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机器视觉缺陷检测系统若干问题的研究 摘要 随着生产技术的提高，药用玻璃瓶传统的人工检测方法早已不能适应现代 化大规模生产的需要。机器视觉检测技术由于其高效、无接触等优点，成为近 年来检测领域研究的一个热门课题。本文首先介绍了机器视觉检测技术的原理 及国内外发展现状；接着针对药用玻璃瓶检测的特点，制定了系统的总体设计 方案；然后对系统的软件算法进行了深入研究；最后对d s p 在玻璃瓶检测领域的 应用进行了有益的尝试，取得良好的效果。本文研究的主要内容如下： 1 、提出了系统的总体设计方案。对系统所要用的光源、摄像机、采集设备 等进行了详细分析和设计，并搭建了实验平台，给出了课题研究思路。 2 、对系统的软件算法进行了深入的研究。在p c 机上对图像滤波、阈值分割、 边缘检测等多种算法进行实验，分析比较了各种算法的优劣，选择了适合本项 目的数学形态学滤波、大滓法阈值分割、改进的数学形态学边缘检测等算法。 瓶口采用改进的h o u g h 变换方法确定圆心，计算了管制瓶的尺寸。 3 、实现了系统软件由p c 向d s p 上的移植，并对连续图像的动态实时检测进 行了初步的探讨和研究。实验选用合众达的s e e d v p m 6 4 2 开发板进行了硬件 仿真，研究了基于d s p 的图像处理算法的实现，开发出了高效实用的图像采 集和处理程序，并给出了程序的流程图和详细步骤。 4 、设计了用户操作界面，对检测系统进行了系统连线测试和误差分析，并 提出减小误差的有效研究方向，为后期改进系统设计做了准备。 关键词：机器视觉；图像处理；数学形态学；d s p r e s e a r c ho ns e v e r a lp r o b l e m so fd e f e c ti n s p e c t i o n s y s t e mb a s e d o nm a c h i n ev i s i o n a b s t r a c t w i t ht h ei m p r o v e m e n to fp r o d u c t i o nt e c h n o l o g y ，t h et r a d i t i o n a l m a n u a l d e t e c t i o nm e t h o df o rm e d i c i n a lg l a s s b o t t l eh a sl o n gb e e nu n a b l et om e e tt h en e e d s o fl a r g e s c a l em o d e r n i z e dp r o d u c t i o n i nr e c e n ty e a r s ，r e s e a r c h sb a s e do nm a c h i n e v e r s i o nt e c h n o l o g yh a v eb e e nah o tt o p i cd u i n gt oi t sh u g ea d v a n t a g e ss u c h a sh i g h a c c u r a c y ，q u i c k l yd e t e c t i n gs p e e da n do u to fc o n t a c ti n s p e c t i o n t h i sp a p e rf i r s t i n t r o d u c e st h ep r i n c i p l eo fm a c h i n ev i s i o nt e c h n o l o g ya n d t h ed e v e l o p m e n tp r o c e s s i no u rc o u n t r ya n da b r o a d ；t h e nw i t hf o c u s i n go nt h ec h a r a c t e r i s t i c s o fw h o l e m e d i c i n a lg l a s s b o t t l ei n s p e c t i o ns y s t e m ，an e ws y s t e mf r a m e w o r ki sp r o p o s e d ，a n d t h es u i t a b l ea l g o r i t h m sa r ee x a c t l yc h o s e na n dp r o g r a m e dt od e a lw i t hp r o b l e m s ； f i n a l l y ，t h i sp a p e ru s e sd s pt e c h n o l o g ya sak e y a l t e r n a t i v ea n da c h e i v e ss o m eg o o d r e s u l t s t h em a i nc o n t r i b u