基于計算機(jī)視覺的醫(yī)用口罩在線檢測系統(tǒng)設(shè)計

曾慶好 馬亮 馬博文

摘? 要：針對醫(yī)用口罩生產(chǎn)過程產(chǎn)生的多種缺陷，文章提出了一種基于計算機(jī)視覺技術(shù)的醫(yī)用口罩在線檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用單相機(jī)實(shí)現(xiàn)了口罩產(chǎn)品的正反面圖像采集，采用計算機(jī)視覺技術(shù)來自動識別口罩的有無，判斷耳帶缺陷、鼻條缺陷等不良狀況，設(shè)計了一套醫(yī)用口罩在線檢測軟件來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的功能，軟件執(zhí)行結(jié)果表明，文章提出的在線檢測系統(tǒng)能夠有效識別醫(yī)用口罩的各種缺陷，實(shí)現(xiàn)智能化在線檢測，提升口罩產(chǎn)品檢測質(zhì)量，節(jié)省口罩生產(chǎn)成本。

關(guān)鍵詞：醫(yī)用口罩;計算機(jī)視覺;品質(zhì)檢測;缺陷檢測;顏色定位

中圖分類號：TP391.4;TP273? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? 文章編號：2096-4706（2021）05-0174-07

Design of Medical Mask Online Detection System Based on Computer Vision

ZENG Qinghao，MA Liang，MA Bowen

（Shenzhen Vetose Technology Co.，Ltd.，Shenzhen? 518102，China）

Abstract：Aiming at the defects in the production process of medical masks，an online detection system for medical masks based on computer vision technology is proposed. The system uses single camera to realize the medical masks double face image acquisition. It uses computer vision technology to automatically identify whether the mask exists or not，judge the defects of ear band，nose bar and other adverse conditions. This paper designs a medical mask online detection software to achieve the system functions. The software implementation results show that the online detection system proposed in this paper can effectively identify various defects of medical masks，realize intelligent online detection，improve the detection quality，and save the production cost of masks.

Keywords：medical mask;computer vision;quality detection;fault detection;color location

0? 引? 言

隨著疫情的爆發(fā)和全球蔓延，作為疫情的重要防控物資——醫(yī)用口罩產(chǎn)品做出了重要的貢獻(xiàn)，醫(yī)用口罩產(chǎn)品已經(jīng)成了必不可少的防疫物資和生活依賴品，醫(yī)用口罩在大批量生產(chǎn)過程中，由于原材料、生產(chǎn)機(jī)器和人員操作等多種原因，會產(chǎn)生很多種缺陷的醫(yī)用口罩產(chǎn)品，如醫(yī)用口罩尺寸錯誤、耳帶長短不一、鼻條未安裝，醫(yī)用口罩上有臟污、布料不全等[1]，這種缺陷品如果流出到市場環(huán)節(jié)，會給使用者帶來很多不便，甚至失去原來具備的防疫功能，更會給醫(yī)用口罩生產(chǎn)商帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

由于醫(yī)用口罩生產(chǎn)已經(jīng)全面趨向于自動化，生產(chǎn)要求和質(zhì)量要求越來越高，一般醫(yī)用口罩生產(chǎn)商依靠人眼逐個分辨，效率極低，導(dǎo)致目前的醫(yī)用口罩品質(zhì)檢測過程中，費(fèi)時費(fèi)力，且容易對檢測人員造成視覺疲勞，使產(chǎn)品存在質(zhì)量隱患，造成大量產(chǎn)品返工和原材料浪費(fèi)。本文提出一種醫(yī)用口罩在線檢測系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中醫(yī)用口罩通過人工檢測效率低、成本高、質(zhì)量得不到保障的技術(shù)問題。

