基于計(jì)量器具的機(jī)器視覺(jué)圖像識(shí)別速度檢測(cè)方法研究

摘 要：隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，新質(zhì)生產(chǎn)力正在逐步成為推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的核心動(dòng)力。機(jī)器視覺(jué)作為人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，它通過(guò)獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用價(jià)值，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)力的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)。本文通過(guò)分析機(jī)器視覺(jué)圖像的識(shí)別響應(yīng)速度，對(duì)比現(xiàn)有的硬件和軟件技術(shù)基礎(chǔ)，針對(duì)當(dāng)前檢測(cè)技術(shù)面臨的操作復(fù)雜、缺少溯源等問(wèn)題，提出了一種基于計(jì)量器具的創(chuàng)新檢測(cè)方法。

關(guān)鍵詞：新質(zhì)生產(chǎn)力，機(jī)器視覺(jué)，圖像識(shí)別速度，計(jì)量器具

DOI編碼：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.22.028

0 引 言

機(jī)器視覺(jué)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成部分之一。其意義在于，利用機(jī)器視覺(jué)的圖像處理代替人眼實(shí)現(xiàn)測(cè)量與判斷。從技術(shù)上來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)堪稱(chēng)一項(xiàng)卓越的綜合技術(shù)，巧妙融合了圖像處理、機(jī)械工程技術(shù)、控制理論、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)[1]。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)首先通過(guò)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品獲取目標(biāo)轉(zhuǎn)化為圖像信號(hào)，再經(jīng)由圖像處理系統(tǒng)，提取目標(biāo)的形態(tài)信息，進(jìn)而根據(jù)像素分布、亮度、顏色等特征轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信號(hào)，接著圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算，以揭示目標(biāo)的特性，并依據(jù)判斷結(jié)果控制現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備動(dòng)作[2]。這不僅拓展了視覺(jué)領(lǐng)域的深度應(yīng)用，也為智能化發(fā)展提供了無(wú)限可能。

視覺(jué)圖像識(shí)別的響應(yīng)時(shí)間受圖像采集、數(shù)據(jù)傳輸、算法處理等軟硬件多方面制約。圖像識(shí)別的響應(yīng)速度越快意味著視覺(jué)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)處理的工件數(shù)量越多，流水線上的工作效率也就越高。比如：近年來(lái)隨著網(wǎng)上購(gòu)物的普及，各地區(qū)之間的物流包裹增多，快遞行業(yè)迅猛發(fā)展，對(duì)快遞包裹的分揀效率提出了更高的要求，分揀流水線上每小時(shí)要大約處理7000多個(gè)包裹；在食品生產(chǎn)企業(yè)，瓶裝水生產(chǎn)線每小時(shí)則要生產(chǎn)8000多瓶。這就要求視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)的響應(yīng)速度要高于流水線的原有工作速度，并且在識(shí)別準(zhǔn)確度不受影響的情況下，識(shí)別響應(yīng)速度越快，視覺(jué)系統(tǒng)能夠適應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景越豐富。

機(jī)器視覺(jué)圖像識(shí)別的響應(yīng)速度的檢測(cè)主要有兩種方式：一種是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)研發(fā)企業(yè)在研發(fā)生產(chǎn)階段，通過(guò)技術(shù)手段在算法處理環(huán)節(jié)導(dǎo)入預(yù)先采集的圖片數(shù)據(jù)碼流，通過(guò)獲取分析系統(tǒng)日志中輸出的時(shí)間戳進(jìn)行判斷；另一種是在運(yùn)行的流水線上，記錄待測(cè)系統(tǒng)在n段相同時(shí)間T內(nèi)處理的工件數(shù)量。方式一欠缺對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的考慮，其檢測(cè)的響應(yīng)速度低于實(shí)際值，方式二的測(cè)試方法雖然是在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下進(jìn)行檢測(cè)，但實(shí)際操作復(fù)雜度高，運(yùn)行流水線的速度以及穩(wěn)定性的可控性不高，并且缺少專(zhuān)業(yè)的計(jì)量器具對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行溯源。為此本文提出了基于計(jì)量器具的機(jī)器視覺(jué)圖像識(shí)別速度檢測(cè)方法研究。

1 檢測(cè)系統(tǒng)總體方案

為了提高檢測(cè)的溯源能力和增強(qiáng)檢測(cè)的可操作性，通過(guò)對(duì)機(jī)器視覺(jué)在流水線的工作情況進(jìn)行分析，模擬檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行場(chǎng)景，提出的機(jī)器視覺(jué)圖像識(shí)別速度檢測(cè)系統(tǒng)總體框架如圖1所示。

