方春城，陳耿新

（揭陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，廣東 揭陽 522051）

1 前言

隨著科技發(fā)展和生活水平的不斷提高，人們更注重商品的包裝；因此，對(duì)印刷標(biāo)簽的質(zhì)量要求也越來越高。印刷標(biāo)簽作為產(chǎn)品包裝的一部分，具有精美外觀、整潔大方、成本低廉、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，在各行各業(yè)有著廣泛的應(yīng)用，其使用的材質(zhì)多樣、工藝復(fù)雜、質(zhì)量要求高。彩色印刷標(biāo)簽質(zhì)量缺陷主要有顏色失真、油墨污漬、黑點(diǎn)、漏印、文字模糊、套印不準(zhǔn)等。黑白印刷標(biāo)簽的缺陷有漏印、白點(diǎn)等。傳統(tǒng)的印刷標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量檢測(cè)主要靠人工檢測(cè)，依靠人眼發(fā)現(xiàn)低質(zhì)標(biāo)簽再進(jìn)行剔除，人工在檢測(cè)印刷品缺陷時(shí)，常常出現(xiàn)主觀性大、易疲勞、效率低，交貨周期長(zhǎng)，而且檢測(cè)質(zhì)量和檢測(cè)效果偏差比較大。隨著圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，機(jī)器視覺逐步被應(yīng)用于印刷標(biāo)簽質(zhì)量檢測(cè)。與傳統(tǒng)的印刷品質(zhì)量檢測(cè)相比，機(jī)器視覺技術(shù)具有檢測(cè)速度快、準(zhǔn)確率高，能夠迅速準(zhǔn)確判斷被檢印刷品的外觀缺陷，并綜合分析缺陷參數(shù)，從而判斷印刷品是否為不合格品。2005年，國內(nèi)出現(xiàn)單張紙的檢測(cè)設(shè)備，且應(yīng)用到離線質(zhì)量檢測(cè)、控制環(huán)節(jié)。至今，機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備已應(yīng)用于印刷、燙金、模切、質(zhì)檢等不同煙標(biāo)工藝環(huán)節(jié)。

1990年，KatsuyukiTanimizu等人著手對(duì)印刷品缺陷的在線檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了大量研究。針對(duì)印刷品缺陷檢測(cè)，提出了索引空間法。算法通過對(duì)比待檢測(cè)圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像相應(yīng)位置像素的灰度值，用比較后的差異值判定待檢測(cè)圖像是否合格。2002年，Seiji Hata等人通過研究，將印刷品缺陷歸納為兩類：顏色缺陷和形狀缺陷。2003年，J.Luo和Z.Zhang提出了應(yīng)用三維直方圖的方法提取圖像的特征信息，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷提取的圖像信息，判定是否存在缺陷。國內(nèi)學(xué)者章毓晉提出了融合逐像素檢測(cè)和分區(qū)域檢測(cè)的算法。阮秋琦也提出了另外一種缺陷檢測(cè)方法，其核心就是結(jié)合動(dòng)態(tài)閾值和逐層檢測(cè)相的方法。在2005年以前，國外產(chǎn)品占市場(chǎng)份額較大，尤其以尼力可、FUTEC、東機(jī)美等日系品牌為主。在進(jìn)行印刷標(biāo)簽檢測(cè)時(shí)，需要先對(duì)待檢測(cè)印刷標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)處理，然后再進(jìn)行特征提取，判斷是否存在缺陷區(qū)域，確定缺陷區(qū)域。本文主要針對(duì)條形碼印刷標(biāo)簽缺陷的檢測(cè)。

2 圖像預(yù)處理

工業(yè)攝像頭在采集、傳輸圖像時(shí)，難免受到干擾，使條形碼圖像位置無法完全放正，從而影響了圖像識(shí)別效率。因此，在檢測(cè)條形碼缺陷時(shí)，必須先對(duì)采集到的圖像預(yù)處理。包括將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，邊緣檢測(cè)，把條形碼區(qū)域區(qū)分開來，確定條形碼。對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波增強(qiáng)，這里采用Sobel算子，進(jìn)行條形碼邊緣檢測(cè)；再用hough變換進(jìn)行直線檢測(cè)，定出條形碼區(qū)域。