1? 系統(tǒng)的檢測原理

本文基于計算機(jī)視覺技術(shù)來實(shí)現(xiàn)醫(yī)用口罩在線檢測系統(tǒng)的設(shè)計。計算機(jī)視覺技術(shù)是基于數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展而來，起源于20世紀(jì)60年代，主要研究內(nèi)容是利用攝像頭實(shí)現(xiàn)人眼的視覺采集、利用計算機(jī)實(shí)現(xiàn)人腦的視覺分析功能，從而實(shí)現(xiàn)對客觀世界的三維場景的感知、學(xué)習(xí)、識別和理解[2]。計算機(jī)視覺的基本流程包括：（1）圖像采集;（2）圖像預(yù)處理：常用的有圖像二值化、圖像去噪聲、圖像增強(qiáng)、圖像膨脹、圖像腐蝕等圖像預(yù)處理方法[3，4];（3）圖像特征提?。撼Ｓ玫挠兄狈綀D特征、顏色特征、FAST特征、Harris特征、HOG特征、SIFT特征、SURF特征等特征提取方法[5，6];（4）圖像分割、圖像檢測、圖像跟蹤：圖像檢測方法中常用的有背景建模、特征+分類器、顯著性監(jiān)測等方法[7，8];圖像跟蹤方法中常用的有Mean-shift、TLD、粒子濾波、卡爾曼等方法[9];（5）圖像識別、圖像分類：圖像識別方法中常用的有特征識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、深度學(xué)習(xí)等方法[10-14]。

計算機(jī)視覺技術(shù)飛速發(fā)展至今，研究產(chǎn)生了很多的學(xué)習(xí)框架，常用的有OpenCV、Tensorflow、FFMpeg、Caffe等計算機(jī)視覺學(xué)習(xí)框架[15-19]，這些學(xué)習(xí)框架已經(jīng)完成了很多基礎(chǔ)性的計算機(jī)視覺處理工作，采用某種學(xué)習(xí)框架可以節(jié)省研究人員的精力，將有限的研究時間充分利用起來，解決實(shí)際問題。

2? 系統(tǒng)的構(gòu)成

本文所提供系統(tǒng)分為硬件和軟件兩大部分，硬件部分由輸送機(jī)構(gòu)、翻轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)、圖像采集機(jī)構(gòu)、分選機(jī)構(gòu)、PLC控制系統(tǒng)構(gòu)成，軟件部分由自動控制軟件、視覺檢測軟件、用戶操作界面組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2.1? 系統(tǒng)硬件組成

系統(tǒng)硬件由輸送機(jī)構(gòu)、翻轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)、圖像采集機(jī)構(gòu)、分選機(jī)構(gòu)、PLC控制系統(tǒng)構(gòu)成，如圖2所示。

2.1.1? 輸送機(jī)構(gòu)

輸送機(jī)構(gòu)由兩條輸送皮帶、輸送電機(jī)、檢測光纖、吹耳帶裝置組成。將口罩橫放在輸送皮帶上，利用輸送電機(jī)驅(qū)動輸送皮帶的運(yùn)轉(zhuǎn)，當(dāng)口罩經(jīng)過某個點(diǎn)時，檢測光纖感應(yīng)到口罩經(jīng)過。由于口罩耳帶在傳輸過程中可能會卡在傳輸皮帶上或者向內(nèi)彎曲到口罩本體上，本系統(tǒng)設(shè)計了一種吹耳帶裝置，利用吹氣管對耳帶進(jìn)行吹氣，從而使得耳帶能夠向外自然展開，便于口罩缺陷的檢測。

2.1.2? 翻轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)

翻轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)由翻轉(zhuǎn)電機(jī)和翻轉(zhuǎn)桿組成。翻轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)用來將醫(yī)用口罩進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，達(dá)到醫(yī)用口罩產(chǎn)品雙面檢測的目的。

2.1.3? 圖像采集機(jī)構(gòu)

