| 零件在線稱重分選機基于機器視覺的的應用 | 2022-08-09 |
| 分選機通過相機及光電傳感器采集傳送帶上的零件圖像及重量辨別零件質量問題，利用大津法進行圖像二值化處理，之后進行輪廓提取并完成連通區域標記。通過計算標記圖像中兩種零件的圓形度與顏色信息并與之前人工建立的標準信息進行比較，最終完成零件的分選操作。 分選機利用CCD攝像機獲取零件的位置信息，通過圖像處理和識別技術對工件進行識別定位，圖像進行模板匹配、邊緣檢測及混合中心矩計算，實現對產品的計算機視覺檢測與分選，采用Harris角點檢測及虛擬三角形匹配方法，建立了一種零件分選系統，很好地降低分選的錯誤率，達到了快速而準確地對零件進行分選的要求。利用工件圖像輪廓上各像素點相對質心力矩的大小，基于力學原理提出了一種區域質心算法，可以對零件的內徑實現精確的在線檢測。運用一系列圖像處理經典算法得到被測工件的圓孔半徑和圓心坐標，然后與標準工件的參數進行比較，即可知道當前的工件規規要求。分選機為了獲取有效動態稱重信號，ADC芯片從雜亂信號中分析處理出有效的100個的數據，秤體和稱重模塊固有振動頻率大約幾十至上百赫茲，AD芯片數據輸出速率1kSPS有效獲得信號和雜散干擾信號。零件隨皮帶傳輸以40m/min的速度運動，在秤臺上的有效運動時間較短。分選秤的輸送長度為了使稱重準確度高，應去除物體上秤臺沖擊振動和下秤臺劇烈振動運動距離，當該距離為15cm長時，實際有效的稱重物體運動長度僅有 15cm，稱重物體有效運動時間為:0,2255。如果AD芯片數據輸出速率1kSPS，在稱重物體運動225ms內，可以獲得225個數據足以讓軟件分析處理出真實稱重信號。稱重采集數據時都是以無噪聲分辨率作為衡量指標符合國際OIMLR76 10.000e的要求，AD芯片無噪聲分辨率18bits準確地將模擬動態信號轉換成數字信號。稱重模塊激勵電壓的回饋電壓經運算放大器比例求和運算，產生電壓經R14、C5低通浦波作為基準參考電壓源消除溫度對傳感器電纜信號影響。 分選秤還利用DirectShow技術完成圖像的采集操作，普通相機作為圖像采集設備，為多媒體流的捕捉和回放以及格式轉換或編解碼方面提供了強有力的支持，運用DirectShow可以很方便地從支持WDM驅動模型的采集卡上捕獲數據，并且進行相應的后期處理乃至存儲到文件中，DirectShow使用一種叫做FilterGraph的模型來管理整個數據流的處理過程,參與數據流處理的各個功能模塊稱作Filter，各個Filter在FilterGraph中按一定的順序連成一條流水線協調工作，完成從視頻設備中獲取視頻或對視頻流進行解碼等操作。對于采集到的彩色圖像數據需要進行二值化處理，圖像二值化是圖像變換的一種特殊情況，是為了從圖像中抽出對象形狀的最基本的外理方法。經過二值化處理的圖像一般用背景和日標這兩個值來表示，通過對采集到的彩色圖像進行灰度化處理后，發現灰度圖像中待提取的目標物和背景區公明顯，故利用自動閾值分割的方法完成二值化外理。完成區域標記后需要對標記圖像特征參數的測量，計算各個標記區域的長度，找出的長度記為L及其對應的區域。對于含有零件的圖像，找出的區域即為零件部分。統計區域內的像素點個數作為面積。在統計過程中每當找到一個符合要求的像素點后記下其坐標。當完成區域內所有像素點的統計后，根據這些位置坐標獲取原彩色圖像上相應點的彩色像素信息并分別計算RG、B分量的平均值記為R.GB。將R.G、B儲存作為分選過程中的顏色依據。經過輪廓提取后圖像中除了零件輪廓外還有可能存在其他非零件輪廓，利用連通區域標記找出最長的輪廓及其對應的區域則可以準確地將零件部分提取出來。通過計算零件區域的圓形度及顏色信息并與稱重系統的標準信息進行比較即可完成分選工作。 | |