檢測(cè)系統(tǒng)主要由3部分組成，包括計(jì)量檢測(cè)單元、圖像識(shí)別單元和電動(dòng)轉(zhuǎn)盤(pán)單元。

1.1 計(jì)量檢測(cè)單元

計(jì)量檢測(cè)單元是整套系統(tǒng)的溯源基礎(chǔ)和根基，為檢測(cè)系統(tǒng)提供基礎(chǔ)檢測(cè)數(shù)據(jù)支撐，其主要由轉(zhuǎn)速計(jì)和電子秒表組成：

（1）轉(zhuǎn)速計(jì)：Fluke 931型手持式儀器，可以準(zhǔn)確地測(cè)量每分鐘轉(zhuǎn)數(shù)（R PM）或表面速度以及距離，使用“紅外光束”功能進(jìn)行非接觸式轉(zhuǎn)速測(cè)量，其光學(xué)（非接觸式）測(cè)量量程為1～99999轉(zhuǎn)/分，精度±0.02%。計(jì)量檢定依據(jù)JJG 105—2019《轉(zhuǎn)速表》[3]檢定規(guī)程分別對(duì)通用技術(shù)要求、最小測(cè)量范圍、最大允許誤差和示值變動(dòng)性等幾個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行檢定，檢定結(jié)論為符合0.5級(jí)。

（2）電子秒表：弈圣YS-2018B夜光金屬電子秒表，最長(zhǎng)計(jì)時(shí)9小時(shí)59分59秒，精度為0.001秒。計(jì)量檢定依據(jù)JJG 237—2010《秒表》[4]檢定規(guī)程分別對(duì)標(biāo)準(zhǔn)值10 s、10 min、1 h進(jìn)行測(cè)量，所有測(cè)試項(xiàng)誤差均為0.00 s，檢定結(jié)論為合格。

1.2 圖像識(shí)別單元

圖像識(shí)別單元是本檢測(cè)系統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)對(duì)象，根據(jù)其結(jié)構(gòu)的組成劃分，目前市場(chǎng)上主流的機(jī)器視覺(jué)設(shè)備主要包括兩大類(lèi)：PC-Base控制系統(tǒng)和智能相機(jī)。其中PC-Base控制系統(tǒng)由光學(xué)鏡頭、光源、工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、算法處理平臺(tái)和工控機(jī)等組成；智能相機(jī)則是將PC-Base控制系統(tǒng)集成到一臺(tái)設(shè)備上，集圖像采集、算法處理和工控機(jī)于一體，二者實(shí)現(xiàn)的主要功能基本相似。

圖像識(shí)別單元中的部件對(duì)機(jī)器視覺(jué)圖像識(shí)別的響應(yīng)速度都會(huì)存在影響。比如：光學(xué)鏡頭的好壞直接影響成像質(zhì)量的優(yōu)劣，影響算法的處理速度和實(shí)現(xiàn)效果；視覺(jué)光源的色彩、照明強(qiáng)度和均勻性會(huì)影響到圖像采集的質(zhì)量和特征的分辨度；圖像傳感器的曝光方式、分辨率和最大幀率等參數(shù)都會(huì)對(duì)圖像采集速度進(jìn)行限制[5]；算法處理平臺(tái)和工控機(jī)更是對(duì)后期圖像處理、算法執(zhí)行、數(shù)據(jù)輸出等進(jìn)行限制。

1.3 電動(dòng)轉(zhuǎn)盤(pán)單元

電動(dòng)轉(zhuǎn)盤(pán)單元是整套檢測(cè)系統(tǒng)的核心檢測(cè)裝置，由線性可調(diào)節(jié)電機(jī)、鋁合金圓盤(pán)、圓形ABS箱體、反光貼以及若干被測(cè)工件組成。其檢測(cè)機(jī)理是根據(jù)被測(cè)機(jī)器視覺(jué)設(shè)備圖像識(shí)別需求，選取印有識(shí)別特征的工件固定在轉(zhuǎn)盤(pán)上，并通過(guò)在其中一個(gè)工件側(cè)面黏上反光貼實(shí)現(xiàn)使用轉(zhuǎn)速計(jì)對(duì)轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速的測(cè)量。

2 檢測(cè)方法

根據(jù)總體檢測(cè)系統(tǒng)的總體框架，設(shè)計(jì)單周期的檢測(cè)流程，如圖2所示。

檢測(cè)時(shí)，實(shí)驗(yàn)人員為2人，按照檢測(cè)流程依次執(zhí)行，記錄檢測(cè)系統(tǒng)在轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速R 不變的情況下，n 段時(shí)間T i內(nèi)處理的工件數(shù)量Q i（第i 次檢測(cè)，i 取值[1，n]），具體步驟如下：

