基于视觉的PET瓶封盖检测及定位系统

张 鑫， 周向荣， 李小江

(杭州娃哈哈集团有限公司， 浙江 杭州 310018)

饮料行业竞争日趋激烈，用户对产品质量也愈加看重；而食品企业对食品安全的责任永无止境。在饮料生产线上，瓶盖、瓶口及旋盖封装过程可能存在偏差，导致出现高盖、歪盖、安全环断裂和低液位等问题。由于饮料对密封性要求高，易漏气变质，发现并剔除不合格产品可以保证产品质量，降低生产损失，减少投诉。目前质量检测工作依然依靠人工目检，存在检查效率不高、岗位价值低等问题。课题组提出的基于视觉的PET封盖检测及定位系统可以更加快速和准确地检测出高盖、歪盖、安全环断裂和低液位等缺陷，将一次性成本投入为固定资产，减少人工成本方面的投入，降低了总成本；同时系统具有反向定位功能，能够定位出产生封盖异常的旋盖机工位，指导生产，降低损失，提高生产效率。该检测系统只需在车间停机时做适当清洁维护，可无间断工作，避免了人因疲劳而导致的漏检和误检。

1 机械结构设计

1.1 视觉成像方案

饮料瓶封盖缺陷主要包括无盖、高盖、歪盖和低液位等，以上缺陷都能通过轮廓判断来识别。因此在成像方案上课题组选用背光源剪影成像的方式，该方案能够清晰的采集样品的轮廓信息。另外，方案采用如图1所示的3个相机进行拍摄，以保证视场覆盖瓶盖外表面。采像设备选用的是130万像素的CCD相机和12 mm的定焦镜头。采集到的图像能够有效提取被检测物的轮廓信息，效果如图2所示。

图1 成像方案Figure 1 Scheme of imaging

图2 瓶子图像Figure 2 Image of bottle

1.2 剔除机构

剔除装置用于剔除检测出的不合格产品，用1个电磁阀驱动气缸伸缩实现。使用时，调整减压阀的压力为300～400 kPa。剔除装置在安装时，剔除气缸头与瓶身的距离控制在15 mm左右。剔除装置如图3所示。

图3 剔除装置Figure 3 Rejecting device

1.3 定位机构

定位系统能够找到产生次品瓶盖的旋盖头，从而有针对性地检修，提高生产效率。原理如下：给每个转盘的旋盖头设置编号，编号区间为 0～n，在0号位置安装传感器，PLC记录起始位置，通过传送带编码器，记录每个瓶子对应的编号，在剔除工位，PLC将有缺陷的瓶子对应的编号及缺陷类型反馈给界面软件存档并显示。定位系统如图4所示。

图4 定位系统Figure 4 Positing system

2 电气设计

电气控制选用西门子S7-1200系列的PLC作为主控单元，主要负责与视觉模块的通信，利用光电传感器及编码器完成旋盖机定位以及次品的剔除工作。其中与视觉控制器的通信包括接收次品缺陷类型，及反馈对应次品编号。具体的电气检测流程如图5所示。

图5 电气控制流程图Figure 5 Flow chart of electrical control

3 视觉设计

视觉设计软件部分，主要分为界面软件和图像处理算法2部分。

3.1 界面软件

开发工具采用微软基础类库MFC，集成开发环境选择的是Visual Studio 2019，主要实现的功能包括采集图像、调用图像处理算法、与PLC通信、统计检测结果并存档和人机操作等。

3.1.1 图像采集

相机采用海康工业相机，将原厂相机SDK进行二次开发，其中图像通过回调函数实时传递给应用类，实现图像采集功能。

3.1.2 调用图像处理算法

采用动态链接库实现共享函数库。使用动态链接库可以更为容易地将更新应用于各个模块，同时不会影响该程序的其他部分，有利于分割研发任务，方便后期的调试和维护。

3.1.3 PLC通信

与PLC的通信采用modbus tcp通信协议[1]。MFC调用CSocket类来实现通信[2-3]，相较于winsock，CSocket类提供了阻塞的访问方式，其成员函数如receive，send，receivefrom，sendto和accept不会像winsock中的函数一样返回错误代码为WSAEWOULDBLOCK的错误，这些函数会自行进入等待状态，直至操作结束。

3.1.4 数据统计和存档

实时更新监测数据，包括总检测数、次品数及各个单项缺陷对应数据，同时统计旋盖机各工位产生的缺陷类型及数量保存到本地文档中。

3.1.5 人机操作

四人中，袁安的拳脚功夫可能是最好的吧，一路上，咬吴耕的狗，偷李离的贼，调戏上官星雨的乡村流氓，都是由他负责打发掉的。他的拳法名叫百花错拳，却并不是母亲请来的武术师父教会的。

