烟标叠层数量机器视觉检测仪的研究与开发.pdf

a n a p p a r a t u sf o rs t a c k e dp a c k i n gp a p e rc o u n t i n gb a s e d o nm a c h i n e v i s i o n b y z h uh a i b i n b e ( c h a n g s h au n i v e r s i t yo fs c i e n c e & t e c h o n o l o g y ) 2 0 10 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro fe n g i n e e r i n g c o n t r o ls c i e n c e & e n g i n e e r i n g i n t h e g r a d u a t es c h 0 0 1 o f h u n a nu n i v e r s i t y s u p e r v i s o r a s s o c i a t ep r o f e s s o rx i a oc h a n g y a n m a y ，2 0 1 3 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：狐萄勾弋 日期：乃年月岁日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行 检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名 导师签名 ：襞匆扶 日期：加房年月多日 日期：伽侈年 月日 么 见刀 烟标叠层数量机器视觉检测仪的研究与开发 摘要 随着烟草行业的迅猛发展，作为香烟包装皮的烟标在数量和质量上也得到了一个质 的飞跃。印刷工艺的多样化和高科技防伪技术的运用使烟标自身的价格进一步上升，出 现了烟标数量精确检测的巨大市场需求。传统的检测方法包括人工计数和物理测量法， 这两种方法都会产生较大误差，同时也由于直接物理接触而可能造成烟标破损。随着微 电子及计算机技术的发展，凭借着无接触和实时性强的优点，机器视觉在工业检测领域 得到了广泛的应用。 在国内烟草企业的包装、印刷工艺流程中，一个标准叠层一般含有几百至上千张烟 标。若使用一个相机进行拍摄，则无法兼顾测量范围与成像分辨率的需求；若使用一个 电机带动相机在相邻多处拍摄然后进行拼接的话，则系统会过于耗时。为此，在本文中 我们设计了一套使用相机阵列进行拍摄的实时成像计数系统，具体的研究内容如下。 介绍了本文的研究背景及意义，具体阐述了机器视觉的概念及工程应用；对当前 国内外纸张计数设备的研究现状进行了介绍，陈述了机器视觉计数方法，分析了研发计 数设备的重难点。 通过分析待检烟标的特征，设计了合理的成像方案；介绍了成像系统的检测核心 器件，包括工业相机、镜头和光源，结合器件的各项参数及实验对比，对器件进行了选 型；详细介绍了给光方式，通过实验选择了高角度的直射光照射方式；提出了使用两个 相机组成阵列来获取烟标叠层的高分辨率图像，最终搭建了一个稳定可靠的成像系统。 分析了烟标叠层图像的特点，选定烟标的边棱检测作为切入点；详细介绍了边缘 检测的原理和一般方法，对c a n n y 边缘检测算子进行修改，使其仅检测烟标的左侧边棱； 为强化边缘曲线，使用限制了角度的h o u g h 变换和一个伪直线的滤波器进行直线检测， 获得了每张烟标有唯一一根直线响应的结果；更为重要的是，为防止重叠区域内烟标的 二次计数，使用了标定板进行重叠区域的定位，将相机阵列中的计数结果进行融合后得 到了叠层中的烟标总数。 对计数系统进行了软件设计，主要包括相机控制程序、检测计数程序、显示主程 序；介绍了该设备的操作方式以及数据流图；对设计的关键函数进行了详细的说明；从 两个角度来验证本文算法的可靠性，一方面对多张不良条件下的烟标图像进行处理，并 用肉眼观察进行数目核对；另一方面对多次的实验结果进行统计，分析算法的查准率和 查全率。 我们设计开发的这个计数设备已经在车间测试了近一年的时间，结果显示该设备误 差小于6 o o ，同时能够满足烟标叠层数量的实时检测要求。该设备也可方便地推广应用 于其它高端印刷行业质量控制和板材、卡片等的数量统计。 