基于輪廓重心法的蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)及疏通系統(tǒng)研究

朱文玉，王圣文，趙晨旭

(1.山東石油化工學(xué)院 智能制造與控制工程學(xué)院，山東 東營 257061；2.中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司 新疆維吾爾自治區(qū)分公司，烏魯木齊 830000)

0 引言

蜂窩陶瓷的市場需求量巨大，但是生產(chǎn)過程中很容易出現(xiàn)細(xì)孔堵塞、變形、破損等問題，所以檢測(cè)是蜂窩陶瓷生產(chǎn)線上的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，需要對(duì)其進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量，以判斷其質(zhì)量是否在要求范圍內(nèi)[1]。而在對(duì)蜂窩陶瓷進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，需要人工逐個(gè)排查，這種檢測(cè)方式效率低、速度慢、精度差，并且受人工主觀因素影響大，使檢測(cè)效果受到了嚴(yán)重的影響，從而影響了蜂窩陶瓷的出廠速度。因此，研究一種有效的蜂窩陶瓷性能檢測(cè)方法是十分有必要的。

眾多相關(guān)的學(xué)者，均進(jìn)行了蜂窩陶瓷性能的檢測(cè)研究。文獻(xiàn)[2]將激光技術(shù)應(yīng)用于蜂窩陶瓷的檢測(cè)，該方法通過激光掃描成像技術(shù)對(duì)蜂窩陶瓷進(jìn)行全方位的掃描，采用中值濾波方法進(jìn)行掃描圖像的去噪處理。通過離散小波多尺度變換提取掃描圖像的紋理特征，完成蜂窩陶瓷性能的檢測(cè)。文獻(xiàn)[3]將錐束CT檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用于蜂窩陶瓷的檢測(cè)，通過對(duì)透照管電壓、旋轉(zhuǎn)軸傾斜以及投影張數(shù)等參數(shù)的調(diào)節(jié)，通過錐束CT檢測(cè)系統(tǒng)采集蜂窩陶瓷的CT圖像。結(jié)合濾波技術(shù)降低蜂窩陶瓷CT圖像的散射情況，并提高信噪比與對(duì)比度，從而獲得有效的蜂窩陶瓷性能檢測(cè)結(jié)果。文獻(xiàn)[4]將超聲無損檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)蜂窩陶瓷性能的檢測(cè)，借助超聲無損檢測(cè)非接觸性、寬帶、多波型的特點(diǎn)，對(duì)工業(yè)蜂窩陶瓷內(nèi)部組織與缺陷進(jìn)行有效的檢測(cè)。文獻(xiàn)[5]提出基于機(jī)器視覺的圓柱形蜂窩陶瓷側(cè)面裂隙檢測(cè)方法，該方法選擇COMS相機(jī)和LED白色平行光源作為視覺圖像采集的硬件，并對(duì)采用中值濾波算法去除采集圖像中的椒鹽噪聲。通過全局閾值分割算法對(duì)采集的圖像進(jìn)行分割處理，從面積、長度與寬度三方面檢測(cè)蜂窩陶瓷的側(cè)面裂隙。文獻(xiàn)[6]提出基于機(jī)器視覺的蜂窩陶瓷側(cè)面缺陷檢測(cè)方法，該方法結(jié)合轉(zhuǎn)盤結(jié)構(gòu)與線陣CCD相機(jī)對(duì)蜂窩陶瓷的側(cè)面圖形進(jìn)行采集，完成圖像噪聲消除后通過Canny算子提取圖像的邊緣特征，最后采用加權(quán)分割方法提取出圖像中的缺陷。文獻(xiàn)[7]提出基于機(jī)器視覺的蜂窩陶瓷檢測(cè)方法，采用高速攝像機(jī)采集蜂窩陶瓷不同角度的圖像，內(nèi)切圓逐次逼近定位算法獲得缺陷的檢測(cè)結(jié)果。文獻(xiàn)[8]設(shè)計(jì)蜂窩陶瓷載體質(zhì)量的視覺檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)詳細(xì)分析了攝像機(jī)選擇原理、光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及光源安裝過程等，并采用非線性模型對(duì)相機(jī)進(jìn)行線性標(biāo)定。采用混合噪聲濾波算法去除所采集圖像中的噪聲。采用Zernike矩進(jìn)行亞像素邊緣的精檢測(cè)。文獻(xiàn)[9]提出基于計(jì)算機(jī)視覺的蜂窩陶瓷在線檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過4臺(tái)高速攝像機(jī)實(shí)時(shí)采集蜂窩陶瓷的圖像，采用改進(jìn)型加權(quán)中值濾波算法對(duì)采集的圖像進(jìn)行濾波。完成濾波后采用Fisher評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分割，完成陶瓷蜂窩的檢測(cè)。