Sobel算子主要原理：

Sobel算子用于圖像邊緣檢測(cè)，是一個(gè)離散差分算子。鄰域像素對(duì)當(dāng)前像素的影響是不等價(jià)的，對(duì)算子結(jié)果的影響也是不同，采用求梯度值的方法，用于計(jì)算圖像亮度的灰度近似值，用兩組5×5或3×3的矩陣，與圖像作平面卷積，進(jìn)行圖像鄰域平均，再經(jīng)過微分檢測(cè)圖像的邊緣。

設(shè)f(x,y)表示一幅圖像，在某點(diǎn)f(x,y)的梯度的一個(gè)矢量定義為：

其中，▽f(x,y)具體實(shí)現(xiàn)為：

Sobel算子具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：（1）遍歷整幅圖像，從水平和垂直兩個(gè)方向找出模板中心對(duì)應(yīng)的點(diǎn)在圖像中的相應(yīng)位置；（2）對(duì)整幅圖像按模板進(jìn)行離散卷積運(yùn)算；（3）用卷積運(yùn)算的最大值代替中心像素的灰度值，即fmax；（4）采用自適應(yīng)閾值δ，對(duì)圖像二值化，若fmax≥δ，則所在像素點(diǎn)就是圖像的邊緣，否則，就是背景區(qū)域。

Hough變換原理：Hough變換就是把圖像中的點(diǎn)映射到另一個(gè)參考系的直線中,在圖像f中,經(jīng)過點(diǎn)(x,y)的直線可以表達(dá)為：

式中，p是直線的斜率，q是直線的截距。

另外，公式（3）也可改寫成公式（4）的形式：

式（4）表示的是參數(shù)空間PQ中過點(diǎn)(p,q)的一條直線如圖1所示,圖像空間XY中過點(diǎn)(xi,yi)的直線可以表示為yi=pxi+q,也可以寫成q=-pxi+yi,后者表示在參數(shù)空間中的一條直線同理，參數(shù)坐標(biāo)系的直線也對(duì)應(yīng)于圖像坐標(biāo)系中的一個(gè)點(diǎn)；在圖像坐標(biāo)系中，呈現(xiàn)直線的所有點(diǎn)，它們的斜率和截距是相同的，所以，它們?cè)趨?shù)坐標(biāo)系中也相應(yīng)的對(duì)應(yīng)于相同的點(diǎn)。同理，對(duì)于(xj,yj)也可以寫成上式形式Hough變換對(duì)應(yīng)的空間如圖1所示。

圖1 Hough變換空間

在Hough變換中，圖像空間中同一條線的點(diǎn)對(duì)應(yīng)參數(shù)空間里相交的直線；反過來，在參數(shù)空間里，同一個(gè)點(diǎn)相交的所有直線對(duì)應(yīng)圖像空間里共線的點(diǎn)，這就是點(diǎn)——線對(duì)偶性。在接近豎直方向上的直線，因p的值接近無窮導(dǎo)致計(jì)算量大增，此時(shí)，則用直線的極坐標(biāo)形式表示直線，其方程如式（5）：

Hough變換就是把空間問題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間里。在參數(shù)空間里面的累計(jì)統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)直線的檢測(cè)。

Hough變換具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：（1）建立一個(gè)累加器，用一個(gè)二維參數(shù)空間(λ,θ)表示；（2）對(duì)圖像進(jìn)行搜索，查找黑色像素目標(biāo)，根據(jù)式（5）在參數(shù)空間中找到每個(gè)目標(biāo)像素對(duì)應(yīng)的位置，并將參數(shù)空間(λ,θ)對(duì)應(yīng)的位置加1；（3）求出參數(shù)空間(λ,θ)的最大值，標(biāo)識(shí)為(λ′,θ′)；（4）再根據(jù)參數(shù)空間位置(λ′,θ′)，根據(jù)式（5）找到圖像空間中相對(duì)應(yīng)的直線參數(shù)。