关键词：机器视觉；烟标；数量检测；c a n n y 边缘算子；h o u g h 变换 i i 硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to ft h et o b a c c oi n d u s t r y , p a c k i n gp a p e rg r o w sf a s ti nq u a n t i t y a n dq u a l i t y d u et ot h ed i v e r s i f i c a t i o no ft h ep r i n t i n gp r o c e s sa n da p p l i c a t i o no fa n t i - c o u n t e r f e i t i n gt e c h n i q u e ，t h ep r i c eo fp a c k i n gp a p e rr i s e sal o t ，t h u sal a r g en u m b e ro f a c c u r a t es h e e t - c o u n t i n gi sr e q u i r e d t h ec o n v e n t i o n a lw a y sf o rs h e e t - c o u n t i n gi n c l u d em a n u a l c o u n t i n ga n du s i n gs o m em e a s u r e m e n ta n a l y s i s ，w h i c hb o t hg e n e r a t ei n a c c u r a c ya n dh a r mt h e p a c k i n gp a p e rb e c a u s eo ft h ep h y s i c a lc o n t a c t a sm i c r o e l e c t r o n i ct e c h n o l o g ya n dc o m p u t e r s c i e n c ed e v e l o p s ，m a c h i n ev i s i o nm e t h o d sa r ew i d e l ya d o p t e di ni n d u s t r i a lf i e l dd u et ot h e i r n o n d e s t r u c t i v ea n dr e a l - t i m em e r i t s i nd o m e s t i ct o b a c c oc o m p a n y , as t a n d a r ds t a c ku s u a l l yc o n t a i n sh u n d r e d so re v e n t h o u s a n d so fp a c k i n gp a p e r sd u r i n gt h ep r o c e s so fp r i n t i n ga n dp a c k a g i n g as i n g l e - c a m e r a s c a n n i n gs y s t e ms u f f e r sf r o mi n s u f f i c i e n tm e a s u r i n gr a n g eo rr e s o l u t i o nw h i l eh a n d l i n gt h e s e u l t r a h i g hs t a c k s ；i fu s i n gam o t o rt om o v et h ec a m e r at oi m a g ei n s e v e r a lp o s i t i o n s ，t h i s s y s t e mw i l lb et i m e - c o n s u m i n g t os o l v et h ep r o b l e m ，w ed e s i g nan e wr e a l - t i m ec o u n t i n g s y s t e mu s i n gc a m e r aa r r a y t h er e s e a r c hc o n t e n t sa r ea sf o l l o w s t h eb a c k g r o u n da n dt h es i g n i f i c a n c eo ft h i sp a p e ra r ei n t r o d u c e d ，t h ec o n c e p ta n d a p p l i c a t i o no fm a c h i n ev i s i o na r ep r e s e n t e d o v e r s e a sa n dd o m e s t i c r e s e a r c hs t a t u so f s h e e t i n gc o u n t e ri si n t r o d u c e da n dr e l a t