圖像采集機(jī)構(gòu)由光源、相機(jī)、檢測光纖、支架、直線導(dǎo)軌、直線電機(jī)組成。直線電機(jī)驅(qū)動圖像采集模組在支架的直線導(dǎo)軌中進(jìn)行往復(fù)運(yùn)動，光源的光照射向待檢測口罩，當(dāng)口罩經(jīng)過相機(jī)拍照點(diǎn)時，相機(jī)對口罩進(jìn)行實(shí)時拍照。

2.1.4? 分選機(jī)構(gòu)

分選機(jī)構(gòu)包括不良品處理機(jī)構(gòu)和良品處理機(jī)構(gòu)。不良品處理機(jī)構(gòu)包括與PLC控制系統(tǒng)連接的不良品感應(yīng)光纖和排廢氣缸。排廢氣缸用于將位于輸送皮帶上的不良品推入至不良品收集箱中。良品處理機(jī)構(gòu)包括與PLC控制系統(tǒng)連接的良品感應(yīng)光纖、良品打料氣缸和良品收集皮帶。打料氣缸用于將良品推入至良品收集皮帶上，良品收集皮帶將口罩良品傳輸至后面工序。

2.2? 系統(tǒng)軟件組成

系統(tǒng)軟件部分由自動控制軟件、視覺檢測軟件、用戶操作界面組成，如圖3所示，其中自動控制軟件是系統(tǒng)硬件按設(shè)計動作正常運(yùn)行的核心，部署在可編程邏輯控制器中;用戶操作界面負(fù)責(zé)系統(tǒng)與用戶之間的交互;視覺檢測軟件是實(shí)現(xiàn)自動化檢測的關(guān)鍵模塊，通過圖像采集機(jī)構(gòu)將產(chǎn)品圖像轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)，通過圖像處理算法和圖像分析算法對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時處理，處理結(jié)果反饋給自動控制軟件，控制分選硬件實(shí)現(xiàn)良品和不良品的分類處理。

2.3? 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流向

系統(tǒng)數(shù)據(jù)流向如圖4所示，用戶通過“用戶操作界面”下達(dá)操作指令，“視覺檢測軟件”收集“圖像采集機(jī)構(gòu)”傳輸過來的圖像數(shù)據(jù)，圖像處理完成后，將檢測結(jié)果反饋給“自動控制軟件”，“自動控制軟件”通過電控系統(tǒng)對“傳輸機(jī)構(gòu)”“翻轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)”“分選機(jī)構(gòu)”進(jìn)行實(shí)時控制。

3? 系統(tǒng)的在線檢測方法

3.1? 圖像預(yù)處理

通過圖像采集機(jī)構(gòu)采集檢測位無醫(yī)用口罩產(chǎn)品的圖像作為背景圖，然后使用圖像二值化處理[20，21]得到二值化圖像，對二值化圖像進(jìn)行圖像膨脹和圖像腐蝕處理[22，23]。

3.2? 圖像識別

輸送機(jī)構(gòu)將醫(yī)用口罩輸送至檢測位，圖像采集機(jī)構(gòu)采集含有醫(yī)用口罩的檢測圖，視覺檢測軟件對檢測圖進(jìn)行識別、并與預(yù)設(shè)的醫(yī)用口罩標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比，若判斷為不良品，則通過分選機(jī)構(gòu)對不良品口罩進(jìn)行收集，若判斷為良品，則通過翻轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)對良品進(jìn)行180°翻轉(zhuǎn)，輸送機(jī)構(gòu)將翻轉(zhuǎn)180°后的良品輸送至第二個檢測工位。第一個檢測位和第二個檢測位分別檢測的是醫(yī)用口罩的正面圖像和反面圖像，檢測方法是一樣的，下面以第一個檢測位為例進(jìn)行描述。

3.2.1? 有無口罩判斷

我們將檢測圖的四個頂點(diǎn)標(biāo)記為P1（0，0）、P2（w，0）、P3（0，h）、P4（w，h）和中心點(diǎn)Pc（w/2，h/2），如圖5所示。

