视觉技术的检测系统软件设计方法

迟广志，伍颖贤

(1.哈尔滨卷烟厂，哈尔滨 150001;2.黑龙江省冶金研究所)

在现代化的卷烟生产中，烟箱缺条检测是缺陷检测的一个重点步骤。在传统缺陷检测工序中，一般是依靠人工进行检测，效率低且工作强度大，并容易发生漏检的情况，一直没有理想的检测手段。早期采用较多的技术方案有称重式和射线式:前者存在适应性不好的问题，目前已经很少使用;后者由于存在对安全和环境的影响等问题，实际效果也不够理想。

为提高产品质量，采用视觉技术对烟箱缺条进行全面检测已是必然。就国内而言，目前以“相机+图像采集卡+PC图像处理软件”(PCBASE)的检测模式，已成发展趋势。该模式综合利用了光学、机械、电子、控制和自动化各学科的先进技术，可以有效地检出烟箱缺条缺陷，并将包装不合格的产品从生产线上剔出或报警停机。该方法具有很好的灵活性和适应性，能够适应复杂的检测需求，系统原理框图如图1所示，架构主要包括输送通道、大箱定位机构、图像检测机构、系统分析软件和电器控制系统等 。在该系统中，检测软件算法的好坏直接决定着系统的优劣。本文详细研究检测软件的设计和实现过程。

1 图像处理算法

1.1 图像的平滑技术

图像中的噪声类很多。对图像信号幅度和相位的影响十分复杂，有些噪声和图像信号互相独立不相关，有些是相关的，噪声本身之间也有些相关。因此要减少图像中的噪声必须针对具体情况采用不同的方法，否则很难获得满意的处理效果。本系统采用中值滤波的图像平滑方案。

中值滤波器是一种非线性滤波器。是在1979年由J·W·Jukey首先提出并应用在一维信号处理技术中。后来被二维图像信号处理技术所引用。它在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。在实际运算过程中并不需要图像的统计特征，这也带来了不少的方便。

中值滤波法中的窗口是指一个点的特定长度或形状的邻域。在一维情形下，中值滤波器窗口正中间那个像素的灰度值，用窗口内各像素灰度值的中值代替。

1.2 图像模板匹配及原理

为了在图像中检测出已知形状的目标物，我们使用这个目标物的形状模版(或窗口)与图像匹配，在约定的某种准则下检测出目标物图像，通常称其为模版匹配法。它能检测出图像中的线条、曲线、图案等等，在许多方面已获得广泛的应用。如将字模对印刷页的图像匹配;目标模版与侦测图像相匹配;目标模版与制导系统获得的图像匹配;星图模版与天空图像的匹配等。图像匹配技术早在60年代已开始研究，在以后的实际应用中得到了不断改善。

本文采用分层压缩预处理技术对原始图像F1(x，y)按2×2邻域逐次进行邻域平均处理，得到一个分辨率为原图像1/4的分层图像。依次进行k次分层，可得到分辨率更低、维数更小的图像，压缩图像和原始图像一起构成了一组分辨率由高到低、维数由大到小的图像序列。

2 系统软件设计

Visual C++是 Microsoft公司推出的开发Win32环境程序，面向对象的可视化集成程序开发系统。其优点包括程序框架自动生成、灵活方便的类管理、代码编写和界面设计集成交互操作、可开发多种程序(应用程序、动态链接库、ActiveX控件)等，作为一种通用且功能强大的编程语言，Visual C++的地位不可动摇。其提供的完全集成性以及可视化用户界面驱动特性，不仅适用于传统的C/C++开发过程，更充分优化了对面向对象技术的支持。本系统以Visual C++作为开发环境。软件系统结构图如图2。

3 结语

烟箱缺条检测系统的研制，对优化烟草产品包装质量，为企业节约开支，提高我国烟草行业的国际竞争力具有重要的意义。本文虽然对机器视觉软件设计方面进行了一定的研究，但随着计算机技术、通信技术的进一步发展及越来越多的研究探索，具有更高性能、更高准确率的机器视觉控制系统将会问世，将会图像处理技术用于工业生产有着极为广泛的应用前景。

［1］刘曙光，刘明远.机器视觉及其应用，机械制造，2000.

［2］A.Rosenfeld.数字图像分析，图防工业出版社，1991.

［3］吴立德.计算计视觉，复旦大学出版社，1993.

［4］翟雷，王亮.机器视觉技术在工业中的应用，广东自动化与信息工程，2003.

［5］边肇祺，张学工，等，模式识别，清华大学出版社，2000，151－152.