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    基于機(jī)器視覺(jué)的非透明筆芯尾塞油高度檢測(cè)技術(shù)?

    2019-12-27 06:32:24胡東紅郭亨長(zhǎng)王香華曹祥楊
    關(guān)鍵詞:筆芯清晰度油墨

    胡東紅 郭亨長(zhǎng) 王香華 曹祥楊 陳 廣

    (1.湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院 武漢 430062)(2.上海晨光文具股份有限公司 上海 201406)

    1 引言

    制造業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演了重要的角色[1]。從制筆行業(yè)來(lái)看,我國(guó)制筆工業(yè)的發(fā)展開(kāi)始于建國(guó)初期,至今已走過(guò)六十多年的發(fā)展歷程,大體經(jīng)歷了萌芽初期、調(diào)整改組、滯產(chǎn)短缺、高速發(fā)展四個(gè)階段[2]。國(guó)內(nèi)主流的制筆廠,年產(chǎn)筆芯在十億支以上,盡管筆芯內(nèi)灌注油墨和尾油的工藝已經(jīng)十分發(fā)達(dá),但是總有5%左右的筆芯油墨和尾油灌注量未達(dá)到要求?,F(xiàn)實(shí)的問(wèn)題是,市場(chǎng)每年對(duì)芯管材質(zhì)完全不透明的筆芯需求大約有1億支,對(duì)一個(gè)主流的制筆企業(yè)來(lái)說(shuō),每年大約需要生產(chǎn)3千萬(wàn)支不透明的筆芯,這其中大約有150萬(wàn)支筆芯存在油墨和尾油灌裝不合格。

    對(duì)于芯管材質(zhì)透明、半透明的筆芯,可以采用筆芯側(cè)面透光自動(dòng)檢測(cè)油墨和尾油高度。這種檢測(cè)方式簡(jiǎn)便快捷,易于實(shí)現(xiàn),成本低。但是對(duì)于完全不透明的筆芯,現(xiàn)在主要依靠熟練的技術(shù)工人,在強(qiáng)光照射下采用目測(cè)的方式,從筆芯尾部觀察油墨和尾塞油高度,從而將不合格筆芯挑選出來(lái)。這種檢測(cè)方式主要通過(guò)看點(diǎn)的顏色和大小來(lái)判斷筆芯中油墨和尾塞油的高度是否合格,從而篩選出不合格筆芯。這種依賴(lài)人工的檢測(cè)方式,極易引起視覺(jué)疲勞,并且存在看臺(tái)能力低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、可靠性差、實(shí)時(shí)性差、效率低等問(wèn)題,不能滿(mǎn)足自動(dòng)化生產(chǎn)的需要。因此,本文針對(duì)筆芯油墨高度檢測(cè)提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的筆芯油墨高度快速檢測(cè)方法和裝置。

    2 筆芯油墨高度檢測(cè)的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    檢測(cè)裝置主要組成部分包括工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源、觸發(fā)器和工控機(jī)。其中,工業(yè)相機(jī)和觸發(fā)器的選型是該檢測(cè)裝置的核心。由于要求檢測(cè)精度高,而筆芯傳送帶的速度又很快,需要選擇分辨率和幀率較高的工業(yè)相機(jī)。綜合考慮成本及各項(xiàng)因素,最終選擇了大恒圖像型號(hào)為MER-131-210U3M的工業(yè)相機(jī)。這是一款采用CMOS感光器的數(shù)字相機(jī),能采用外部觸發(fā)的方式進(jìn)行圖像采集,通過(guò)USB-3.0數(shù)據(jù)接口傳輸圖像數(shù)據(jù)。選擇了基恩士的型號(hào)為PR-FB30N3的超小型放大器內(nèi)置型光電傳感器對(duì)流水線上的筆芯進(jìn)行觸發(fā),為相機(jī)提供觸發(fā)信號(hào)。

    為了滿(mǎn)足自動(dòng)化檢測(cè)的需求,需要在不影響現(xiàn)有筆芯流水生產(chǎn)線的運(yùn)行的情況下,將圖像采集裝置與工業(yè)流水線生產(chǎn)結(jié)合起來(lái)。檢測(cè)裝置總體架構(gòu)頂視圖如圖1所示,筆芯放置在流水線傳送裝置上,同軸光源和相機(jī)對(duì)準(zhǔn)筆芯尾部,光源光線方向和相機(jī)光軸與筆芯軸線平行,傳感器安裝在相機(jī)鏡頭前的筆芯上方。傳感器與工業(yè)相機(jī)相連,工業(yè)相機(jī)與工控機(jī)相連。

