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      一種基于機(jī)器視覺(jué)的水松紙激光打孔在線檢測(cè)系統(tǒng)

      2019-07-08 02:23張桂蓮錢斌胡蓉
      電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年13期
      關(guān)鍵詞:邊緣檢測(cè)圓度機(jī)器視覺(jué)

      張桂蓮 錢斌 胡蓉

      摘要:針對(duì)某水松紙廠廣泛存在的水松紙打孔精度不高的問(wèn)題,該文提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的水松紙打孔在線檢測(cè)系統(tǒng)。首先,采用機(jī)器視覺(jué)中的圖像處理提取測(cè)量區(qū)域中打孔水松紙的孔邊緣;其次,利用邊緣信息畫出水松紙測(cè)量區(qū)域中每個(gè)孔的外接矩形;然后,根據(jù)外接矩形的長(zhǎng)與寬的比例計(jì)算水松紙孔的圓度;最后,判斷孔的圓度是否在一定的范圍之內(nèi),若不滿足則需要實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)激光打孔設(shè)備的參數(shù)。該文針對(duì)打孔水松紙檢測(cè)的特定要求,對(duì)包含的形狀進(jìn)行信息提取,定位和參數(shù)測(cè)量?;趯?shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可靠性。

      關(guān)鍵詞:水松紙;圖像處理;圓度;機(jī)器視覺(jué);邊緣檢測(cè)

      中圖分類號(hào):TP3 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      文章編號(hào):1009-3044(2019)13-0217-03

      1 引言

      在進(jìn)入信息社會(huì)后,人們的工作和生活都離不開(kāi)各種印刷品和包裝品。特別是在煙草行業(yè)中,人們對(duì)煙葉包裝的質(zhì)量更為嚴(yán)格要求。香煙在燃燒的過(guò)程中產(chǎn)生有害氣體,煙草行業(yè)通過(guò)各種技術(shù)來(lái)減少香煙中有害氣體的含量,而采用水松紙激光打孔技術(shù)來(lái)減少吸煙者對(duì)焦油的吸入量,已得到了煙草企業(yè)的重視,正逐漸成為香煙實(shí)現(xiàn)降焦的主要途徑。由于透氣度是影響香煙質(zhì)量最重要的一個(gè)指標(biāo)。透氣度是指在單位時(shí)間、單位面積和單位壓差下所透過(guò)孔的空氣體積,所以孔的大小決定了水松紙透氣度的大小。水松紙的打孔精度對(duì)香煙質(zhì)量尤為重要。然而,由于在生產(chǎn)過(guò)程中需要每排孔的尺寸固定不變的,但是隨著外界環(huán)境的變化,在進(jìn)行激光打孔的過(guò)程中,孔的尺寸呈現(xiàn)不規(guī)則狀態(tài),導(dǎo)致水松紙透氣度的大幅度變化。這就嚴(yán)重影響了打孔水松紙的透氣度檢測(cè),所以對(duì)打孔水松紙進(jìn)行檢測(cè)時(shí)不可待。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法都是通過(guò)有經(jīng)驗(yàn)的人員來(lái)完成的,然而人工檢測(cè)除了速度慢,檢測(cè)精度低之外,更重要的是無(wú)法保證統(tǒng)一的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。正因?yàn)閭鹘y(tǒng)檢測(cè)方法檢測(cè)困難,所以迫切需要一種在線檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)客觀地進(jìn)行檢測(cè)評(píng)價(jià)。對(duì)參數(shù)進(jìn)行綜合分析,從而不斷去調(diào)整激光打孔設(shè)備參數(shù),使每一排孔的尺寸保持一致。機(jī)器視覺(jué)可大大提高檢測(cè)精度和速度,從而提高生產(chǎn)效率,并且可以避免人眼視覺(jué)檢測(cè)所帶來(lái)的偏差和誤差[1]。

      2 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)原理

      機(jī)器視覺(jué)就是用機(jī)器代替人的眼睛去檢測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量的好壞??梢员苊馊搜蹤z測(cè)帶來(lái)的誤差導(dǎo)致精度降低。一個(gè)完整的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)有以下幾部分構(gòu)成:照明系統(tǒng)(硬件),成像系統(tǒng)(硬件)和圖像處理系統(tǒng)(軟件)等。