i v em e t h o d sa r ed e s c r i b e d ；k e yt e c h n o l o g ya n d d i f f i c u l t yo fc o u n t i n gi sa n a l y z e d b ya n a l y z i n gt h ec h a r a c t e r i s t i c so fs t a c k e dp a c k i n gp a p e r s ，a na v a i l a b l es c h e m ef o r i m a g es y s t e mi sd e s i g n e d t h ec o r ed e v i c e sf o ri m a g i n ga r ei n t r o d u c e d ，i n c l u d i n gi n d u s t r i a l c a m e r a , o p t i c a ll e n sa n dl i g h ts o u r c e ，d e v i c e s e l e c t i o ni sc o n d u c t e da f t e ra n a l y s i so f p a r a m e t e r sa n de x p e r i m e n t s l i g h t i n gm e t h o d sa r ed e s c r i b e d ，h i g h - a n g l ed i r e c ts h o o t i n gi s s e l e c t e dt h r o u g he x p e r i m e n t s an e w i m a g i n gs y s t e mc o n s i s t so fc a m e r aa r r a ya r ea p p l i e dt o c a p t u r eh i g h - r e s o l u t i o ni m a g e s a tl a s t ，as t e a d yi m a g i n gs y s t e mi se s t a b l i s h e d b a s eo nt h ef e a t u r eo fi m a g e s ，t h ee d g ec o n t o u ro fp a c k i n gp a p e ra r es e l e c t e da s p o i n t c u t t h ep r i n c i p l ea n dg e n e r a lm e t h o do fe d g ed e t e c t i n ga r ep r e s e n t e di nd e t a i l c a n n y d e t e c t o ri sm o d i f i e dt oo n l yd e t e c tt h el e f te d g ec o n t o u r so fp a c k i n gp a p e r h o u g ht r a n s f o r m a n daf a l s el i n ef i l t e ra r ea p p l i e dt oe x t r a c tas i n g l el i n ec o r r e s p o n d i n gt oe a c hp a c k i n gp a p e r m o r ei m p o r t a n t l y , t oa v o i dd o u b l e c o u n t i n gt h eo v e r l a p p i n gs h e e t s ，am a r k i n gp l a t ei su s e dt o f u s et h er e s u l t sf r o mm u l t i c a m e r ai m a g i n gt og e tt h en u m b e rw i t h i nt h ep a r t i c u l a rs t a c k t h es o f t w a r ef o rc o u n t i n gs y s t e mi sd e s i g n e d ，m a i n l yi n c l u d i n gc a m e r ac o n t r o l ， i i i 烟标叠层数量机器视觉检测仪的研究与开发 c o u n t i n gp r o g r a m ，d i s p l a yi n t e r f a c es y s t e m h o wt oo p e r a t et h ec o u n