一、布匹生產(chǎn)在線檢測概述
自動檢測技術(shù)作為一種快速、實時、準確采集與處理信息的*,已逐漸成為國民經(jīng)濟信息化、增強競爭力*的技術(shù)工具和手段。布匹在現(xiàn)代生產(chǎn)流水線上,需要判別出布匹的顏色是否合格、布匹上是否有雜質(zhì)及雜質(zhì)的數(shù)量。由于生產(chǎn)線運行速度較快,要求雜質(zhì)分辨直徑較小,用人工難以做到實時檢測,事后抽樣檢測效率低下,且抽檢后的產(chǎn)品仍然有存在瑕疵的可能。計算機的自動化,正好適合于快速實時地檢測。布匹生產(chǎn)在線檢測系統(tǒng)正是基于機器視覺的技術(shù),快速的檢測出布匹的顏色和存在的雜質(zhì)。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(tǒng)是指通過機器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置)將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給的圖像處理系統(tǒng),根據(jù)像素分布、亮度和顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征,進而根據(jù)判別的結(jié)果來識別圖像的內(nèi)容或控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。
二、項目要求
在布匹的生產(chǎn)過程中,像布匹質(zhì)量檢測這種有高度重復(fù)性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成,在現(xiàn)代化流水線后面常常可看到很多的檢測工人來執(zhí)行這道工序,給企業(yè)增加巨大的人工成本和管理成本的同時,卻仍然不能保證的檢驗合格率(即“*”)。對布匹質(zhì)量的檢測是重復(fù)性勞動,容易出錯且效率低。
流水線進行自動化的改造,使布匹生產(chǎn)流水線變成快速、實時、準確、的流水線。在流水線上,所有布匹的顏色、及數(shù)量都要進行自動確認(以下簡稱“布匹檢測”)?,F(xiàn)在采用機器視覺的自動識別技術(shù)完成以前由人工來完成的工作。在大批量的布匹檢測中,用人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。
三、項目方案
機器視覺是在沒有人工干預(yù)的情況下使用計算機來處理和分析圖像信息并作出結(jié)論。機器視覺的特點是自動化、客觀、非接觸和高精度,與一般意義上的圖像處理系統(tǒng)相比,機器視覺強調(diào)的是精度和速度,以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性。
在機器視覺應(yīng)用中,包括以下幾個過程:
圖像采集
通過光學(xué)系統(tǒng),由相機采集圖像,圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式式并傳入計算機存儲器。
圖像處理
處理器運用不同的算法來處理對決策有重要影響的圖像要素,如對圖像進行顏色辨識,面積、長度測量,圖像增強,邊緣銳化,降噪等處理。
特性提取
處理器識別并量化圖像的關(guān)鍵特性,例如布匹的顏色和雜質(zhì)的形狀等等。然后這些數(shù)據(jù)傳送到控制程序。
判決和控制
處理器的控制程序根據(jù)收到的數(shù)據(jù)做出結(jié)論。例如:這些數(shù)據(jù)包括雜質(zhì)的直徑是否在要求規(guī)格之內(nèi)或者布匹的顏色是否合格。
視覺系統(tǒng)一般包括:光源、光學(xué)系統(tǒng)、相機、圖像處理單元、圖像分析處理軟件、監(jiān)視器、通訊/輸入輸出單元等。布匹檢測的機器視覺系統(tǒng)的組成如下圖所示。視覺系統(tǒng)的輸出是經(jīng)過運算處理之后的檢測結(jié)果——各種雜質(zhì)的數(shù)量。計算機系統(tǒng)實時獲得檢測結(jié)果后,指揮運動系統(tǒng)或輸入輸出系統(tǒng)執(zhí)行相應(yīng)的控制動作(如分選)。
下面就布匹檢測系統(tǒng)提出詳細方案設(shè)計說明書:
圖像處理軟件
機器視覺系統(tǒng)中,視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法,它包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過這些處理后,輸出圖像的質(zhì)量得到相當程度的改善,既改善了圖像的視覺效果,又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。
特征提取辨識
一般布匹檢測(自動識別)先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像,在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標準;然后拍攝被檢測的圖像,再將兩者進行對比。但是在布匹質(zhì)量檢測工程中要復(fù)雜一些:
