本发明专利技术公开了一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错方法和装置，装置包括CCD相机、光源、图像采集卡、工业计算机、I/O控制卡、位置传感器以及废品剔除装置，CCD相机设置在待检烟箱输送带的上方，并与图像采集卡连接，光源位于待检烟箱输送带的上方并与CCD相机配合使用；图像采集卡与工业计算机的输入端连接，用以接收图像采集卡采集到的图片信息进行处理；工业计算机的输入端与I/O控制卡的输出端连接，I/O控制卡的输入端与位置传感器连接，位置传感器设置在CCD相机对应的待检烟箱输送带的下方，废品剔除装置的操作端与I/O控制卡的输出端连接，当工业计算机根据图片信息判定纸箱错用或损坏时，废品剔除装置的操作端在剔除工位处将错用或损坏的纸箱剔除。位处将错用或损坏的纸箱剔除。位处将错用或损坏的纸箱剔除。
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错方法和装置
[0001]本专利技术属于人工智能
，尤其涉及一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错方法和装置，以实现烟箱的防差错功能，确保卷烟产品装箱的准确率。
技术介绍
[0002]为便于卷烟产品的运输和储存，卷烟厂一般用带有印刷图案的纸箱对卷烟进行装箱(50条卷烟装1箱)。出于节能降耗绿色环保理念，烟用纸箱会被多次回收利用。但旧纸箱在回收利用过程中，容易将不同品规的纸箱混在一起，造成生产线上烟条装箱时牌号错乱。因此需要在生产线上对烟用纸箱进行防差错识别，将错误品规纸箱剔除，确保卷烟在装箱过程中不会出现装箱错误的问题。
[0003]由于旧纸箱多次回收利用后，其条码经常出现擦伤、污损、杂物等问题，容易导致扫码识别时的误检，造成生产线异常停机，因此需要对传统的条码识别方式进行改进，采用更加有效的技术提高烟箱检测识别率。
技术实现思路
[0004]为解决现有技术存在的上述技术问题，本专利技术提供一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错方法和装置，通过多重检测识别方式提高条形码擦伤、污损、杂物等异常烟箱的识别率，实现生产线上旧烟箱的防差错功能。
[0005]本专利技术采用的技术方案是：
[0006]一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
[0007]S1：图像采集；
[0008]将待检烟箱放置在输送带上移动至CCD相机下方进行拍照，并通过图像采集卡手机CCD相机拍摄到的图片信息；
[0009]S2：图像灰度化处理；
[0010]图像灰度化处理采用加权平均法，如下方公式(1)所示：
[0011]GRAY＝0.296R+0.588G+0.116B
ꢀꢀ
(1)
[0012]其中，R、G、B分别为图像三个通道的灰度图像，加权系数分别为为0.296，0.588，0.116，是根据人的亮度感知系统调节出来的参数；GRAY为灰度变换后的灰度图像；
[0013]S3：滤波二值化处理；
[0014]对步骤S2中的灰度除噪，采用中值滤波，在降低噪声干扰的同时保证图像中条码边界区域的完整性，中值滤波函数如公式(2)所示，即
[0015]B＝medfilt2(A，[m，n])
ꢀꢀ
(2)
[0016]其中，medfilt2为中值滤波的函数；A为原始图像；B为中值滤波后的图像：m*n为处理的模板大小；
[0017]然后使用OTSU法进行二值化处理，根据图像的亮度自适应的选择阈值，将目标(条
码)从背景区域中分离出来；
[0018]S4：条码分割定位；
[0019]首先将图像右下侧条码区域设置检测框，检测框长*宽为150mm*60mm，使条码尽可能置于检测框中间位置；
[0020]S5：条码识别；
[0021]采用OpenCV检测和识别条码，通过findContours()找到条形码区域的矩形边界，调用detectAndDecode()方法检测和识别条码，返回的结果包含4个元素，分别是：是否检测到条码、识别的条码信息、条码类型和条码位置；识别后的条码信息与设定值进行比较，如果条码读取与预设定不符，则判定为纸箱错用；当条码无法读取且纸箱上图案不符时，则会判定为纸箱错用或损坏，纸箱错用或损坏的均在剔除工位处以剔除。
[0022]进一步的，当条码因模糊、残缺无法识别时进行图像特征识别，具体包括：
[0023]在烟箱图像的特定区域设置2
‑
3个检测框，检测框内图像可以是文字、图案或特定标示；对检测框内的图像提取边缘轮廓面积S，并根据实际设定S
min
和S
max
轮廓面积最小阈值和最大阈值，若S
min
<S<S
max
，则该检测框内图像特征符合，比对成功；
[0024]对上述设置的2
‑
3个检测框内图像特征全部进行比对，如果轮廓面积比对有不符项，则判定该烟箱为错用，需要剔除。
[0025]进一步的，在步骤S5中，对于待识别的图像提取轮廓，计算其轮廓Hu矩值，将待识别图像轮廓与模板轮廓进行匹配，采用OpenCV图像特征识别与匹配matchShapes函数算子，计算比较模板图像A与待识别图像B的Hu不变距，得到公式(3)如下所示：
[0026][0027]其中，I表示信息差，和分别表示两种不同的模型对第“i”个数据点的预测结果；A表示模板图像，B表示待识别图像，和通过下列公式(4)计算获得：