t i o n so ft h i sp a p e ra r ea sf o l l l o w s ： 1 、t h es t r u c t u r eo ft h ei n s p e c t i n gs y s t e mw a si n t r o d u c e d ，t h eh a r d w a r ec h o i c e w a sa n a l y s i s e da n df i x e di nd e t a i l ，a n dt h ep h y s i c a le x p e r i m e n t a ls y s t e ma n d r e s e a r c hi d e a sw e r eg i v e n 2 、t h ea l g o r i t h m so fw h o l es y s t e mw e r es t u d i e dd e e p l y c a r r yo u te x p e r i m e n t s o fv a r i o u si m a g ef i l t e r i n g ，s e g m e n t a t i o n a n de d g ed e t e c t i o na l g o r i t h m sw i t h a n a l y s i sa n dc o m p a r i s o n so np cp l a t f o r m s e l e c tn i lf e a s i b l e a n da d v a n c e di m a g e p r o c e s s i n go p e r a t i o nf l o we m b r a c i n gm a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g yf i l t e r i n g ， o t u s s e g m e n t a t i o n ， i m p r o v e dm o r p h o l o g i c a le d g ed e t e c t i o n ，e t e c a l i b r a t et h ec i r c l e c e n t e ro ft o pb o t t l ei m a g eb yh o u g ht r a n s f o r m ，a n dc a l c u l a t et h eb o t t l e s s i z e 3 、t h ei m a g ep r o c e s s i n g a l g o r i t h m s b a s e do np cw e r er e a l i z e do n s e e d v p m 6 4 2s u c c e s s f u l l y ， a n dt h er e a l - t i m ed e t e c t i o no fd y n a m i ci m a g e sw a s d i s c u s s e dp r e l i m i n a r y t h es o f t w a r ed e s i g n ，f o c u s i n go nt h ed e m a n do fi n s p e c t i o n a n dt h ec h a r a c t e r i s t i co fd s pw a sa c c o m p l i s h e da n dad e t a i l e dd e s c r i p t i o no ft h e p r o g r a mi sp r o v i d e d 4 、t h es y s t e mg u lw a sd e s i g n e d ，t h es y s t e me r r o rf a c t o r sa n dt h ew h o l e c o m p o n e n te x p e r i m e n t a lr e s u l t sa r ea n a l y s i z e d ，t h ei n s t r u c t i o n so f d e c r e a s i n ge r r o r f o rf u t u r er e s e a r c ha r ep r o p o s e d k e y w o r d s ：m a c h i n ev i s i o n ；i m a g ep r o c e s s i n g ；m o r p h o l o g i c a lm o r p h o l o g y ；d s p 插图清单 图1 1 典型工业机器视觉系统结构2 图1 2 意大利o c m i 公司z g 3 5 自动检测线一? 