根據(jù)被測(cè)設(shè)備圖像識(shí)別速度要求選取S 個(gè)工件固定在轉(zhuǎn)盤(pán)上；

在其中一個(gè)工件側(cè)面黏上反光貼，啟動(dòng)轉(zhuǎn)盤(pán)調(diào)節(jié)調(diào)試旋鈕，使用轉(zhuǎn)速計(jì)測(cè)量得到轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速R；

使用電子秒表倒計(jì)時(shí)功能設(shè)置檢測(cè)時(shí)間間隔T，倒計(jì)時(shí)開(kāi)始同時(shí)啟動(dòng)圖像識(shí)別單元對(duì)工件進(jìn)行檢測(cè)，倒計(jì)時(shí)結(jié)束停止檢測(cè)，并記錄檢測(cè)工件數(shù)Qi；

綜合本周期記錄的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，計(jì)算理論檢測(cè)總工件數(shù)Wi，見(jiàn)公式（1）。

Wi =S×R×Ti （ 1）

式中：

Wi ——第i次檢測(cè)周期內(nèi)總工件數(shù)；

S ——固定在轉(zhuǎn)盤(pán)上的工件數(shù)；

R ——計(jì)測(cè)量得的轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速；

Ti ——檢測(cè)周期倒計(jì)時(shí)時(shí)間。

通過(guò)對(duì)比Qi與Wi，判斷本周期內(nèi)圖像識(shí)別單元實(shí)際檢測(cè)數(shù)量是否與理論數(shù)量相等，若|Qi -Wi |lt;S，則說(shuō)明本周期檢測(cè)有效，否則說(shuō)明圖像識(shí)別單元存在漏檢或誤檢情況，存在檢測(cè)識(shí)別異常或超出圖像識(shí)別單元檢測(cè)能力，需要重新配置圖像識(shí)別單元或調(diào)整轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速重新開(kāi)始；

計(jì)算機(jī)器視覺(jué)圖像識(shí)別的響應(yīng)速度V，見(jiàn)公式（2）。

式中：

V ——速度；

Wi ——第i檢測(cè)周期內(nèi)總工件數(shù)；

Ti——檢測(cè)周期倒計(jì)時(shí)時(shí)間；

n ——總的時(shí)間間隔數(shù)量。

3 檢測(cè)結(jié)果分析

以檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)木塊有無(wú)為例，設(shè)置轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)速為120.0 r/min，轉(zhuǎn)盤(pán)上均勻固定3個(gè)木塊數(shù)，進(jìn)行5次檢測(cè)，檢測(cè)周期分別為60 s、120 s、180 s、240 s和300 s，并對(duì)轉(zhuǎn)速R 進(jìn)行2次測(cè)量，記錄的檢測(cè)數(shù)據(jù)如表1所示。

依據(jù)公式（2），檢測(cè)速度V≈12（件/秒）。

上述實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)結(jié)果可以說(shuō)明被測(cè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)在進(jìn)行檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)木塊有無(wú)時(shí)，圖像識(shí)別響應(yīng)速度約為每秒鐘12件。

在實(shí)際進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際圖像識(shí)別需求將木塊替換為印有識(shí)別特征的工件，比如：標(biāo)簽碼、二維碼、OCR字符等。

4 結(jié) 語(yǔ)

當(dāng)前，機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到食品、藥品、物流、汽車(chē)電子、新能源等多個(gè)領(lǐng)域[6]，為了提高視覺(jué)圖像識(shí)別速度的檢測(cè)溯源能力和增強(qiáng)檢測(cè)的可操作性，研究提出了基于計(jì)量器具的機(jī)器視覺(jué)圖像識(shí)別速度檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)方法的優(yōu)化和創(chuàng)新，此次檢測(cè)方法的研究對(duì)提高機(jī)器視覺(jué)設(shè)備質(zhì)量、產(chǎn)品性能等具有良好的現(xiàn)實(shí)意義。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介

霍洪強(qiáng)，通信作者，碩士研究生，工程師，研究方向?yàn)樾乱淮畔⒓夹g(shù)及檢驗(yàn)檢測(cè)技術(shù)。

郭曉輝，本科，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測(cè)技術(shù)。

朱南，博士研究生，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證技術(shù)。

胡鑒清，碩士，工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證技術(shù)。

楊杰，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證技術(shù)。

楊德維，碩士，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測(cè)技術(shù)。

謝佩章，博士研究生，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)闄z驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證技術(shù)。

（責(zé)任編輯：張佩玉）