在上述方法的基礎(chǔ)上，文中提出了一種基于輪廓重心法的堵塞檢測(cè)方法，并且設(shè)計(jì)了一套自動(dòng)疏通裝置，在發(fā)現(xiàn)堵塞的問題后，可立即解決。該方法通過圖像預(yù)處理、Canny邊緣檢測(cè)，結(jié)合輪廓重心法確定堵塞點(diǎn)，最終使用USB轉(zhuǎn)TTL串口通訊實(shí)現(xiàn)上下位機(jī)數(shù)據(jù)交互，以完成對(duì)蜂窩陶瓷的細(xì)孔堵塞缺陷自動(dòng)定位，并通過高壓氣體進(jìn)行疏通。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，本文提出的基于輪廓重心法的堵塞檢測(cè)及疏通系統(tǒng)，能自動(dòng)對(duì)蜂窩陶瓷的堵塞點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，速度快、精度高、穩(wěn)定性高，且發(fā)現(xiàn)細(xì)孔堵塞問題后，可通壓氣體進(jìn)行及時(shí)疏通。

1 蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)及疏通系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

根據(jù)市場上的成本要低、測(cè)量速度不能太慢、檢測(cè)精度要高等要求，設(shè)計(jì)了蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)及疏通系統(tǒng)，本系統(tǒng)是一個(gè)檢測(cè)工位，其裝置結(jié)構(gòu)和蜂窩陶瓷檢測(cè)面分別如圖1和圖2所示。

蜂窩陶瓷自動(dòng)疏通裝置由1：面陣工業(yè)相機(jī)、2：高壓噴嘴、3：底座、4：玻璃隔板、5：平行光源、6：雜質(zhì)排出孔、7：橡膠腳墊、8：驅(qū)動(dòng)電機(jī)、9：機(jī)械臂、10：相機(jī)支架、11：相機(jī)座構(gòu)成，其中6用于堵塞細(xì)孔的雜質(zhì)排出。圖1 蜂窩陶瓷自動(dòng)疏通裝置

圖2 蜂窩陶瓷檢測(cè)面

其具體工作流程是：操作工人將待檢測(cè)蜂窩陶瓷放到檢測(cè)位置上，在檢測(cè)位置底部按有壓力傳感器，當(dāng)測(cè)量到對(duì)應(yīng)的質(zhì)量后，就會(huì)發(fā)出一個(gè)訊號(hào)，這時(shí)放置在陶瓷上的平面陣列攝影機(jī)會(huì)捕捉一幅畫面，然后編制成影像處理程序，求出最長軸和最短軸像素(以 pixel表示)，并用校準(zhǔn)方法求出其實(shí)際的長(毫米)。接著，驅(qū)動(dòng)馬達(dá)開始轉(zhuǎn)動(dòng)(可按實(shí)際需求設(shè)定轉(zhuǎn)動(dòng)周期)，與此同時(shí)，放置在陶瓷上的平面陣列攝影機(jī)開始拍照，這時(shí)攝影機(jī)所獲得的畫面是一個(gè)長方形(與掃描器掃描的圖像相似)，傳送至 PC電腦，電腦收到圖像，進(jìn)行運(yùn)算，電腦會(huì)在圖像中標(biāo)記出外部圓形和阻塞的形狀，并將其展示，并將其傳送給下一臺(tái)電腦。下端收到的信息會(huì)分析這些資料，從而判定所測(cè)的蜂窩陶瓷是否合格，如果不符合則會(huì)在顯示屏上顯示，以方便工人及疏通系統(tǒng)對(duì)蜂窩陶瓷進(jìn)行處理；如果被檢測(cè)的蜂窩陶瓷符合標(biāo)準(zhǔn)，顯示屏上會(huì)顯示正常，機(jī)械臂會(huì)將蜂窩陶瓷取出，送入下一個(gè)區(qū)域。綜上，完成蜂窩陶瓷檢測(cè)操作。