6 图1 3 各种型号的药用玻璃瓶6 图2 1 系统总体设计框图8 图2 2b l l 9 6 0 背光源和r l l 6 6 0 环形光源1 1 图2 3 合众达s e e d v p m 6 4 2 开发板1 4 图2 4 实验系统的搭建效果图一1 5 图3 1 软件算法流程图1 6 图3 2 维纳滤波各种模板比较1 8 图3 3 数学形态学处理的基本思想一1 8 图3 4 结构元素1 2 0 图3 5 结构元素2 2 0 图3 6 滤波实验结果与比较2 0 图3 7 各阈值分割算法的实验结果2 3 图3 。8 图像灰度变化与导数2 4 图3 9 几种常用的梯度算子2 5 图3 10l a p l a c i a n 算子2 5 图3 1 l 邻近像素关系示意图2 6 图3 一1 2 改进形态学边缘检测算法流程图2 8 图3 1 3 多结构元素a 、b 的选取2 8 图3 1 4 不同边缘检测方法对未加噪图像检测结果2 9 图3 1 5 不同边缘检测方法对加噪图像检测结果2 9 图3 1 6h o u g h 圆检测算法的取点3 1 图3 1 7 瓶口图像以及边缘图像3 2 图3 18 瓶身尺寸检测结果3 3 图4 1d s p 的自动检测系统框图3 4 图4 2s e e d v p m 6 4 2 开发板实物图3 6 图4 3s e e d v p m 6 4 2 开发板原理框图一3 6 图4 4s e e d v p m 6 4 2 开发板与仿真器5 1 0 连接成功3 7 图4 5c c s 与目标板连接成功的效果图3 8 图4 6 系统的d s p 程序流程图：3 9 图4 7 基于d s p 检测系统运行效果图4 0 图4 8 用户登陆管理4 2 图4 9 系统设置菜单4 3 图4 1o 实时检测菜单4 3 图4 1 1 检测结果窗口一4 4 图4 1 2 工程帮助界面4 5 表格清单 表2 1 几种常用光源的性能比较9 表3 1 加入不同密度噪声的p s n r 值：2 1 表4 1d s p 与p c 运行时间对比4 0 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他入已经发表或撰 写过的研究成果，也不包含为获得 金8 墨互些太堂 或其他教育机构的学位或证书而使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示谢意。 学位论文作者签 签字啸。f 湃鳓 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 盒魍王墼太堂 有关保留、使用学位论文的规定，有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人 授权 金避互些太堂 可以将学位论文的全部或部分论文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、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文者签名导师签名： 签字日期t 川p 年矽月形日签字日期之力。年 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 节艮沌 电话： 邮编： 致谢 本论文完成之际，我要向所有给予我教导、关心、支持和帮助的人们表示 最衷心的感谢! 收获的季节，总是让人心潮澎湃。首先衷心的感谢辛苦培养我们的导师鲁 昌华教授。本论文自始至终都是在鲁老师的关心和指导下完成的。鲁老师以他 渊博的知识、求实创新的精神、严谨的治学态度深深的感染了我们，使我们在 求学的道路上始终能健康成长，也激励我们在以后人生道路中不断的提高自我。 在此，我对鲁老师对我的培养、教育、关心和爱护表示最诚挚的感谢! 我同时还要感谢合肥工业大学智能测试研究室的各位同学。他们给了我很 多无私的帮助和集体的温暖，让我始终能在一个团结、融洽的团队中工作和学 习。 感谢在我求学生涯中一直陪伴左右的朋友们，是你们给我不断向前的动力 和坚持下来的勇气。我们之间的友谊是我一生中最宝贵的财富。不管将来身在 何方，我们都要珍惜这份友谊。 最后，我要感谢我的家人和关心我的亲戚们。感谢我的父母对我多年的养 育之恩；感谢我的爱人对我一贯的关心；感谢我的亲戚们对我多年来的理解和 支持感谢他们不断地给予我战胜困难的勇气和力量；正是有他们的理解和 支持，才能使我全身心地投入学习、科研当中，使得本论文能顺利完成。感谢 亲人为我所做的一切。 作者：胡林和 2 0 10 年4 月 第一章绪论 在现代化的工业大生产中，许多新兴的行业对检测方面提出了更高的要 求。例如，工业生产线上零配件的测量，产品包装印刷的检测，图像实时监控， 机器人视觉导航，半导体芯片封装检测，印刷电路板定位等。在这些应用中， 采用传统的人工检测的方法已经难以满足生产生活的需要，制约了生产力水平 的发展和提高。这一方面是由于人类的本性，长时间工作容易产生疲劳，无法 保证很高的检测正确率。另一方面，由于人眼的生理极限，很难在速度、精度 等方面得到提高。因此，现代工业生产迫切需要一种新的机器技术出现，来替 代人类视觉。与此同时，随着计算机技术、机电控制技术、智能检测技术与数 字图像处理技术不断发展和完善，人们开始将人类视觉的智能化抽象能力与处 理器的高速度、高精度、高可靠性相结合，逐渐形成了一门新的学科一一机器 视觉。 