      照明系統(tǒng)是使被測(cè)物的重要特征顯現(xiàn),而抑制不需要的特征,一般情況下使用單色光照射彩色物體以增強(qiáng)被測(cè)物相應(yīng)特征的對(duì)比度。成像系統(tǒng)是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)最重要的組成部分。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中能夠?qū)Υ蚩姿杉堎|(zhì)量進(jìn)行檢測(cè),主要是依靠圖像處理軟件。圖像處理軟件主要包括圖像的預(yù)處理,圖像增強(qiáng),圖像分割、圖像壓縮和圖像識(shí)別等操作。以上操作可以改善圖像質(zhì)量,識(shí)別圖像中的目標(biāo),并準(zhǔn)確檢測(cè)出水松紙的打孔尺寸。

      機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)水松紙打孔質(zhì)量的主要原理圖1如下:

      本文主要研究了基于機(jī)器視覺(jué)算法的水松紙打孔檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅能夠針對(duì)多品牌的水松紙,而且也能夠檢測(cè)出不同大小的水松紙的孔的尺寸。

      3 圖像處理檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      圖像處理的主要目的就是得到高質(zhì)量的圖像,從而使被測(cè)物的重要特征顯現(xiàn)。為了得到清晰和有用的打孔水松紙圖像,并對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)提取和檢測(cè),需要從以下三個(gè)方面著手:圖像采集、圖像處理以及尺寸的測(cè)量。

      3.1 圖像采集

      水松紙圖像處理的第一步圖像采集。當(dāng)工業(yè)高清攝像頭對(duì)準(zhǔn)被測(cè)水松紙時(shí),PC機(jī)在采集軟件的控制下,將完整的圖像信息在屏幕上顯示并實(shí)時(shí)地保存到計(jì)算機(jī)中。通過(guò)現(xiàn)有技術(shù)和圖像采集裝置使用情況分析,圖像采集裝置可行,并且保證采集圖像無(wú)任何失真問(wèn)題。

      一般情況下,設(shè)置圖像采集的模式為8位位圖。如圖2所示。

      3.2 圖像處理

      本論文中,采用圖像處理中的圖像平滑、邊緣檢測(cè)和特征提取等操作進(jìn)行打孔水松紙尺寸檢測(cè)。

      (1)圖像平滑

      在很多情況下,圖像信息會(huì)受到各種噪聲的影響,因?yàn)閳D像在采集過(guò)程中很容易受到設(shè)備和周圍環(huán)境的影響,從而使圖像含有噪聲。如果不經(jīng)過(guò)處理,計(jì)算機(jī)將很難對(duì)圖像的信息進(jìn)行運(yùn)算和識(shí)別。噪聲是隨機(jī)的,當(dāng)噪聲非常嚴(yán)重時(shí),圖像中有用的信息會(huì)被影響。一個(gè)常見(jiàn)的降噪方法是采集同一區(qū)域的多幅圖像并對(duì)這些圖像進(jìn)行平均。該方法的主要缺點(diǎn)就是必須采集多幅圖像才能進(jìn)行噪聲抑制,對(duì)速度要求高的系統(tǒng)就會(huì)失去吸引力。而中值濾波僅僅是對(duì)模板內(nèi)的灰度值取中間值,這往往會(huì)把目標(biāo)物刪除。因此在多數(shù)情況下需要其他的降噪方法。

      針對(duì)某水松紙廠的幾種品牌的香煙水松紙,由于光照、灰塵等外界環(huán)境的影響,分析采集到的圖片中的噪聲且綜合不同的濾波方法,采用高斯濾波算法進(jìn)行圖像的平滑。

      一般情況下,高斯濾波器是比較理想的圖像平滑濾波器。二維高斯濾波器的式子如(1)所示:

      其中,[σ]為圖像像素的標(biāo)準(zhǔn)差,x,y為圖像中像素的位置。由(1)式可得出高斯濾波器是可分的,可以通過(guò)計(jì)算機(jī)高效地計(jì)算出來(lái)。通過(guò)軟件采集的水松紙圖像經(jīng)過(guò)高斯濾波去噪后的圖像如圖3所示。