口罩有無的檢測步驟為：（1）將檢測圖轉(zhuǎn)換為檢測灰度圖;（2）圖像二值化處理[24];（3）圖像形態(tài)學(xué)處理;（4）圖像輪廓提取[25]，并計算最小外接矩形[26，27]區(qū) 域;（5）與標(biāo)準(zhǔn)口罩圖像進(jìn)行比對，判斷有無口罩。

處理流程如圖6所示。

3.2.2? 耳帶不良判斷

預(yù)先設(shè)置2個耳帶檢測區(qū)域，在檢測區(qū)域內(nèi)對醫(yī)用口罩正面的耳帶缺陷進(jìn)行檢測：采用輪廓提取算法對耳帶檢測區(qū)域的耳帶圖像輪廓屬性進(jìn)行計算和判斷，若耳帶圖像輪廓屬性不在預(yù)定的醫(yī)用口罩標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，則判斷為耳帶不良。

3.2.3? 鼻條不良判斷

預(yù)先設(shè)置一個鼻條檢測區(qū)域，提取檢測區(qū)域內(nèi)的ROI圖像，然后對ROI圖像內(nèi)的鼻條缺陷進(jìn)行檢測：（1）采用輪廓提取算法對鼻條檢測區(qū)域的鼻條圖像輪廓屬性;（2）進(jìn)行計算和判斷，若鼻條圖像輪廓屬性不在預(yù)設(shè)的鼻條標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，則判斷為鼻條不良;（3）若鼻條圖像輪廓的屬性在預(yù)設(shè)的鼻條標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，采用最小外接矩形算法計算出鼻條的最小外接矩形，并輸出鼻條的最小外接矩形的四個頂點(diǎn)坐標(biāo)和中心點(diǎn)坐標(biāo);（4）判斷鼻條的最小外接矩形的四個頂點(diǎn)坐標(biāo)和中心點(diǎn)坐標(biāo)是否在預(yù)設(shè)的鼻條標(biāo)準(zhǔn)范圍之內(nèi)，若不在預(yù)設(shè)的鼻條標(biāo)準(zhǔn)范圍之內(nèi)，則判斷為鼻條不良。

3.2.4? 良品判斷

當(dāng)檢測工位的口罩均未出現(xiàn)耳帶不良和鼻條不良時，并且兩個檢測位置均未檢測出口罩存在缺陷時，判斷口罩為良品口罩，否則判斷為不良品口罩。判斷結(jié)果發(fā)送給自動控制軟件，實(shí)現(xiàn)口罩產(chǎn)品的分類分選。

4? 軟件功能實(shí)現(xiàn)與執(zhí)行結(jié)果

本文在Visual C++ 2017和OpenCV2.4.13基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了醫(yī)用口罩在線檢測軟件，對于常見的醫(yī)用口罩產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了口罩有無檢測、鼻條缺陷檢測、耳帶缺陷檢測。

4.1? 口罩定位

由于口罩傳輸過程中位置不固定，在口罩檢測處理過程，首先必須對口罩本體進(jìn)行定位處理，口罩定位算法較多，由于醫(yī)用口罩本體一般為藍(lán)色口罩、耳帶為白色耳繩，本文對于彩色口罩采用顏色定位方法[28]，提取圖像中的藍(lán)色像素數(shù)據(jù)，即為口罩本體，再對所有藍(lán)色數(shù)據(jù)采用最小外接矩形提取算法，即可得到口罩本體的四個頂點(diǎn)位置坐標(biāo)：P11（X0，Y0），P12（X1，Y1），P13（X2，Y2），P14（X3，Y3），如圖7所示，還可以得到最小定位區(qū)域，如圖8所示，口罩定位結(jié)果如圖9所示。

4.2? 檢測正常界面

對于所有檢測項目均符合初始設(shè)置的口罩圖像，會在軟件界面左上位置顯示最后一個檢測項的局部檢測圖像，在軟件右上位置顯示待檢測口罩的全景圖像，如圖10所示。在軟件界面右下位置顯示所有檢測項目的檢測結(jié)果（顯示檢測值、偏移量和狀態(tài)，狀態(tài)均為OK），如圖11所示。

