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    封箱机香烟缺条视觉在线检测系统
    来源:未知  作者:admin1  时间:2018-05-03 13:38   【返回上一页】  【关闭
    目前我国多采用放射源和动态称重封箱机系统进行烟箱产品封箱缺条检测,放射源型检测方式的辐射作用对人体存在危害,容易造成环境污染,称重系统会因空气中水分含量的不同而出现误判。机器视觉具有非接触式检测优势,并因其无污染特性受到普遍欢迎。设计一种基于智能相机的封箱机香烟缺条视觉在线检测系统原理组成、基本结构和工作过程,结合相应的智能图像处理与模式识别算法,使系统能准确的判断缺陷类型。实践证明,系统工作稳定,满足现场需求。
    1 .条烟装箱是卷烟产品生产的最后一道工序,在条烟装箱时,箱打包机有时会工作混乱,特别是在条打包机生产流量较大或来料不够的情况下,箱打包机的工作不正常,出现缺1~10条烟的情况,尽管这种现象属于小概率事件,可一旦此类缺条烟箱流入市场,将造成卷烟厂家、经销商和消费者之间不必要的经济法律纠纷,甚至严重影响企业的声誉,因此对烟箱进行缺条检测与剔除控制的重要性不言而喻。目前烟草生产企业对烟箱缺条的检测手段为核源射线检测法,随着现代卷烟生产对环保的要求,以及对核辐射源的难管控因素,使得核源检测的应用受到安全及环保等因素的制约。本系统运用机器视觉技术,在装箱作业过程中进行在线检测,在装箱作业过程中进行在线检测,从根本上预防和杜绝箱缺条现象的发生。
    系统关键技术
    1)智能相机  智能相机并不是一台简单的相机,而是一种高度集成化的微小型机器视觉系统。它将图像的采集、处理与通信功能集成于单一相机内,从而提供了具有多功能、模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。同时,由于应用了最新的DSP,FPGA及大容量存储技术,其智能化程度不断提高,可满足多种机器视觉的应用需求。
    基于PC的视觉系统的典型结构一般是由光源、CCD或CMOS相机、图像采集卡、图像处理软件以及PC机组成,尺寸大,结构复杂,成本较高。目前,智能相机正在逐步替代基于PC的视觉系统,在工业自动化中具有广泛的应用前景。
    本系统采用德国进口的工业专用的彩色智能相机,智能相机CPU处理器采用TI公司的TMS320C64X,最高处理速度高达3200MIPS,相当于2.6GHz台式机处理速度,提供一个100M的以太网接口,4路I/O输入输出控制,方便与外部连接,能够通过程序控制或者外触发获得每秒16帧,分辨率为1024*768的彩色图像。
    智能相机内部的实时多任务操作系统,在此系统环境下可以实现相机参数配置、图像处理算法以及网络通讯等PC离线功能,使相机完全脱离PC单独进行图像的分析与处理,并将处理结果与图片信息通过局域网传送到一体机并存储在数据库系统中,以便查询跟踪。
    嵌入式一体机配置以太网实时监控智能相机通讯状态,同时根据条烟的图案特征进行相机及图像处理算法配置。上位机监控软件,如图2所示。图2上位机监控软件
    2)检测系统的图像处理方法  由于智能相机提供很好的二次开发平台,使其克服早期工业相机算法灵活性、扩展性差等缺点。相机不仅提供大量图像处理的库函数,同时也便于用户开发,例如,图像的正交变换,小波变换、基于特征向量的变换、图像配准、运动模糊图像复原等复杂的图像处理算法。
    ①图像自适应滤波  在工作车间内,有许多灰尘,难免会把相机镜头给遮挡,还有在图像传输过程中都会对图像造成噪声干扰,因此在图像提取特征之前,要把噪声滤掉,采用的自适应滤波,既可以滤掉由于传输等过程中造成的高斯噪声,同时也能把一些孤立点的脉冲噪声滤掉。
    系统采用改进的中值滤波算法,中值滤波是一种非线性的滤波方法,它用一个含有奇数个像素的滑动窗中像素的中值来代替滑动窗中心像素的值。假设图像中以当前像素f(x,y),(其中,x,y分别代表为图像矩阵坐标点)中心切出一个n×m(例如3×3)像素组成的图像块,设当前像素f(x,y)的灰度值为g(x,y)时,则g(x,y)取n×m个像素灰度值排序序列中的中值。
    中值滤波的突出优点是在保持图像原有清晰轮廓的同时,把图像的噪声除掉,尤其对椒盐噪声和冲击噪声有独特的效果,但通常中值滤波算法中的数据排序费时较多,需要进行大量的数据比较工作,不利于图像的快速处理。在实现时,结合图像的信息以及所采用的DSP芯片,对超快速中值滤波算法做了如下改进:在对每一行处理时,相邻2个像素的滤波窗口内有(n-1)列像素是相同的,在对前一个像素处理时,保存这(n-1)列像素的中值,供处理后一个像素时使用,则可大大提高处理速度。利用TMS320C64XX强大的打包数据处理能力,实现4个像素的并行处理,进一步提高处理的速度。
    ②图像预处理  在光照不均匀及光照强度变化等因素的干扰下,如果基于图像灰度进行检测,检测结果会出现较大误差,利用对光照较不敏感的边缘图像进行检测是机器视觉中常用的手段。



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