t e rd e v i c ea n dd a t af l o w d i a g r a ma r ep r e s e n t e d s o m ek e yf u n c t i o n sa r ei n t r o d u c e da tl e n g t h t h er e l i a b i l i t yo ft h e p r o p o s e da l g o r i t h mi sv e r i f i e df r o mt w oa n g l e s o no n eh a n d ，s e v e r a lu n f a v o r a b l ep a c k i n g p a p e ri m a g e sa r ep r o c e s s e d ，t h en u m b e ri sc o m p a r e dw i t ht h em a n u a l l yd i s c e r n e dr e s u l t s ；o n t h eo t h e rh a n d ，s t a t i s t i c a la n a l y s i so fe x p e r i m e n t sa r ed o n et oo b t a i np r e c i s i o na n dr e c a l l t h r o u g hm o r et h a no n ey e a r st e s ti nf a c t o r yp r o d u c t i o nl i n e s ，i ti sd e m o n s t r a t e dt h a to u r a p p a r a t u sc a ns a t i s f yt h eh i g h - a c c u r a c yr e q u i r e m e n to fr e a l t i m es h e e t - c o u n t i n gt a s kw i t ha n e r r o rl e s st h a n6 t h i sc o u n t e rm a yb ec o n v e n i e n t l ye x t e n d e dt oq u a l i t yc o n t r o lo f k g h - q u a l i t yp r i n t i n ga n dc o u n t i n go fs h e e t s ，c a r de t c k e y w o r d s ：m a c h i n ev i s i o n ；p a c k i n gp a p e r ；s h e e t - c o u n t i n g ；c a n n ye d g ed e t e c t o r ；h o u g h t r a n s f o r i l l i v 硕士学位论文 目录 学位论文原创性声明i 摘要i i a b s t r a c t i i i 第1 章绪论1 1 1 研究背景及意义1 1 2 机器视觉技术简介2 1 2 1 机器视觉的概念2 1 2 2 机器视觉的工程应用2 1 3 纸张计数设备国内外研究现状5 1 4 机器视觉计数算法综述7 1 5 本文的主要内容简介：9 第2 章烟标叠层数量检测仪的硬件结构设计1 l 2 1 机器视觉成像系统1 1 2 1 1 检测目标分析“ 2 1 2 成像方案设计1 2 2 2 成像系统的器件选型1 3 2 2 1 工业相机13 2 2 2 镜头16 2 2 3 光源18 2 3 给光方式的设计2 0 2 4 成像系统的搭建2 1 2 5 本章小结2 2 第3 章图像分析及计数算法2 3 3 1 图像特点分析及计数方案设计2 3 3 2 烟标边棱的提取2 4 3 2 1 边缘检测的原理2 4 3 2 2 边缘检测的方法2 5 3 2 3 采用c a n n y 提取烟标边棱2 7 3 3 直线检测3 2 3 4 结果融合3 4 3 5 本章小结3 6 第4 章软件设计与实现3 7 4 1 软件开发工具3 7 v 烟标叠层数量机器视觉检测仪的研究与开发 4 1 1o p e n c v 开源程序库3 7 4 1 2l a b v i e w 平台介绍3 8 4 2 操作流程分析3 9 4 3 软件设计4 0 4 3 1 登录界面4 0 4 3 2 主界面4 1 4 3 3 主要的函数设计4 2 4 4 本章小结4 6 第5 章实验与分析4 7 5 1 实验环境4 7 5 2 不良条件下的烟标叠层图像4 7 5 3 查准率和查全率分析4 9 5 4 实验结果分析与讨论5 0 总结与展望5 1 参考文献5 3 致谢5 5 附录a 攻读学位期间参与的主要项目科研项目和成果5 6 v i 硕士学位论文 1 1 研究背景及意义 第1 章绪论 近年来我国的烟草消费呈上升趋势，据经济学人杂志报道，由于税收、教育和 无烟政策等原因，西欧的烟草消费在1 9 9 0 2 0 0 9 年下降了2 6 。