基于机器视觉的内层包装缺陷检测光源的优化

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,缺陷识别率达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。