    圖1 筆芯尾塞油快速圖像檢測(cè)裝置頂視圖

    將筆芯尾塞油灌裝量合格的筆芯放置在流水線上,對(duì)準(zhǔn)相機(jī)鏡頭,調(diào)節(jié)相機(jī)焦距,直到筆芯尾部中心圖像清晰,保持當(dāng)前焦距不變;然后開(kāi)動(dòng)流水線,讓筆芯尾塞油灌裝量合格的筆芯隨流水線移動(dòng),從鏡頭前通過(guò),觸發(fā)傳感器,相機(jī)和計(jì)算機(jī)在接收到傳感器信號(hào)后,采集筆芯尾部圖像,并作為標(biāo)準(zhǔn)圖像存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi),采集的圖像如圖2所示。

    圖2 從筆芯尾部采集的圖像

    在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,流水線上筆芯從相機(jī)鏡頭前經(jīng)過(guò),筆芯觸發(fā)傳感器信號(hào),傳感器向相機(jī)和計(jì)算機(jī)發(fā)出信號(hào),表示筆芯到達(dá)相機(jī)鏡頭前;相機(jī)和計(jì)算機(jī)在接收到該傳感器信號(hào)后,相機(jī)拍攝圖像,并傳送給計(jì)算機(jī);計(jì)算機(jī)將該筆芯尾部圖像與標(biāo)準(zhǔn)筆芯尾部圖像進(jìn)行比對(duì),從而判斷該筆芯尾塞油灌裝量是否合格。

    3 基于離焦模糊的筆芯油墨高度檢測(cè)

    3.1 離焦測(cè)距

    1987年,Penland首次提出利用離焦圖像來(lái)估計(jì)深度的算法[3],離焦測(cè)距逐漸被應(yīng)用于視覺(jué)測(cè)量領(lǐng)域。Subbarao M和Gurumoorthy N改進(jìn)了Pent?land的算法,通過(guò)擴(kuò)展函數(shù)的參數(shù)關(guān)系來(lái)表示鏡頭與被測(cè)物體之間的關(guān)系,從而求出物體的深度[4]。Subbarao利用不同散焦程度圖像的頻譜來(lái)檢測(cè)物體深度[5]。Klarquist和 Geisler提出了其他新的思路,算法的主要核心是在多張不同的散焦圖像上,根據(jù)最大似然估計(jì)法求得物體的深度[6]。但是這些方法存在局限性,不能廣泛應(yīng)用于實(shí)際的工業(yè)生產(chǎn)檢測(cè)當(dāng)中。

    圖3表示的是一個(gè)邊界景物經(jīng)過(guò)光學(xué)成像系統(tǒng)成像之后,變得模糊的過(guò)程。成像過(guò)程可以看作是點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)對(duì)景物進(jìn)行卷積[7]??梢钥闯銮逦木拔镞吔缭诰矸e后,變得模糊。一般情況下,如果求出點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù),就可以通過(guò)逆向工程,由卷積后的模糊邊界推算出景物的真實(shí)邊界。雖然可以通過(guò)手動(dòng)對(duì)焦,多次拍攝不同尾塞油高度的筆芯圖像來(lái)統(tǒng)計(jì)分析,進(jìn)而利用卷積、去卷積或反卷積等逆向工程算法[8]來(lái)估算筆芯尾塞油高度,但是計(jì)算量大、效果得不到保證。但是,對(duì)于成像系統(tǒng)來(lái)說(shuō),所獲取的圖像的清晰程度可以直接反應(yīng)其離焦程度[9]。可以通過(guò)計(jì)算筆芯尾端圖像中心位置的像斑模糊程度來(lái)估算筆芯尾塞油在筆芯管中所處高度。

    圖3 景物邊界經(jīng)過(guò)成像后變模糊示意圖

    3.2 清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)

    圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)一般被用在基于數(shù)字圖像處理的自動(dòng)調(diào)焦方法中,它通過(guò)圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)來(lái)判斷所拍攝的圖像是否聚焦[10],來(lái)達(dá)到自動(dòng)調(diào)焦的目的。在本文中,通過(guò)檢測(cè)中心圓斑的清晰度來(lái)反映其散焦的程度,從而達(dá)到筆芯管中油墨高度檢測(cè)的目標(biāo)。所以設(shè)計(jì)的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)是否準(zhǔn)確有效決定著高度檢測(cè)是否準(zhǔn)確。一般而言,評(píng)價(jià)函數(shù)要具備良好的單峰性、無(wú)偏性、抗噪性、靈敏性[11]。下面將介紹幾種常見(jiàn)的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)。

    3.2.1 灰度變化函數(shù)

    因?yàn)榫劢箞D像有著更多的灰度變化,所以對(duì)比散焦圖像,它表現(xiàn)得更加清晰,所以通過(guò)計(jì)算圖像的灰度變化,也能對(duì)圖像清晰度做出評(píng)估。其中灰度方差函數(shù)通過(guò)計(jì)算圖像的灰度方差來(lái)評(píng)價(jià)圖像清晰度。可表示為

    其中I為整個(gè)圖像的平均灰度值。也可以通過(guò)累積圖像相鄰像素灰度值來(lái)估計(jì)圖像清晰度??杀硎緸?/p>

    3.2.2 梯度函數(shù)

    圖像梯度經(jīng)常用于圖像處理中檢測(cè)圖像邊緣,聚焦圖像的邊緣比離焦圖像更加鋒利,所以會(huì)有更大的圖像梯度值,因此也能作為評(píng)價(jià)圖像清晰度的依據(jù)。其中平方梯度聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)通過(guò)差分計(jì)算微分,將微分值平方來(lái)凸顯梯度。可表示為

    TenenGrad聚焦評(píng)價(jià)函數(shù)通過(guò)Sobel算子求取圖像在水平和垂直方向的梯度[12]。表示為

    其中 Gx(x,y)、Gy(x,y)分別是圖像與Sobel算子的卷積。四鄰域微分法通過(guò)拉普拉斯算子得到四鄰域微分來(lái)表征圖像清晰度[13]??杀硎緸?/p>

    3.2.3 差的平方和

    差的平方和(SSD)是一種最簡(jiǎn)單的對(duì)比計(jì)算方法,計(jì)算對(duì)應(yīng)位置像素的差值來(lái)衡量圖像的差異,可以表示為

    SSD值越大,表示差異度越大。

    3.2.4 峰值信噪比

    峰值信噪比(PSNR)是最普遍、使用最為廣泛的一種圖像客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)。它是一種全參考的圖像評(píng)價(jià)指標(biāo),能夠衡量圖像失真程度和噪聲水平,不考慮人眼對(duì)低頻對(duì)比差異敏感的特性,只考慮對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)間的誤差[14]??梢员硎緸?/p>

    其中max表示是圖像顏色的最大數(shù)值,一般灰度圖像取255。MSE表示均方差,可以定義為

    PSNR的單位是dB,數(shù)值越大表示失真越小。

    3.2.5 結(jié)構(gòu)相似性

    結(jié)構(gòu)相似性(SSIM)是用方程和均方差來(lái)計(jì)算兩幅圖像的相似程度[15]。設(shè)有X、Y兩個(gè)圖像,uX、uy分別表示兩個(gè)圖像各自的均值,σx、σy分別表示其方差,σxy表示它們的協(xié)方差,結(jié)構(gòu)相似性分別從亮度、對(duì)比度、結(jié)構(gòu)三個(gè)方面來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)圖像的相似程度,可以用下面三個(gè)式子表示:

    其中c1、c2、c3是3個(gè)常數(shù),用來(lái)避免分母為0的情k1、k2、b分別取0.01、0.03和255。

    結(jié)構(gòu)相似性表示為

    它的取值范圍為[0,1],取值越大,圖像越相似。

    3.2.6 基于邊緣梯度的清晰度檢測(cè)

    圓斑的中心像素點(diǎn)灰度值最大,然后灰度值以圓環(huán)的形式依次向外遞減,即以中心點(diǎn)為出發(fā)點(diǎn)向任意方向發(fā)散的像素點(diǎn)灰度值呈單調(diào)遞減的趨勢(shì)。邊緣保持濾波在濾除噪聲的情況下,很大程度上保持了這種遞減趨勢(shì),但是沒(méi)有濾除的噪聲導(dǎo)致的灰度下降也可能被認(rèn)作邊緣。