1.2 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

目前在工業(yè)生產(chǎn)中被大量使用的方案是PC+PLC的控制方式，在該系統(tǒng)中使用PC+單片機(jī)控制方案的原因是這種方案能夠降低系統(tǒng)的生產(chǎn)成本，并且通過對(duì)單片機(jī)周圍電路合理設(shè)計(jì)的效果是不亞于PLC設(shè)備。該系統(tǒng)中PC主要負(fù)責(zé)控制相機(jī)拍照、圖像處理，然后將檢測(cè)之后的結(jié)果發(fā)送到單片從而控制整個(gè)系統(tǒng)[10]。單片機(jī)控制系統(tǒng)的其他部分，包括傳動(dòng)機(jī)構(gòu)控制、PC處理程序觸發(fā)、光源控制、系統(tǒng)保護(hù)等。本方案很好的利用了PC的高速數(shù)據(jù)處理能力，然后使用單片機(jī)擴(kuò)展了PC的I/O口，簡單有效的解決了PC的I/O數(shù)量和電平限制[11]。蜂窩陶瓷堵塞s檢測(cè)及疏通系統(tǒng)的電氣框圖如圖3所示。

圖3 蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)及疏通系統(tǒng)的電氣框圖

PC和單片機(jī)之間通過串口進(jìn)行通訊，其中上圖中的USB是一種串口(串口是一大類接口，包括但不僅限于RS232)，它擁有復(fù)雜的通訊協(xié)議，支持熱插拔，并可以以非?？斓乃俣葌鬏敂?shù)據(jù)[12]；TTL表示的是一個(gè)三極管的邏輯電平。由于 MCU通訊的通訊界面與 PC通訊的電平邏輯不同，PC機(jī)通訊界面具有 USB，對(duì)應(yīng)電平的邏輯也遵循 USB原理；在單片微處理器中，采用 RXD、 TXD、 VCC和 GND四個(gè)插針進(jìn)行串口通訊。因此，必須把 USB轉(zhuǎn)變成 TTL的模式，把電平轉(zhuǎn)變成兩個(gè)人都能辨認(rèn)的交流。在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)如果單片機(jī)通過光電傳感器檢測(cè)到蜂窩陶瓷放入待檢位置，就會(huì)發(fā)送開始檢測(cè)的信息同時(shí)打開LED光源。PC機(jī)接收到數(shù)據(jù)后就會(huì)從視頻中截取一張圖片進(jìn)行計(jì)算，在計(jì)算時(shí)PC機(jī)的程序會(huì)把外圓和堵塞的輪廓在圖片中標(biāo)注出來并顯示這張圖片，同時(shí)將信息發(fā)送到下位機(jī)。下位機(jī)接收到信息會(huì)將數(shù)據(jù)解析出來，如果被檢測(cè)的蜂窩陶瓷外圓不符合標(biāo)準(zhǔn)，則會(huì)在顯示屏上顯示由工人將此蜂窩陶瓷剔除；如果被檢測(cè)的蜂窩陶瓷外圓符合標(biāo)準(zhǔn)但是有堵塞，下位機(jī)會(huì)控制細(xì)孔堵塞疏通機(jī)械臂將高壓噴嘴移動(dòng)到堵塞位置打開高壓氣體進(jìn)行疏通，疏通后由工人取出；如果被檢測(cè)的蜂窩陶瓷外圓符合標(biāo)準(zhǔn)并且無堵塞顯示屏上會(huì)顯示正常，PC機(jī)工人將蜂窩陶瓷取出。

2 蜂窩陶瓷圖像的預(yù)處理

圖像的預(yù)處理不僅可以使得后續(xù)的處理程序能夠有效的發(fā)現(xiàn)圖像的信息，還能夠極大的降低算法程序的處理難度，從而提高算法對(duì)圖像的檢測(cè)的穩(wěn)定性。在進(jìn)行圖像過濾時(shí)，除了要消除噪聲外，還應(yīng)盡量保持圖像的細(xì)微特性。

2.1 中值濾波和均值濾波

中值濾波是一種基于非線性濾波的方法，它的基本思想是利用圖像中的一個(gè)象素為中心點(diǎn)的區(qū)域，對(duì)相鄰區(qū)域的所有象素進(jìn)行分類，并以其中間點(diǎn)為中心點(diǎn)的灰度。

中值素組存在：

(1)