但是在我国，吸烟人数 反而有所增加。每两个男人中就有一个吸烟( 女性吸烟的比例只有2 ) ，从1 9 9 0 年到 2 0 0 9 年，中国消费了世界香烟总量的1 3 t 。 与烟草相应快速增长的香烟包装行业也有快速的发展。烟标，也称烟盒、烟纸、或 烟牌，俗称“烟壳子”，是指卷烟及烟草制品的直接外包装物，包括商标( 烟画) 、封签、 条盒等形式【2 】，由中国大陆烟标收藏家、南京市烟标收藏协会首任会长余晋麟于上世纪 八十年代定名。随着民间爱好者的日益增多，烟标逐渐成为所谓“世界四大平面藏品”( 烟 标、火花、邮票、酒标) 之一；然而依照目前收藏界内的标准，该定义尚未得到有效的 统一。根据材料的不同，烟标可以分为软包、硬包、铁盒、塑盒、铁听、扁听等。其中， 软、硬包是作为纸质包装的区分，而后几种则为不可拆开的包装实物1 3 】。如今，烟标作 为商品信息的载体，它已经超越了单纯的保护和运输功能，成为现代市场商品营销的重 要环节，其意义和作用发生了根本的变化。在烟标生产企业，印刷后的烟标需要进行一 系列的处理，同时为了防伪和增强市场竞争力，烟标印刷工艺的复杂性也进一步提高， 对材料的选用也越来越讲究，于是该行业涌现了凹印、胶印、柔印、丝印、u v 印刷、 u v 上光、镭射铝箔纸、全息烫印等多种技术，市面上随处可见的烟盒都是使用了包括 至少三种技术组合印制而成，其工艺之复杂、技术之先进，堪称世界领先，这也使得包 装印刷成本空前提高 4 1 。 因此，烟标在印刷完成后、发往卷烟生产线前，需要对批量烟标产品进行精确点数 和封装。这既是对存货量的控制手段，也是为了能准确地发货给买家或者下一个生产部 门。最传统的做法就是人工数数和物理量计算的方法。前者需要一名操作人员进行肉眼 识别，很容易因人的视觉疲劳而引起误差。后者是采用测量烟标叠层的厚度或者重量， 然后根据单张烟标的平均厚度或者重量，两者相除得到结果。由于任意两张烟标的厚度 或者重量都存在工业上可允许误差范围内的差异，则该计算方法也会带来较大误差。此 外，在以上两种方法中均存在与烟标的物理接触，这对于烟标是有损害的，容易使烟标 出现变形或者沾上污点。 在以上方法中，较大的人力物力投入和低效的产出给企业造成了很大的经济损失。 近几年，国内外在这个计数领域做了大量的工作，涌现出了很多从事这一行业的企业和 个人。当前出现的的计数设备主要分为两类，第一类是机械计数，这种计数方式比较精 确，但由于是接触式计数，其接触的刀片容易对烟标造成损坏，对纸张的尺寸与叠层高 度都有要求，并且其计数速度比较慢，计数过程复杂，设备运行时噪声较大，不能满足 现代化的人性化工业生产的需求【5 1 。另一类是基于机器视觉的计数设备，作为一种非接 触式测量，这种方法可以在不影响烟标产品质量的前提下获得较高的计数精度，近年来 得到广泛关注【6 】。由于应用场合的特殊性，机器视觉并没有一个良好的通用解决方案。 针对我们的实际应用，研究新的一套基于机器视觉的计数设备是得尤为重要，这对于纸 张、卡片等的自动化计数也具有重要的意义。 1 2 机器视觉技术简介 1 2 1 机器视觉的概念 随着信号处理理论和计算机技术的发展，人们可以方便地使用摄像机获取环境图像 并将其转换为数字信号，然后使用计算机实现对数字图像的处理，这也就了开辟了计算 机视觉这一新兴学科。研究计算机视觉的目标是使计算机通过若干幅图像能够提取周围 的环境信息，这样计算机就不仅能够完成人眼的工作内容，还能从事人眼不能够胜任的 领域。机器视觉的建立是以计算机视觉理论为基础，倾向于计算机视觉技术的工程化。 在很多文献中，机器视觉( m a c h i n ev i s i o n ) 和计算机视觉( c o m p u t e rv i s i o n ) 两个术语 是不加以区分的，但实际上二者是既有区别又有联系的。计算机视觉是采用图像处理、 模式识别、人工智能等技术相结合的方法，着重于对若干幅图像的分析。其中，图像可 由一个或者多个相机获取，也可以是由单个相机在不同时间或不同角度采集的图像序 列。分析则是识别目标物体，确定目标物体的空间位置与姿态，对三维物体进行数字描 述。机器视觉偏重于工程应用，能够自动采集和分析特定的图像以输出相应的控制行为。 概括地说，计算机视觉给机器视觉奠定了图像分析的理论及算法基础，机器视觉反过来 为实现计算机视觉提供了图像采集模型、图像处理模块和决策执行手段。机器视觉综合 了机械、电子、计算机软硬件技术等方面的知识，它是一种基于图像分析的技术与方法， 主要应用于质量检测、过程控制、机器人制导、光学测量等领域【7 】【8 】【9 】。 