4.3? 無口罩檢測結(jié)果

相機(jī)收到檢測觸發(fā)信號以后，如果檢測位置沒有采集到口罩產(chǎn)品的圖像，此時顯示的圖像為無產(chǎn)品的背景圖像，如圖12所示，在軟件界面右下位置顯示檢測結(jié)果為定位失敗，狀態(tài)為NG，如圖13所示。

4.4? 鼻條缺陷檢測結(jié)果

無鼻條檢測：口罩定位成功后，在鼻條檢測區(qū)域如果沒有檢測到鼻條，則在軟件主界面左上位置顯示空白圖像，如圖14所示，在檢測結(jié)果區(qū)域顯示鼻條檢測結(jié)果（狀態(tài)NG），如圖15所示。

鼻條中心偏移：在鼻條檢測區(qū)域檢測鼻條圖像，并且鼻條長度在事先設(shè)定的范圍后，軟件會自動調(diào)用鼻條位置檢測算法，判斷鼻條中心位置和上下位置是否在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)，如果這些參數(shù)不在事先設(shè)定的范圍內(nèi)，則在軟件界面左上位置顯示鼻條的圖像，如圖16所示，軟件界面右下位置的檢測結(jié)果區(qū)域顯示鼻條中心（NG），如圖17所示。

4.5? 耳帶缺陷檢測結(jié)果

無耳帶檢測：口罩定位成功后，軟件先后在左右耳帶區(qū)域?qū)Χ鷰нM(jìn)行檢測，當(dāng)在任意一個耳帶區(qū)域未檢測到耳帶圖像時，在軟件界面左上位置顯示空白圖像，如圖18所示，在軟件界面右下位置檢測結(jié)果區(qū)域顯示耳帶檢測結(jié)果（狀態(tài)NG），如圖19所示。

耳帶打結(jié)檢測：在口罩耳帶檢測全部正常的情況下，軟件會自動調(diào)用耳帶打結(jié)檢測算法，主要采用圖像平滑度處理算法來檢測耳帶圖像是否有突變，圖像突變超過設(shè)定值時判斷為耳帶打結(jié)，當(dāng)檢測到耳帶打結(jié)后，在軟件界面左上位置顯示耳帶打結(jié)的圖像，并用圓圈對結(jié)頭位置進(jìn)行標(biāo)記，如圖20所示，在軟件界面右下位置顯示檢測結(jié)果（打結(jié)、狀態(tài)NG），如圖21所示。

5? 結(jié)? 論

本文所闡述的基于計算機(jī)視覺的醫(yī)用口罩在線檢測系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)醫(yī)用口罩自動輸送、耳帶位置糾正功能，采用一個相機(jī)實(shí)現(xiàn)了醫(yī)用口罩產(chǎn)品的正反面檢測，具體自動化程度高、成本低的優(yōu)點(diǎn)，采用計算機(jī)視覺技術(shù)代替人眼實(shí)現(xiàn)了醫(yī)用口罩產(chǎn)品的全自動化多項目檢測，可有效提高醫(yī)用口罩產(chǎn)品的產(chǎn)品質(zhì)量、降低人工成本，可在醫(yī)用口罩生產(chǎn)車間推廣應(yīng)用。

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作者簡介：曾慶好（1977.01—），男，漢族，湖南漢壽人，高級工程師，碩士，研究方向：數(shù)字圖像處理、工業(yè)自動化;馬亮（1982.02—），男，漢族，湖南漢壽人，程序員，本科，研究方向：軟件設(shè)計、圖像處理算法;馬博文（1996.08—），男，漢族，湖南漢壽人，助理工程師，本科，研究方向：機(jī)械設(shè)計、工業(yè)自動化。