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  • 頭條機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在條包煙外觀質(zhì)量檢測(cè)上的應(yīng)用
    2020-03-26 作者:孫軍、甘益員 等  |  來(lái)源:《電氣技術(shù)》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語(yǔ)提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和可編程控制器(S7-200)的條包煙外觀質(zhì)量檢測(cè)的解決方案,結(jié)合應(yīng)用實(shí)際,具體介紹了系統(tǒng)的工作原理、成像系統(tǒng)運(yùn)行流程、系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)、圖像處理軟件設(shè)計(jì)以及PLC程序設(shè)計(jì)等。

    現(xiàn)在大多數(shù)煙廠已經(jīng)使用自動(dòng)裝封箱機(jī),但由于原設(shè)備上沒(méi)有條包煙缺陷質(zhì)量檢測(cè)器,完全依靠人工來(lái)檢測(cè)條包煙外包裝質(zhì)量,卷煙產(chǎn)品的次品揀出率受人為因素影響較大,條包煙包裝質(zhì)量缺陷事故偶爾發(fā)生,影響企業(yè)產(chǎn)品商業(yè)信譽(yù)。

    傳統(tǒng)的人工來(lái)缺陷檢測(cè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足精細(xì)生產(chǎn)的需要。當(dāng)前,機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的在線檢測(cè)系統(tǒng)正好能完成重復(fù)性強(qiáng),檢測(cè)精度高的工作。它綜合應(yīng)用了電氣、電子、光學(xué)、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)、圖像處理、機(jī)械等相關(guān)技術(shù),來(lái)實(shí)現(xiàn)條包煙外觀質(zhì)量、噴碼質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)和控制,剔除缺陷條包煙。

    系統(tǒng)工作原理、成像系統(tǒng)運(yùn)行的流程圖

    1、工作原理

    條包煙圖像檢測(cè)系統(tǒng)基本原理:在生產(chǎn)檢測(cè)狀態(tài)下,條包煙到達(dá)預(yù)定位置時(shí),同步傳感器產(chǎn)生觸發(fā)信號(hào),通過(guò)視覺(jué)圖像傳感器和圖像采集卡采集條包煙外觀圖像,經(jīng)圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行分析,在下一條包煙到達(dá)之前,完成上一條包煙的全部分析處理,而噴碼的質(zhì)量檢測(cè)是由智能相機(jī)來(lái)采集,并對(duì)采集的數(shù)碼進(jìn)行智能化處理判斷,這兩部分檢測(cè)均給出合格或者不合格的結(jié)論,傳送至PLC控制系統(tǒng),如果是不合格品,則由PLC驅(qū)動(dòng)高速氣缸將不合格條包煙剔除。

    2、成像系統(tǒng)運(yùn)行的流程圖

    根據(jù)包裝機(jī)的生產(chǎn)工藝流程,采用順序檢測(cè)進(jìn)行控制,系統(tǒng)程序流程見(jiàn)圖1。同步觸發(fā)傳感器信號(hào)到達(dá)后,視覺(jué)圖像傳感器和智能相機(jī)采集煙條外觀圖像,經(jīng)圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行分析,對(duì)采集的數(shù)碼進(jìn)行智能化處理判斷,進(jìn)行缺陷判定和統(tǒng)計(jì),并將檢測(cè)結(jié)果信號(hào)傳送至PLC控制系統(tǒng)。

    機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在條包煙外觀質(zhì)量檢測(cè)上的應(yīng)用

    圖1 成像系統(tǒng)運(yùn)行流程圖

    系統(tǒng)硬件設(shè)備及其功能

    根據(jù)卷煙制品包裝質(zhì)量控制系統(tǒng)的要求,設(shè)計(jì)了圖2所示煙包質(zhì)量控制系統(tǒng)。整個(gè)系統(tǒng)由上位機(jī)、觸摸屏、視覺(jué)圖像傳感器、圖像采集卡、智能相機(jī)、分離裝置、觸發(fā)傳感器、LED光源、電磁閥等組成,如圖2所示。

    (1)圖像采集硬件采用丹麥相機(jī)JAI-CV-A11和加拿大CORECO公司的圖像采集卡PC2-VISION,噴碼檢測(cè)采用康耐視DVT智能相機(jī)ISXS-5RC,它們將采集的信號(hào)傳送給貝加萊工控機(jī)APC620。

    (2)觸摸屏與貝加萊工控機(jī)APC620的RS485口通信,實(shí)時(shí)顯示系統(tǒng)運(yùn)行信息,可設(shè)置參數(shù),以及提供多種操作方式。

