基于OpenCV的啤酒瓶口缺陷检测系统研究.pdf

l 匐 化 (a)瓶口轮廓正检率 (b)瓶口轮廓误检数 图4破损检测参数分析 范围在0～1之间，圆形的圆形度为1，图形的形状 越趋于圆，则圆形度越接近1相对圆心距离指啤 酒瓶口的圆心与各连通域质心之间的距离，将瓶 口圆心到瓶口环形区域的距离设定一个经验阈 值，可以避开瓶口圆环区域内部或外部存在的噪 声干扰通过分析这四个破损参数的影响情况， 可确定了一个用于检测瓶口破损的方案 对部分瓶口进行采样和分析以确定破损检测 方案，如图4和表IN示，共对897个破损轮廓采取 5种方式检测图4(a)中横坐标表示被检测的啤酒 瓶口轮廓数目，纵坐标表示啤酒瓶口轮廓的正检 率，每条曲线表示以不同的特征参数进行轮廓检 测时的正检率，曲线最后均会趋于稳定状态，趋于 稳态时的数值即为该特征参数选择方式下的正检 率；图4(b)中横坐标表示被检测的啤酒瓶口轮廓数 目，纵坐标表示被误检测的数，每条曲线表示以不 同的破损特征参数检测啤酒瓶口时误检测轮廓数 由表1的数据明显得出采取一种参数时破损检 测的正确率仅有89．771％，当采用两种或三种参 数时，检测效果相对较好，而运用四种参数时， 检测效果明显增强，达到97．979％。

综合了4种特 征参数对啤酒瓶口破损识别的影响，确定采用周 长、面积、圆形度和相对圆心距离4种参数判别瓶 口是否破损 4分析检测结果 部分检测结果如图5所示，图中每组图像上下 对应，上面的表示待检测的瓶口图像，下面的是 检测后的图像，第l组是完好的啤酒瓶口，其他6 组则为破损不一的啤酒瓶口通过观察这7组图像 及其检测结果，可知无论是什么形式的破损都能 被系统检测出来，系统的检测速度是47000瓶／d,时 (13．05瓶／秒)，检测结果满足系统的准确性和实 时性要求 表1 不同特征参数选择下的检测效果 【下转第71页】 第36卷第8期2o14-o8(上) [631 。