检测液体食品的包装容器中的偏差的制作方法

1.本公开大体上涉及用于检测液体食品的包装容器中的偏差的技术，特别是基于在包装容器的生产期间在制造工厂中捕获的图像数据的检测。


背景技术：

2.在生产线中，例如在液体食品的密封包装容器的生产(在填充机或者其他用于生产此类包装容器的机器中)中，检测偏差(例如缺陷或与预期产品配置的其他偏差)是至关重要的，以配置最佳操作设置并确保在一段时间内获得所期望的性能。所生产的包装容器的偏差可能导致包装容器外观的变化，例如从消费者的角度可能引起关注的不一致、或者造成(例如在包装容器的完整性或稳定性方面的)次优性能的不一致。需要高效、自动化和可靠的工具和程序来进行质量控制，以及对制造工厂中液体食品包装容器的偏差进行识别和分级。


技术实现要素：

3.本发明的一个目的是至少部分地克服现有技术的一个或多个限制。
4.一个目的是提供对液体食品包装容器中的偏差的自动化检测和分级。
5.另一个目的是提供液体食品的包装容器中不同偏差类型的偏差的检测。
6.至少部分地通过根据独立权利要求的检测制造工厂中液体食品包装容器的偏差的方法、用于生成与偏差类型相关联的一组基函数的方法、计算机可读介质和系统，由从属权利要求所限定的其实施方案来实现这些目的中的一个或多个，以及可能从以下描述中显现的其他目的。
7.本发明的第一方面是一种检测制造工厂中液体食品的包装容器中的偏差的方法，所述方法包括：获得包装容器的或者用于生产所述包装容器的起始物料的图像数据；分析所述图像数据，以用于检测当前偏差；关于一组基函数处理所述当前偏差，所述一组基函数关联于所述当前偏差的偏差类型，以获得表示所述当前偏差的当前组权重；以及基于所述当前组权重确定所述当前偏差的当前分级。
8.第一方面提供了一种特别适合液体食品包装容器中偏差的自动检测和分级的通用且高效的技术。第一方面根据一个或多个已知表示检测到的偏差的偏差类型的基函数的权重来表征检测到的偏差。由于可以为不同的偏差类型确定不同的基函数组，基函数的使用使检测具有通用性。此外，可以基于实际偏差的再现预先计算偏差类型的基函数，并且因此可以针对实际生产环境定制检测和分级。当前一组权重的计算产生一组相应的权重值，该组相应的权重值提供当前偏差的“指纹(fingerprint)”，从而使得能够简单且可靠地对当前偏差进行质量分级分配，例如通过使用已知的和预定的权重值与质量分级之间的关系。通过增加基函数的数量，从而增加指纹中组合的权重数量，可以提高分级的精度。
9.在一个实施方案中，所述方法还包括：将所述当前组权重映射到分级数据库，所述分级数据库将权重组合关联于所述当前偏差的所述偏差类型的分级，其中所述当前偏差的
当前分级是基于所述映射确定的。
10.在一个实施方案中，处理还包括：处理所述当前偏差以确定所述偏差类型。
11.在一个实施方案中，所述方法还包括：根据所述偏差类型从基函数数据库获得所述一组基函数。
12.在一个实施方案中，所述方法还包括：确定表示所述当前偏差的当前特征向量；并且根据所述当前特征向量和所述一组基函数计算所述当前组权重。
13.在一个实施方案中，计算所述当前组权重包括：确定所述当前特征向量到所述一组基函数上的投影；并且基于所述投影的标量值确定所述当前组权重。
14.在一个实施方案中，所述基函数是线性独立和/或相互正交的。
15.在一个实施方案中，所述基函数对应于由主成分分析(pca)给出的主成分。
16.在一个实施方案中，所述方法还包括：确定所述当前偏差的时间戳；基于所述时间戳确定所述制造工厂的关联的生产参数，并且将所述时间戳、所述当前分级和所述偏差类型与生产参数相关联。
17.在一个实施方案中，所述方法还包括：将包括根据所述当前分级和/或所述偏差类型修改的生产参数的控制指令传送到所述制造工厂中的机器。