1.圖像的內(nèi)容不是單一的圖像,每塊被測區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。
2.雜質(zhì)的形狀難以事先確定。
3.由于布匹快速運動對光線產(chǎn)生反射,圖像中可能會存在大量的噪聲。
4.在流水線上,對布匹進行檢測,有實時性的要求。
由于上述原因,圖像識別處理時應(yīng)采取相應(yīng)的算法,提取雜質(zhì)的特征,進行模式識別,實現(xiàn)智能分析。
我們使用德國Stemmer公司的機器視覺軟件開發(fā)包-CVB中的color、blob工具,它適合于開發(fā)顏色模式識別和斑點的檢測。
Color檢測
一般而言,從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說每一個像素都由紅(R)綠(G)籃(B)三個成分組成,來表示RGB色彩空間中的一個點。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置。所以無論我們?nèi)搜鄹杏X有多么的近似,在顏色空間中也不盡相同?;谏鲜鲈?,我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X盡可能的與顏色空間中的色差相近。
Blob檢測
根據(jù)上面得到的處理圖像,根據(jù)需求,在純色背景下檢測雜質(zhì)色斑,并且要計算出色斑的面積,以確定是否在檢測范圍之內(nèi)。因此圖像處理軟件要具有分離目標,檢測目標,并且計算出其面積的功能。
Blob分析(BlobAnalysis)是對圖像中相同像素的連通域進行分析,該連通域稱為Blob。經(jīng)二值化(BinaryThresholding)處理后的圖像中色斑可認為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標,并可計算出目標的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小,還可以提供相關(guān)斑點間的拓撲結(jié)構(gòu)。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析,而是對圖形的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼(RLE)來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于象素的算法相比,大大提高處理速度。
結(jié)果處理和控制
應(yīng)用程序把返回的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫或用戶的位置,并根據(jù)結(jié)果控制機械部分做相應(yīng)的運動。
根據(jù)識別的結(jié)果,存入數(shù)據(jù)庫進行信息管理。以后可以隨時對信息進行檢索查詢,管理者可以獲知某段時間內(nèi)流水線的忙閑,為下一步的工作作出安排;可以獲知近期內(nèi)布匹的質(zhì)量情況等等。
四、用戶界面及操作
項目要求利用機器視覺技術(shù),智能的識別出流水線上布匹的所有雜質(zhì)以及它們的數(shù)量、大小。根據(jù)項目要求,我們設(shè)計如下:
?。?)圖像顯示區(qū):實時的顯示由相機采集的彩色圖像,系統(tǒng)根據(jù)當前的圖像內(nèi)容實時的識別布匹信息。
(2)信息顯示區(qū):把圖像的內(nèi)容——各種雜質(zhì)的數(shù)量實時的顯示到表格里。系統(tǒng)當前狀態(tài)(如:實時檢測,停止檢測,觸發(fā)信號狀態(tài))實時的顯示在狀態(tài)顯示欄中,以便于操作人員了解系統(tǒng)狀態(tài)。
?。?)信息管理區(qū):管理人員可隨時查看流水線的統(tǒng)計信息。操作人員可以靈活的配置系統(tǒng)的配置信息(如:數(shù)據(jù)庫的配置,控制模塊通訊配置,識別參數(shù)的校正)。權(quán)限管理控制系統(tǒng)使用者的操作權(quán)限,例如:只有操作人員才能對系統(tǒng)信息進行配置;只有擁有相應(yīng)權(quán)限的人員才能查看統(tǒng)計信息。
五、布匹顏色學(xué)習(xí)工具
我們開發(fā)了布匹顏色學(xué)習(xí)工具,此工具界面友好,操作簡單。
布匹顏色學(xué)習(xí)工具
一種顏色應(yīng)該提供多個模板圖像進行訓(xùn)練,這樣可以提高識別的能力。學(xué)習(xí)完畢后要保存成CLF文件,以后模式識別就按照保存特征進行識別。
六、總結(jié)
視覺系統(tǒng)涉及到光學(xué)和圖像處理算法,本身就是高度專業(yè)化的產(chǎn)品,尤其在整個識別控制系統(tǒng)中,還要與運動控制系統(tǒng)配合完成后續(xù)操作。在本項目的視覺系統(tǒng)中提取識別對象顏色特征值,然后采用模式識別的方法,識別出不合格區(qū)域然后使用斑點分析判斷是否為雜質(zhì)。同時提到了整個系統(tǒng)中各個部件的選擇和用戶界面的設(shè)計。
總之,應(yīng)用機器視覺系統(tǒng)能夠大幅降低檢驗成本,提高產(chǎn)品質(zhì)量,加快生產(chǎn)速度和效率。對于現(xiàn)代化企業(yè)來說,意識到技術(shù)發(fā)展的趨勢并首先付諸實施者無疑將走在競爭的前列。