1 1 机器视觉概述 1 1 1 机器视觉的定义i l q j 机器视觉是一门综合性学科，它与多个学科交叉融合，是一门新兴的学科。 因此，给出一个精确的定义是很困难的。国际上目前还没有一个统一的定义。 美国制造工程师协会( s m e ) 机器视觉分会和美国机器人工业协会( r i a ) 自 动化视觉分会关于机器视觉的定义是：“机器视觉是使用光学器件进行非接触感 知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和控制机器或过程”。 它起源于上个世纪7 0 年代的中后期。当时，英国的d m a r r 教授领导的一 个科研小组创立了一种新的理论：视觉计算理论。该理论认为：视觉信息从最初 的二维图像数据到最终的对三维环境的描述总共经历了三个阶段的处理。第一阶 段，构成“要素图 或“基元图”。所谓基元图，是指由二维图像中的边缘点、 线、纹理等基本几何元素或特征组成的。第二阶段，建立以观察者为中心的坐标 系，重建三维物体的三维形状与位置。一般人们观察周围世界的时候，都习惯于 以自身为原点的坐标系来描述周围物体，但是这样只能观察到物体的一部分。这 样描述的三维物体只能是以观察者为中心的坐标系的部分三维物体形状，也就是 说只能称为2 5 维描述。事实上，2 5 维描述的物体是不完整的，必须迸一步处理 得到物体完整的三维描述，而且必须是物体本身某一固定坐标系下的描述，这一 阶段称为第三阶段。因此机器视觉可以分为低层视觉( 2 d ) 、中层视觉( 2 5 d 和3 d ) 和高层视觉( 直接目的) 三个阶段。这种划分对于将计算机视觉系统的固有处理过 程加以分类提供了一种有用的结构。尽管该理论的一些观点还有争议，但是，人 们普遍认为，正是m a r r 教授的视觉计算理论极大的促进了机器视觉这门学科的 发展。 1 1 2 机器视觉的原理【5 儿6 1 1 7 j 机器视觉研究的主要内容是如何利用机器来模拟人的视觉功能，实现从观 察到识别，最终用于实际的检测和控制等。一个典型的工业机器视觉应用系统 包括光源照明模块、图像捕捉模块、图像采集模块、数字图像处理模块、智 能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1 1 所示。机器视觉的原理是：首 先采用c c d 摄像机或其它图像拍摄装置将目标转换成模拟图像信号；接着把 模拟信号转变成数字信号后传送给专用的图像处理系统；然后根据亮度信息、 像素位置信息等进行各种运算，从而识别目标的特征；最后根据设定的阈值和 其他条件得到判断结果，再控制执行模块进行相应的处理。 图1 1 典型工业机器视觉系统结构 值得一提的是，人们通常会把计算机视觉与机器视觉混为一谈。其实，从 严格的角度上来讲，这两者还是有一定区别的。这主要表现在以下几个方面【8 】： ( 1 ) 机器视觉更是一项综合性的技术。其中包括：数字图像处理技术、计算 机软硬件技术、机械工程技术、传感器技术、控制技术、光源照明技术、光学 成像技术、模拟与数字视频技术等。这些技术相互协调，相互配合，才能构成 一个完整的机器视觉应用系统。 ( 2 ) 机器视觉更强调的是实用性。它要求系统有很强的抗干扰能力；要求有 通用的工业接口和合理的性价比；要求有较高的容错能力和安全性：不会破坏 工业产品；要求能够由普通的工人来操作；要求系统有较强的可移植性。 ( 3 ) 机器视觉要求高速度和高精度，更加强调实时性。正因为如此，许多成 熟的数字图像处理技术和计算机视觉方面的技术还难以直接应用到机器视觉当 中，它们的发展速度比在机器视觉中实际应用的速度要超前许多。 1 1 3 机器视觉的国内外发展现状【9 】【1 0 】 1 9 7 3 年，美国自然科学基金会( n f s ) 制定了发展视觉系统和机器人的计 划，并在普度、斯坦福等大学率先展开研究。在日本，同期也展开了研究，并 成功的将计算机视觉系统用于印刷电路板的质量检测。2 0 世纪8 0 年代机器视 觉系统进入发展正轨，2 0 世纪9 0 年代发展趋于成熟，2 0 世纪9 0 年代后高速发 展，目前正广泛应用于工业、农业、科学研究、军事等各个领域。 国内的机器视觉起步比较晚，真正开始是在2 0 世纪8 0 年代。最近几十年， 2 伴随着全球经济一体化进程的加速，“中国制造 已经在世界范围内发挥着越来 越重要的作用。面对着用户们对产品更高的要求和期待，中国制造业在不遗余 力的完善自己的技术和设备。在这种大背景下，机器视觉技术在中国进入了一 个快速发展的时期。更多的公司在寻求利用机器视觉技术来提高生产效率，改 善产品质量并降低生产成本。但是，由于基础薄弱，中国的机器视觉技术水平 与发达国家还有不小差距。 应该说，机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发 展而逐渐完善和发展的。其技术与应用也随着自动化行业的发展而日益成熟。 据悉，2 0 0 7 年全球机器视觉硬件市场预计总价值超过1 5 亿美元，而2 0 1 2 年这 一数字估计将达到2 1 亿。