本文圍繞紙杯生產線上的實際檢測要求，基于機器視覺技術為基礎，圖像處理技術為方法，針對生產線上產品缺陷特征，設計了一次性紙杯缺陷的自動化檢測系統，有效提高了產品缺陷檢測的效率。

    該系統主要由工業相機、鏡頭、LED環形光源、顯示器、PLC、工控pc機、光電傳感器、報警裝置及圖像處理軟件等部分組成。

解決方案：

    系統運行，光電傳感器檢測到生產線的運動，將該信號傳送到PLC，PLC接收到輸入信號，觸發工業相機工作，通過鏡頭的配合采集到待檢測產品的圖像，并傳送到工控pc機。工控pc機通過分析處理軟件，根據圖像判別出產品是否存在缺陷。若存在缺陷產品，PLC將接收到剔除信號，響起報警裝置，提醒工人進行確認。

圖1 檢測系統結構框圖

    圖像預處理：將采集的圖像進行二值化，通過劃分感興趣區域(ROI) 利用最小二乘法擬合杯底圓輪廓，確定圓心，將紙杯進行定位。然后對紙杯進行各項缺陷檢測，若檢測缺陷特征值在允許范圍內，則合格，反之，則將其剔除。

    建立ROI區域：由于紙杯本身的構造特點，可以把紙杯劃分成3個區域：杯底區域、側壁區、接縫區。不同區域由于灰度不同，其設定的缺陷檢測閾值也會改變。感興趣區域的設置，可在保證檢測區域特征不變的前提下，縮小檢測范圍，使系統處理時間大大縮短。

    定位：選用最小二乘法來擬合圓，結果如圖2所示。在完成了圓心定位之后，再利用hough直線檢測算法，完成側壁區接縫的定位。

    缺陷檢測：將CCD相機進行過曝光調節，得到如圖4（c）所示的過曝光圖像。然后對曝光后的圖像進行掃描，統計掃描區域的灰度值及缺陷像素數是否大于設定的閾值，若大于設定的閾值，則說明產品不合格，將其剔除；反之，則為合格。隨后將曝光時間調回原值，進行其他缺陷的檢測。

圖4 月牙底檢測效果對比圖

    杯底污漬檢測：為了提高污漬檢測的精度，選取了大小及灰度不同的實驗像素點作為待檢測的污漬對象置于紙杯底部（若在一定區域內污漬面積和灰度值均達到污漬判定標準，則認為該區域為污漬區）。

圖5 污漬檢測效果圖

    本文基于機器視覺介紹了紙杯缺陷檢測系統的設計，結合實際生產線的需要，針對產品的特殊性，對于月牙底這種較難檢測的缺陷，提出了解決方案。經過反復實驗，已通過實際檢驗，取得了較好的效果。