機器視覺技術及其在機械制造自動化的應用

羅金勇

德州艾荷過濾設備有限公司 山東德州 253500

1 系統(tǒng)概述

過去，由于設備費用和圖像分辨率的限制，機器視覺技術并未在工業(yè)中得到廣泛應用。通過持續(xù)改進，該技術日趨成熟。近年來，隨著PC功能越來越強大，并且CCD系統(tǒng)的分辨率得到提高，機器視覺系統(tǒng)已在許多應用中得到廣泛應用。攝像機和光源的選擇放置是創(chuàng)建成功視覺系統(tǒng)的最重要步驟之一。因為獲得高質(zhì)量的圖像可以大大簡化視覺算法并提高其可靠性。

系統(tǒng)的動力部件主要由軸承、固定中心、皮帶和齒輪組成，并由直流電機驅(qū)動。固定中心的作用是在兩端支承凸輪軸?；疽曈X系統(tǒng)由CCD攝像機、圖像處理軟件、圖像處理算法、圖像處理板和計算機組成。采用背光技術，獲得零件外部輪廓清晰的圖像。背光產(chǎn)生即時的對比，因為它在明亮的背景下創(chuàng)建黑暗的輪廓。電機和CCD攝像機通過插入計算機PC主機總線的2張卡與計算機接口。其中一張卡是連接到直流電機的接口卡，用來控制凸輪軸的旋轉(zhuǎn)運動。另一種接口卡是幀采集卡，其中視覺系統(tǒng)的CCD攝像機連接到卡上可用的通道[1]。

2 分揀系統(tǒng)應用

2.1 基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)的相關要求

眾所周知，在實際的工業(yè)機器人的工作過程當中，其面對的諸多工件其實都是幾何形狀，所以，工業(yè)機器人的分揀系統(tǒng)要求能夠適應幾何形狀的工件，這樣才能提升整體的工作效率。

為了提升智能工業(yè)機器人的工作效率，相關的工作人員可以為其提供一定的便利。在實際的工作過程當中，有可能會發(fā)生一定的機械臂碰撞現(xiàn)象，所以，相關的工作人員在工件放置工作當中，要盡量將其分散地進行放置，這樣能夠有效地減少機械臂碰撞的現(xiàn)象，在一定的程度上來說，分散放置能夠提升機械臂的使用壽命。

2.2 實際的分揀實現(xiàn)過程概述

在這一研究過程當中，可以對攝像機平臺的工作進行一定的利用，也就是說，可以利用提取到的圖像序列來將分揀過程的實現(xiàn)完整地敘述出來，當然在這一過程中，要對提取到的圖像進行特征的分析[2]。

2.2.1 圖像預處理

進行圖像的預處理有利于分析整個分揀過程，雖然這一操作過程可能會干擾圖像的形成，但這一操作還是具有非常重要的作用的。

2.2.2 完成目標提取

在這一過程當中，Canny算子的應用是非常重要的，在對其進行一定的應用之后，得到的圖像變化就會形成諸多參數(shù)數(shù)值，這對于后續(xù)的研究工作是具有非常大的積極意義的。

2.2.3 單一目標的分析

在前文已經(jīng)進行了一定的提及，基于機器視覺的工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)所面臨的工件大多都是幾何形狀，但是如果只將角點的檢測工作作為重要的依據(jù)的話，這項工作其實是十分不全面的，因為無法測出球體這樣一個幾何工件。為了應對這一問題，需要對Hough圓檢測進行充分的利用，這樣，在實際的工作當中，智能工業(yè)機器人分揀系統(tǒng)所面臨的幾何工件的抓取分揀工作的效率就會比較高，而且工作起來就是比較全面的了。所以，在分揀過程實現(xiàn)的過程當中，要重視對單一工件類型的分析。

2.2.4 依據(jù)不同的類型進行抓取工作

在進行實際的抓取工作之前，相關的工作人員要進行不同程度的試驗抓取工作，在這一工作過程中，需要針對不同的單一工件進行抓取工作，將其主要的特征進行了解和掌握，其中數(shù)據(jù)值包括中心以及長短軸等等。并且，在后續(xù)的工作過程當中，需要經(jīng)過CAN總線將特征信息發(fā)送至RC控制單元，這樣就能夠控制工業(yè)機器人進行后續(xù)的分揀抓取工作，這一項實現(xiàn)過程還是比較重要的。

3 貼標功能的應用

傳送帶將待貼標產(chǎn)品送至視覺檢測工位；光電傳感器響應后，工業(yè)相機自動抓拍，以獲取目標物原始圖像；通過以太網(wǎng)將圖像傳至上位機，上位機圖像處理模塊對圖像進行處理，并得到相關控制指令；將控制指令作用于運動控制模塊，對末端執(zhí)行器進行操作；末端執(zhí)行器根據(jù)指示完成打印和貼標操作；此時，工業(yè)相機再次抓拍，以判斷實際貼標效果，如果出現(xiàn)“標簽不清”等情況，則剔除重新進行貼標，如果合格，則進行下一工序。

3.1 硬件設計

貼標系統(tǒng)硬件平臺主要包括：工業(yè)PC機、工業(yè)相機、打印貼標機構(gòu)、視覺檢測模塊、人機交互界面、光電傳感器、末端執(zhí)行器、電源、傳送帶等。工業(yè)PC機是控制核心，用于接收反饋信息、生成控制指令、實時結(jié)果顯示等；工業(yè)相機主要用于圖像信息采集，包括貼標位置圖像和貼標效果圖像；打印貼標機構(gòu)包括打印機和貼標機，其中打印機用于打印標簽，貼標機負責將標簽貼到指定位置；視覺檢測模塊用于判斷當前標簽是否滿足工藝要求；光電傳感器用于工位判斷，并控制工業(yè)相機進行抓拍；人機交互界面用于貼標工藝參數(shù)輸入、故障反饋、系統(tǒng)實時運行情況反饋等；末端執(zhí)行器用于剔除不合格產(chǎn)品[3]。

3.2 軟件設計

所述控制系統(tǒng)軟件基于MFC和OpenCV進行開發(fā)，OpenCV是一種開源的計算機視覺庫，其包含較多的C函數(shù)以及一些CH類函數(shù)；而且具有一些可用于圖像和視覺處理的通用算法，例如：3D重建、圖像分割、圖像識別、運動分析、特征檢測、特征跟蹤等，是一種比較流行的圖像處理數(shù)據(jù)庫。

通過上述分析可知：視覺檢測模塊直接決定貼標位置是否準確以及貼標效果是否理想，所以文中重點討論視覺檢測模塊，其主要包括三部分，即圖像預處理、邊緣檢測、模板匹配等。

圖像預處理。原始圖像經(jīng)過灰度化、圖像分割等操作變成二值圖像，然后利用形態(tài)學濾波去掉二值圖像內(nèi)部的噪聲。

邊緣檢測。對包裝盒進行邊緣檢測，得到其輪廓曲線，經(jīng)過計算獲取貼標面的偏轉(zhuǎn)角度、貼標中心點坐標等數(shù)據(jù)，為貼標做準備。

模板匹配。貼標完成后，通過獲取已貼標簽圖像與模板進行匹配，判斷所貼標簽位置是否準確，標簽是否完整，有無折疊、褶皺等情況[4]。

4 結(jié)語

機器視覺系統(tǒng)同人類視覺系統(tǒng)有著一定相同性，可以及時獲得信息，在多個環(huán)境中使用，并進行數(shù)據(jù)分析，隨著技術的日臻成熟，可以給人類社會帶來更大的貢獻。