    基于上述討論,為了克服噪聲影響并減少計(jì)算量,可以在每個(gè)發(fā)散方向上每隔幾個(gè)像素點(diǎn)取一個(gè)像素,這樣可以減少平坦區(qū)域的影響。由于每個(gè)方向可能會(huì)有多個(gè)灰度的階躍變換,如果將所有像素點(diǎn)都計(jì)入考慮,那么將使得最終的灰度梯度值平坦化。通過(guò)觀察圖像,可以看到亮斑中間有個(gè)較為清晰的圓斑,呈現(xiàn)出明顯的梯度變化。為了滿(mǎn)足檢測(cè)結(jié)果的單峰性要求,可以只計(jì)算出這個(gè)梯度下降。具體步驟如下:

    1)對(duì)圖像使用邊緣保持濾波,濾除噪聲的同時(shí)保持邊緣梯度;

    2)以中心點(diǎn)為圓心,按半徑的方向等角度取多條路徑。為了簡(jiǎn)化計(jì)算,降低孤立噪聲的干擾,可以等間隔在路徑上選取多個(gè)像素點(diǎn),找出這些像素點(diǎn)中的灰度值連續(xù)下降點(diǎn);

    3)使用直線擬合的方法計(jì)算出連續(xù)下降點(diǎn)的斜率,以此來(lái)表示對(duì)應(yīng)路徑的梯度下降;

    4)對(duì)所有路徑的梯度下降排序,選擇中間的幾個(gè)做求和平均運(yùn)算,以此來(lái)表示整個(gè)圖像的清晰度。

    4 不同油墨高度筆芯的檢測(cè)試驗(yàn)

    通過(guò)定位筆芯尾端中心,取得反映筆芯油墨高度的矩形區(qū)域,通過(guò)評(píng)估矩形區(qū)域中圓斑的模糊程度來(lái)估量油墨高度。如圖4所示,分別為靜態(tài)條件下測(cè)得的筆芯尾端中心圖像,筆芯油墨高度依次下降1mm,其中第5張為標(biāo)準(zhǔn)油墨高度的筆芯圖像。通過(guò)直接觀察,可以看出油墨高度偏離標(biāo)準(zhǔn)高度越遠(yuǎn),那么得到的圖像越模糊。

    對(duì)于以上實(shí)際采集的圖像分別使用灰度方差法、差的平方和法、結(jié)構(gòu)相似性法和邊緣梯度法的歸一化結(jié)果如圖5所示??梢钥闯鍪褂没叶确讲罘ê徒Y(jié)構(gòu)不滿(mǎn)足單峰性,差的平方和法無(wú)偏性較差,邊緣梯度法的效果較好。通過(guò)設(shè)置合適的閾值,可以利用此方法和檢測(cè)裝置剔除掉油墨偏多或者偏少的筆芯。

    圖4 尾塞油高度位置為16mm~25mm時(shí)的筆芯尾端圖像

    圖5 筆芯尾塞油圖像清晰度評(píng)價(jià)結(jié)果

    5 結(jié)語(yǔ)

    自動(dòng)化生產(chǎn)是制造業(yè)發(fā)展的一種趨勢(shì)。隨著制筆行業(yè)的快速發(fā)展,生產(chǎn)自動(dòng)化程度的日益提高,機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已受到越來(lái)越多的青睞,對(duì)于制筆行業(yè)來(lái)說(shuō),推進(jìn)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在制筆加工檢測(cè)中的應(yīng)用,加速自動(dòng)化發(fā)展也是勢(shì)在必行。本文提出的筆芯油墨高度快速檢測(cè)裝置基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù),通過(guò)不同油墨高度的筆芯具有不同散焦模糊程度這一特征實(shí)現(xiàn)了不合格灌墨量筆芯的剔除。同傳統(tǒng)的檢測(cè)方法做對(duì)比,它具有非接觸、精度高、效率高的優(yōu)勢(shì),展現(xiàn)出了光學(xué)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在制筆行業(yè)加工檢測(cè)領(lǐng)域中很好的應(yīng)用前景。

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