式中，k表示像素點(diǎn)數(shù)量，a=[f1，f2， ，fi]表示數(shù)組。

面陣工業(yè)相機(jī)直接采集的圖像中，像素點(diǎn)之間存在較大的相關(guān)度，因此選擇的某一個(gè)像素點(diǎn)附近的像素值較為接近，而蜂窩陶瓷圖像中只有部分像素會(huì)受到噪聲的污染，然而像素污染前后的灰度值并不會(huì)受到影響，因此可以通過極值特征對(duì)陶瓷圖像中受到噪聲污染的像素進(jìn)行判斷。

蜂窩陶瓷中值濾波步驟如下。

步驟1：從蜂窩陶瓷圖像中選擇一個(gè)大小為3×3的窗口模板，窗口模板領(lǐng)域內(nèi)任意點(diǎn)的像素為f(x，y)，在像素閾值為α的情況下，可以對(duì)噪聲像素值的范圍進(jìn)行限定，其中，白噪聲像素值為[255-α，255]，黑噪聲像素值為[0，α]，信號(hào)點(diǎn)像素值為[α，255-α]。

步驟2：以步驟1中設(shè)定的窗口范圍為基礎(chǔ)對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行判斷，表達(dá)式為：

(2)

受到蜂窩圖像邊緣點(diǎn)與細(xì)節(jié)點(diǎn)的影響，被標(biāo)記為噪聲的像素點(diǎn)并非完全就可以確定噪聲像素點(diǎn)，因此需要對(duì)噪聲像素點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的判斷。

步驟3：當(dāng)像素點(diǎn)數(shù)量滿足k≠0，則認(rèn)為窗口區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)存在未受到噪聲干擾的影響，則需要對(duì)其中受到噪聲干擾的像素進(jìn)行進(jìn)一步的檢測(cè)與判斷。

1)當(dāng)存在f(x，y)∈[255-α，255]時(shí)，受到噪聲干擾像素的判定公式為：

(3)

式中，β表示像素閾值，g′(x，y)表示非噪聲像素的中值。

2)當(dāng)存在f(x，y)∈[0，α]時(shí)，受到噪聲干擾像素的判定公式為：

(4)

步驟4：當(dāng)存在k=0時(shí)，則認(rèn)為窗口區(qū)域內(nèi)的所有像素均為受到噪聲干擾的像素，通過下列公式進(jìn)行表述：

(5)

式中，g(x，y)表示窗口區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的中值。

完成中值濾波處理，為了進(jìn)一步提高蜂窩陶瓷圖像的濾波效果，以中值濾波結(jié)果為基礎(chǔ)，進(jìn)行均值濾波處理。

均值濾波器是一種基于線性的空間域?yàn)V波器，它利用滑移窗在圖象區(qū)域上的滑移，利用窗內(nèi)象素點(diǎn)的灰色值來代替視窗中點(diǎn)處的灰度，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)中值濾波后的象素化。平均濾波器在抑制噪音方面表現(xiàn)出了很好的降噪能力，它可以利用過濾模板來實(shí)現(xiàn)對(duì)蜂窩陶瓷圖像的高效過濾。

均值濾波算法的實(shí)現(xiàn)原理是，對(duì)中值濾波處理后的蜂窩陶瓷圖像內(nèi)所有像素的灰度值進(jìn)行加權(quán)平均處理，具體的計(jì)算公式為：

(6)

式中，B表示領(lǐng)域點(diǎn)集合。

單一的濾波方法對(duì)蜂窩陶瓷圖像處理的效果均不能達(dá)到理想的效果，因此在此次研究過程中使用了先中值濾波再均值濾波的組合濾波方式[15-16]。結(jié)果如圖4所示。

圖4 先中值濾波再均值濾波結(jié)果圖

2.2 高反差保留

高反差保留算法可以很好保留圖片中相鄰像素點(diǎn)數(shù)值變化大的地方，應(yīng)用在蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)中可以很好的保留蜂窩陶瓷的細(xì)孔壁細(xì)節(jié)。高反差保留原理就是先對(duì)圖片使用高斯濾波器平滑圖像，然后使用原圖減去高斯濾波之后的圖就會(huì)得到強(qiáng)化邊緣值，通過調(diào)整高斯濾波的濾波半徑大小可以調(diào)整圖像的邊緣強(qiáng)度[17]。計(jì)算公式如式(7)所示：

New_image=input_image-Gaussian_image

(7)

