圖像識別技術在食品包裝缺陷檢測中的應用

張紅巖 - 王永志 - 劉慶紅 -

(1. 吉林省經濟管理干部學院，吉林 長春 130012；2. 黔南民族師范學院，貴州 都勻 558000)

目前中國大多數食品包裝檢測仍采用人工檢測，其檢測精度較低、速度較慢，不適應當前食品企業自動化的發展[1]。圖像識別技術即利用圖像獲取裝置代替人眼功能，利用圖像處理技術得到相關信息并進行下一步操作[2]，已被應用于食品包裝缺陷檢測過程中[3-4]。但食品包裝材料各不相同，食品包裝缺陷類型也不盡相同，具有代表性的食品包裝材料包括泡沫塑料包裝、鋁塑包裝、紙質包裝和瓶罐包裝等[2]。文章擬根據食品包裝材料及其對應的缺陷，整理圖像識別技術在其中的應用研究，對圖像識別技術在食品包裝檢測中的應用趨勢進行預判，旨在促進食品包裝行業的健康發展。

1 圖像識別技術

圖像識別技術是指利用圖像攝取裝置獲取檢測目標的圖像，由圖像處理系統對獲取的圖像進行特征提取識別，判斷目標是否存在缺陷，并根據判斷結果進行下一步操作的處理過程[5-6]。該技術的主要特點是可以提高生產的自動化和準確程度，在一些危險的工作環境中代替人工檢測；在大批量工業檢測生產過程中，其檢測產品的質量和速度遠遠高于人工檢測[7]；該技術將視覺傳感器和圖像處理算法相結合，組成較為簡單、抗干擾能力強、適合生產在線大批量檢測[8]。

實際工業檢測生產時，機器視覺系統主要包括照明部分、圖像采集部分、圖像處理部分、判斷指令部分以及控制執行部分等，工作時是通過圖像采集部分獲取檢測目標圖像，通過圖像處理部分，依托相對應的圖像處理算法進行缺陷識別，通過判斷指令部分作出是否有缺陷的指令，如果有缺陷即將命令傳遞給控制執行部分，控制執行部分做出剔除的動作，完成圖像識別技術在食品包裝缺陷檢測的工作過程[9-10]。食品包裝缺陷檢測過程中，圖像處理算法在很大程度上決定了視覺檢測識別的效果及效率，因此針對不同類型的食品包裝產品選擇合適的圖像處理算法十分重要[11]，圖像識別技術中的圖像處理過程一般包括圖像預處理、提取特征、定位計算、返回判定結果等[12]，圖像處理算法中應用較為廣泛的是二值化處理提取目標取悅和邊緣檢測等，其中缺陷相關特征一般包括顏色、形狀、紋理等[13]，根據缺陷的不同類型對應的選擇閾值判斷識別和支持向量機等機器識別算法[14]。

2 圖像識別技術在食品包裝缺陷檢測中的應用

2.1 泡沫塑料包裝缺陷檢測

泡沫塑料包裝主要用于生鮮水果、速食食品等的包裝，由于泡沫塑料包裝具有材質輕、絕熱、易變形、抗侵蝕等特點，被廣泛應用于農業生產等領域[15]。但是泡沫塑料包裝受材料和包裝限制，尤其是薄膜塑料包裝合格率較低，其包裝過程中出現的缺陷主要有表面污染、組織變化和變形等[16-17]。李丹等[18]基于圖像識別技術提出了一種包裝袋缺陷檢測方法，缺陷相關特征包括包裝袋的長度、寬度、面積以及填充程度和目標區域位置，通過二值化處理對圖像進行灰度化處理，并通過圖像各像素灰度值與閾值間的關系，對目標區域進行分割定位，通過與標準參數比較檢測包裝袋的完整性，發現了連袋、外形出錯、表面有異物以及表面設計畫面位置移動等缺陷，其缺陷識別準確率為98.75%，符合生產檢測需求。陳慧麗等[19]以方便面塑料包裝為研究對象，設計了一套機器視覺包裝檢測系統，該系統包括硬件結構和軟件結構，缺陷相關特征選擇顏色，圖像識別過程包括3大步驟：圖像預處理精確分割檢測區域、特征提取將所檢測的圖像中的RGB像素點轉換成HS特征點、根據像素點的HS取值和機器學習過程中的特征權重以及像素點所對應的特征權重的閾值完成特征分類，判斷包裝是否存在缺陷，若出現包裝缺陷即用吹氣閥將其排出生產線，檢測系統漏檢率為0.01%，過檢率為0.04%，識別率較高，可以滿足工業生產需求。