18.在一个实施方案中，所述方法还包括：根据所述当前分级引起警报通知。
19.在一个实施方案中，所述偏差类型包括以下各项中的任意项：所述包装容器的材料中的或所述起始物料中的皱痕、所述包装容器的未密封的翼片、所述包装容器或所述起始物料中的撕裂或混浊的孔、所述包装容器中的凹痕或凸起、所述包装容器的或所述起始物料中的分层、以及所述包装容器或所述起始物料的表面的有缺陷的图案和/或颜色和/或全息或金属化薄膜。
20.本发明的第二方面是一种用于生成与偏差类型相关联的一组基函数的方法，用于在第一方面或其任何实施方案的方法中使用。第二方面方法的方法包括：获得包装容器的或者用于生产所述包装容器的起始物料的再现，所述再现包括所述偏差类型的偏差；通过基函数计算算法处理所述偏差以获得一个或多个基函数；以及基于所述一个或多个基函数生成所述一组基函数。
21.本发明的第三方面是包括计算机指令的计算机可读介质，当由处理器执行时，所述计算机指令使处理器执行第一或第二方面或其任何实施方案的方法。
22.本发明的第四方面是一种用于检测在制造工厂生产的液体食品的包装容器中的偏差的系统，所述系统包括被配置为执行第一或第二方面或其任何实施方案的方法的处理器。所述系统还可以包括被配置为捕获和提供图像数据的至少一个成像设备。处理器可以被包括在监控设备中并且可操作地连接到通信接口，所述通信接口被配置为连接到所述至少一个成像设备。
23.本发明的其他目的以及特征、方面和优点将从以下详细描述以及附图中显现。
附图说明
24.现在通过示例的方式参考所附示意图描述本发明的实施方案。
25.图1是用于检测包装容器中偏差的系统的示意图；
26.图2是右上角具有偏差的包装容器的俯视图；
27.图3是用于检测偏差的示例性方法的流程图；
28.图4是当在制造工厂中操作时用于检测偏差的系统的示意图；
29.图5a示出了用于特定偏差类型的一组基函数的示例，且图5b是为具有该特定偏差类型的包装容器确定的权重值的散点图，并使用图5a中的两个基函数；
30.图6是用于生成基函数的示例性方法的流程图；
31.图7是用于生成基函数的系统的功能框图；
32.图8是可以实现根据本公开的一些实施方案的方法的设备的框图。
具体实施方式
33.现在将在下文中参考附图更全面地描述实施方案，其中示出了一些但不是全部的实施方案。实际上，本发明可以以许多不同的形式实施且不应被解释为限于在此阐述的实施方案；相反，这些实施方案被提供从而本公开可以满足适用的法律要求。
34.此外，应当理解，在可能的情况下，本文描述和/或设想的任何实施方案的任何优点、特征、功能、设备和/或操作方面可以包括在本文描述和/或设想的任何其他实施方案中，和/或反之亦然。此外，在可能的情况下，除非另有明确说明，否则本文中以单数形式表达的任何术语也意味着包括复数形式和/或反之亦然。如本文所用，“至少一个”应表示“一个或多个”并且这些短语旨在是可互换的。相应地，术语“一个(a)”和/或“一个(an)”应表示“至少一个”或“一个或多个”，尽管本文也使用短语“一个或多个”或“至少一个”。如本文所用，除非上下文因表达的语言或必要的暗示而另有要求，否则以包容的方式使用“包含(comprise)”一词或“包含(comprises)”或“包含(comprising)”等变体，即指定存在所述特征，但不排除在各种实施方案中存在或添加另外的特征。如本文所用，术语“和/或”包括一个或多个相关联的所列项目的任何和所有组合。此外，“一组”项目旨在暗示提供一个或多个项目。
35.如本文所用，“液体食物”是指在室温下为非固体、半液体或可倾倒的任何食品，包括饮料，例如果汁、葡萄酒、啤酒、苏打水，以及乳制品、酱汁、油、奶油、蛋奶沙司、汤等，以及液体中的固体食品，如豆类、水果、西红柿、炖菜等。
36.如本文所用，“包装容器”是指适用于密封盛装液体食品的任何容器，包括但不限于由包装层压材料(例如基于纤维素的材料)形成的容器、和由塑料材料制成或包含塑料材料的容器。
