(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211188103.6 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 广州大学 地址 510006 广东省广州市大 学城外环西 路230号 (72)发明人 陈从桂　龚伟东　黄锦华　吴狄　 徐耿聪　滕家辉　朱健业　朱春锦　 (74)专利代理 机构 北京高航知识产权代理有限 公司 11530 专利代理师 覃钊雄 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 5/30(2006.01) (54)发明名称 一种奶酪包 装质量的视 觉检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种奶酪包装质 量的视觉检 测方法， 包括通过采集奶酪图像并转换为RGB图 像， 经过灰度化及分割处理， 根据不同口味创建 不同口味的奶酪模板， 通过大津阈值法和开运算 处理， 最后通过最小二乘法与所创建的模板进行 匹配， 得到奶酪各口味的数量， 与标准值进行判 断， 即可检测出奶酪数量是否合格。 本发明可 以 减少通过人工目测统计奶酪上各个口味的数量 的时间， 并且本发明检测方法简单， 对奶酪的包 装不同口味数量的检测速度快， 准确率高。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 115457014 A 2022.12.09 CN 115457014 A 1.一种奶酪包 装质量的视 觉检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S101： 使用工业相机采集 奶酪图像， 对奶酪图像进行 灰度化处 理获得灰度化图像； S102： 对灰度化图像进行不同口味的奶酪分割， 得到分割图像并储 存； S103： 由分割图像与灰度化 图像交集的部分得到裁剪图像， 并分别创建不同口味的奶 酪模板； S104： 使用大津阈值法对待检测的奶酪的灰度化图像进行阈值分割， 得到二 值化区域； S105： 对得到二 值化区域进行孔洞填充， 并进行开 运算， 得到圆形区域； S106： 由圆形区域与灰度化图像的交集， 得到二次裁 剪图像； S107： 对二次裁 剪图像进行最小二乘法的模板匹配； S108： 获得奶酪图像各个口味的数量； S109： 判断奶酪图像各个口味的数量与标准 值是否对应。 2.根据权利要求1所述的一种奶酪包装质量的视觉检测方法， 其特征在于， 所述S101 中， 灰度化处 理包括对图像的RGB三个分量进行加权平均得到最终的灰度值。 3.根据权利要求1所述的一种奶酪包装质量的视觉检测方法， 其特征在于， 所述S103 中， 模板类型包括像素 灰度值模板、 相关性模板和形状模板 。 4.根据权利要求1所述的一种奶酪包装质量的视觉检测方法， 其特征在于， 所述S105 中， 开运算的步骤包括对所述二值化区域先腐蚀后膨胀， 并以圆形作为结构元素， 消除噪 点。 5.根据权利要求1所述的一种奶酪包装质量的视觉检测方法， 其特征在于， 所述S107 中， 将二次裁剪图像与S103所述的像素灰度值模板、 相关性模板和形状模板通过最小二乘 法匹配， 所述 最小二乘法的金字塔层数为0 。 6.根据权利要求1所述的一种奶酪包装质量的视觉检测方法， 其特征在于， 所述S109 中， 统计奶酪上每种口味的数量， 与标准值进行对比， 若每种口味的奶酪的数量大于对应的 标准值， 则表示 合格。 7.根据权利要求6所述的一种奶酪包装质量的视觉检测方法， 其特征在于， 若所述每种 口味的奶酪的数量小于对应的标准 值， 则表示 不合格。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115457014 A 2一种奶酪包装质量的视觉检测方 法 技术领域 [0001]本发明属于奶酪包 装领域， 具体涉及一种奶酪包 装质量的视 觉检测方法。 背景技术 [0002]奶酪是一种 发酵的牛奶制品， 营养价值比较丰富， 奶酪生产公司为了能够迎合国 人的口味， 会生产出多口味的奶酪， 并组合在一起变成一种新产品进 行售卖。 但是在奶 酪的 生产以及组合过程中， 由于人为操作失误或者机器分装的时候出现误差会导致产品里面奶 酪口味的数量与标准值不一致， 如果让不合格的奶酪产品流入市场， 可能会对奶酪公司的 信誉以及能力造成一定影响。 所以在奶酪产品出厂前需要进 行判断奶酪产品各个口味的数 量是否达到标准值。 如果用人眼进行判断， 不可控因素比较多， 不能够及时分辨出， 时间和 人力的成本较大， 为了保证奶酪产品出厂 过程中的检测效率， 所以， 开 发一种快速且有效的 奶酪包装的质量检查视 觉检测方法是很有必要的。 发明内容 [0003]本发明克服现有技术的不足， 提供了一种快速且有效的奶酪包装的质量检查视觉 检测方法。 [0004]本发明的目的通过以下的技 术方案实现： [0005]S101： 使用工业相机采集 奶酪图像， 对奶酪图像进行 灰度化处 理获得灰度化图像； [0006]S102： 对灰度化图像进行不同口味的奶酪分割， 得到分割图像并储 存； [0007]S103： 由分割图像与灰度化图像交集的部分得到裁剪图像， 并分别创建不同口味 的奶酪模板； [0008]S104： 使用大津阈值法对待检测的奶酪的灰度化图像进行阈值分割， 得到二值化 区域； [0009]S105： 对得到二 值化区域进行孔洞填充， 并进行开 运算， 得到圆形区域； [0010]S106： 由圆形区域与灰度化图像的交集， 得到二次裁 剪图像； [0011]S107： 对二次裁 剪图像进行最小二乘法的模板匹配； [0012]S108： 获得奶酪图像各个口味的数量； [0013]S109： 判断奶酪图像各个口味的数量与标准 值是否对应。 [0014]优选的， 所述S10 1中， 灰度化 处理包括对图像的RGB三个分量进行加权平均得到最 终的灰度值。 [0015]优选的， 所述S10 3中， 模板类型包括像素 灰度值模板、 相关性模板和形状模板 。 [0016]优选的， 所述S105中， 开运算步骤包括对所述二值化区域先腐蚀后膨胀， 并以圆形 作为结构元 素， 消除噪点。 [0017]优选的， 所述S107中， 将 二次裁剪图像与S103所述的像素灰度值模板、 相关性模板 和形状模板通过最小二乘法匹配， 所述 最小二乘法的金字塔层数为0 。 [0018]优选的， 所述S109中， 统计奶酪上每种口味的数量， 与标准值进行对比， 若每种口说　明　书 1/3 页 3 CN 115457014 A 3