按照每年8 8 的增长速度，目前全球整个视觉市场 总量大概在6 0 一7 0 亿美元。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是 随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将成上升趋势。 1 2 数字图像处理技术概述【l l l 【1 2 】 数字图像处理技术起源于2 0 世纪2 0 年代。当时，图像处理首次被应用于 改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，虽然取得了一定的效果，但是 并没有引起人们的广泛关注。直到2 0 世纪5 0 年代，数字计算机性能大大改善， 人们才对数字图像处理技术又产生了兴趣。1 9 6 4 年，美国喷气推进实验室用计 算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，这标志着第三代计 算机问世后数字图像处理的概念开始得到应用。2 0 世纪6 0 年代末期，数字图 像处理建立了比较完整的理论体系，形成了一门崭新的学科。从2 0 世纪7 0 年 代后期开始发展至今，数字图像处理技术被应用于各个领域。这些领域的发展 对数字图像处理本身又提出了更高的要求，这反过来又促进了这门技术向更高 级的方向前进。比如，在机器视觉方面，图像处理技术已经由二维处理发展到 三维的理解或解释。在图像表现、多媒体计算技术、科学计算可视化等方面， 数字图像处理已经从一项专门的研究领域发展成为人机界面交互和科学研究的 普遍应用工具。 与人类对视觉机理研究的漫长历史相比，数字图像处理还只是一门年轻的 学科。但是，在这短短的几十年里，它却以惊人的速度发展。目前，数字图像 处理技术已经被广泛应用于工程领域、视觉检测领域、医学临床诊断领域、地 球资源遥感领域、安全保障领域等。在机器视觉检测系统中，数字图像处理技 术是最关键的技术之一。人们以前获取的大多是模拟图像，要用计算机处理， 必须先采样量化，转换成数字图像。数字图像处理的内容很多，包括图像滤波、 图像增强、图像合成、图像的压缩和编码、图像复原、图像变换、图像的边缘 提取和分析、图像理解识别等各个方面的内容。数字图像处理的方法可以大致 的分为空域法和变换域法两大类。空域法就是把图像看成是平面中的一个集合， 3 这个集合也可以用函数来表示。图像处理也就是直接对这个函数进行相应的处 理。比如说领域处理法、点处理法都属于空域法的范畴。变换域法就是先对图 像进行各种变换，得到变换域的系数矩阵，然后再对矩阵进行处理后反变换到 空间域，得到最后的处理结果。这类处理主要包括滤波、特征提取等。 进入二十一世纪，数字图像处理技术得到更进一步的发展。图像处理算法 的研究依然是当今学术界研究的一个热门课题。新的算法不断涌现，产生了一 批相当有影响力的算法，比如说小波变换、轮廓变换等。这些算法有的在设计 的时候就大量引入信息论、色度学的相关理论，有的还充分吸收了遗传算法、 神经网络以及模糊逻辑等的相关思想，极大的开阔了数字图像处理的视野。目 前，数字图像处理技术需要进一步研究的问题有很多，主要可以概括为如下五 个方面： ( 1 ) 提高算法精度的同时也要注重提高处理速度。比如航天遥感方面，巨大 的数据量与处理速度的矛盾相当突出。 ( 2 ) 加强软件算法的研究，开发新的处理方法。开发的过程中要善于借鉴其 他学科领域的先进思想和研究成果，吸取精华，为我所用。 ( 3 ) 时刻注意图像处理领域的标准化问题。图像的信息量和数据量都是非常 巨大的，这给图像信息库的建立、检索带来很大麻烦。应该尽早统一格式，建 立标准的子程序，统一检索的方法。 ( 4 ) ) 3 1 1 强理论研究，建立完善的图像处理科学理论体系。 ( 5 ) 加强边缘学科的研究工作，比如人的视觉特性研究。这些领域一旦有所 突破，将极大的促进图像处理技术的发展。 1 3 药用玻璃瓶检测的发展现状 药用玻璃瓶又称管制瓶，主要应用于医学药品当中。如今，随着管制瓶生 产效率的提高，其生产速度可以达到2 5 3 0 瓶秒。显然，这么高的生产速度靠 传统的人工检测方法根本难以实现。玻璃瓶高速的生产速度与落后的人工检测 方法之间的矛盾极大的制约了生产力的发展，玻璃瓶生产厂家迫切的希望找到 一种高效率、高可靠性的检测方法。 在机器视觉理论基础上发展起来的机器视觉检测技术以其高效、无接触的 优点，从一开始出现就引起了人们的极大关注。采用机器视觉的技术可以克服 人的主观因素对于产品标准掌握不准的不良影响；可以配合高速的生产速度； 可以克服人眼视觉疲劳带来的准确率下降的问题；可以无接触的检测产品而不 带来一丝的损坏。这极大的满足了现代工业生产对检测的需要。因此，基于机 器视觉的管制瓶缺陷检测系统成为近年来研究的一个热门课题。 西方发达国家的玻璃制品行业很早就开始了这个方面的研究。比如，丹麦 的一家公司在l9 9 1 年就已经开始着手研制计算机视觉在线检测设备，目前己经 4 开发成功开发出多套产品并应用于实际的生产线上。