式中，New_image為高反差保留的圖像；Input_image為程序讀取的原圖像；Gaussian_image為高斯濾波圖像。

高反差保留的算法除了上述的標(biāo)準(zhǔn)形式外還有以下形式：

New_image=input_image-Gaussian_image+127

(8)

New_image=(Gaussian_image-input_image)*M

(9)

式中，M為常數(shù)。

但是上述3種形式都不能很好的增加圖像的對(duì)比度，為此本文提出了改良的高反差保留計(jì)算方法，公式如下：

New_image=Gaussian_image-N*input_image+A

(10)

式中，N為輸入圖片色彩的放大倍數(shù)；A為增加色彩的值(范圍為0～255)。

引入N的目的就是增加原圖的色彩值，在與高斯濾波后的圖片做差后就會(huì)產(chǎn)生增加像素點(diǎn)色彩值的情況使得圖片的對(duì)比度增加。在公式后面加入A是增加圖像整體的亮度，使得在后面進(jìn)行二值化的時(shí)候不在使用閾值區(qū)間二值化，以達(dá)到減少計(jì)算的目的。

假設(shè)圖片中有相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)，一個(gè)像素點(diǎn)(X1，Y1)的灰度值為100，另外一個(gè)像素點(diǎn)(X2，Y2)的灰度值為99，這兩個(gè)像素的灰度值差距僅為1，因此對(duì)比度也較小。而使用上面的3個(gè)公式計(jì)算之后這兩個(gè)像素點(diǎn)之間的灰度值差距仍為1。在程序中本項(xiàng)目使用的N值為1.2，經(jīng)過公式的計(jì)算(X1，Y1)的灰度值就變成了120，(X2，Y2)的灰度值成了118.8，這樣這相鄰像素點(diǎn)的灰度值差距就由1變成了1.2。并且當(dāng)這兩個(gè)像素的灰度值差距越大，經(jīng)過計(jì)算之后的灰度值差距就會(huì)更大。很好的解決了上述問題。計(jì)算結(jié)果如圖5所示。

圖5 高反差保留結(jié)果圖

3 蜂窩陶瓷圖像檢測(cè)

3.1 邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)作為圖像識(shí)別的第一部分，一直以來就是國內(nèi)外對(duì)于機(jī)器視覺探索研究的熱門方向，盡管現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等基于大數(shù)據(jù)的識(shí)別方法都不能很好的解決一些問題?，F(xiàn)在應(yīng)用最廣泛的還是一些像Canny邊緣檢測(cè)等傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法[18-19]。為了有效的使用Canny邊緣檢測(cè)，在算法中引入了一個(gè)高斯濾波核對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波以消除噪聲的干擾，然后通過非極值抑制處理計(jì)算梯度值與梯度方向后確定出實(shí)際情況的圖像邊緣信息。

在這里引入高斯濾波主要是使圖像變得平滑，同時(shí)增大邊緣寬度。在二維的灰度圖中，對(duì)于任意像素點(diǎn)(X，Y)其灰度值是F(X，Y)。通過高斯濾波之后，高斯濾波公式如式(11)所示，當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度值變?yōu)镚(X，Y)。

(11)

式中，σ為該像素點(diǎn)高斯濾波核的標(biāo)準(zhǔn)差。

下一步是通過公式對(duì)所得圖像輪廓的梯度進(jìn)行計(jì)算。計(jì)算公式如式(12)，式(13)所示。然后根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)模板內(nèi)的差分值進(jìn)行計(jì)算圖像灰度變化的幅值和方向，如式(14)，式(15)所示。

(12)

(13)

注：I是初始圖像的像素值；DX、DY為圖像坐標(biāo)X軸和Y軸方向邊緣檢測(cè)的圖像灰度值。

(14)

(15)

注：D為梯度方向；S為梯度幅值。

緊接著就是非極大值抑制步驟，為了比較精準(zhǔn)的得出所的圖像的邊緣，在算法中使用跨越梯度方向的兩個(gè)相鄰像素之間的線性插值來得到像素梯度，還能夠起到細(xì)化邊緣的作用。

在邊緣尋找時(shí)，Canny檢測(cè)使用了高低雙閾值的算法?？梢愿鶕?jù)設(shè)定的最大值和最小值將像素點(diǎn)認(rèn)定成邊界，當(dāng)前點(diǎn)與邊緣的像素點(diǎn)相鄰就會(huì)被認(rèn)定成邊界，反之就不是邊界。