每种类型的瓶盖会有对应的参数，操作人员可以通过人机调用相应参数；另外，软件也提供了主要参数的微调功能。比如，不同瓶型的高度会有差异，运行前操作人员需要进入调试模式，调整设备高度，以确保瓶盖在视场中心。

3.2 图像处理算法

图像处理算法是视觉系统的核心，直接影响设备性能。项目集成开发环境选择的是Visual Studio 2019，调用了开源的视觉算法库Opencv，最终生成动态链接库DLL，供软件平台调用。图像处理算法主要功能分为：找目标、分割瓶体、各项分类处理和返回结果。图像处理算法流程如图6所示。

图6 图像算法流程图Figure 6 Flow chart of image process arithmetic

3.2.1 找目标

将单通道灰度图转化为二值化图像，利用Canny算子[4-5]找到边缘，再利用8邻域找轮廓并填充[6-7]，屏蔽面积小于阈值的区域，剩下轮廓数≠1，则说明视场中无检测物或者存在多个检测物，结束流程并返回结果为合格。如轮廓数=1，遍历目标轮廓坐标[8-9]，如图像边缘是轮廓的一部分，则判为目标不完整，结束流程并返回结果为合格；反之，判为目标单一且完整，进入下一环节。

3.2.2 分割瓶体

这个环节的关键是找到支撑环，再根据支撑环找到瓶盖、防盗环和液位区。为了设计出针对各个部位的单独的识别算法：

1)首先，运行前手动调整支撑环在图像中的初始位置，保证其在图像中线位置上。

3.2.3 各项分类处理

采用串行处理的方式，依次顺序为：无盖、高盖、歪盖、低液位和环缺陷。一旦某一项检测到异常，则直接退出，返回异常项；如果所有检测都正常，返回结果为合格，并结束流程。

1)无盖：判断瓶盖ROI灰度均值，大于阈值即为无盖。灰度均值在有盖和无盖2种情况下差异较大，阈值比较容易设置，判断结果较为准确。

2)高盖：计算盖顶中心到支撑环拟合线的距离，与设定阈值比较，大于阈值即为高盖，反之合格。

3)歪盖：利用最小二乘法[10-12]拟合盖顶轮廓线，计算其与支撑环拟合线的夹角，与设定阈值比较，大于阈值即为歪盖，反之合格。

4)低液位：对液位ROI做Y方向投影，计算每行像素灰度均值，根据均值可以分为液体区、泡沫区(或者是晃动导致液位倾斜区)和空气区；对泡沫区继续划分，主要参数为泡沫密度阈值，即泡沫点(黑点)的比例，大于阈值即为液体，从而可以得到实际液位。不同产品阈值参数变化较大，如碳酸饮料和乳饮料对应的阈值比纯净水的阈值大很多。

4 试验

在实际生产线进行了项目试验检测，主要步骤：①制作无盖、高盖、歪盖、低液、无环和卷边标准异常品，每种异常品连续测试10次；②实际生产测试，运行0.5 h，现场安排工人将漏检产品拿出，最后人工复检设备剔除的产品，统计相关数据；③人为拆除其中2个旋盖机工位，制造无盖产品，测试异常定位系统。

实际测试结果：无盖、高盖、低液、无环和卷边盖均可检出；连线观察饮料瓶数为15 765，误剔瓶数为15，漏剔数为0，检测准确率99.90%，不良品检出率100.00%，误剔率0.08%；定位系统能够实时显示异常旋盖机工位和缺陷种类，并能查看累计数据，现场测试能够准确定位。测试结果表明，设备符合设计要求，检测能力满足实际生产线质量标准。

图7所示为歪盖检测的效果对比图，左边为正常盖，右边为歪盖。

图7 检测效果图Figure 7 Detection effect diagram

图7中：kcapk表示盖顶斜率，kringk表示支撑环斜率，Δk表示斜率差。

5 结语

针对目前饮料灌装质量检测工作依靠人工目检，存在检查效率不高、检出率低等缺点。笔者设计了基于视觉的PET封盖检测及定位系统。通过反复实验测试表明：采用背光源剪影的成像方式能够有效采集PET封装的图像信息，3相机方案能够满足瓶盖柱面全检测，稳定有效的成像系统有助于算法模块更加高效准确地识别目标缺陷。该设计采用的图像处理算法对硬件要求低、速度快，能够较大程度降低成本。在实际使用中，采用该系统的设备能够有效检测出PET封装线上存在的缺陷并剔除，并能准确定位造成缺陷的旋盖机工位。