加工设备与应用
CHINA SYNTHETIC RESIN AND PLASTICS
合 成 树 脂 及 塑 料 ， 2021， 38（1）： 93
塑料因具有物化性质稳定、价格低廉、质量轻、密度小、绝缘性好等优点，在建筑、医疗、航天、农业等领域广泛应用［1-3］。塑料制品产量随着经济的增长出现了大幅增长，在生产过程中对塑料质量的要求也越来越高。塑料制品外观质量检测是塑料生产过程中极其重要的部分，对提高生产效率，提升产品竞争力具有重要作用。目前，我国塑料生产企业对塑料制品外观缺陷的检测通常采用人工检测方法，该方法准确率低，劳动强度大，检测效率和准确率均依赖在线检测人员技术熟练程度，严重制约着企业的快速发展。机器视觉是智能化检测发展的重要方向之一，机器视觉可以代替传统人工进行检测和判断，具有广阔的应用前景［4-6］。机器视觉检测系统主要利用图像采集设备和图像处理系统将采集到的图像进行处理，将处理后得到的图像信息与标准信息进行比对后得出适当判断。应用机器视觉检测技术对塑料制品外观缺陷进行智能自动化检测，能够显著提高检测效率和检测精度，同时提升塑料生产企业生产效率和生产的智能自动化程度。本工作设计了一套基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测系统，利用相机进行图像采集，并利用均值滤波和边缘分割算法对图像进行处理，以提高图像的品质，提升检测效率和准确率。
基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测
王宇杰
（河南经贸职业学院，河南 郑州 450053）
摘要：为了克服传统人工检测方法效率低、自动化和智能化程度低等缺陷，设计了一种基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测方法，利用摄像机进行制品外观缺陷检测，实现制品生产流水线的自动化、智能化检测。介绍
了机器视觉检测系统组成。为了提高机器视觉检测系统准确率，对采集到的图像进行了均值滤波和边缘分割检测。
秸秆人造板
结果表明：机器视觉检测系统能够实现塑料制品外观缺陷的快速检测，检测准确率平均值达95.8%。门槛记
关键词：塑料 机器视觉检测 均值滤波 边缘分割
中图分类号：TQ 320.77 文献标志码：B 文章编号：1002-1396（2021）01-0093-04 Appearance defect detection for plastic products based on machine vision
Wang Yujie
（Henan Institute of Economics and Trade，Zhengzhou 450053，China）
Abstract：A defect detection method based on machine vision for plastic products was designed to detect the plastic appearance by camera and realizes the automatic and intelligent inspection for plastic production line which performed better in efficiency，automation and intelligence than traditional manual inspection methods. The composition of machine vision detection system was introduced. The mean filtering and edge segmentation were carried out on the collected images to improve the accuracy of the vision detection system. The experimental results show that the machine vision inspection system can be used to detect the defects of plastic product rapidly，whose detection accuracy is more than 95.8%.
Keywords：plastics； machine vision detection； mean filter； edge segmentation
收稿日期：2020-09-29；修回日期：2020-11-28。
作者简介：王宇杰，女，1979年生，硕士，讲师，2005年毕
业于瑞典林雪平大学，研究方向为计算机控制技术。
E-mail：photozuoye@126。
DOI：10.19825/j.issn.1002-1396.2021.01.21
合 成 树 脂 及 塑 料 2021 年第 38 卷. 94 .
