基于机器视觉的柱面标签检测算法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 张泽鲁 |
| 答辩日期 | 2021-05-21 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 许敏 |
| 关键词 | 机器视觉 柱面标签 曲面标签 图像拼接 缺陷检测 |
| 学位名称 | 专业学位硕士 |
| 学位专业 | 机械工程 |
| 其他题名 | Research on Cylindrical Labels Detection Algorithm based on Machine Vision |
| 英文摘要 | 标签作为商品的重要组成部分，是传递商品信息的重要媒介。依照相关法律法规要求，应标注有生产日期、保质期等重要信息。但受制于生产设备及加工工艺的影响，标签表面不可避免的会出现各种质量缺陷，给企业造成经济损失。随着社会的快速发展，传统的人工或半自动化检测方式已难以满足如今的生产要求。进入21世纪以来，机器视觉技术已经广泛的应用到标签质量检测领域，形成了成熟且稳定的智能化检测体系。药食品行业中类圆柱瓶体作为容器而被广泛的使用。相对于传统的平面标签，粘贴于瓶身表面的柱面标签在标签缺陷检测过程中，经相机成像后标签边缘部分会出现图像失真与压缩变形，形成柱面畸变；而且标签内容具有连续性，从不同方向观测得到的标签内容各不相同，使用传统缺陷检测方法无法得到标签的全部信息。曲面标签作为柱面标签的一种特殊形式，由于其形状特殊，畸变不规则，给标签质量检测提出了新的挑战。若将柱面标签平面展开，得到柱面标签的平面展开图，既解决了柱面标签因成像畸变导致的图像压缩问题，又可以应用成熟的平面标签检测技术，降低企业的生产成本。本文的主要研究内容为柱面标签的畸变校正，设计了一种基于机器视觉的柱面标签全表面成像算法，将柱面标签变换成一幅连续且无畸变的标签平面展开图，再基于此图像进行标签缺陷的质量检测。本文首先介绍了柱面标签的空间定位算法，由于传送带振动的影响，柱面标签的位姿不断变化，依据多相机系统对相机视野下的柱面标签进行空间定位，得到柱面标签的空间位置。然后在此基础上建立三维空间模型，对柱面标签的外形进行描述，再通过图像插值算法提取像素值，并拼接融合相邻相机的图像，实现规则柱面标签及曲面标签的平面展开，得到无畸变的柱面标签平面展开图。最后，基于此展开图识别常见的标签缺陷并提取关键字符。为验证算法的鲁棒性及精度，通过搭建虚拟仿真及实际实验平台对算法进行了实验验证。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 72页 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28975]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_智能检测与装备研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张泽鲁. 基于机器视觉的柱面标签检测算法研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2021. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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