机器视觉技术发展迅速，从八十年代至今，己从实险室探索走向了工业实际应用。 从基本的二值图象到多通道高分辨率图象的处理，从常见的二维信息到三维视觉原理以 及模型与算法的研究均取得了较大的进展。同时计算机硬件水平的提高和并行处理、神 经元网络和人工智能等学科的快速发展更极大地促进了机器视觉系统的工程化【1 0 】。 1 2 2 机器视觉的工程应用 随着微电子技术的发展，机器视觉得到了普遍的应用，它与人工检测的区别如下表 1 1 所示： 硕士学位论文 表1 1 机器视觉检测与人工检测的异同 从表中，我们可以看出机器视觉系统具有高效率、高精度、高可靠性、高柔性、高 度自动化的特点。在现代工业自动化领域中，电子行业、汽车行业、包装行业、化工行 业、制药行业、食品饮料行业经常存在很多重复性强的工作，比如微小异物的判别以及 颜色和形状的判断等，用人眼根本无法连续稳定地进行，一般的物理传感器很难有用武 之地。在这些人工无法达到要求或者环境不适合人工作业的情况下，使用机器视觉系统 将发挥其高效、适应能力强的特点，大幅提高生产质量和效率。下面列举一些机器视觉 的应用领域： 印刷行业 机器视觉技术在印刷包装行业的应用已经非常普遍，如下图1 1 所示，它能够迅速 准确地发现印刷品的中的各类缺陷，提高产品质量和生产效率，降低企业成本。涉及到 的印刷品有多种形式，从外形上可分为卷曲材料和单张产品；从材质上可分为纸张、塑 料和金属板( 钢板) 等。 图1 1 印刷行业的应用 食品饮料行业 近年来，食品饮料行业的包装技术迅猛发展，在高速包装线上，人工和相对简单的 检测手段已不能满足企业对于包装检测的要求。机器视觉系统可以很好的弥补这一片空 白，可检测的内容包括：玻璃瓶的质量检测，如瓶口破损、瓶内异物检测；瓶子的计数； 灌装液位检测；灌装后异物检测；标签位置及喷码检测，如下图1 2 所示。 图1 2 食品行业的应用 0 医疗行业 机器视觉技术在医疗行业的广泛适用性为其迎来了更为广阔的市场空间，如下图 1 3 所示。具体检测内容有：药瓶内杂质及封盖质量；尺寸不合格的胶囊检测；医药产 品的外包装打码效果；包装纸箱的满箱检测及计数。 图1 3 医疗i 了业的应用 s m t 行业 s m t 是s u r f a c em o u n t e dt e c h n o l o g y ( 表面贴装技术) 的缩写，是目前电子组装行 业里最流行的一种技术和工艺。主要用于s m t 生产线上的定位与质量检验，包括印刷 机p c b 与钢网对位，锡膏3 d 扫描，贴片机元器件定位，印刷a o i ，贴片后a o i ，炉后 a o i 等。在该行业中，使用机器视觉检测的内容主要包括：虚焊；多锡；少锡；桥接； 元件偏移；元件极性；元件侧立；元件翻转；o c r ；o c v ；条码识别，如下图1 4 所示。 图1 4 s m t 行业的应用 4 硕士学位论文 1 3 纸张计数设备国内外研究现状 近年来，对卡片、纸张等计数的需求呈现较快增长，在这一领域也有很多公司凭借 其高效稳定的设备脱颖而出。现就以下三家公司及相关产品作介绍。 美国s p a r t a n i c s 是从事研发冲切设备的公司，其产品线包括了大型激光切割仪器、 冲切仪器、丝网印刷设备、数码印刷设备、板材及塑料卡计数仪器、热印机。其中卡纸 计数器的一个典型产品“4 0 0 系列”如下图1 5 所示，其中左边为使用较大平台的配置， 图右边为当有一定倾斜角时采用托盘对不方便堆积的纸卡进行计数的配置。4 0 0 系列点 数机通过光学扫描，可“看见”纸堆中的每一张纸，不会被材料重量和厚度的轻微改变 所蒙蔽，比传统方法如称重和测高更精确。l c d 显示屏上会同步显示数量、累计总量和 堆数。当计数不符合预置数量时会有声音警示并在显示屏上同步显示。该设备每秒钟可 以扫描1 2 7 毫米的高度，计数的准确率大于9 9 5 。此外，这个设备可以安装1 0 个自 定义的程序以应对特定的计数场合，同时有五种语言( 英语、西班牙语、德语、法语、 意大利语) 供用户选择【1 1 1 。 图1 54 0 0 系列 英国v a c u u m a t i c 公司在卡纸计数方面有更长的历史，从1 9 5 1 年买下瑞典的一个专 利生产出第一台纸张计数器到今已有6 2 年了。从台式设备到流水线设备，在纸张计数 和标签机领域都做到了世界领先，为印刷公司、制药公司、造纸厂等公司提供了高质量 的设备。该公司也研发了类似美国s p a r t a n i c s 公司的4 0 0 系列，同时也生产了针对更薄 纸张的计数装置。下图1 6 所示即为v a c u u m a t i c 研发的可对薄纸进行计数的v i c o u n t3 p i n & b l a d e ( 左侧为外观图，右侧为计数部件的机械结构图) 。