    (3)檢測(cè)噴碼智能相機(jī)與貝加萊工業(yè)控制計(jì)算機(jī)使用工業(yè)以太網(wǎng)和TCP/IP通信協(xié)議通信,在WINDONS-XP下通過(guò)運(yùn)行FRAMEWORK軟件編制調(diào)試智能相機(jī)參數(shù)程序。

    (4)分離裝置由電機(jī)驅(qū)動(dòng),將條包煙減速通過(guò)并分離。

    (5)觸發(fā)傳感器、光源、電磁閥分別為,光纖放大器FS-21R,光纖探頭FU35-FA和NF-DB04,光源組為可變色譜LED攝影燈,噴碼檢測(cè)光源為紅色光源,剔除電磁閥選用MAC 公司35A系列產(chǎn)品。

    機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在條包煙外觀質(zhì)量檢測(cè)上的應(yīng)用

    圖2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)框圖

    圖像處理軟件設(shè)計(jì)

    1、圖像處理軟件開(kāi)發(fā)基于Windows XP 下的VC6.0++,圖像處理函數(shù)庫(kù)采用Coreco公司的Sapera5.3。

    下面針對(duì)幾種特定的檢測(cè)功能,簡(jiǎn)單介紹圖像處理軟件算法設(shè)計(jì)原理。

    1)錯(cuò)牌檢測(cè)。

    錯(cuò)牌是指其它品牌的煙條偶爾混入到當(dāng)前流水線中,這是一種嚴(yán)重缺陷,要求接近100%的剔除概率。針對(duì)這種缺陷,采取模板匹配的圖像處理方式進(jìn)行檢測(cè),實(shí)踐證明識(shí)別準(zhǔn)確率比較理想,能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)要求。

    它的做法是,事先采集相應(yīng)品牌的特征圖片,作為標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行保存,系統(tǒng)工作時(shí),每條經(jīng)過(guò)檢測(cè)的煙條圖片都和標(biāo)準(zhǔn)圖片進(jìn)行模板匹配運(yùn)算識(shí)別,得到當(dāng)前的相似度系數(shù),通過(guò)與預(yù)先設(shè)定的相似度門(mén)限值進(jìn)行比較,從而判斷是否出現(xiàn)錯(cuò)牌缺陷。

    模板匹配的數(shù)學(xué)原理是將模板(子圖)與目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行二維相關(guān)運(yùn)算,在設(shè)定范圍內(nèi)搜索出相關(guān)系數(shù)的最大值,再與設(shè)定值比較,從而可以判斷是否匹配成功,如果匹配成功說(shuō)明在目標(biāo)區(qū)域存在與標(biāo)準(zhǔn)模板相近似的圖案。每一種品牌的煙包裝都存在獨(dú)特的牌號(hào)圖案,所以一般截取該圖案作為該品牌煙條的標(biāo)準(zhǔn)模板。

    模板匹配在Sapera函數(shù)類庫(kù)中位于CProSearchArea類和CProSearchEdge類,具體使用涉及幾十個(gè)成員函數(shù)。

    2)表面異常檢測(cè)。

    表面異常缺陷是指煙條表面像素出現(xiàn)超出正常范圍的灰度值分布,這種情況往往表示煙條表面出現(xiàn)了一定程度的表面缺陷,由于個(gè)別像素正常情況下也會(huì)出現(xiàn)比較大的波動(dòng),因此采用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(均值、方差)來(lái)衡量表面異常的程度,根據(jù)正常煙條的指標(biāo)范圍設(shè)定門(mén)限,當(dāng)出現(xiàn)超過(guò)范圍的煙條時(shí),系統(tǒng)可以自動(dòng)判斷并剔除。

    統(tǒng)計(jì)指標(biāo)計(jì)算函數(shù)在Sapera函數(shù)類庫(kù)中位于CProBasic類,函數(shù) bool Stats(CProImage& in, float *mean, float *sd, float *min, float *max);

    各參數(shù)函義:in是待計(jì)算的圖像,mean,sd,min,max分別是均值、方差、最小值和最大值。

    3)拉線缺陷檢測(cè)。

    拉線缺陷包括拉線缺失、拉線歪斜和拉線錯(cuò)牙等幾種情況,本系統(tǒng)中采集到的正常拉線的圖像特征表現(xiàn)為垂直的線,因此可以通過(guò)在設(shè)定區(qū)域?qū)ふ抑本€的圖像處理算法,來(lái)檢查拉線的完好情況。

