機器視覺圖像采集實驗平臺的開發(fā)與應(yīng)用*

陳勝利，葉 貞，羅順權(quán)，甘惠興，黃鑫明

(1.河源職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機電工程學(xué)院，廣東 河源 517000；2.深圳市視清科技有限公司，廣東 深圳 518101；3.歐華包裝設(shè)備(河源)有限公司，廣東 河源 517000；4.河源市美華智能設(shè)備有限公司，廣東 河源 517000)

0 引言

近20年來人們對機器視覺識別技術(shù)在行業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行了大量研究，特別是近5年其處于跨越式應(yīng)用發(fā)展階段。我國正成為世界機器視覺發(fā)展最活躍的地區(qū)之一，其應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全和科研等國民經(jīng)濟的各個行業(yè)。中國作為全球制造業(yè)的加工中心之一，高要求的零部件加工及其相應(yīng)的先進(jìn)生產(chǎn)線，使許多具有國際先進(jìn)水平的機器視覺系統(tǒng)和應(yīng)用經(jīng)驗也進(jìn)入了中國。

任何行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展，均離不開高校專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)及輸送。為培養(yǎng)高素質(zhì)的技術(shù)技能型人才，河源職業(yè)技術(shù)學(xué)院率先在全國高等職業(yè)技術(shù)教育領(lǐng)域開設(shè)了智能控制技術(shù)專業(yè)，以培養(yǎng)機器視覺軟件應(yīng)用工程師為目標(biāo)。由于機器視覺技術(shù)新入校，專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域人才培養(yǎng)模式的探索和實踐教學(xué)的構(gòu)建都處于起步階段，無案例可借鑒，特別是實踐實驗教學(xué)儀器設(shè)備沒有成熟的案例可供選擇。基于此背景，項目組會同相關(guān)專業(yè)、企業(yè)，聯(lián)合開發(fā)出一種基于機器視覺識別檢測圖像采集的實驗教學(xué)平臺，以滿足對圖像處理所需數(shù)據(jù)的采集需求。

1 實驗平臺運行原理

實驗平臺由硬件平臺和軟件平臺兩大部分組成，其中硬件平臺以圖像采集為主，軟件平臺以第三方算法開發(fā)為主。

實驗平臺工作原理：依據(jù)被檢測物體(視野)的大小及物距，選擇合適靶面及精度的工業(yè)相機、適合焦距和線對的工業(yè)鏡頭，配合合理的工業(yè)光源打光，采集清晰且易于識別運算的圖像到PC機，通過PC端相應(yīng)的軟件運算平臺，對圖像進(jìn)行相應(yīng)的運算處理，得到預(yù)期的運算處理結(jié)果并顯示。實驗平臺運行邏輯圖如圖1所示。

圖1 實驗平臺運行邏輯圖

在實際實驗運行過程中，實驗平臺還具有相機自動觸發(fā)拍照、光源通過外觸發(fā)、串口通訊配合相機間隙性的打光等特性。

2 試驗平臺硬件

實驗平臺采用立式臺式結(jié)構(gòu)，由圖像采集模塊、照明模塊、運動執(zhí)行模塊、開關(guān)電源模塊、觸發(fā)模塊、電力監(jiān)測模塊以及支架等組成，其硬件結(jié)構(gòu)如圖2、圖 3所示。

圖2 平臺結(jié)構(gòu)圖

圖像采集模塊由圖3中工業(yè)相機與工業(yè)鏡頭所組成，其合理的選型是保證圖像采集質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。實驗平臺上還設(shè)計有NPN信號傳感器，相機觸發(fā)接口與NPN信號傳感器相連接。

照明模塊是影響圖像采集質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一，行業(yè)中俗稱為打光，其主要目的是排除外界自然光線的干擾，同時最大限度地拉開目標(biāo)圖像與背景圖像的差異，為后續(xù)算法提取目標(biāo)圖像特征提供優(yōu)質(zhì)的素材。實驗平臺照明模塊包含光源控制驅(qū)動器、光源控制電源開關(guān)、光源亮度調(diào)節(jié)、自動觸發(fā)模式切換開關(guān)及輸入接口等。其中提供了四路獨立可調(diào)節(jié)光源通道，同時具有外觸發(fā)、串口總線通訊協(xié)議。外觸發(fā)依靠光源控制器對應(yīng)通道輸出高電平的NPN信號，觸發(fā)傳感器的負(fù)極與開關(guān)電源COM端相連接，正極與信號端相連接。默認(rèn)情況下光源控制器處于低電平觸發(fā)模式，此時光源為常亮狀態(tài)。實驗者可將光源控制器觸發(fā)模式切換至高電平觸發(fā)，將NPN信號傳感器與光源控制器觸發(fā)通道相連接開啟光源觸發(fā)，此時NPN信號傳感器有信號為亮，無信號為滅。

運動執(zhí)行模塊由圖3中的轉(zhuǎn)盤、調(diào)速器、減速電機等組成，當(dāng)轉(zhuǎn)盤采用透明材質(zhì)的玻璃或高透亞克力時，可以進(jìn)行以檢測外形輪廓為主的背光動態(tài)/靜待實驗。當(dāng)轉(zhuǎn)盤采用黑色不透光材質(zhì)時，可以進(jìn)行缺陷檢測、字符識別等動態(tài)/靜待實驗。其中調(diào)速器可通過脈寬調(diào)速無級調(diào)節(jié)電機轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)減速電機帶動轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)動，從而實現(xiàn)動態(tài)實驗環(huán)境。