它们检测的内容主要包括 产品的外形尺寸方面( 比如高度、圆的直径) 的检测和内部缺陷方面( 比如气 泡、划痕) 的检测。德国的m i h od a v i d 公司也研制了套玻璃瓶在线检测系 统，主要用于饮料工业的生产方面。1 9 9 8 年3 月，法国的s g c c 国际公司研 制的m 1 型全自动多功能玻璃瓶罐在线检测机在北京国际玻璃机械设备展销会 展出，倍受国内玻璃制品生产厂家的青睐。日本的a g r 国际公司研制生产了 功能比较齐全的玻璃瓶罐在线自动检测设备，主要用于饮料灌装。 国内在玻璃瓶检测方面的研究起步较晚，最早是由广西师范大学对玻璃瓶 检测方法进行了研究。他研究的方法是让多台摄像机对旋转的玻璃瓶瓶口进行 拍照，然后对这些图像序列进行逐一处理。只要在其中一幅图片发现瓶口裂纹 镜面反射的亮斑，就认为该瓶口存在裂纹缺陷l l 引。目前，据网络资料显示，国 内只有两家公司开发出了功能简单的检测系统。一个是山东三金玻璃机械集团 有限公司，他们开发的玻璃瓶缺陷自动检验系统通过光电检测装置对玻璃瓶进 行在线检测，只能把有裂纹的玻璃瓶自动剔出。另一个是北京大恒公司，他们 开发出的管制瓶检测系统的检测速度能达到1 2 0 个分钟，功能也有所扩展。但 是，这还远远达不到工业现场的要求。所以，国内大部分玻璃瓶生产厂家只能 靠引进国外的产品。但是，直接引进国外的检测系统有许多弊端，主要表现在 以下几个方面： l 、引进国外先进设备，花费巨大。例如，河北沧卅i 四星玻璃公司引进一 条意大利的z g 一3 5 玻璃瓶标准自动检测线就得花费3 0 万美元。若是在目前 的数十条生产线上都安装的话，需要投资将近3 0 0 万美元，花费巨大。而且该 检测系统在功能上并不是很强大，仅仅能对管制瓶的瓶口缺陷和瓶内异物缺陷 进行检测。 2 、规格不一，通用性差。比如说，国内的模具号和分类标记一般采用的 是阿拉伯数字和英文字母表示，但是国外则普遍采用点状编码( 即用相邻点间 距离表示不同的编码数字) 的方法来表示。这样，引进设备后我们还要对模具 号和分类标记的识别进行再一次开发才能应用于实际生产线上。 3 、加工精度要求严格，不易于扩展升级。国外的视觉检测设备对与之配 套的机械设备的加工精度要求很严格。而且瓶子的类型不同，要求的配套机械 设备也不同。我国的药用玻璃瓶生产市场标准不太规范，规格不一，只有少数 有国家统一的标准，大多数还是按照药品厂家的要求进行生产。这使得花了很 大代价才引进的先进设备发挥不了其应有的功能。 图l _ 2 意太利o c m l 公司z g 3 5 自动检测线 1 4 课题来源及意义 本课题是安徽省2 0 0 8 年的科技攻关项且( 编号：0 1 0 2 0 2 1 3 4 ) ：嵌入式机电 一体忧自动综合检测系统的子项目。研究的对象是河北沧州四星玻璃有限公司 生产的各种型号的玻璃瓶，如图1 3 所示。 圉1 3 各种型号的药用玻璃瓶 药用玻璃瓶灌装药品前，必须对它进行尺寸和缺陷检测，剔除不合格产品。 由于管制瓶生产线的生产速度越来越快，可以达到3 0 瓶秒，传统的人工检测 技术已远远不能满足生产的要求，限制了生产力的提高。国外虽有成熟的检测 系统，但是直接引进存在许多弊端。本课题的最终目的就是研究一套基于机器 视觉的药用玻璃瓶缺陷检测系统，从而大大提高玻璃瓶厂家的检测效率，并为 相关的生产测试商家提供可借鉴的测试方法、设备及相应的理论依据。 1 5 本文研究的主要内容及章节安捧 本文首先设计了系统的总体框架，然后从软件和硬件两个方面入手进行研 究。软件方面，首先给出了软件算法处理思路：然后通过对比，寻找到合适的 图像处理算法。硬件方面，首先搭建硬件测试平台，完成了d s p 相关部件的连 接和调试；然后把p c 机上的软件算法向d s p 进行移植，最后在搭建的硬件平 台上测试了系统的整体运行效果。本文章节内容安排如下： 第一章绪论主要对机器视觉技术和数字图像处理技术进行了简单介绍，然 后给出了本课题的来源意义及国内外发展现状。 第二章主要讨论了系统的总体设计框架，对照明方案、图像采集方案进行 了详细分析和设计，并给出了实验系统搭建效果图和课题研究思路。 第三章主要讨论针对管制瓶图像的图像处理算法，包括滤波、阈值分割、 边缘检测和缺陷检测算法，并在通用计算机上进行了实验和验证，选择了合适 的算法。 第四章主要讨论了项目的d s p 硬件实现部分，包括实验平台的建立和系统 的d s p 移植与实现，最后进行了系统测试和误差分析。 第五章总结全文工作，并对今后的进一步研究提出了意见。 由于时间和条件限制，本文所做的工作只是整个项目的一部分。硬件方面 只是在现有的条件下进行了验证，软件算法方面还有待进一步改进。希望通过 本文的研究能为以后的实际应用提供一定的参考。 7 第二章药用玻璃瓶缺陷检测系统的设计 基于机器视觉的药用玻璃瓶缺陷检测系统是一个庞大而复杂的工程，其中 涉及到许多方面的内容。本章首先给出系统的总体设计方案，然后分别对其中 的照明方案、图像采集方案进行详细的论述，最后给出了实验室搭建的硬件平 台效果图。 2 1 系统总体设计方案 机器视觉检测系统一般包含以下五个单元：照明系统单元、图像采集单元、 图像处理单元、控制单元和机械单元。