37.如本文所用，“起始物料(starting material)”是指被加工以形成包装容器的一部分的任何基础材料，包括但不限于包装层压材料的片材、用于封闭包装容器的封闭物(帽(cap)、盖(lid)、覆盖物(cover)、塞子、箔等)、用于附在片材或包装容器上的标签。
38.如本文所用，术语“变形(deformation)”旨在通常表示包装容器可接受的或理想的外观的任何扭曲(distortion)或偏差。因此，变形不限于形式或形状的改变，还包括表面结构、表面图案、表面颜色等的改变。
39.如本文所用，术语“基函数(basic function)”以其普通含义使用并且指的是跨函数空间的线性独立元素，使得函数空间中的每个函数都可以表示为基函数的线性组合。基函数可以表示为向量，并且函数空间可以是任意维度的向量空间。
40.相同的附图标记始终指代相同的元件。
41.图1a是用于检测在制造工厂生产的液体食品的包装容器401中的偏差的系统300的示意图。容器401被密封以容纳液体食物并且可以至少部分地由层压或非层压纸板材料或塑料材料制成。例如，容器401可以是本领域公知的纸盒(carton)或瓶子。
42.系统300可以被布置成检测工厂中机器400上游、内部或下游的偏差。机器400可以是用于供给和/或操作容器401或其一部分的起始物料的机器、填充机、封盖机、蓄能机(accumulator machine)、吸管应用机(straw application machine)、二次包装机或部署在用于包装液体食品的制造工厂中的任何其他类型的包装机。
43.系统300包括监控或检查设备301，其被配置为检测在包装容器401的生产期间发生的偏差并发出信号；以及成像设备302，其被布置和操作以捕获容器401或起始物料的图像数据，用于供监控设备301使用。成像设备302可以沿着制造工厂中的生产线的任何部分布置。还可以想到，多个成像设备302可以被布置为从生产线的不同部分和/或从关于容器401的不同角度和/或使用不同的曝光设置或图像处理参数捕获图像数据。因此，图像数据可以包括从这样的多个成像设备302捕获的多个图像数据流。
44.图像数据可以表示容器401或起始物料或其一部分的外观。在替代方案中，成像设备302可以被配置为捕获表示容器401的内部特征的图像，例如，一张或多张横截面图像。图像数据可以是一维、二维或三维的并且包括任意数量的通道，例如一个灰度通道和/或任意数量的颜色通道。
45.系统300可以被部署用于质量监控，例如指示包装容器和/或起始物料因质量不足而被丢弃，或者根据不同的质量分级对包装容器401进行分类。替代地或附加地，系统300可以被部署为制造工厂中的一个或多个机器400的控制系统提供输入数据。例如，输入数据可以使控制系统中断机器中的生产或通过调整机器的一个或多个当前设置来重新配置机器。
46.图2是由成像设备302拍摄的包装容器401的俯视图。容器401在其右上角具有偏差403，在此示例中为凹痕/凸起形式的变形。监控设备301被配置为处理图2的图像以为该图像中的容器确定分级。
47.本公开的一个方面涉及检测方法，所述方法可由系统300实施并且包括：获得包装容器的或用于生产该包装容器的起始物料的图像数据；分析该图像数据以用于检测当前偏差；关于与当前偏差的偏差类型相关联的一组基函数处理当前偏差，以获得表示当前偏差的一组当前权重；并且基于该组当前权重确定当前偏差的当前分级。