圖3 平臺功能結(jié)構(gòu)圖

開關(guān)電源模塊為整臺設(shè)備提供24/12/5VDC電壓，為旋轉(zhuǎn)電機、相機、光源、觸發(fā)傳感器等提供所需的恒壓直流電源,整機電氣控制原理如圖4所示。

圖4 電氣控制原理圖

觸發(fā)模塊為相機提供指定位置的自動觸發(fā)拍照，為光源定時開啟照明打光提供觸發(fā)信號。

電力監(jiān)測模塊為整臺設(shè)備運行提供電壓、電流、電機轉(zhuǎn)速在線監(jiān)測。

支架為相機及光源儀器提供支撐，相機固定結(jié)構(gòu)如圖5所示，相機架包括主桿支柱與第一固定塊，可實現(xiàn)上下的粗略調(diào)節(jié)，同時以第一固定塊的手輪、調(diào)節(jié)板實現(xiàn)微調(diào)，相機架固定在相機夾持架上；光源架固定在光源夾持架上，可實現(xiàn)上下粗調(diào)。

圖5 相機固定結(jié)構(gòu)示意圖

3 驗證實例

實驗以Halcon[1，2]圖像處理軟件檢測條形碼與二維碼為對象，硬件選用海康相機。

本工作臺相機工作距離為25 cm～30 cm，視野范圍90 mm×90 mm，精度要求0.05 mm，故選用?？礛VCA05020GM相機，其分辨率為2 592×1 944(500萬像素)，像元尺寸為4.8 μm，芯片尺寸為12.4 mm×9.3 mm，成像精度達(dá)0.046 mm，從而鏡頭選用浩藍(lán)AZURE-NV3520M6M(600萬像素)，其焦距為35 mm，最佳工作距離為262 mm。

具體實驗步驟如下：

(1)將光源接至光源通道，并放置在光源支架上，打開空氣開關(guān)，給工作臺接通電源，打開電腦通過Halcon連接相機，打開光源控制器開關(guān)，邊觀察圖像邊調(diào)節(jié)光源控制器旋鈕將光源調(diào)至適宜亮度。

(2)按下調(diào)速器開關(guān)，調(diào)節(jié)調(diào)速器旋鈕，使轉(zhuǎn)盤旋轉(zhuǎn)；將光源控制器撥至觸發(fā)模式。

(3)在轉(zhuǎn)盤上相機觸發(fā)拍照位置放入條形碼/二維碼，并啟動Halcon程序進(jìn)行測試。

Halcon算法處理流程程序代碼如下：

//關(guān)閉原有的圖像窗口

dev_close_window ()

//新建一個512*512pixel大小的圖像窗口，并命名為WindowHandle

dev_open_window (0,0,512,512,'black',WindowHandle)

//打開相機

open_framegrabber ('File',1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1,'false','printer_chip/printer_chip_01','c42f90f3e424_Hikivision_MVCA05020GM',1,2,AcqHandle)

//開啟相機抓圖

grab_image_start (AcqHandle,-1)

//設(shè)置畫線模式為描邊

dev_set_draw ('margin')

//設(shè)置畫線線寬為2

dev_set_line_width (2)

//進(jìn)行實時處理

while (true)

//從相機采一張圖

grab_image_async (Image,AcqHandle,-1)

//創(chuàng)建條形碼識別句柄

create_bar_code_model (,,BarCodeHandle)

//從圖中尋找條形碼

find_bar_code (Image,SymbolRegions,BarCodeHandle,'auto',DecodedDataStrings)

//創(chuàng)建二維碼識別句柄

create_data_code_2d_model ('Data Matrix ECC 200',,,DataCodeHandle)

//從圖中尋找二維碼

find_data_code_2d (Image,SymbolXLDs,DataCodeHandle,,,ResultHandles,DecodedDataStrings1)

//顯示條形碼識別結(jié)果

disp_message (WindowHandle,DecodedDataStrings1,'window',12,12,'black','true')

//顯示二維碼識別結(jié)果

disp_message (WindowHandle,DecodedDataStrings1,'window',12,12,'black','true')

//結(jié)束實時采集

endwhile

//關(guān)閉相機

close_framegrabber (AcqHandle)

//清除條形碼識別句柄

clear_bar_code_model (BarCodeHandle)

//清除二維碼識別句柄

clear_data_code_2d_model (DataCodeHandle)

4 結(jié)果分析

通過驗證案例可見，該實驗平臺可在一定空間內(nèi)拍攝到清晰畫面，對基本的靜、動態(tài)監(jiān)測以及各種相機、鏡頭、光源的性能測試效果較佳。

其中，字符識別、條形碼識別、二維碼識別準(zhǔn)確率與不同運動速度下的識別率分別如表1和圖6所示。

表1 測試結(jié)果分析表

圖6 識別率統(tǒng)計分析曲線圖

5 結(jié)束語

實驗平臺占用空間小、臺體結(jié)構(gòu)緊湊，同時具有相機、光源調(diào)節(jié)與使用方便等優(yōu)點。通過進(jìn)行字符識別、條形碼識別、二維碼識別等在線實驗檢測，證明該平臺運行可靠。該實驗平臺的成功開發(fā)，有效地解決了國內(nèi)高等教育圖像采集實驗設(shè)備缺乏的困境，為從事教育裝備研發(fā)的公司提供了開發(fā)思路。