该仪器采用别针和刀 片结构，计数时，采用机械装置使纸张逐个分离，这样一来就能保证计数的准确性。在 此过程中，仪器可通过程序设定在特定位置粘贴标签纸。图形化的操作界面非常友好易 操作，就算一个新手也能快速熟悉操作方法。该设备有多种配置可选，如加高台、联接 烟标叠层数量机器视觉检测仪的研究与开发 板以及各种不同尺寸的圆盘和刀片，这就可以极大的扩展其应用领域，同时保证计数的 精度【1 2 1 。 图1 6 v i c o u n t3p i n & b l a d e 除以上两家公司外，美国的u s p c 公司及意大利的u m a t i c 公司在纸张计数这个 领域中也占有较大的市场份额。前者于1 9 7 6 年创立于纽约，开始以代理点纸张点数机 和标签机作为公司业务。之后于1 9 8 1 年开始自主研发纸张计数仪器，比如下图1 7 ( a ) 中的c o u n t - w i s es s ，其工作原理与前文介绍的美国s p a r t a n i c s 的4 0 0 系列类似【1 3 1 。 而创立于1 9 8 6 年的意大利u m a t i c 公司最开始主要是生产图像领域的特种传感器。三 年后，看到有不少美国和日本公司做纸张计数的仪器，b m a t i c 依托其原始积累的“双 系统“ 技术，怀抱“创新永远优于拷贝”的理念开始自主研发纸张计数的仪器。b m a t i c 开发的其中一款纸张计数机p r o t e cc t 3 如下图1 7 ( b ) 所示，其工作原理与英国 v a c u u m a t i c 公司研发的v i c o u n t3p i n & b l a d e 较为相似，均采用机械装置逐个分 离，并且有粘贴标签的功能【1 4 1 。 ( a ) c o u n t - w i s es s 图1 7 纸张计数机 6 ( b ) p r o t e cc t 3 硕士学位论文 除扫描式和破盘式的纸卡计数计数设备外，2 0 0 6 年日本的光荣株式会社推出了一款 新型的纸币计数机。如下图1 8 所示。该设备在工作过程中，先统一将不同种类( 币种 等) 的纸张( 纸币等) 收纳到存储托盘，并将该纸张一张一张转出并传送到装置内部。 在仪器内部分布着很多用于对纸张计数和纸张识别的传感单元，以得到对每个种类的张 数和合计张数( 若是纸币，则每个币种的张数和合计金额) ，最后将结果进行显示【1 5 】。 1 4 机器视觉计数算法综述 图1 8 纸币计数器 在印刷及包装行业中，为了准确把握本公司的存货情况及发货数量，经常需要对纸 张进行计数。事实上，在3 h i ( 如胶印、烫金) 之前，纸张的具体数目是已知的，但是 随着一道一道工序的进行，部分纸张因为损坏或者加工质量不合格而被剔除，因此最终 合格的纸张数量远小于加工之前的原始数量。 传统计数方法包括人工计数和物理测量方法。在人工计数过程中，需要一名操作员 进行手工计数。这种方式容易使人产生视觉疲劳，其准确性受到操作人员主观因素的严 重影响。物理测量方法主要是称重法和测高法。首先对于任意种类的单个纸张的平均厚 度或者重量进行评估，然后测量整个纸堆的高度或者重量，纸张的总数即为二者相除的 结果。在该方法中，存在多个导致结果不准确的因素，如纸张在厚度和重量上的差异、 天平或者卷尺不够精确、读取数目时产生误差等。以上两种方法都需要人员参与，生产 成本过高，还会因直接的物理接触而损坏纸张，效率比较低下，降低了整个生产环节的 高效性。 随着计算机技术以及微电子技术的发展，现代数字图像采集技术已经可以很方便地 采集到清晰的目标图像，通过图像处理技术来实现工业检测也变得更为简单快捷。其中， 成像设备主要分为两类：一类是使用一个固定住了的相机对叠层的图像进行全景拍摄； 另一类则是使用扫描式的方法，采集的同时使相机与烟标产生沿叠层方向的相对运动。 这两类方法所采集到的烟标叠层图像并没有本质上的差异，只是在效率与成像质量上有 此区别。 烟标叠层数量机器视觉检测仪的研究与开发要实现对纸张的计数，纸张边棱是一个入手点。所以一般的算法都是先提取叠层图像中纸张的边棱曲线，然后对该曲线进行计数。提取纸张边棱的方法可分为两种，一种是空域处理，一种是频域处理。空域算法中大都采用r o b e r t s ，s o b e l ，l a p l a c e ，l o g 等边缘检测算子等来提取纸张边棱。文献【1 6 】从纸张叠层图像的规律性条纹特征出发，通过l o g 滤波等操作来锐化纸张条纹并将图像进行二值化。计数时，采用了两种方法。第一种是对图像进行倾斜校正，然后将图像做垂直方向的像素投影，通过对直方图中波峰的个数就可以得到纸张的数目了。第二种方法叫做差分统计法，它是通过对横向的区域进行纸张数目的统计，以出现频率最高值作为最终的计数结果。