2.2 鋁塑包裝缺陷檢測

鋁塑包裝主要應用于糖果等的包裝，其隔絕性能好、可有效保護包裝物不受損害、可有效防止包裝物吸潮、防菌且形狀較為穩定等，被廣泛應用于食品藥品包裝領域[20]。但是鋁塑包裝可能會存在漏裝、空囊、破損等缺陷，嚴重影響食品包裝安全和經濟性[21]?；趫D像識別技術的鋁塑包裝缺陷檢測中，缺陷集中在食品藥品缺失、缺損以及表面劃痕嚴重，圖像處理方法需區分每個食品的邊緣，保護每個圖像的細節和邊緣，以便得到食品包裝缺陷部位的有效圖像[22]。方文星等[23]針對鋁塑包裝人工檢測包裝缺陷時存在的準確度低、效率低的問題，開發了一種鋁塑包裝缺陷檢測方法，圖像處理過程中應用多種特征提取算法，包括魯棒特征SURF提取算法、BOW算法和單分類支持向量機算法，最終通過該算法對180幅獲取的圖像進行缺陷檢測，顯示該方法在分類閾值為1 900、視覺單詞數量為120、懲罰因子為0.9時，準確率達99.4%，這種圖像處理算法最大限度改善了鋁塑包裝缺陷檢測的準確度和穩定性能。目前，應用圖像識別技術對鋁塑包裝缺陷的檢測主要集中在算法的改進方面，生產線應用較少，主要是因為鋁塑包裝包含多個目標，邊緣分割和特征提取需進一步研究[24]。

2.3 紙質包裝缺陷檢測

紙質包裝一般用于外賣、牛奶、飲料等食品，具有強度高、成本低、透氣性好、耐磨損、抗濕防油等特點，被廣泛應用于多個產品包裝領域[25]。但是紙質包裝抗壓性和耐水性較差、環境壓力較大且制作設備要求較高，限制了紙質包裝在食品包裝領域中的應用[26]。李萌等[27]設計了一種機器視覺檢測食品包裝缺陷系統，包括系統的硬件和軟件，以紙質包裝為試驗對象，通過二值化處理對圖像的特征部分和背景部分進行了分割，分割后利用Robert算子求導進行邊緣檢測準確獲取目標區域，檢測缺陷包括斜置、倒置、破損、變形、異物等，缺陷漏檢率為0.21%，檢測速度較快，具有較好的靈活通用性。賈真真等[28]基于圖像識別技術，設計了一套食品內包裝機器視覺缺陷檢測裝置，該裝置的主要檢測對象為紙質包裝缺陷，圖像預處理方法包括二值化處理和實時濃淡補正，在獲取目標區域圖像后進行差分處理消除了背景中的陰影，再通過對目標的面積、模型位置搜索、斑點檢測等進行缺陷判別，并應用該裝置進行試驗檢測，發現對內襯紙正面破損、印刷不好、背面褶皺檢出率高達100%，而內襯紙背面破損和背面缺失檢測時檢出率達95%，滿足生產線需求。李瑩等[29]設計了一種食品包裝缺陷檢測系統，該系統主要包括圖像獲取、處理以及分析和輸出執行等功能，圖像識別算法為基于小波變換的圖像邊緣檢測，將圖像信號分解為不同分量，計算小波系數模的最大值，該值為圖像灰度的突變點，從而實現邊緣點的提取，并以污染、蹭板、飛墨、漏白和刀絲5種缺陷為例，分別利用缺陷的長徑、圓形度、長寬比和灰度標準差進行特征描述，研究了該系統的應用準確性，發現所有缺陷的檢測精度均在99%以上，相對傳統的模板匹配法均有不同程度的提高，可以滿足食品包裝檢測需求。