48.在一个实施方案中，该检测方法是确定性的，并且对于特定类型或类别的偏差(在此表示为“偏差类型”)在预先计算的基函数上操作。偏差类型可以由容器(或起始物料)上的特定位置和/或特定变形定义，特定变形的示例包括：凹痕、皱痕、未密封的翼片、撕裂或混浊(cloudy)的孔、分层、表面的有缺陷的颜色和/或图案、附着在表面上或以其他方式包括在表面上的全息或金属化薄膜中的缺陷、不完美的凸印(embossing)或折叠等。在一个示例中，偏差类型可以是特定变形而与位置无关。在另一个示例中，偏差类型可以是特定位置处的任意变形。本领域技术人员可以想到并容易理解许多变体。
49.可以通过使用任何合适的基函数计算算法来预先计算该组基函数，合适的基函数计算算法基于表示多个容器(或起始物料项)中的偏差类型的特征向量来呈现线形独立基函数。此类计算算法的示例包括但不限于主成分分析(pca)、独立成分分析(ica)、小波分析、非负矩阵分解(nmf)、傅立叶分析、自回归分析、因子分析、公共空间模式(csp)、典型相
关分析(cca)等。这样的计算算法根据一组基函数定义用于观测的模型函数。通常假设通用线性模型函数：x＝∑(wi
·
φi)，其中x是观测值，φi是相应的基函数，wi是相应的权重或基函数系数。基函数是线性独立的。为了更好地调节，一些计算算法也可能在基函数之间施加正交性。在下文中，将给出关于pca的示例，pca是一种统计过程，它使用变换将一组相关变量的观测值转换为一组称为“主成分”的线性不相关基函数值。主成分的数量小于或等于原始变量的数量。该转换的定义方式是，第一主成分具有最大可能的方差，即尽可能多地解释数据中的可变性，并且每个后续成分转而在与先前成分无关的约束条件下具有最大可能方差。因此，pca导致该组观测值的多个主成分和每个主成分的方差。该方差是或对应于上述相应基函数的权重。
50.现在将参考图3的流程图和图4的示例性监控系统来实例说明检测方法。监控系统包括被布置成捕获制造工厂中的容器401和/或起始物料401'(图示为包装材料片)的图像的成像系统302。监控设备301包括偏差检测器40、权重生成器41和分级器42。监控设备301被布置为访问存储预先计算的基函数字典的第一数据库43和存储分级数据的第二数据库44。如图所示，数据库43、44可以是监控设备301的一部分，或者位于一个或多个外部设备上并且由监控设备301通过有线或无线连接访问。
51.所示检测方法30包括获得一个或多个容器401或起始物料401'的当前图像数据的步骤31。当前图像数据可以通过图4中的图像ic来示例，其描绘了具有偏差403的容器401。步骤32分析当前图像数据ic以检测当前偏差。在一个示例中，步骤32将当前图像数据ic或其选定子集与无偏差容器或起始物料的参考图像进行比较以检测当前偏差的存在。在另一示例中，步骤32从当前图像数据中提取一个或多个特征参数的值并将这些值与一个或多个参考值进行比较以检测当前偏差的存在。如果步骤32没有检测到偏差，方法30将返回到步骤31。在图4的系统中，步骤31和32可以由偏差检测器40执行。
52.否则，该方法进行到步骤33，该步骤确定代表当前偏差的当前偏差数据并计算一组当前权重，当应用于线性组合一组预定义基函数(即对应于模型函数x＝∑(wi
·
φi))时，该组当前权重根据预定义标准产生当前偏差的最佳近似。步骤33可以计算任意数量的权重，包括单个权重。当前偏差数据以与用于确定该组预定义基函数的观测值相同的格式确定。当前偏差数据通过从当前图像数据ic中提取的多个数值来表示当前偏差。当前偏差数据因此可以表示为一个或多个维度的当前“特征向量”。在一个实施方案中，特征向量表示偏差的几何形状，例如它的形状和/或形貌(topography)。如本文所用，“形貌”是高度值相对于几何参考(例如二维几何平面)的分布。在图2中凹痕403的示例中，形貌可以指定与平行于容器401的顶面的几何平面相垂直的高度的变化。形貌可以表示为沿线(例如沿着偏差，例如皱痕；或沿着预定义参考线)的高度值。替代地或附加地，形貌可以表示为高度值的二维分布。在另一个示例中，特征向量可以定义偏差内不同位置处的曲率，例如沿着一条线或在二维中。可以使用任何合适的曲率定义，包括二维或三维的内在和外曲率的常规测量。在另一示例中，特征向量可以表示图像数据与对应于没有偏差的容器(或起始物料)的参考模板之间在一个或多个维度上的计算差异。还可以想到，特征向量包括不同度量(例如上述任何一项)的组合。
