一种用于食品包装的工业视觉检测系统及方法与流程

本发明涉及机器视觉检测领域，公开了一种用于食品包装的工业视觉检测系统及方法。

背景技术：

1、尽管机器视觉已广泛应用于食品包装缺陷检测，但在实际应用中仍面临成像质量与形变识别的显著瓶颈。一方面，高反光包装材质极易产生局部高光饱和，常规处理手段会导致暗部细节丢失或将反光边缘误判为划痕；另一方面，柔性包装在高速传输中产生的随机三维物理褶皱，会在二维图像中表现为复杂阴影与图案扭曲，传统二维模型无法有效区分正常的物理褶皱与真实的表面缺陷，导致误检率高且模型泛化能力极差。

2、此外，现有检测方案在应对复杂现场环境与物理执行机构协同方面存在明显的动态缺陷。传统的“单图单判”机制极易受机械震动和空气飞尘的干扰而产生单帧伪缺陷误报，缺乏对目标连续时序运动轨迹的校验；同时，现有技术未能将算法输出的缺陷坐标与高速传输带的物理运行节拍进行精准的时空绑定，导致最终的机械剔除动作存在延迟误差，无法满足高速自动化产线对剔除准确率的严苛需求。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于食品包装的工业视觉检测系统，包括：

2、反射校正模块，用于对输送状态下的食品包装进行多角度照射，获取连续图像序列；根据不同照射角度下的反射强度变化识别饱和区域，并利用非饱和区域的空间连续特征进行补偿，生成基础影像；

3、三维恢复模块，用于根据所述连续图像序列中不同照射方向的灰度变化获取包装表面法向信息，并进行曲面重构，生成表征包装表面形变的三维曲面数据；

4、曲面展开模块，用于根据所述三维曲面数据识别褶皱区域，并以褶皱区域作为约束，将基础影像映射至所述三维曲面数据后展开，生成消除褶皱畸变的二维影像；

5、缺陷检测模块，用于提取所述二维影像的结构特征并与预设标准包装特征进行比对，当差异超过阈值时标记疑似缺陷区域；

6、校验控制模块，用于对所述疑似缺陷区域进行连续帧跟踪，当位置变化满足稳定条件时确认缺陷，并根据包装输送状态生成剔除指令。

7、作为优选地，所述反射校正模块在根据不同照射角度下的反射强度变化识别饱和区域，并利用非饱和区域的空间连续特征进行补偿，生成基础影像时，具体用于：

8、提取所述连续图像序列中各个像素点的反射灰度极值；当所述反射灰度极值达到预设过曝光界限时，将对应的像素点集合判定为饱和区域，并将未达到所述预设过曝光界限的像素点集合判定为非饱和区域；