2.4 瓶罐包裝缺陷檢測

瓶罐包裝一般用于食用油、飲料、奶粉等食品，具有保護性強、封閉性強、設計性強等特點，被應用于多個工業包裝領域[30]。但是瓶罐類包裝易受外力影響、投入成本較高且制作工藝要求較高，僅適用于少部分食品包裝[31-32]。肖飛蛟[33]利用機器視覺技術對啤酒包裝生產線檢測技術進行了應用研究，該研究設計了高速空瓶檢測系統，針對啤酒生產線存在的無瓶口檢測功能問題，添加了瓶口檢測功能，根據缺陷點灰度值的差異進行圖像識別，圖像預處理算法為二值化處理和邊緣檢測，圖像識別算法為模板匹配法等，并進行生產線測試，發現該系統的空瓶檢測精度達95%以上，滿足生產需求。王宣銀等[34]研究了一種利用圖像分析技術的包裝罐內壁缺陷檢測方法，從罐內圖像中分割提取了內壁檢測區域的圖像，根據罐內圖像的特點，利用二值化分割圖像后，利用閾值獲得焊縫的邊緣區域，利用形態學膨脹、腐蝕和凸殼等操作獲取目標區域圖像，再利用多個合格模板圖像和被測圖像堆疊的方式構造了多元測試圖像，通過圖像融合算法解決了焊縫區域不一致的問題，利用主成分分析方法獲取了多元被測圖像的缺陷，利用Q統計圖作為缺陷特征的檢測空間，利用閾值判斷缺陷與否，缺陷主要是內壁照明困難造成缺陷，誤檢率在2%以內，系統可靠性較強。朱明[35]研究了一種視覺檢測奶粉罐內壁缺陷的系統，包括硬件系統和軟件系統，系統核心關鍵技術包括檢測環境的照明條件和奶粉罐罐體準確定位以及缺陷有效檢測的算法，其中照明選擇碗狀LED光源散射照明方式，罐體定位選擇最小二乘擬合圓法和改進后的Hough變換，奶粉罐內壁缺陷特征為點缺陷、線缺陷和面缺陷，配合使用Blob算法實現，并在實驗室內對奶粉罐內壁缺陷檢測系統進行了試驗檢測，系統動態檢測準確率達99.70%，滿足生產線檢測要求。

3 在食品包裝缺陷檢測中的應用趨勢

當前，圖像識別技術在不同種類食品包裝缺陷檢測中的研究和應用較為成熟，但因為圖像設備不能全方位獲取目標包裝物的圖像，會出現食品包裝缺陷檢測不全面的問題，而且設備投入較高[36]。檢測食品包裝缺陷時，圖像識別往往需要針對特定對象進行特定缺陷特征提取，由于該方法具有特征針對性，不適用于多種對象包裝缺陷的檢測[37]。此外，圖像識別技術相關裝置應用場景多為生產線在線檢測，僅適用于特定環境，其應用場景受到限制，不能滿足企業生產的多種需求[38]。由此，圖像識別技術在食品包裝缺陷檢測中的應用趨勢主要是智能化、集成化和多場景識別等。

(1) 智能化。由于當前智能包裝技術發展迅速[39]，對應的食品包裝缺陷檢測趨向于智能化發展，依據不同需求智能調整檢測算法。

(2) 集成化。圖像識別技術與其他檢測識別技術相結合，不僅能夠對食品包裝表面缺陷進行識別，還應添加其他技術檢測，例如產品品質檢測、食品包裝材料檢測等[40]。

(3) 多場景識別。圖像識別技術的多場景識別應用使得檢測數據實時共享，企業不同工作人員可以同時獲取數據[41]，此外該裝置可在多個場景中進行應用。

4 結論

食品包裝的品質優劣直接影響食品作為商品的競爭力，是企業生產過程中需要控制保證的生產部分。但當前受制于包裝材料和加工方式，不同種類包裝形式均會出現不同的缺陷，威脅產品的競爭力。隨著圖像識別技術的發展在食品包裝缺陷檢測過程中的速度和準確率會越來越高，對圖像識別技術及相關裝置系統的進一步研究，可以有效提升食品企業包裝的完整性、降低缺陷出現概率，為中國食品包裝行業發展提供技術支持。