3.2 特征提取

完成陶瓷蜂窩圖像的邊緣檢測(cè)后，為了提高擁堵檢測(cè)可靠性，采用核主成分分析方法提取蜂窩陶瓷圖像的特征。

核主成分分析方法是在線性成分分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行的非線性擴(kuò)展，針對(duì)N個(gè)陶瓷圖像訓(xùn)練樣本，可以通過映射函數(shù)φ將F(x，y)映射到更高維的空間，得到φ(F(x，y))。高維映射后陶瓷圖像需要滿足的條件為：

(16)

在特征空間內(nèi)，陶瓷圖像樣本的協(xié)方差矩陣表達(dá)式為：

(17)

在協(xié)方差矩陣C內(nèi)存在特征值λk，特征值對(duì)應(yīng)的特征向量為vk，二者的表達(dá)式可以寫為：

λkvk=Cvk

(18)

根據(jù)再生核理論，可以得到vk∈span{φ1F(x，y)， ，φN(F(x，y))}，可以確定通過參數(shù)向量δk對(duì)特征向量進(jìn)行計(jì)算：

(19)

設(shè)定核矩陣K的大小為n×n，其中第(m，n)個(gè)元素的表達(dá)式為：

Km，n=K(Fm(x，y)，F(xiàn)n(x，y))=φ(Fm(x，y))TφFn(x，y)

(20)

式中，K(·)表示核函數(shù)。

將式(17)、(19)、(20)代入到式(18)中，可以得到：

Nλkδk=Kδk

(21)

由于式(16)是在一定條件下成立的，因此可能存在不成立的情況，因此需要進(jìn)行中心化處理。中心化處理的計(jì)算公式為：

(22)

(23)

根據(jù)式(23)，可以將式(21)改寫為以下形式：

(24)

對(duì)式(24)進(jìn)行求解，可以特征值與特征向量，則任意蜂窩陶瓷圖像樣本在特征空間內(nèi)的特征值可以表示為：

(25)

式(25)輸出的結(jié)果即為蜂窩陶瓷圖像的特征提取結(jié)果，通過對(duì)蜂窩陶瓷圖像特征值的提取，可以提高后期輪廓尋找的有效性，有助于提高蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)的精度。

3.3 輪廓尋找

霍夫變換方法是為檢測(cè)直線或者曲線而產(chǎn)生的，后來經(jīng)過改進(jìn)，就可以檢測(cè)圓形等形狀，是一種常用的圖像算法，在線狀物和圓形物檢測(cè)等應(yīng)用中具有很重要的意義[20]。在這里使用的霍夫圓變換是對(duì)霍夫變換的一個(gè)擴(kuò)展和改進(jìn)。該算法認(rèn)為在圖像中每一個(gè)非零像素值都有可能在一個(gè)圓上，然后根據(jù)這個(gè)像素所在的圓的個(gè)數(shù)進(jìn)行篩選，通過這個(gè)數(shù)對(duì)圓進(jìn)行篩選并且定位圓。

對(duì)于霍夫圓變換在OPENCV庫中也提供了一個(gè)API例程，通過使用這個(gè)API編寫了輪廓查找和輪廓繪制的程序。對(duì)經(jīng)過Canny邊緣檢測(cè)后的圖像執(zhí)行了霍夫圓變換并且檢測(cè)出蜂窩陶瓷的外圓輪廓，然后將檢測(cè)出來的半徑大小和圓心位置繪制在最開始輸入的圖片上，結(jié)果如圖6所示。

圖6 霍夫圓變換檢測(cè)外圓結(jié)果

在進(jìn)行霍夫圓變換檢測(cè)后確定了蜂窩陶瓷外圓的半徑大小和圓心位置，在進(jìn)行蜂窩陶瓷外圓質(zhì)量檢測(cè)時(shí)就可以根據(jù)檢測(cè)出來的半徑計(jì)算直徑和橫截面的面積[21]，從而篩選出不符合要求的蜂窩陶瓷。