控制单元主要完成系统的参数设定，检 测计算结果获取、统计分析及对各单元通信的综合控制。机械单元主要完成现 场设备的传动、定位、次品分类击出等【l4 1 。由于时间和条件所限，本文主要讨 论前三个单元，其设计框架如图2 1 所示。 i背光源 i暗箱 i 圆鼍、圆甲于j 图2 1 系统总体设计框图 由上图可以看出，暗室，背光源和环光源构成了系统的照明单元。瓶口摄 像机、瓶身摄像机和高速a d 转换部分构成了图像的采集单元。图像处理单元 主要是一些高性能的处理器，用来进行相关的图像处理，并将结果一方面传送 到通用计算机上进行显示；另一方面根据结果发出相应的指令，进而控制步进 电机剔除次瓶，从而完成整个的检测过程。 2 2 照明方案设计 照明方案设计的好坏直接影响到机器视觉系统的成败。一个好的照明方案 能够有效的降低系统的复杂性，提高检测精度。市场上的照明设备种类很多， 但是，在现代工业中，还没有哪一种视觉照明设备能够适用于所有场合。所以， 必须针对每个特定的应用场合进行照明方案的设计。照明方案的设计主要包括 三个方面：照明环境的设计、光源的设计和照明方式的设计。下面将对它们分 别进行论述。 2 2 1 照明环境的选择【1 4 j 现在工业上一般用的比较多的有两种不同的照明方式：明室照明和暗室照 明。 1 、明室照明 明室照明也有两种情况：平行光源照明和漫射光源照明。平行光源照明的 原理是当平行光照射到没有缺陷的光滑表面上时，只产生少部分的漫反射光进 入c c d 相机，在像敏面上成像。而当平行光照射在有缺陷的地方，将产生大量 的反射光在c c d 相机的像敏面上成像。漫射光源照明的原理是利用半透明磨砂 玻璃灯罩、乳白罩或特制的格栅，使光线向多个方向的漫射。这样产生的光线 柔和，可以有效的消除阴影，减少镜面反射的影响，得到一个均匀照明的区域。 同时，这样还可以扩大照明光线的覆盖范围。这两种照明方式相比，采用平行 光源照明所得的图像的灰度级差别较大、图像清晰，明暗对比度也比较高，这 是它的优点。但是，由于平行光良好的方向性，它的辐射亮度在各个方向上并 不对称，因此，缺陷是否清晰与它们自身的方向有很大的关系。通常情况下， 当它们的方向与平行光方向互相垂直时，缺陷最为清晰。而当它们的方向与平 行光互相平行时，就几乎看不到这种缺陷。这是采用平行光源照明的缺点。 2 、暗室照明 暗室照明理论最初来自于摄影胶片的冲印室。所谓暗室，就是在特殊的光 线条件下的工作室。暗室一般设计成一个半封闭的空间，这样可以有效的阻挡 杂散光和外来光线的干扰。针对不同的被拍摄物体，特别是透明半透明的玻璃 状物体，在暗室的不同位置放置合适的光源或者开个小孔，能够制造出合适的 照明环境，排除外界杂散光源的干扰，获得高质量的图片。暗室照明比较适合 用于透明物体的缺陷检测，如折印、刮痕等等。 显然，经过上面的分析可知，药用玻璃瓶的检测照明宜采用暗室照明环境。 2 2 2 光源的选择 现在市场上光源的种类很多，我们在选择光源的时候一方面要考虑所需的 几何形状、光谱特性、照明亮度等问题，另一方面也要考虑它的发光效率和使 用寿命的问题。表2 一l 对主要的几种光源的相关特性进行了比较【1 5 】f 16 1 。 表2 1 几种常用光源的性能比较 光源颜色寿命( 千小发光特点 时)亮度 卤素灯白色，偏黄 5 7 很亮发热多，较便宜 荧光灯白色，偏绿 5 7 古 较便宜 冗 l e d 灯 红、黄、绿、 6 0 一1 0 0较亮发热少，固体。能做成很多 白、蓝 形状 疝灯白色，偏蓝 3 7 1 发热多，持续光冗 电致发光管由频率决定 5 7 较亮发热少，较便宜 由上表可以看出，l e d 光源具有可设计成多种形状、发热少、寿命长、效 9 率高、响应速度快、多种颜色的光源可供选择、运行成本低等诸多的优点。因 此，在现代机器视觉应用系统中得到越来越多的应用。本次光源照明宜采用 l e d 光源。 2 2 3 照明方式的选择 按照光源相对于摄像机和被测物的位置来划分，常用的照明方式可以分为 背向照明、前向照明和环形照明等。 1 、背向照明 背向照明是指被测物体放在光源和摄像机之间，它也称之为逆光照明。相 机通过透射光成像。合适的光照使背景变为白色，显现出物体的轮廓，可以获 得高对比度的图像。但对于透明或半透明的物体，如管制玻璃瓶，啤酒瓶等， 光源亮度及均匀分布尤其重要。光照太强而且分布不均匀将直接导致无法成像， 即使改变背景也无法达到预定的效果，而太弱的光照强度又使成像不清晰，不 能突出缺陷，影响对待测物体的准确判断。因此，要产生清晰的缺陷图像必须 使用分布均匀的光源，同时要保证一定的光照强度。此外，光源形状、光照面 积等多方面也是影响成像效果的因素。 2 、前向照明 前向照明不同于背向照明，它是指被测物放在光源和摄像机之前，相机借 助于反射光成像。采用这种方式照明的优点是便于安装，调试。但在c c d 相 机获取图样信息的时候，光照不均匀，很容易造成很明显的阴影及局部亮点。 因此，合理的光源在本实验中起到很重要的作用。 3 、环形照明 环形光源是指采用环状光源照明，它可以提供充足的无阴影的照明，对于 圆形瓶口的照明非常有效。