准确的完成金属罐缺陷的检测，其检测精度高于人工检测方法，且成本低，可连续性，对瓶罐不会产生二次接触污染和损害，达到了设计的目标和要求。图5为缺陷示意图。

4结束语

机器视觉作为一股新生的力量正以其独特的视角和处理手段在各个领域高速发展，逐步取代许多行业中利用人工进行测量或检测的方法。本文从产品背景、用户需求等方面入手，遵循机器视觉检测系统设计的规范及标准化，对金属瓶罐缺陷检测系统进行了总体的部署和具体的设计，验证了系统的意义和价值。

参考文献：

[1]赵志强，熊元姣.计算机视觉检测系统的设计方案[J].工业控制计算机，2005，18（10）：1-2.

[2]刘金桥，吴金强.机器视觉系统发展及其应用[J].机械工程与自动化，2010（01）：215-216.

作者简介：王泽鹏（1986-），男，广东汕头人，大学本科，助理工程师，研究领域为金属包装制罐设备。

（编辑：王智圣）