為了提升蜂窩陶瓷的檢測(cè)速度，僅當(dāng)蜂窩陶瓷的直徑和橫截面面積符合要求時(shí)才執(zhí)行細(xì)孔堵塞檢測(cè)這一部分。在進(jìn)行細(xì)孔堵塞檢測(cè)時(shí)使用的是高反差保留后的圖片，該圖片很好的保留了細(xì)孔的邊緣。通過二值化把細(xì)孔邊緣變成白色、細(xì)孔和背景變?yōu)楹谏?，之后使用Canny邊緣檢測(cè)檢測(cè)出了細(xì)孔的最邊緣的圖像。最后使用了findContours函數(shù)在細(xì)孔邊緣的圖像中進(jìn)行尋找輪廓，該函數(shù)可以返回的是輪廓拐點(diǎn)的像素點(diǎn)坐標(biāo)，根據(jù)這些信息可以計(jì)算出輪廓的面積和重心等信息。

在使用圖像對(duì)蜂窩陶瓷進(jìn)行堵塞檢測(cè)時(shí)，如果蜂窩陶瓷細(xì)孔阻塞在圖像中會(huì)將相鄰若干個(gè)細(xì)孔連接成一個(gè)，然后檢測(cè)出來的輪廓面積就會(huì)大于標(biāo)準(zhǔn)的輪廓面積。此時(shí)，程序就會(huì)根據(jù)面積將這些細(xì)孔認(rèn)定為堵塞，求出該輪廓的重心作為疏通噴嘴圓心的坐標(biāo)，然后將重心坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成實(shí)際坐標(biāo)發(fā)送到下位機(jī)，由自動(dòng)疏通裝置進(jìn)行疏通。最終計(jì)算結(jié)果如圖7所示，圖中的黑色點(diǎn)為蜂窩陶瓷堵塞點(diǎn)。

圖7 檢測(cè)堵塞輸出結(jié)果

由上解決了蜂窩陶瓷的關(guān)鍵的處理程序，最后的程序流程如圖8所示。

圖8 蜂窩陶瓷的關(guān)鍵的處理流程圖

3.4 系統(tǒng)測(cè)試

將蜂窩陶瓷放入蜂窩陶瓷阻塞自動(dòng)疏通裝置觸發(fā)光點(diǎn)傳感器后，下位機(jī)會(huì)發(fā)送開始檢測(cè)的信息同時(shí)打開LED光源。上位機(jī)接收到數(shù)據(jù)后就會(huì)從視頻中截取一張圖片進(jìn)行計(jì)算，在計(jì)算時(shí)程序會(huì)把外圓和堵塞的輪廓在圖片中標(biāo)注出來并顯示這張圖片，同時(shí)將信息發(fā)送到下位機(jī)。下位機(jī)接收到信息會(huì)將數(shù)據(jù)解析出來，如果被檢測(cè)的蜂窩陶瓷外圓不符合標(biāo)準(zhǔn)，則會(huì)在顯示屏上顯示讓工人將此蜂窩陶瓷剔除；如果被檢測(cè)的蜂窩陶瓷外圓符合標(biāo)準(zhǔn)但是有堵塞，下位機(jī)會(huì)控制細(xì)孔堵塞疏通機(jī)械臂將高壓噴嘴移動(dòng)到堵塞位置打開高壓氣體進(jìn)行疏通，疏通后由工人取出；如果被檢測(cè)的蜂窩陶瓷外圓符合標(biāo)準(zhǔn)并且無堵塞顯示屏上會(huì)顯示正常，工人將蜂窩陶瓷取出。

進(jìn)行測(cè)試時(shí)上位機(jī)顯示的畫面如圖9所示。

圖9 上位機(jī)測(cè)試結(jié)果圖

在進(jìn)行整體測(cè)試完成之后確定了總體思路的正確性，本項(xiàng)目還需要對(duì)該檢測(cè)系統(tǒng)能否符合實(shí)際生產(chǎn)進(jìn)行大量測(cè)試。首先驗(yàn)證所設(shè)計(jì)系統(tǒng)是否可精準(zhǔn)檢測(cè)蜂窩陶瓷外圓及蜂窩陶瓷的孔數(shù)，對(duì)同一塊蜂窩陶瓷進(jìn)行20次重復(fù)檢測(cè)，將其結(jié)果作為評(píng)判其能否符合實(shí)際生產(chǎn)的指標(biāo)，其檢測(cè)結(jié)果如圖10和圖11所示。

圖10 蜂窩陶瓷重復(fù)20次測(cè)量直徑數(shù)據(jù)