该方法对于图像的质量要求很高，这就可能会导致成像设备成本过大。同样，文献 17 】设计了一种将传统扫描仪进行改进后的烟标计数装置。经过图像背景去除和高斯滤波的预处理操作后，采用s o b e l 算子进行图像边缘检测。然后对上一步得到的二值边缘图像进行逐行扫描，取其频率最高的值为最终烟标数量结果。该方法中，由于扫描仪必须从上至下或者从下至上进行扫描成像，所以该仪器有过于耗时的缺点，在工作效率上还有巨大的提升空间。经过边缘检测后，二值化的图像会出现多种噪声，主要原因有两个：一个是是拍摄时背景的干扰影响，二是纸张侧面的毛刺所致。因此也有文章中提到使用数学形态学的纸张计数算法。文献 18 就提出了使用形态学的方法来修正纸张条纹图像。开运算可用来平滑图像，削弱狭窄、突出的部分。闭运算可用来融合细窄的缺口，填补轮廓中的缝隙。文献 1 9 1 提出了一种新的基于峰谷形态的纹路提取算法。该算法首先利用测地重建来消除产生干扰的次要极值区域，接着利用区域极值对极值区域和非极值区域进行o ，1 标记得n - 值条纹。经实验证明，相对于通常的阈值分割方法，该方法在有毛边、油墨、光照不均情况下具有更好的性能效果。频域方法则是从图像中提取频域资源进行分析。文献 2 0 就是从纸张叠层的纹理入手，从原图中纸张规律性地排列提取了大量的频域资源，然后分别用一维逐行频率分析和二维g a b o r 滤波进行处理。结果显示，使用二维g a b o r 滤波能更快地提取纸张的边棱，但该方法易受到纸张叠层图像质量的影响，适用范围存在局限性；而采用逐行分析的手段进行边棱提取时，虽然该算法能够很好地对实验中用到的纸张图像进行处理，得到准确的计数，但是处理速度较慢。由此可见，这种方案也存在着不足之处。针对以上提到的多种方法及仪器，我们可以发现，每种方法使用的范围有限，还有巨大的提升空间，我们总结出纸张计数装置所要克服的技术难点和挑战有如下几点：( 1 ) 高速、高质量、高信噪比的图像采集。工业相机是整个机器视觉系统信息的直接来源，获取最原始图像。目前常用的成像芯片为c c d 与c m o s ，c c d 成像芯片具有成像质量高、灵敏度高、信噪比高等特点，但其采集速度有限，难以胜任有高速要求的场合。上个世纪9 0 年代得到迅猛发展的c m o s 芯片能达到较大的帧率，可进行高速采集，成本较低。不过在图像采集的质量方面不够理想。另外，图像的采集卡接口、传输接口 硕士学位论文 和时钟等，都会影响到图像的采集，因此在实际工程应用中，要针对具体的情况做出最 佳的选择1 2 1 1 。 ( 2 ) 可靠、稳定的视觉成像系统。在工业环境中，仪器会受到噪声、灰尘、震动 等不良因素的影响，因此，如何保证成像系统的稳定成为一个关键。比如光源必须采用 一个合适角度照射使成像达到最佳，相机安装的位置能保证视场足够大。此外，机箱外 壳应该采取密封装置，以防有灰尘入进机箱；同时需要将机箱内壁涂黑，以防止有杂光 反射而干扰相机成像。 ( 3 ) 高实效性、高抗干扰能力的检测分析图像处理算法。由于烟标的厚度、端面 特性不尽相同，因此数量检测的图像处理算法需要具有高抗干扰性；同时为了适应工业 生产中流水线的高速度，图像处理算法又必须具有较高的实时性。 ( 4 ) 友好、高效的软件系统。作为一个供用户操作的商业化产品，其操作方式必 须简单，容易上手，界面应该简洁、友好，便于观看。软件内部需要对检测目标进行实 时计数，同时对数据进行集成保存。 本文使用相机阵列来采集烟标叠层端面的图像，然后从图像的纹理特征出发，使用 边缘检测的方法提取烟标的边棱，再对边缘图像进行直线检测，最后根据标记板将相机 阵列中图片的两个结果进行融合以得到最终的总数。实验证明这种方法可以降低成像成 本，提升图像的成像质量，图像的处理算法执行效率快、准确率高、抗干扰能力强，能 够适应生产车间的环境，符合实际应用的要求。 1 5 本文的主要内容简介 本文将以黄色芙蓉王烟标为研究对象，设计了一套稳定可靠的成像系统来获得烟标 叠层的高分辨率图像。修改了c a n n y 边缘算子以及h o u g h 直线变换来提取烟标的单侧 边棱，将相机阵列得到的两张图像的结果进行融合，以得到叠层中烟标的总数。具体说 明如下： 第一章，绪论。阐述本文的应用背景及意义，介绍了机器视觉的概念及应用，阐述 了国内外纸张数量检测仪的发展现状，探讨了多种纸张数量检测的成像系统、图像处理 方法等关键技术，总结了当前纸张检测的视觉检测算法的重难点问题，引出了本文将采 用的成像系统及计数方法。 第二章，烟标叠层数量检测仪的硬件结构设计。从检测目标和成像方案入手介绍了 视觉成像系统；介绍了工业相机、镜头和光源的参数以及不同的打光方式，根据实际需 要进行选择来搭建成像系统。 第三章，烟标图像的分析及计数算法设计。首先对边缘检测的原理进行