53.在一个实施方案中，步骤33确定当前特征向量在一组基函数上的投影，并基于投影的标量值确定一组当前权重。例如，各个权重可以被计算为特征向量和各个基函数之间
的点积(标量积)。
54.在图4的系统中，步骤33可以由权重生成器41执行并且可以从第一数据库43中检索该组基函数。在图4中，由权重生成器41针对当前图像数据ic计算的当前组权重由[w]c表示。
[0055]
由于预先计算的一组基函数通常仅适用于特定的偏差类型，前面的描述假定方法30被定制为检测特定的偏差类型。在方法30的更通用的实施方案中，步骤33可以处理当前偏差以将当前偏差分配给多个预定义偏差类型中的一个，并且针对当前偏差类型检索对应的一组基函数，例如从第一数据库43中。如图4所示，第一数据库43可以存储不同组的基函数，由[bf]i表示，用于不同的偏差类型，由typei表示。因此，在图4的示例系统中，步骤33可以涉及确定当前偏差的当前偏差类型typec，并且访问第一数据库43以检索与当前与偏差类型(typec)相关联的当前基函数组([bf]c)。
[0056]
步骤34将步骤33计算的权重组映射到分级数据库中的分级数据。应当理解，分级数据库可以存储每种偏差类型的分级数据。在一个实施方案中，分级数据将一个或多个权重的值与分级相关联。例如，分级数据可以定义“权重空间”并将权重空间中的不同区域与相应的分级相关联，其中该组权重中的每个权重定义权重空间的一个维度。例如，如果该组权重包括四个权重，则权重空间具有四个维度，并且在四维权重空间中定义上述区域。步骤35基于步骤34中的映射确定当前偏差的当前分级或等级。分级可以指示包装容器401的外观和/或功能的当前偏差的程度(严重性)。可以以任何数量的分级(grading)、级别(level)或等级(ranking)进行分级分配。在一个非限制性示例中，分级是二元的并且可以将包装容器指定为可接受的或不可接受的。
[0057]
在图4的系统中，步骤34-35可以由分级器42执行，并且分级数据库对应于第二数据库44，其中上述区域由[w]i表示，各自的关联分级由gi表示，且当前分级由gc表示。
[0058]
为进一步促进对方法30的理解，图5a图示了通过对从大量的具有特定偏差类型的偏差403的容器的图像数据获取的特征向量操作pca算法而针对特定偏差类型预先计算的一组基函数[bf]。因此，基函数bf1-bf4是pca算法产生的主成分。在此特定示例中，特征向量和基函数是一维的并且表示图像数据中沿线的点处的曲率。图5b图示了针对图5a中的基函数bf1和bf2确定的权重空间。因此，权重空间由bf1的权重w1和bf2的权重w2定义。图5b中的每个点都是针对图像数据中检测的个体容器的偏差计算的。图5b还显示了权重空间中的分级区域，其中不同的分级区域被分配了各自的分级ii-v，其中偏差的程度从ii减小到v。已通过目视检查和对与图5b中的点对应的容器的偏差进行手动分级来确定分级。在该特定示例中，可以基于权重w1、w2为相应的容器进行分级分配。在图5b中，叉号403'示出了当前偏差到权重空间的步骤34的映射结果，其中当前偏差已经由步骤32检测到并且已经由步骤33被分配了权重w1、w2的当前值。在该示例中，步骤35可以将分级iv分配给当前偏差。
[0059]
应当认识到，在适应方法30对不同偏差类型的偏差进行分级方面使用基函数提供了很大的自由度。对于每种偏差类型，可以测试特征向量的不同定义，例如通过计算图5b中所示类型的相应散点图，以在分级中实现所期望的准确性和特异性。