圖11 蜂窩陶瓷孔數(shù)測(cè)量結(jié)果

圖10和圖11中的理論值為標(biāo)準(zhǔn)。通過圖10的檢測(cè)結(jié)果可知，所提方法和機(jī)器視覺檢測(cè)的數(shù)值都大于標(biāo)準(zhǔn)值，但是無論是所提方法還是機(jī)器視覺檢測(cè)蜂窩陶瓷外圓均存在誤差，且兩種方法都將誤差控制在±1 mm以內(nèi)，符合國家標(biāo)準(zhǔn)。其中所提方法的誤差最小，將誤差控制在0.2 mm以內(nèi)，且得出的20次重復(fù)檢測(cè)結(jié)果上下浮動(dòng)相比于機(jī)器視覺檢測(cè)要小。根據(jù)圖11可知，所提方法可精準(zhǔn)測(cè)量蜂窩陶瓷的孔數(shù)，與理論值基本吻合，而機(jī)器視覺檢測(cè)出的蜂窩陶瓷孔數(shù)與理論值有些差距。由此說明，所提方法可精準(zhǔn)檢測(cè)蜂窩陶瓷外圓且穩(wěn)定性高，優(yōu)于基于機(jī)器視覺的蜂窩陶瓷檢測(cè)方法。

經(jīng)上述實(shí)驗(yàn)已驗(yàn)證該檢測(cè)系統(tǒng)符合實(shí)際生產(chǎn)，接著對(duì)其檢測(cè)蜂窩陶瓷堵塞點(diǎn)的定位進(jìn)行測(cè)試，同樣對(duì)同一塊蜂窩陶瓷進(jìn)行20次重復(fù)檢測(cè)，以確定堵塞檢測(cè)的精準(zhǔn)度。分別采用所提方法和機(jī)器視覺檢測(cè)進(jìn)行測(cè)試，其結(jié)果如圖12所示。

根據(jù)圖12所得定位準(zhǔn)確性結(jié)果可知，所提方法對(duì)蜂窩陶瓷堵塞點(diǎn)進(jìn)行20次檢測(cè)定位的準(zhǔn)確性一直為100%，而機(jī)器視覺檢測(cè)的準(zhǔn)確性略低一籌，20次蜂窩陶瓷堵塞點(diǎn)定位準(zhǔn)確性僅有6次為100%，其余均保持在98%以上，兩者方法相比較，所提方法對(duì)于蜂窩陶瓷堵塞點(diǎn)的檢測(cè)更準(zhǔn)確，更加可靠、穩(wěn)定。

接著為進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的優(yōu)越性，對(duì)比所提方法與機(jī)器視覺檢測(cè)方法對(duì)蜂窩陶瓷堵塞點(diǎn)檢測(cè)的速度。同樣對(duì)同一塊蜂窩陶瓷進(jìn)行20次重復(fù)檢測(cè)，以檢測(cè)的時(shí)間最為評(píng)判指標(biāo)，采用計(jì)算機(jī)的電子秒表進(jìn)行計(jì)時(shí)，兩個(gè)方法檢測(cè)所用時(shí)間結(jié)果，如圖13所示。

圖13 蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)用時(shí)結(jié)果

根據(jù)圖13可知，所提方法的對(duì)于蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)用時(shí)控制在5.00 s到5.50 s之間，而機(jī)器視覺檢測(cè)蜂窩陶瓷堵塞用時(shí)浮動(dòng)較大，控制在6.50 s到7.50 s之間。綜上說明，所提方法不僅可以精準(zhǔn)檢測(cè)到堵塞點(diǎn)，且檢測(cè)速度快，穩(wěn)定性高，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

4 結(jié)束語

本文針對(duì)目前蜂窩陶瓷人工檢測(cè)的不足，設(shè)計(jì)了基于輪廓重心法的蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)及疏通系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用面陣相機(jī)采集蜂窩陶瓷的圖像信息，通過濾波、高反差保留計(jì)算圖像的灰度信息，采用Canny邊緣檢測(cè)計(jì)算蜂窩陶瓷的外圓和細(xì)孔邊緣，最后根據(jù)輪廓的面積作為特征識(shí)別堵塞缺陷。經(jīng)過測(cè)試，該系統(tǒng)可以在短時(shí)間內(nèi)精準(zhǔn)穩(wěn)定的完成蜂窩陶瓷堵塞檢測(cè)和疏通，極大地節(jié)省人工成本，提高了蜂窩陶瓷的出廠檢測(cè)速度。