提高解包线视觉系统识别能力

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1、提高解包线视觉系统识别能力摘要：本文介绍了通过优化解包线机器人的视觉系统，提高视觉识别系统的识别和定位能力，有效地解决了解包线机器人的无法识别编织带的问题。关键词：ABB；视觉识别中图分类号：TP242.2文献标识码：A文章编号：1674-7712（2014）12-0000-01目前，全自动机器人解包系统在烟草行业内应用广泛，以其设备先进性、系统稳定性、操作简便性、超高的行业适应性以及灵活的可扩展性和兼容性得到了各烟草工业企业的认可。为了适应烟草行业全自动控制、现代化的生产要求，我厂制丝解包线选用了FT533全自动机器人解包系

2、统，集合了当前最先进的自控、机器人、信息管理和机器人视觉技术，是一条全自动、高效率的机器人解包上料物流系统[1]。该系统设备先进、自动化程度高，是我厂制丝线生产的首道工序，也是我厂自动化生产的亮点工序。5该系统中所运用的机器人视觉检测技术，是当今最新的检测技术。计算机视觉检测就是由各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。我厂采用的CCD检测技术光谱响应宽、动态范围大、灵敏度和几何精度高、噪声低，在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性。因此，计算机视觉检测技术在

3、我厂解包线的适应性应用是决定解包线能否高精度、高效率工作的关键。一、现状分析在实际生产过程中，我们发现解包线机器视觉检测还存在以下几个问题：（一）外部光照不稳定我厂解包线机器人安装位置紧靠一整面玻璃墙，CCD相机照相取样极易被外部自然光照所干扰，尤其在阳光最强烈的正午和阴暗天气时干扰最为明显，相机照相或曝光过度，或阴暗不明，成像质量较差，严重干扰了计算机对图像的分析和处理，导致机器人不能准确动作。（二）视觉处理系统对烟包图像分析不准确目前采用的图像分析方法不能够精确分析图像，对一些潜在问题未能做出相应判断和处理，导致机器人在实

4、际生产过程中出现误动作，影响解包线效率。失误率平均达到5包/批次（20包）。二、具体思路与方法（一）成像系统曝光度适应性差的问题5一天中随着太阳的移动，车间中的光照强度也随之变化。根据这一实际情况，项目小组将针对各时段不同光照下，解带工段成像系统PV带识别程度，寻求成像系统曝光增益的最优值。根据剪带机器人工段对成像系统图像的要求，课题小组采用分段逐一测试的方法，对各时间段曝光增益值进行了实验测试，找到最佳的参数值。（二）规划时间段根据从气象网站统计，绵阳9月-12月的日出时间在6：00-7：00之间，日落时间在18：00-19

5、：00之间，同时日出日落后半个小时光照强度变化幅度较大以及11：00-14：00光照强度最强，将一天划分出8个时间段。（三）确定曝光增益曝光增益是曝光的一种补偿方式。如果图像明显偏亮或偏暗，说明相机的曝光基准值设定较大偏差，这时要强制进行曝光补偿。在解包线成像系统中，最终经过补偿后的图像一定要到达这样的要求：图像轮廓清晰，处理算法能识别到所有编织带。课题小组将根据划分出的时间段逐一对曝光增益值进行设定。（四）烟包检测识别能力较差5鉴于二值化处理的目标图像失真较大，在新的算法过程中课题小组决定放弃在边缘检测前使用二值化处理，通过

6、使用烟包四边边缘检测和中缝检测相结合的方法来计算烟包中心点。影响开包工段烟包识别的准确度的关键点是找准图像中烟包的中心点，如果图像中心点与实际烟包中心点偏差过大，就会导致机械手爪臂将烟包损坏，影响后续开包动作的完成效果。原处理方式采用二值化处理。但二值化自适应性较差，在处理过程中极易将目标边缘周围像素点与目标本身混淆，导致二值化后目标轮廓失真，影响后续边缘检测准确性。根据观察分析，每个烟包都有一个共同的特性：烟包的最上的两个合页闭合时，在烟包中间都会形成一条中缝，而且这个中缝的像素点灰度值与周边的像素点灰度值差异明显，噪声小，

7、容易清楚识别。因此，考虑将中缝检测加入到烟包的中心点的计算中，提高中心点的准确性[2]。（五）建立成像系统与PLC数据通讯通道首先在PLC编写程序获取系统时间，并将时分秒分割出用于传递到成像系统。其次，成像系统中创建数据缓冲区，用于读取PLC传递的时间数据。为方便数据比较将时间格式处理为小数格式，如11时15分转换为11.15，这样方便进行大小对比，公式为时+分/100。三、结束语5通过确定时间段曝光增益值、烟包四边边缘检测和中缝检测相结合的方法来计算烟包中心点等方法的使用。增强了机器视觉检测的环境适应性和抗干扰能力，降低片烟

8、预处理工段断料次数、减少人力劳动。改善后识别效果如图1所示。分时段曝光增益方法以及中线和边缘检测相结合的图像分析方法不仅适用于我厂解包线机器人视觉系统，同样适用于其他工业领域的机器视觉图像检测分析系统。特别是为外部光照条件不稳定的机器视觉处理提供了一种新的思路和方法，增强了机