环形光源、偏振器和滤光片一起使用，可以进一步 消除光泽表面的镜面反射i l 。 本文的研究对象是管制瓶，其表面光滑，而且呈现透明或者半透明状态， 检测时要求获得清晰的瓶口图像和瓶身图片。经过综合考虑，瓶口照明决定采 用a i 光源系列的暗室场环状光源，型号为r l l 6 6 0 。环形照明光源r l 系列是 顶部均匀照射的光源，类似于医院的无影灯，能够有效的消除阴影。瓶身照明 决定采用透射照明背光源，型号为b l l 9 6 0 。当背景光线穿透瓶身在c c d 相机 的靶面上成像。当瓶身有划痕或者裂纹的时候，透射光将会在靶面上形成灰度 不同于正常区域的图像。这种的照明方式能有效的突出瓶身细小的划痕等缺陷。 本课题由于条件所限，未能使用这种专用的l e d 光源，不能不说是一种遗憾。 1 0 一移 图2 2b l l 9 6 0 背光源和r l l 6 6 0 环形光源 2 3 采集方案的设计 为了获取高质量的玻璃瓶图片，除了要设计检测系统的照明环境外，还要 对图像采集系统进行设计，即解决用什么样的相机和图像采集卡采集，怎么采 集的问题。 23 1 相机的选择【”1 机器视觉系统获取图像的主要部件是摄像机。摄像机的作用是将通过镜头 聚焦光线，生成图像。下面我们对摄像机进行详细的分析和选择。 1 、摄像机的分类 摄像机按照拍摄出的照片的颜色可以分为彩色摄像机和黑白摄像机。同等 价位的情况下，黑白摄像机具有分辨率较高、信噪比较高，对原物体的亮度信 息的反缺更好的优点。而且一般来说，选用黑白摄像机就足以胜任大部分的应 用场合。按图像传感器的不同又可分为c c d 摄像机和c m o s 摄像机。两者的 图像传感器均采用相同的光敏材料，光电转换的原理相同。不同的是从芯片中 读出数据的方式，即读出结构不同。c c d 技术已发展的较为成熟，采用二氧化 硅隔离层或者p n 结来隔离噪声。相对c m o s 来说，在成像质量上有一定优势： 只需一路电源( 3 - 5 v ) 就可以为c m o s 图像传感器供电，其功耗比较小，仅为c c d 的1 1 0 。一般情况下，c c d 摄像机适用于对图像质量要求比较高的场合。而为 了节约成本，在对图像质量要求不高的场合，可以选择c m o s 摄像机。由于加 工工艺及性能上的优势，c c d 摄像机的价格相对较高。 2 、摄像机的精度分析 系统精度是通过像素值来衡量的。我们通常所说的像素，就是c c d c m o s 上光电感应元件的数量，一个感光元件经过感光，光电信号转换，a d 转换等 步骤以后，在输出的照片上就形成一个点，我们如果把影像放大数倍，会发现 这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成影 像的最小单位“像素”( p i x e l ) 。说到像素就不得不说说分辨率了。因为两者密 不可分! 所谓的“分辨率”指的是单位长度中，所表达或撷取的像素数目。像 素和分辨率是成正比的，像素越大，分辨率也越高。对于一个有具体精度要求 的项目来说，可以通过公式来计算出系统所要求的最小分辨率。该计算公式如 f ； 分辨率( x 方向) = 视野方向( x 方向) 理论像素值( x 方向) ( 2 1 ) 分辨率( y 方向) = 视野方向( y 方向) 理论像素值( y 方向) ( 2 2 ) 其中，理论像素值指的是根据检测系统的要求，推算出的在理论上像素值 所应该达到的数值。实验中对玻璃瓶的尺寸进行了测量，确定了瓶口的视野范 围不小于2 0 x2 0 m m ，瓶身的视野范围不小于3 2x8 3 m m 。系统要求对于瓶口部 分要能检测出0 3 m m 大小的缺陷，而对于瓶身部分要能检测出0 1 m m 的气泡。 根据前面的公式可知，o 3 m m 即可作为瓶口的理论像索值，0 1 m m 即为瓶身 的理论像索值。由此可得瓶口相机分辨率最低要求为： x 方向分辨率：2 0 0 3 = 6 7 ( 2 3 ) y 方向分辨率：2 0 0 3 = 6 7 ( 2 4 ) 也就是说，只要相机的分辨率高于6 7 x 6 7 ，就是适合此系统的相机。同理 可以求得瓶身相机的最低分辨率要求为3 2 0 * 8 3 0 。 3 、摄像机的速度分析 相机除了有精度方面的要求以外，在速度上也有要求，也就是相机的拍照 时间要求。机器视觉在线检测系统的实时性要求很高，本项目要求检测每个瓶 子的时间不超过4 0 m s ，这个相当于家用相机的快门速度。目前，市场上的摄像 机种类繁多，最流行的是采用新式扫描方式的摄像机，大约为2 0 m s 。如果要想 进一步提高速度，可以考虑选用具有特殊功能相机来缩短拍照的时间。比如选 用具有“异步重置外触发 功能的相机。这种相机可以随时中断拍照过程，并 迅速将指针重置到c c d 起始位置。还有就是手动设置快门速度方法。但是这 样一般需要适当的加强光源的亮度。 本文受条件所限，实验中采用的先锋时代的p n t - 6 1 9c c d 摄像机。其性 能参数是帧扫描速率为6 0 帧秒；采用行扫描的方式进行；c c d 尺寸大小为 1 3 ”；