    判斷直線的方法一般采用Hough變換來(lái)實(shí)現(xiàn),通過(guò)Hough變換可以找出設(shè)定區(qū)域內(nèi)直線是否存在以及直線的斜率、數(shù)量等參數(shù),綜合運(yùn)用這些參數(shù)就可以判斷出拉線的各種缺陷。

    例如:Hough變換在Sapera函數(shù)類庫(kù)中位于CproBasic 類,Hough變換函數(shù)形式為:

    bool Hough(CProImage& in, CProImage& out, XformDir direction, int startAngle, int endAngle, float angleIncr, HoughAccumMode accumulate) [6]。

    2、防偽噴碼檢測(cè)

    針對(duì)條包煙上噴印防偽數(shù)碼過(guò)程中出現(xiàn)的“漏噴、模糊、缺字、移位”等質(zhì)量問(wèn)題,本系統(tǒng)通過(guò)智能相機(jī)獲取噴印在BOPP包裝膜上的防偽數(shù)碼圖象并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào),采用工控機(jī)和軟件(FrameWork)技術(shù)對(duì)圖象數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別、坐標(biāo)計(jì)算、灰度分布圖、OCR識(shí)別、測(cè)量等,從而得到所需要的各種目標(biāo)圖象特征值。

    再通過(guò)系統(tǒng)OCR軟傳感器對(duì)組成數(shù)碼的每一位字符的形態(tài),特征、像素等參數(shù)進(jìn)行計(jì)算測(cè)定,并在容許度和其他設(shè)定的參數(shù)條件范圍內(nèi)通過(guò)系統(tǒng)所具有的智能化學(xué)習(xí)功能對(duì)字符的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)處理,以判別噴印的防偽數(shù)碼字符的正常表現(xiàn)形態(tài)。

    并將智能化處理判斷結(jié)果傳給PLC控制系統(tǒng),由PLC運(yùn)行用戶程序?qū)π盘?hào)進(jìn)行邏輯處理,控制高速電磁閥驅(qū)動(dòng)高速氣缸,從而控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成對(duì)超出檢測(cè)設(shè)定的參數(shù)條件的不合格條包煙的剔除并報(bào)警。

    3、自動(dòng)建模功能介紹

    由于每完成一次完整的檢測(cè)需要人工設(shè)置比較多的超差門(mén)限參數(shù),比較費(fèi)時(shí)費(fèi)力,給現(xiàn)場(chǎng)的使用帶來(lái)不便,因此軟件特別設(shè)計(jì)了自動(dòng)建模功能,可以幫助人工比較快的找出合適的門(mén)限值。

    自動(dòng)建模的工作原理是先打開(kāi)自動(dòng)建模功能,然后讓一定數(shù)量的合格條包煙通過(guò)檢測(cè)器,軟件將自動(dòng)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)該批條包煙的每項(xiàng)指標(biāo)的分布范圍,再按照經(jīng)驗(yàn)系數(shù)自動(dòng)分配好每個(gè)檢測(cè)門(mén)限的默認(rèn)值,一般情況下再經(jīng)過(guò)人工的簡(jiǎn)單修正就可以投入使用。

    PLC程序流程圖

    PLC控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集輸入點(diǎn)信號(hào),并將有缺陷條包煙的結(jié)果保持在寄存器LR和HR中,同步移位后進(jìn)行剔除,如此反復(fù)進(jìn)行完成每條條包煙的自動(dòng)檢測(cè)控制工作(見(jiàn)圖3)。

    機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在條包煙外觀質(zhì)量檢測(cè)上的應(yīng)用

    圖3 PLC軟件程序框圖

    結(jié)束語(yǔ)

    本文主要研究設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、工業(yè)控制機(jī)和觸摸屏的控制系統(tǒng),完成了系統(tǒng)中軟件、硬件及人機(jī)界面設(shè)計(jì),通過(guò)它們的結(jié)合,解決了條包煙外觀和噴碼質(zhì)量檢測(cè)的問(wèn)題。

    在四平卷煙廠YP11A型裝封箱機(jī)上應(yīng)用后,系統(tǒng)對(duì)條包煙反包、包裝錯(cuò)位、無(wú)透明紙、無(wú)拉線、透明紙皺、條盒翹邊、錯(cuò)牌號(hào)、噴碼漏噴、模糊、缺字、移位等多種質(zhì)量缺陷的條包煙,對(duì)不合格條包煙進(jìn)行剔除,運(yùn)行穩(wěn)定,保證產(chǎn)品質(zhì)量。

    (本文選編自《電氣技術(shù)》,作者為孫軍、甘益員等。)