      由圖3和圖2進(jìn)行對(duì)比可知,圖像3明顯產(chǎn)生相對(duì)銳利的邊緣,并且在圖2中背景有強(qiáng)烈的白色紋理,經(jīng)過(guò)了高斯濾波操作之后圖像的白色紋理消失,增加了圖像的質(zhì)量。因此為了之后的邊緣檢測(cè)圖像有很高的效果,在進(jìn)行高精度的檢測(cè)任務(wù)時(shí),需采用高斯濾波算法進(jìn)行圖像的去噪操作。

      (2) 圖像邊緣檢測(cè)

      從圖3中可以看出前景灰度值和背景灰度值在外界環(huán)境的作用下相對(duì)明顯,但當(dāng)光照改變時(shí),背景灰度值和前景灰度值相差不大,因此本文采用的邊緣檢測(cè)方法必須適應(yīng)改變的照明情況。因此選擇一個(gè)魯棒的邊緣檢測(cè)方法準(zhǔn)確地找到被測(cè)物的邊界尤其重要。由于Canny算子的檢測(cè)方法檢測(cè)的邊緣位置與實(shí)際邊緣之間的偏差最小,因此本文利用Canny算子提取水松紙每排孔的孔邊緣。Canny算子邊緣檢測(cè)[2]的主要是利用圖像的X軸和Y軸兩個(gè)方向的導(dǎo)數(shù)[GX],[GY]求出圖像灰度值梯度的大小和方向,沿著梯度方向找到像素點(diǎn)局部最大值。遍歷整個(gè)水松紙圖像,若前后兩個(gè)像素的灰度值相比不是最大的,那么將這兩個(gè)像素值置為0,即為非邊緣。選取兩個(gè)閾值TL(低閾值)和TH(高閾值)。大于TH的像素點(diǎn)是邊緣;小于TL的像素點(diǎn)不是邊緣。

      進(jìn)行Canny算子提取邊緣后的圖像如圖4所示。

      (3)特征提取

      根據(jù)圖4,可以計(jì)算每個(gè)孔的最小外接矩形,根據(jù)最小外接矩形的長(zhǎng)(Length1)和寬(Length2)的比例計(jì)算圓的規(guī)則度(P=Length1/Length2)。若P =1說(shuō)明激光打孔接近理想值;若p遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于1或者遠(yuǎn)遠(yuǎn)的小于1說(shuō)明激光打孔設(shè)備處于干擾狀態(tài),需要適時(shí)的調(diào)整激光打孔的設(shè)備參數(shù)以便滿足要求。檢測(cè)結(jié)果如圖5所示。

      3.3 結(jié)果分析

      本文分別采集不同排數(shù)的打孔水松紙圖像100多幅,計(jì)算圖像中孔的圓度或尺寸大小P。找出圓度最大值、最小值、平均值和圓度為1的個(gè)數(shù)。抽樣選出8組數(shù)據(jù)如表1所示。

      由表1可知,孔的圓度最大為6.0,最小值一般為1.0。說(shuō)明隨著外界環(huán)境和因素變化,水松紙激光打孔會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化,使孔的大小發(fā)生嚴(yán)重的變形,這時(shí)候就要適時(shí)的調(diào)節(jié)激光打孔設(shè)備以至于保持孔的長(zhǎng)于寬的比例處在穩(wěn)定的范圍之內(nèi)(0.9~1.1)。

      4 結(jié)論

      打孔水松紙打孔質(zhì)量的好壞關(guān)系到煙廠生產(chǎn)煙支的各項(xiàng)指標(biāo)。但如何準(zhǔn)確的測(cè)出水松紙中每一個(gè)孔的圓度仍然是一個(gè)研究難點(diǎn)。論文針對(duì)現(xiàn)有的激光打孔設(shè)備上,主要在軟件上研究了一種基于機(jī)器視覺(jué)的打孔水松紙?jiān)诰€檢測(cè)系統(tǒng)。基于實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可靠性。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 吉軍, 嚴(yán)立甫, 張輝, 等. 基于HALCON和VC++混合編程的視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 咸陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào), 2011, 25(6):20-24.

      [2] 趙春江. C#數(shù)字圖像處理算法典型實(shí)例[M]. 北京: 人民郵電出版社, 2009.

      【通聯(lián)編輯:代影】

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