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申请/专利权人：海门市知行包装制品有限公司

摘要：本发明涉及利用光学手段进行瑕疵识别技术领域，具体涉及一种食品加工过程中食品包装视觉检测方法。该方法包括：获取食品包装袋的灰度图像，确定灰度图像中圆形的瑕疵区域；根据待测区域的中心与边缘的灰度差异、待测像素点的灰度值，确定初始异常影响系数；根据待测区域的灰度值方差、待测区域所有边缘像素点的梯度分布和初始异常影响系数，确定目标异常影响系数；根据待测像素点与待测区域的几何中心点的距离，以及目标异常影响系数，确定光斑系数，根据光斑系数进行筛选，得到墨迹区域；根据所有墨迹区域内像素点的数量确定检测结果。本发明结合光斑特征和墨迹特征，对墨迹区域进行准确识别，提升食品包装视觉检测的稳定性与准确性。

主权项：1.一种食品加工过程中食品包装视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取食品包装袋的灰度图像，边缘检测确定所述灰度图像中的边缘像素点，根据所述灰度图像中边缘像素点的分布和预设标准图像的纹理确定圆形的瑕疵区域；将任一瑕疵区域作为待测区域，待测区域内的任一像素点作为待测像素点，根据待测区域的几何中心点和边缘像素点的灰度差异，确定所述待测区域的边缘差异影响指标；根据待测像素点的灰度值和所述待测区域的边缘差异影响指标，确定待测像素点的初始异常影响系数；根据所述待测区域内所有像素点的灰度值方差、所述待测区域所有边缘像素点的梯度分布，确定所述待测区域的灰度离散系数；根据所述待测像素点的初始异常影响系数和所述待测区域的灰度离散系数，确定所述待测像素点的目标异常影响系数；根据所述待测像素点与所述待测区域的几何中心点的距离，以及所述待测像素点的目标异常影响系数，确定所述待测像素点的光斑系数，根据每一瑕疵区域内所有像素点的光斑系数，对所述瑕疵区域进行筛选，得到墨迹区域；根据所有墨迹区域内像素点的数量确定检测结果；所述根据待测区域的几何中心点和边缘像素点的灰度差异，确定所述待测区域的边缘差异影响指标，包括：计算所述待测区域内所有边缘像素点的灰度值的均值作为边缘灰度均值；确定所述待测区域的几何中心点的灰度值与边缘灰度均值的差值绝对值，归一化处理作为所述待测区域的边缘差异影响指标；所述根据待测像素点的灰度值和所述待测区域的边缘差异影响指标，确定待测像素点的初始异常影响系数，包括：对所述待测像素点的灰度值进行正相关映射，得到灰度系数；计算所述灰度系数和所述待测区域的边缘差异影响指标乘积的归一化值，得到待测像素点的初始异常影响系数；所述根据所述待测像素点的初始异常影响系数和所述待测区域的灰度离散系数，确定所述待测像素点的目标异常影响系数，包括：计算所述待测像素点的初始异常影响系数和所述待测区域的灰度离散系数乘积的归一化值，得到所述待测像素点的目标异常影响系数；所述根据所述待测像素点与所述待测区域的几何中心点的距离，以及所述待测像素点的目标异常影响系数，确定所述待测像素点的光斑系数，包括：将所述待测像素点与所述待测区域的几何中心点的距离负相关映射并归一化，得到中心距离系数；计算所述中心距离系数与所述待测像素点的目标异常影响系数的乘积，归一化处理作为所述待测像素点的光斑系数。

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