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    基于機器視覺技術的水松紙折邊檢測方法

    作者:朱文祥(中國電子科技集團第四十一研究所,安徽 蚌埠 233010) 時間:2020-07-24 來源:電子產品世界 收藏
    編者按:本文提出的水松紙折邊檢測方法的特征在于:采用一種基于機器視覺技術的水松紙折邊檢測裝置,背部打光方式,拍攝水松紙兩側的邊緣圖像,灰度化后垂直投影,計算邊緣位置與模板進行比較,若折邊,則差異較大。檢測精度可達到0.02 mm,適應不同品種、寬度的水松紙檢測,應用空間較為廣泛。


    本文引用地址:http://www.czjhyjcfj.com/article/202007/416126.htm

    0   引言

    水松紙在卷接機煙支卷接的過程中可能會出現折邊的現象,可以通過在水松紙兩側邊緣加上檢測的裝置,如果有折邊的現象發生,發送報警信號給卷接系統。

    目前,現有的檢測手段主要是在水松紙兩側邊沿的上方加裝光纖傳感器組。水松紙正常時,傳感器信號照到水松紙上會被反射回來,會被光纖傳感器接收到,如果出現折邊的現象時,反射面積會減小,接收到的光強度小于設定的閾值,就會發送報警信號。但是這種方式對于水松紙出現整體偏移等現象時,不能進行很好的判斷,而且不能定量地分析折邊的程度。

    1   技術方案

    本文針對現有技術中存在的上述技術問題,提出一種基于機器視覺技術的水松紙折邊的檢測方法,設計合理,克服了現有技術手段的不足,具有良好的效果。具體技術方案如下。

    準備采用一種基于機器視覺技術的水松紙折邊的檢測裝置,包括1個計算機控制器、1個長條形的光源和2個圖像傳感器。長條形光源平行安裝在待檢測水松紙的下方,2個圖像傳感器垂直安裝在待檢測水松紙的上方,并分別位于待檢水松紙的兩側的邊緣處,如圖1所示。

    image.png

    圖1 圖像傳感器和光源安裝角度示意圖

    利用圖像傳感器采集模板和待檢水松紙的兩側邊緣圖像,計算機控制器對采集到的邊緣圖像;對灰度圖進行,利用查找投影曲線,分別得到模板和待檢水松紙的左、右側位置信息,再分別進行比較計算,得到兩側位置偏移結果;判斷偏移距離是否在事先設定的靈敏度范圍內,如果超出則待檢水松紙折邊,發送報警信號給卷接機。

    2   具體實施步驟

    長條形光源平行安裝在待檢水松紙下方,圖像傳感器垂直安裝在待檢測水松紙上方邊緣處。由于長條形光源是從對面照射過來,所以圖像傳感器采集的圖像中,沒有被待檢水松紙擋到的部分會很亮,被擋住的部分,圖像亮度會降低,這樣可以很容易地區分出待檢水松紙的邊緣,得到其兩側邊緣的位置信息。將此時待檢水松紙兩側位置與合格標準的水松紙位置進行比較計算,若兩側合并后的偏移結果超出設定的靈敏度范圍,則可判斷水松紙出現折邊現象,反之合格。

    圖2和圖3是采集到的原始彩色圖像,先對其進行處理,得到灰度圖4和圖5,再對灰度圖進行,得到投影曲線圖6和圖7,接著采用查找投影曲線,獲得模板和待檢水松紙的兩側位置信息,最后對模板和待檢的水松紙兩側位置分別進行比較計算,得到兩側位置偏移的綜合結果,判定是否超出設定的靈敏度范圍,超出則發生了折邊現象。

    image.png

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    圖2 模板水松紙兩側邊緣原始圖像

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    圖3 待檢測水松紙兩側邊緣原始圖像

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    圖4 模板水松紙兩側邊緣圖像

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    圖5 待檢測水松紙兩側邊緣灰度化圖像

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    圖6 模板水松紙兩側邊緣投影曲線圖

    image.png

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    圖7 待檢測水松紙兩側邊緣投影曲線圖

    計算步驟如下。

    1)對模板和待檢水松紙原始圖像灰度化后,計算公式如下:

    image.png

    image.png

    其中:i表示圖像像素行的索引,i∈(0,Height ),Height為圖像高度;j表示圖像像素列的索引,j∈(0,Width),Width 為圖像寬度;PTL[j]為模板水松紙左側投影曲線;PTR[j]為模板水松紙右側投影曲線;QTL(i,j)為模板水松紙左側灰度化后的圖像亮度;QTR(i,j)為模板水松紙右側灰度化后的圖像亮度;

    PL[j]為待檢水松紙左側投影曲線;PR[j]為待檢水松紙右側投影曲線;QL(i,j)為待檢水松紙左側灰度化后的圖像亮度;QR(i,j)為待檢水松紙右側灰度化后的圖像亮度;Width 為圖像寬度;Height 為圖像高度。

    2)采用查找水松紙的邊緣。對一維數組PTL[j]按照索引j 遞增方向進行搜索,找出其中滿足超過設定閾值△對應的索引值S ,且在索引遞增方向上緊挨著S后面連續19個索引對應的數組值都滿足超過△的條件,此時的索引值S 才被認為是水松紙的邊緣位置;對一維數組PL[j]、PR[j]、PTR[j]進行類似的操作得到水松紙的邊緣位置,其中PL[j]按照j 遞增方向搜索,而PR[j]和PTR[j]則是按照j 遞減方向搜索。計算公式如下:

    image.png

    其中,變量k 用作計算滿足條件的索引S 相鄰的19個索引值內容是否也滿足同樣條件,k∈(1.19);PosTL為模板水松紙左側的位置;PosTR為模板水松紙右側的位置;PosL為待檢測水松紙左側的位置;PosR為待檢測水松紙右側的位置。

    3)計算模板和待檢測水松紙左、右兩側位置合并的綜合結果,判斷是否在設定靈敏度C 范圍內,超出則折邊,反之沒折邊。計算公式如下:image.png其中,M為1 mm對應的像素數。

    在本文的例子中,水松紙寬度是64 mm,圖像傳感器采用的是分辨率為744×480的工業相機,光學鏡頭為8 mm,鏡頭距離水松紙距離17 mm,此時M=50,靈敏度C=1 mm,閾值△=200。按上述的步驟計算得到PosTL=343像素,PosTR=374像素,PosTR=477像素,PosR=381像素,=127像素,超過設定的1 mm靈敏度50像素,此時水松紙出現了折邊現象,折邊程度超過了2 mm。

    本文提供了一種基于機器視覺技術的水松紙折邊的檢測方法,對于水松紙折邊的檢測精度可達到0.02 mm,能夠適應不同品種、不同寬度的水松紙檢測,應用空間廣泛。

    參考文獻:

    [1] 張青林.機器視覺高速圖像處理平臺中關鍵技術的研究[D].武漢:武漢大學,2010.

    [2] 張少偉.基于機器視覺的邊緣檢測算法研究與應用[D].上海:上海交通大學,2013.

    [3] LAGANIERE R.相銀初.OpenCV 計算機視覺編程攻略[M].北京:人民郵電出版社,2015.

    [4] ROSENFELD A.數字圖像分析[M].北京:國防工業出版社,1991:50-52.

    (本文來源于《電子產品世界》雜志2020年8月期)



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