1 塑料制品机器视觉在线检测系统
机器视觉检测技术主要是利用图像采集设备，获得检测物品的原始图像，再将原始图像传送到图像处理系统中，利用图像处理算法对图像进行有效处理，最终获得有效信息，实现塑料生产流水线的自动化、智能化检测。机器视觉检测技术具有检测精度高、效率高、非接触等优点，在众多自动检测领域广泛应用。近年来，机器视觉检测技术逐渐应用于塑料制品生产领域，主要用于塑料制品外观污点、裂痕等缺陷检测，机器视觉检测系统能够实现塑料制品外观缺陷的快速检测。机器视觉检测系统主要包括：光源模块、图像采集模块、图像处理模块、控制模块和机械设备。背光源和环光源为机器视觉检测系统提供光源，电荷耦合器件（CCD）工业相机、模拟量和数字量转换模块构成了图像采集单元，图像处理单元主要对采集到的图像进行处理，并将处理结果传送到计算机中，根据处理结果发出相应控制指令，控制步进电机将有缺陷的塑料制品取走，从而完成整个检测过程。机器视觉检测系统组成见图1。
图1 机器视觉检测系统组成示意
Fig.1 Composition of machine vision inspection system
电容笔制作
相机选择时不仅需要考虑其工作性能是否能够满足检测系统的设计要求，还要兼顾其数据传输过程中是否对系统产生影响。相机选型过程中综合考虑了分辨率、图像传输速度、曝光时间以及接口形式等。基于以上考虑，本工作选择上海方诚光电科技有限公司的IK145M-15CCD型相机。在机器视觉检测系统中，图像采集卡主要负责控制相机进行拍摄，并将采集的图像进行放大和数字化处理。根据实际要求，采用合众达电子技术有限责任公司的SEED-VPM642型开发板处理采集图像，该开发板集成了TMSDM642型数字信号处理芯片，既可以作为图像采集卡使用，又可以作为图像处理单元的硬件仿真使用。
2 图像处理算法
2.1 均值滤波算法
塑料制品图像在采集、传送、成像过程中不可避免地受到外部噪声干扰（如外部设备的电磁干扰、设备振动干扰等），噪声会降低边缘提取等图像处理效果。为了获得准确的图像信号，必须有效滤除图像中的噪声。本工作采用均值滤波算法对图像进行滤波处理，以保证塑料制品图像缺陷检测精度。均值滤波算法是一种空间域局部处理方法，该处理算法主要是将图像区域中的相邻点的灰度平均化处理后作为最终的灰度［7-9］。假设图像中某点的灰度为f（x，y），S为相邻像素组成的点集合，M为点集合S中像素个数，通过均值滤波器后，得到新的灰度，可表示为式（1）。
,
1
i j S
M∈
∑
(,)=(,)
g x y f i j（1）式中：g（x，y）为新的灰度；f（i，j）为图像中某点的像素灰度，i，j分别为像素。
采用相邻像素的均值来替代f（x，y）。若点集合S为8个邻域，则f（x，y）对应的输出值为式（2）。
（2）
33
11
1
9x y==+−+−
∑∑
(,)=(2,2)
g x y f i x j y
均值滤波算法可以描述为：将原始图像中的一个点的灰度与它相邻点的灰度相加，再进行平均算法处理，平均值处理后便可得到新的灰度。该算法运算量较大，为了降低算法的运算量，提高算法处理速度，采用式（3）的运算方式。
（3）
[][]
11111
1111
111=1111=1111
9339
11111
××
2.2 边缘分割算法
图像分割是将图像分割成多个不同的具有特定性质的区域，并对有价值的部分进行提取。为
第 1 期. 95 .
了有效地对塑料制品图像进行分割，采用Roberts 算法的边缘分割算法对其进行处理。首先对图2所示的两个对角线方向的相邻像素之间的灰度做差值，再利用差值对图像进行边缘分割。
假设输入图像灰度为s （x ，y ），输出图像灰度为g （x ，y ），n 为常数，则Roberts算法可以表示为式（4）。
图2 Roberts算子Fig.2
Roberts operator
(,g x y （4）
(,)=(,)()+(,)(g x y s x y s x n y n s x n y s x
污染处理
−+++−，)()
s x y n −+，（5）
在实际应用过程中，为了提高控制器运行速度，通常对式（4）进行简化处理，见式（5）。
型图像采集卡搭建了机器视觉检测系统硬件平台，采用均值滤波算法对图像进行处理，最后对图像中缺陷进行判断。
从图3可以看出：采用均值滤波器对遭受噪声污染的塑料图像进行滤波后，图像中的噪声能够有效被滤除，且能够很好地保护图像中的细节。
3 实验分析
使用IK 145M-15CCD型相机、SEED-VPM 642
a 噪声污染图像 b 均值滤波图像
图3 均值滤波结果
Fig.3 Mean filter results of images of plastic products
塑料制品的边缘分割是图像校正和目标定位的关键，为此用Roberts算子对图像进行边缘分割处理，从图4可以看出：塑料手机外壳四周的边
缘能够完整分割出来，且分割线平滑，连细小细节（如SAMSUNG的图标和话筒）都能完整分割出来，效果较好。
a 原灰度图像 b Roberts算子
图4 Roberts算子边缘分割Fig.4
Roberts operator edge segmentation
利用上位机统计软件得到表1数据，从表1可以看出：污点、划痕、孔洞检测准确率均在96.0%以上，而毛刺的检测准确率略低，原因是塑料制品毛刺程度较低，对毛刺程度较低的产品分辨较差。总的来说，基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测准确率较高，检测准确率平均值为95.8%，完全能够满足塑料制品外观缺陷检测要求，对于提升生产企业检测效率具有重要作用。
表1 缺陷检测结果
Tab.1 Results of defect detection 缺陷形式总试样数/件缺陷数量/件检测缺陷数/件准确率，%污点60302996.6划痕60302996.6毛刺60302790.0孔洞
60
30
30
100.0
王宇杰. 基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测
合 成 树 脂 及 塑 料 2021 年第 38 卷. 96 .
