基于机器视觉的纸盒包装定位技术研究

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1、基于机器视觉的纸盒包装定位技术研宄摘要：针对传统天地盖纸盒成型机中光电跟踪系统定位精度低、误差大的问题，提出一种基于机器视觉的纸盒包装定位方法，设计并构建了一个视觉定位系统。分析了纸张定位要求与图像特征，采用了以一种以区域中心为特征点的匹配方法确定感兴趣区域然后采用中值滤波消除图像噪声，运用Canny算子提取直线边缘、总体最小二乘法检测直线，经过几何运计算面纸位置及旋转角度，实现了面纸位置的实时、准确、非接触式测量。在VS2012平台下调用OpenCV开源函数库实现定位算法和检测程序，将程序测量结果传至PLC控制系统，实现了纸盒的精准包

2、装关键词：定位检测、机器视觉、直线检测、最小二乘法中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号:1009-3044(2017)08-0185-03在包装机械行业中，纸盒成型机是制作高档精美天地盖纸盒的常用设备，传统全自动纸盒成型机采用光电跟踪系统进行纸盒与面纸定位贴合。光电跟踪系统原理是通过光电开关判断上料面纸(纸盒表面包装纸）是否到达冲模机械正下方，当面纸一端到达指定位置，触发光电开关后经过固定延时，履带停止转动，进行冲模。这种方法存在两个缺陷：一是上料面纸必须与履带绝对平行，而在实际生产过程中，利用气阀输送面纸，可能会造成面纸与履带

3、存在角度偏差，在抓取纸盒的机械手运动轨迹不变的情况下，这种偏差会导致纸盒包装歪斜，形成次品；二是纸盒款式繁多，不同尺寸的面纸大小差异明显，每次更换纸盒类型，需要较长的时间去调试光电开关触发的延时时间以及冲模机械的运动轨迹，比较影响工作效率。近年来，机器视觉检测技术凭借着非接触、精度高、柔性好、速度快的特点，已经在国内外工业生产中得到广泛应用，将机器视觉技术引入包装行业中可以很好地克服光电跟踪系统中的缺陷。本文提出一种基于机器视觉的纸盒包装定位方法，介绍了纸盒包装定位系统的图像采集模块，并分析了系统的工作原理。采用全局固定阈值分割面纸区域

4、，以面纸区域中心为特征点设置感兴趣区域；为了提高定位精度，采用Canny算子进行边缘检测，采用总体最小二乘法获得精准的边缘直线。根据实验分析和实际生产测试，该系统的采集图像方案与检测算法满足了纸盒成型机的定位要求。1纸盒定位要求与图像分析如图la所示，一款矩形纸盒面纸平铺在履带上方，纸盒定位等价于检测面?在相机坐标系里的坐标，纸盒定位要求为：1）根据面纸图像计算纸盒世界坐标，输出x、y轴位置坐标以及面纸相对于履带中线的角度偏移；2）纸盒大小范围：最大480mm*280mm;3）X、Y轴位置精度为-0.5mm-+0.5mm，旋转精度为-1

5、0角分〜+10角分；4）检测速度3s/个；5）更换纸盒种类时软件调参时间小于lmin。为了适应不同颜色面纸，将履带设计为黑色白色各占一半，每次处理只需取对比度大的一半图像。例如图示面纸为白色，则图像只取背景为黑色的下半部分。如图」6所示，纸盒包装标准为纸盒底面与面纸中心矩形完全重合，故求解纸盒位置等价于求解面纸中心矩形（如图2中虚线矩形）在相机坐标系中的位置，包含矩形关键点P0坐标（X，Y）以及P1P2倾斜角度三个参数。在半张面纸的图像中定位中心矩形位置，可以分三个步骤进行求解，首先提取面纸所在区域；二检测中心矩形两个端点P1与P2位置

6、；三是通过几何运算算出结果。2定位系统的组成与工作原理2.1方案设计基于机器视觉的纸盒包装定位系统主要由图像采集模块、图像处理软件模块与机械运动控制电路模块组成。图像采集模块主要由光源，光源控制器，镜头，CMOS以及图像采集卡构成，机械运动控制模块工作台，伺服电机等构成。图像采集模块所采用的主要部件为：相机选用型号为分辨率为500万像素的acA2500-14gm德国Basler工业相机，高分辨率可以保证被测产品始终保持在相机视野范围之内，镜头选用8mm光学短焦大光头，光源为环形光源，正面打光。2.2系统工作原理如图3所示，计算机作为上位

7、机负责控制图像采集卡采集图像及图像处理，工控机作为下位机负责控制气阀上料、履带转动以及机械手运动。计算机与工控机之间通过TCP协议进行网络通信。在计算机软件上设置面纸参数后执行定位程序由计算机发送执行指令给工控机。工控机接收执行命令后控制气阀输送面纸至履带一端，履带运动定长后停止转动，此时面纸位于相机视野内，工控机发送采图信号给计算机，并等待计算机返回检测数据。计算机接收采图信号后采集图像，计算出面纸中心矩形的世界坐标和旋转角度，将检测结果发送给工控机，而后工控机控制机械臂运动，夹住纸盒放置于面纸上，完成一次定位操作。3算法设计与实现3

8、.1算法设计以此图像作为该类面纸的标准图像。如由于纸盒种类繁多，导致面纸形状大小不尽相同，因而无法建立一个统一的模板，所以不宜采用模板匹配的方法进行定位。本文提出采用求差法进行解决，即对一类面纸首次测量时，