基于機器視覺技術(shù)的水松紙折邊檢測方法
0 引言
水松紙在卷接機煙支卷接的過程中可能會出現(xiàn)折邊的現(xiàn)象,可以通過在水松紙兩側(cè)邊緣加上檢測的裝置,如果有折邊的現(xiàn)象發(fā)生,發(fā)送報警信號給卷接系統(tǒng)。
目前,現(xiàn)有的檢測手段主要是在水松紙兩側(cè)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(xiàn)折邊的現(xiàn)象時,反射面積會減小,接收到的光強度小于設(shè)定的閾值,就會發(fā)送報警信號。但是這種方式對于水松紙出現(xiàn)整體偏移等現(xiàn)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(shù)方案
本文針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問題,提出一種基于機器視覺技術(shù)的水松紙折邊的檢測方法,設(shè)計合理,克服了現(xiàn)有技術(shù)手段的不足,具有良好的效果。具體技術(shù)方案如下。
準(zhǔn)備采用一種基于機器視覺技術(shù)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(cè)的邊緣處,如圖1所示。
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(cè)邊緣圖像,計算機控制器對采集到的邊緣圖像灰度化;對灰度圖進行垂直投影,利用梯度法查找投影曲線,分別得到模板和待檢水松紙的左、右側(cè)位置信息,再分別進行比較計算,得到兩側(cè)位置偏移結(jié)果;判斷偏移距離是否在事先設(shè)定的靈敏度范圍內(nèi),如果超出則待檢水松紙折邊,發(fā)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(qū)分出待檢水松紙的邊緣,得到其兩側(cè)邊緣的位置信息。將此時待檢水松紙兩側(cè)位置與合格標(biāo)準(zhǔn)的水松紙位置進行比較計算,若兩側(cè)合并后的偏移結(jié)果超出設(shè)定的靈敏度范圍,則可判斷水松紙出現(xiàn)折邊現(xiàn)象,反之合格。
圖2和圖3是采集到的原始彩色圖像,先對其進行灰度化處理,得到灰度圖4和圖5,再對灰度圖進行垂直投影,得到投影曲線圖6和圖7,接著采用梯度法查找投影曲線,獲得模板和待檢水松紙的兩側(cè)位置信息,最后對模板和待檢的水松紙兩側(cè)位置分別進行比較計算,得到兩側(cè)位置偏移的綜合結(jié)果,判定是否超出設(shè)定的靈敏度范圍,超出則發(fā)生了折邊現(xiàn)象。
圖2 模板水松紙兩側(cè)邊緣原始圖像
圖3 待檢測水松紙兩側(cè)邊緣原始圖像
圖4 模板水松紙兩側(cè)邊緣灰度化圖像
圖5 待檢測水松紙兩側(cè)邊緣灰度化圖像
圖6 模板水松紙兩側(cè)邊緣投影曲線圖
圖7 待檢測水松紙兩側(cè)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垂直投影,計算公式如下:
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(cè)投影曲線;PTR[j]為模板水松紙右側(cè)投影曲線;QTL(i,j)為模板水松紙左側(cè)灰度化后的圖像亮度;QTR(i,j)為模板水松紙右側(cè)灰度化后的圖像亮度;
PL[j]為待檢水松紙左側(cè)投影曲線;PR[j]為待檢水松紙右側(cè)投影曲線;QL(i,j)為待檢水松紙左側(cè)灰度化后的圖像亮度;QR(i,j)為待檢水松紙右側(cè)灰度化后的圖像亮度;Width 為圖像寬度;Height 為圖像高度。
2)采用梯度法查找水松紙的邊緣。對一維數(shù)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(shè)定閾值△對應(yīng)的索引值S ,且在索引遞增方向上緊挨著S后面連續(xù)19個索引對應(yīng)的數(shù)組值都滿足超過△的條件,此時的索引值S 才被認(rèn)為是水松紙的邊緣位置;對一維數(shù)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:
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(nèi)容是否也滿足同樣條件,k∈(1.19);PosTL為模板水松紙左側(cè)的位置;PosTR為模板水松紙右側(cè)的位置;PosL為待檢測水松紙左側(cè)的位置;PosR為待檢測水松紙右側(cè)的位置。
3)計算模板和待檢測水松紙左、右兩側(cè)位置合并的綜合結(jié)果,判斷是否在設(shè)定靈敏度C 范圍內(nèi),超出則折邊,反之沒折邊。計算公式如下:其中,M為1 mm對應(yīng)的像素數(shù)。
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(yè)相機,光學(xué)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(shè)定的1 mm靈敏度50像素,此時水松紙出現(xiàn)了折邊現(xiàn)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(shù)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(dá)到0.02 mm,能夠適應(yīng)不同品種、不同寬度的水松紙檢測,應(yīng)用空間廣泛。
參考文獻(xiàn):
[1] 張青林.機器視覺高速圖像處理平臺中關(guān)鍵技術(shù)的研究[D].武漢:武漢大學(xué),2010.
[2] 張少偉.基于機器視覺的邊緣檢測算法研究與應(yīng)用[D].上海:上海交通大學(xué),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(shù)字圖像分析[M].北京:國防工業(yè)出版社,1991:50-52.
(本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2020年8月期)
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