4 结论
a）设计了一种基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测系统，采用CCD工业相机、光源、图像采集卡、计算机等作为系统硬件，经过图像均值 滤波、图像边缘分割算法对采集到的图像进行处理。
b）机器视觉检测系统能够实现塑料制品外观图像的采集，多种缺陷的检测，检测准确率平均值达95.8%。
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广州：华南理工大学，2014.
一种多功能聚乙烯醇/聚吡咯/MnFe2SO4复合
水凝胶的制备方法
本发明提供了一种多功能聚乙烯醇/聚吡咯/MnFe2SO4复合水凝胶的制备方法。制备步骤包括：在聚吡咯纳米管上负载MnFe2SO4纳米粒子，得到聚吡咯/MnFe2SO4纳米复合物，将其加入到聚乙烯醇水溶液中，得到聚乙烯醇/聚吡咯/MnFe2SO4共混液；向共混液中加入硼砂作为交联剂，得到多功能聚乙烯醇/聚吡咯/MnFe2SO4复合水凝胶。该复合水凝胶兼具良好的导电性和磁性，还具有自愈性和黏附性，更具有优良的模塑性，可轻易通过注射器快速施胶，随意书写导电线路，并保持电路通畅。该复合水凝胶还可模拟人体皮肤，作为触屏笔使用。本发明的制备方法简单，无需复杂设备，成型周期短，对环境无污染。
公开号 CN 111848983
公开日 2020年10月30日
申请人 武汉工程大学
超高相对分子质量聚乙烯的催化剂及
催化剂的制备方法与应用
本发明提供了一种超高相对分子质量聚乙烯的催化剂及其制备方法与应用，属于烯烃配位聚合催化剂和聚烯烃领域。在制备催化剂的过程中加入有机高分子弹性体，无机镁化合物与有机高分子弹性体在
有机溶剂中均匀分散，形成溶液，催化剂活性组分过渡金属卤化物负载于有机高分子弹性体与无机镁化合物的复合物上，有机高分子弹性体部分碳碳双键与过渡金属发生配位络合效应，过渡金属原子周围的电子云密度降低，单体乙烯或其他烯烃与催化剂活性中心配位、插入、链增长更稳定，聚乙烯增长链的β—H消除反应更难发生，因此得到了超高相对分子质量聚乙烯。
公开号 CN 111909294
公开日 2020年11月10日
申请人 北京锦吾新材科技有限公司；北京化工大学
聚丙烯腈-纤维素纳米晶复合纤维及其制备方法本发明公开了聚丙烯腈-纤维素纳米晶复合纤维及其制备方法。制备方法包括：将纤维素纳米晶与丙烯腈单体在有机溶剂中反应，得到聚丙烯腈-纤维素纳米晶聚合物溶液，过滤，脱泡，得到聚合物纺丝原液，经喷丝板挤出后进入含有二甲基亚砜、二甲基甲酰胺和二甲基乙酰胺至少之一的凝固浴中进行凝固成型，得到了聚丙烯腈-纤维素纳米晶复合纤维。该方法通过将丙烯腈单体与纤维素纳米晶在有机溶剂中反应，在后续纺丝过程中，纤维素纳米晶能够调控聚丙烯腈纤维的结晶结构，从而获得高结晶度的聚丙烯腈-纤维素纳米晶复合纤维。
镭射贴
公开号 CN 111926410
公开日 2020年11月13日
申请人 北京化工大学
一种熔融法硅烷接枝改性聚丙烯的制备方法
本发明公开了一种熔融法硅烷接枝改性聚丙烯的制备方法。制备步骤包括：将共聚聚丙烯、乙烯基硅烷与苯乙烯加入到反应器中，升温搅拌1.5～2.5 h；取出产物，加入引发剂和抗氧剂，充分混合，加入到温度为150～180 ℃的流变仪中；反应结束后，提纯，抽滤，干燥，即得硅烷接枝改性聚丙烯。本发明采用乙烯基硅烷接枝改性聚丙烯，由于引入了大分子基团，使基体之间间隔增加，单位体积内分子数下降，介电常数降低，改善了基体电性能。由于苯乙烯在接枝的过程中会有自聚现象，因此，在一定范围内对基体的力学性能会有一定程度的提高。
公开号 CN 111978472
公开日 2020年11月24日
申请人 哈尔滨理工大学；扬州龙达电工材料有限公司
豫公网安备41160202000603
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