[0028][0029]其中，为Hu不变矩的7个矩不变量；
[0030]如果A和B属于同一种形状，则I(A，B)的值将接近于0；经过实测，当I(A，B)＜0.12可以认为烟箱图案相符，烟箱防差错比对通过。
[0031]一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错装置，其特征在于，包括CCD相机、光源、图像采集卡、工业计算机、I/O控制卡、位置传感器以及废品剔除装置，所述CCD相机设置在待检烟箱输送带的上方，并与所述图像采集卡连接，所述光源位于待检烟箱输送带的上方并与所述CCD相机配合使用；所述图像采集卡与所述工业计算机的输入端连接，用以接收图像采集卡采集到的图片信息进行处理；所述工业计算机的输入端与所述I/O控制卡的输出端连接，所述I/O控制卡的输入端与位置传感器连接，所述位置传感器设置在所述CCD相机对应的待检烟箱输送带的下方，所述CCD相机对应的待检烟箱输送带的后方设置有所述废品剔除装置，所述废品剔除装置的操作端与所述所述I/O控制卡的输出端连接，当所述工业计算机根据图片信息判定纸箱错用或损坏时，所述废品剔除装置的操作端在剔除工位处将错用或损坏的纸箱剔除。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果体现在：
[0033]本专利技术采用了基于图像处理的回用纸箱条码和外形特征识别方法，提高烟箱识别的准确率。当纸箱到达检测位置时，图像采集卡将CCD相机采集的图片送至工业计算机进行处理。首先进行条码识别，如果条码读取与预设定不符，则判定为纸箱错用；当条码无法读取时，则会对烟箱图像特征进行比对，如果条码无法读取且纸箱上图案特征也不符时，则会判定为纸箱错用或纸箱损坏；纸箱错用或损坏均会在剔除工位予以剔除。
附图说明
[0034]图1为本专利技术装置框图。
[0035]图2为本专利技术检测流程图。
具体实施方式
[0036]以下结合附图对本专利技术实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施例，并不用于限制本专利技术实施例。
[0037]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0038]下面将参考附图并结合示例性实施例来详细说明本专利技术。
[0039]参考图2，本专利技术的一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错方法，所述方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：图像采集；将待检烟箱放置在输送带上移动至CCD相机下方进行拍照，并通过图像采集卡手机CCD相机拍摄到的图片信息；S2：图像灰度化处理；图像灰度化处理采用加权平均法，如下方公式(1)所示：GRAY＝0.296R+0.588G+0.116B
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(1)其中，R、G、B分别为图像三个通道的灰度图像，加权系数分别为为0.296，0.588，0.116，是根据人的亮度感知系统调节出来的参数；GRAY为灰度变换后的灰度图像；S3：滤波二值化处理；对步骤S2中的灰度除噪，采用中值滤波，在降低噪声干扰的同时保证图像中条码边界区域的完整性，中值滤波函数如公式(2)所示，即B＝medfilt2(A，[m，n])
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(2)其中，medfilt2为中值滤波的函数；A为原始图像；B为中值滤波后的图像：m*n为处理的模板大小；然后使用OTSU法进行二值化处理，根据图像的亮度自适应的选择阈值，将目标(条码)从背景区域中分离出来；S4：条码分割定位；首先将图像右下侧条码区域设置检测框，检测框长*宽为150mm*60mm，使条码尽可能置于检测框中间位置；S5：条码识别；采用OpenCV检测和识别条码，通过findContours()找到条形码区域的矩形边界，调用detectAndDecode()方法检测和识别条码，返回的结果包含4个元素，分别是：是否检测到条码、识别的条码信息、条码类型和条码位置；识别后的条码信息与设定值进行比较，如果条码读取与预设定不符，则判定为纸箱错用；当条码无法读取且纸箱上图案不符时，则会判定为纸箱错用或损坏，纸箱错用或损坏的均在剔除工位处以剔除。2.如权利要求1所述的一种基于图像处理的回用烟箱识别防差错方法，其特征在于，当条码因模糊、残缺无法识别时进行图像特征识别，具体包括：在烟箱图像的特定区域设置2
‑
3个检测框，检测框内图像可以是文字、图案或特定标示；对检测框内的图像提取边缘轮廓面积S，并根...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆海华，舒梦，陈思萧，金锦，孙顺凯，徐琦，沈苗杰，
申请(专利权)人：浙江中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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