馬振宇 周奇峰 林錦超
(1.深圳煙草工業(yè)有限責任公司,廣東 深圳518109;2.山東中煙工業(yè)有限責任公司 濟南卷煙廠,山東 濟南250104;3.陜西中煙工業(yè)有限責任公司 旬陽卷煙廠,陜西 旬陽725700)
隨著煙草科技的進步,市場上出現了越來越多的濾嘴上帶有凹陷圖案的香煙。 在這種異型香煙的生產過程中,會有凹陷圖案不完整的煙支存在,最終煙支的缺陷。 生產線上現有的煙支檢測設備(機械式、光電式等)均沒有對這種凹陷圖案完整性的檢測功能,目前還依靠人工抽檢的方法來保證煙支質量,既增加了人力成本又不能保證所有煙支質量。
機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是指通過圖像采集裝置將攝取目標轉換成圖像信息,傳遞給圖像處理系統,根據像素分布和亮度等信息,轉變?yōu)閿底只盘?,機器視覺系統從這些信息中獲取目標特征,然后根據預設的條件輸出處理結果,進而根據判斷結果控制執(zhí)行機構進行相應的處理動作。[1]本文設計的機器視覺檢測系統,通過工業(yè)相機采集濾嘴端面圖像,以ST 公司的32 位單片機STM32F407 為控制核心, 基于C# 的工控機程序為軟件核心,采用工控機和下位機串行通信的主從式結構,對煙支濾嘴側端面的圖像進行分析和處理。 該系統高效地保證了異型煙的產品質量,提高了煙草行業(yè)的自動化程度。
該檢測系統由圖像采集組件、控制器和增量編碼器等外圍設備組成,如圖1 所示。
圖1 異型煙檢測系統框圖
圖像采集組件由LED 光源和CMOS 工業(yè)相機等組成, 負責采集待檢煙包濾嘴端面的圖像并進行初步處理后傳送給控制器。LED 光源具有成本低、光強穩(wěn)定、使用壽命長及免維護等優(yōu)點,負責將待測煙包濾嘴端面照亮, 并將凹陷圖案與白色濾嘴形成鮮明對比;CMOS 工業(yè)相機曝光時間短、功耗低,負責在煙包通過時對煙包濾嘴端面進行圖像采集,如圖2 所示。
控制器由工控模塊、單片機及外圍電路和觸摸顯示器等組成。 工控模塊用于上位機軟件運行,通過圖像處理技術對異型濾嘴端面圖像進行處理并判斷是否存凹陷圖案缺失等缺陷;單片機及外圍電路用于單片機控制軟件運行,負責讀取編碼器相位、接收上位機命令并向包裝機控制系統發(fā)出剔除、故障等信息;觸摸顯示器作為人機界面,用于顯示系統運行信息及采集用戶輸入等。
圖2 凹陷圖案缺失的異型濾嘴端面圖像
異型煙檢測系統軟件主要由上位機軟件和單片機控制機軟件組成。
系統采用VS 2005 為編程工具, 基于EMGU 圖像庫編寫了圖像處理軟件。軟件首先對圖像進行灰度化、二值化處理,從而將濾嘴側凹陷圖案與背景相分離,再通過形態(tài)學處理,以除去二值化后圖像中的噪聲點,然后查找凹陷圖案有效部分的輪廓,并計算其有效像素值,與基準值進行比較,若有效像素值大于基準值,則表明該煙支部分凹陷圖案正常,否則表明圖案缺失,軟件發(fā)出命令,將該煙包剔除。 處理流程如圖3 所示。
圖3 上位機軟件處理軟件流程圖
灰度化, 就是將采集到的濾嘴側彩色圖像轉換為灰度圖像的過程,即將圖像中每個像素點的亮度用0-255 之間的數值進行表示。 二值化,則是根據預先設定的閾值,將原灰度圖像的有效和無效部分相分離,得到灰度僅為0 和255 的純黑白圖片。 圖像的二值化可用以下方法選擇閾值[2]
式中,f(i,j)為二值化之前各點的灰度值,ft(i,j)為二值化之后各點的灰度值,t 則為二值化所選取的閾值。
二值化后的圖像以凹陷圖案為目標區(qū)域, 以白色濾嘴為背景,經腐蝕、膨脹等形態(tài)學處理后,標記目標區(qū)域,計算有效輪廓面積,如圖4 所示。
圖4 待測煙支處理流程圖
上位機基于C# 語言編制了串行通信模塊的程序。 編程中,加入serialPort 控件,通過對其屬性進行設置并訪問其內部函數,以實現對上位機串行通信進行控制。 該控件主要屬性如表1 所示[4]。
表1 serialPort 控件主要屬性
串口通信具體步驟如下:
1) 在系統界面加入serialPort 控件, 設置好控件對應的COM 口號。
2)設置串口的波特率、位長、校驗位等基本信息。
4)調用Write()函數對串口進行寫操作。
5) 當串口緩存中數據長度達到ReadBufferSize 屬性對應的數值時,激發(fā)串口接收函數,讀串口接收緩存中的數據。
本系統選用的是ST 公司基于Cortex-M4F 的32 位單片機STM32F407,其通過自帶的USART 接口與上位機進行通信。單片機控制軟件通過編碼器信號采集電路讀取編碼器的當前相位并傳送給上位機軟件,控制圖像采集組件在指定相位進行圖像采集,并根據接收的上位機命令向包裝機組控制系統發(fā)送剔除信號,如圖5 所示。
圖5 單片機控制軟件流程圖
本文設計了一種基于機器視覺的異型煙檢測系統,有效的解決了濾嘴側具有凹陷圖案的香煙無法檢測并將缺陷煙支剔除的問題。隨著計算機、光學、電子等學科的發(fā)展,機器視覺技術的應用也將愈加廣泛。
[1]余輝,王林,王德勝.OpenCV 在產品特征檢測系統中的應用[J].科技視界,2013,2(5):43、98.
[2]顧勇,何明昕.基于機器視覺的啤酒瓶檢測系統研究[J].計算機工程與設計,2012,33(1):248-253.
[3]郭艷平,侯鳳貞.紙幣面值識別系統圖像分割技術的算法[J].重慶工學院學報,2008,11:124-126.
[4]翟希述,王寶興,范淼.基于Visual C# 的串口通信程序設計[J].電子科技,2011,24(2):24-26.