Hough變換算法自身特點(diǎn)，對(duì)待檢測(cè)圖形邊緣信息非標(biāo)準(zhǔn)等情況都具有很強(qiáng)的魯棒性。

3 基本工作原理

機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)就是通過計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能，由工業(yè)攝像頭CCD獲取檢測(cè)樣品的圖像，計(jì)算機(jī)對(duì)獲取的圖像進(jìn)行分析處理，提取有用信息，根據(jù)判斷規(guī)則做出判定，實(shí)現(xiàn)待測(cè)樣品的質(zhì)量檢測(cè)。由于視覺技術(shù)在缺陷檢測(cè)的應(yīng)用，大大提高了印刷自動(dòng)化程度和印刷品的質(zhì)量，明顯降低了檢測(cè)成本，使生產(chǎn)速度和生產(chǎn)效率實(shí)現(xiàn)雙提高。條形碼缺陷檢測(cè)基本流程如圖2所示。

圖2 印刷標(biāo)簽缺陷檢測(cè)流程圖

4 實(shí)驗(yàn)與分析

對(duì)帶有缺陷的條形碼進(jìn)行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。將CCD采集的圖像送至計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)先進(jìn)行圖像二值化，結(jié)合Sobel算子對(duì)條形碼進(jìn)行邊緣提取，再用hough變換，確定直線，區(qū)分條形碼區(qū)域，確定條形碼；找出存在缺陷的區(qū)域并標(biāo)出。這里主要對(duì)兩種缺陷進(jìn)行檢測(cè)，第一種缺陷為條形碼印刷出現(xiàn)漏墨情況，第二種為條形碼出現(xiàn)破損。

通過實(shí)驗(yàn)不難發(fā)現(xiàn)，對(duì)印刷漏墨和帶破損的兩種條形碼進(jìn)行檢測(cè)，效果很明顯。圖3是印刷漏墨的缺陷檢測(cè)，圖3（a）是條形碼原圖；圖3（b）是經(jīng)過二值化后的圖像，應(yīng)用Sobel算子，在二值化圖中確定條形碼區(qū)域的上下水平線，并提取的條形碼的水平邊緣；圖3(c)是利用Hough變換，提取出條形碼區(qū)域；圖3(d)找出漏墨缺陷所在位置；圖3(e)將找到的缺陷位置具體標(biāo)識(shí)出來。同樣，圖4各圖對(duì)應(yīng)的是針對(duì)帶有破損的條形碼的缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖4（a）是條形碼原圖；圖4（b）是經(jīng)過二值化后的圖像，應(yīng)用Sobel算子，在二值化圖中確定條形碼區(qū)域的上下水平線，并提取的條形碼的水平邊緣；圖4 (c)是利用Hough變換，提取出條形碼區(qū)域；圖4(d)找出破損區(qū)域缺陷所在的位置；圖4(e)將找到的缺陷位置具體標(biāo)識(shí)出來。

圖3 印刷漏墨缺陷條形碼檢測(cè)

圖4 破損條形碼缺陷檢測(cè)

5 結(jié)語

針對(duì)印刷時(shí)出現(xiàn)漏墨和破損的印刷條形碼缺陷，提出一種利用計(jì)算機(jī)機(jī)器視覺檢測(cè)識(shí)別的方法。該方法主要通過將待檢測(cè)印刷標(biāo)簽圖像二值化，用Sobel算子找出條形碼條黑條邊緣，通過Hough變換檢測(cè)條形碼區(qū)的直線特征，進(jìn)一步判斷是否存在缺陷，再將缺陷標(biāo)出，實(shí)現(xiàn)印刷標(biāo)簽的缺陷檢測(cè)。通過實(shí)驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)，采用Sobel算子結(jié)合Hough變換能很好的將印刷條形碼缺陷識(shí)別出來。該方案對(duì)印刷條形碼標(biāo)簽的生產(chǎn)檢測(cè)具有良好的實(shí)用價(jià)值和社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。將計(jì)算機(jī)機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域，能大幅度地提升產(chǎn)品的質(zhì)量和可靠性，提高了生產(chǎn)效率。隨著機(jī)器視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)的不斷改進(jìn)、硬件性能指標(biāo)的不斷提升，未來在印刷標(biāo)簽檢測(cè)和缺陷定位等方面將會(huì)出現(xiàn)一些更高質(zhì)量的檢測(cè)技術(shù)。