9、提取非饱和区域中与饱和区域相邻接的边界像素点，计算所述边界像素点的灰度梯度分布分布特征以作为所述空间连续特征；

10、依据所述灰度梯度分布分布特征向饱和区域内部进行双向张量插值计算，将插值补偿结果替换至所述连续图像序列对应的区域以输出所述基础影像。

11、作为优选地，所述三维恢复模块在根据所述连续图像序列中不同照射方向的灰度变化获取包装表面法向信息时，具体用于：

12、调取不同照射角度对应的空间光源方向坐标；

13、计算所述连续图像序列中目标像素点在不同所述空间光源方向坐标照射下的反射灰度变化率；

14、建立所述反射灰度变化率与所述空间光源方向坐标的反射率方程组，求解所述反射率方程组以获取所述目标像素点的表面梯度向量；

15、将所述表面梯度向量进行空间归一化处理以输出所述包装表面法向信息。

16、作为优选地，所述三维恢复模块在进行曲面重构，生成表征包装表面形变的三维曲面数据时，具体用于：

17、构建以所述包装表面法向信息的散度分布为基础的偏微分等式；

18、引入预设边界平滑约束条件以修正所述偏微分等式；

19、通过最小二乘法迭代求解修正后的偏微分等式，计算获取三维空间内的高度深度分布特征；

20、将所述高度深度分布特征与对应的空间坐标网格进行拓扑拼接，生成所述三维曲面数据。

21、作为优选地，所述曲面展开模块在根据所述三维曲面数据识别褶皱区域时，具体用于：

22、计算所述三维曲面数据表面各个坐标节点的主曲率极值；

23、计算相邻坐标节点之间的主曲率极值变化梯度；

24、当主曲率极值变化梯度超过预设形变容差界限时，判定对应连通范围内的所述坐标节点发生突变折叠，并将发生突变折叠的坐标节点聚类范围标定为褶皱区域。

25、作为优选地，所述曲面展开模块在以褶皱区域作为约束，将基础影像映射至所述三维曲面数据后展开，生成消除褶皱畸变的二维影像时，具体用于：

26、将所述基础影像作为纹理贴图覆盖于所述三维曲面数据，建立二维纹理坐标与三维空间坐标的映射关系；

27、在锁定所述褶皱区域边界位置的约束条件下，基于能量最小化模型计算所述三维曲面数据投影至目标平面的最优测地线距离；

28、根据所述最优测地线距离对所述二维纹理坐标进行逆向拉伸补偿，输出处于展平状态的二维影像。

29、作为优选地，所述缺陷检测模块在提取所述二维影像的结构特征并与预设标准包装特征进行比对，当差异超过阈值时标记疑似缺陷区域时，具体用于：

30、对二维影像执行边缘响应提取与特征角点检测，生成局部拓扑轮廓向量作为结构特征；

31、获取基于无缺陷样本训练生成的标准特征流形空间以作为预设标准包装特征；

32、计算局部拓扑轮廓向量与标准特征流形空间在对应坐标维度上的特征测地距离；

33、当特征测地距离大于设定的偏离界限时，将对应的影像像素集合闭合连通，标记为疑似缺陷区域。

34、作为优选地，所述校验控制模块在对所述疑似缺陷区域进行连续帧跟踪，当位置变化满足稳定条件时确认缺陷时，具体用于：

35、提取所述疑似缺陷区域的形心位置坐标与面积轮廓特征；

36、在连续采集的相邻图像帧之间，依据所述面积轮廓特征匹配追踪属于同一包装的所述疑似缺陷区域；

37、计算追踪到的所述疑似缺陷区域在预设连续多帧内的所述形心位置坐标的波动方差；

38、当所述波动方差处于设定的平稳误差范围内时，判定满足所述稳定条件，并确证所述疑似缺陷区域为物理缺陷。

39、作为优选地，所述校验控制模块在根据包装输送状态生成剔除指令时，具体用于：

40、实时读取外部传感器反馈的输送带运行节拍参数，并将所述运行节拍参数作为所述包装输送状态；

41、获取确定的物理缺陷当前所在的空间物理坐标，计算所述空间物理坐标至执行剔除动作的工位硬件坐标之间的运行路径差值；

42、基于运行路径差值与所述运行节拍参数换算剔除动作的触发延迟时间；

43、将触发延迟时间写入控制协议帧中进行硬件时序绑定，合成发送至外部硬件系统的所述剔除指令。

44、一种用于食品包装的工业视觉检测方法，包括：

45、s1：对输送状态下的食品包装进行多角度照射，获取连续图像序列；根据不同照射角度下的反射强度变化识别饱和区域，并利用非饱和区域的空间连续特征进行补偿，生成基础影像；

46、s2：根据所述连续图像序列中不同照射方向的灰度变化获取包装表面法向信息，并进行曲面重构，生成表征包装表面形变的三维曲面数据；

47、s3：根据所述三维曲面数据识别褶皱区域，并以所述褶皱区域作为约束，将所述基础影像映射至所述三维曲面数据后展开，生成消除褶皱畸变的二维影像；

48、s4：提取所述二维影像的结构特征并与预设标准包装特征进行比对，当差异超过阈值时标记疑似缺陷区域；

49、s5：对所述疑似缺陷区域进行连续帧跟踪，当位置变化满足稳定条件时确认缺陷，并根据包装输送状态生成剔除指令。

50、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

51、本发明通过反射校正模块进行多角度分时照射，并根据反射强度变化精准定位饱和区域。通过提取非饱和区域的空间连续特征进行双向张量插值补偿，在不丢失包装表面原始纹理的前提下，成功修复了过曝光区域。这一机制从物理源头上清除了高反光材质对视觉算法的干扰，为后续的精准检测提供了无信息缺失的干净基础影像。

52、本发明突破了传统二维检测的局限，三维恢复模块利用不同照射方向的灰度变化重构出包装表面的三维曲面数据；曲面展开模块进一步以曲面上的褶皱区域为约束边界，基于等距映射等原理，将基础影像逆向映射并“物理级拉平”。该特征巧妙地将不可控的三维物理褶皱转化为标准、无畸变的二维平面影像，使得正常的表面形变不再干扰视觉图案，从根本上排除了因包装弯折、挤压带来的特征变异误检，大幅降低了对深度学习庞大样本库的依赖。

53、本发明的缺陷检测模块摒弃了容易受光照和细微色差影响的像素级模板匹配，而是提取二维影像的结构特征，并计算其与预设标准包装特征空间的拓扑距离。这种基于结构张量和流形空间的数学对比方式，对包装表面的常规印刷漂移具有极高的容忍度，同时能够敏锐捕捉到破损、异物等实质性拓扑突变，显著提高了检测的准确率和鲁棒性。

54、本发明的校验控制模块引入了时序状态机逻辑，通过连续多帧跟踪疑似缺陷的形心坐标波动方差，有效过滤了由机械震动或飞尘引起的单帧瞬态噪点。更重要的是，本发明直接读取输送带的运行节拍参数，将计算出的物理路径差值转化为确切的触发延迟时间，并写入控制协议中，实现了视觉算法空间坐标与现场执行机构物理时间的毫秒级精准对齐，确保了高速运转下的剔除成功率。