[0060]
回到图3，方法30可以进一步包括向制造工厂中的操作员和/或控制系统提供反馈的步骤36。在一个示例中，步骤36发出当前容器401或起始物料401'应该被丢弃的信号。在另一示例中，步骤36生成指示生产错误的警报通知，并且可选地使一台或多台机器停止。警
报通知可以取决于和/或指示当前分级和/或偏差类型。
[0061]
在进一步的示例中，步骤36导致或促使制造工厂中一个或多个机器的重新配置。在一个这样的实施方案中，步骤36包括针对当前偏差确定时间戳的子步骤。可选地，只有当前分级超过分级限制时才能执行该子步骤。可以参考制造工厂内的主时钟来给出时间戳。步骤36还可包括基于时间戳确定制造工厂的相关联的生产参数的子步骤。相应地，当检测到当前偏差并且定义了相关联的时间戳时，步骤36被配置为获得包括在该时间戳时或之前的生产过程的参数的生产数据。可以从制造工厂中的控制系统获得生产数据。生产参数可包括与包装容器401的生产链相关联的任何参数，例如一台或多台机器中的设置和/或传感器数据，和/或起始物料401'或待在其中密封的液体食品的特性。步骤36可以包括将时间戳、当前分级和偏差类型与生产参数相关联的另一子步骤。通过这种相关性，步骤36能够准确地表征当前偏差形成的起源和情况。这可以促进生产线的优化，并提供可靠的偏差检测工具。在一个实施方案中，步骤36还可以根据当前分级和/或偏差类型将包括修改的生产参数的控制指令传送到生产工厂中的机器。
[0062]
本公开的另一方面涉及一种用于生成与偏差类型相关联的一组基函数的方法。图6中描绘了方法60的实施方案。步骤61获得容器401或用于生产容器401的起始物料401'的多个再现。再现包括特定偏差类型的偏差并且可以是以图像数据的形式，例如如图7中的[i]所示。再现优选地描绘具有不同程度偏差的容器。步骤62通过基函数计算算法处理再现中的偏差以计算基函数，例如如图5a所示例的基函数bf1-bf4。步骤63生成待由检测方法30使用的预定义基函数[bf]组。例如，步骤63可以涉及选择由步骤62生成的基函数的子集，缩放基函数等。如图7所示，生成方法60可以由专用基函数计算设备70执行，该专用基函数计算设备70被配置为将该组基函数[bf]存储在第一数据库43中。计算设备70可以对不同的偏差类型执行生成方法60，并且在第一数据库43中存储与偏差类型(typei)相关联的相应的一组基函数([bf]i)。
[0063]
图8是图1和4中的监控设备301或图7的计算设备70的示例结构的框图。在所示示例中，设备301/70包括处理系统80和存储器81。处理系统80可以包括任何可商购的处理设备，例如cpu、dsp、gpu、微处理器、asic、fpga、或其他电子可编程逻辑器件，或其任何组合。处理系统80可以被配置为从存储器81读取可执行的计算机程序指令81a并且执行这些指令以控制设备301/70的操作，例如，以执行本文所述的任何方法。程序指令81a可以在计算机可读介质85上提供给设备301/70，计算机可读介质85可以是有形(非暂时性)产品(例如磁介质、光盘、只读存储器、闪存等)或瞬态产品，例如传播信号。存储器81可以是例如缓冲器、闪存、硬盘驱动器、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器、随机存取存储器(ram)或其他合适的设备中的一种或多种。如图8所示，存储器81还可以存储供处理系统80使用的数据81b，例如，第一和第二数据库43，44。设备301/70还包括一个或多个通信接口82，用于通过有线或无线将设备30/701可操作地连接到外部设备，例如以访问第一数据库43和/或第二数据库44，以从成像设备302接收图像数据，以提供警报通知和/或控制指令等。