基于机器视觉的内层包装缺陷检测光源的优化

摘要：

目的 针对食品内层包装纸的缺陷特征,对机器视觉识别系统的照明光源进行优化,以提高内层包装缺陷的识别率,减少缺陷包装量.方法 基于计算机视觉识别技术,通过斑点检测不同光源下内层包装纸的常见缺陷特征,分别采用Matlab的三维绘图、相关性分析的方法,依次确定照明光源类型、形状和角度,并进行应用验证.结果 红外光源为纸铝复合内层包装纸缺陷特征识别的最适光源类型;条形光源与内层包装纸呈极显著相关,缺陷识别率迭96.95％;60°的高角度照明位置与内层包装纸呈显著相关,缺陷识别率达96.96％.红外条形光源高角度照明,缺陷识别率达99％.结论 将红外条形光源高角度照明应用于纸铝复合内层包装纸的在线检测,与LED环形光源相比,其缺陷特征视觉识别率提高了0.51个百分点.

关键词：机器视觉、光源、食品内层包装纸

所属期刊栏目：40

分类号：TB487(工业通用技术与设备)

资助基金：河南省科技攻关计划142102210639;郑州轻工业学院2018年研究生教育创新计划基金2018031

在线出版日期：2019-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：174-181