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药用管制瓶图像检测系统的研究 摘要 机器视觉检测是信息处理的重要研究方向之一。本文针对药用管制玻 璃瓶检测的特点，利用基于机器视觉的图像技术研制了一套检测管制玻璃 瓶缺陷的系统，制定了系统的总体设计方案。本文开展的主要研究工作如 下： 1 采用封闭暗室和一系列照明方法进行管制瓶图像采集，并搭建了p c + 摄 像机+ 照明系统的硬件实验平台，对管制瓶图像进行采集。 2 本文开展的主要研究工作是实验了形态学和小波结合的方法进行图像 滤波增强工作，并通过分析比较了各种算法的优劣，选择了大津法分割、 c a n n y 边缘检测等算法做为图像预处理方法比较了传统算法和二维小波 小波尺度变换在边缘提取检测中的应用。 3 采用直接扫描标号法和区域边界周长法对比进行计算瓶身尺寸，用改进 的h o u g h 变换等算法测量瓶口尺寸和定位。并用模板匹配法，种子填充 法，等分圆法和提取骨架法进行特征提取和特征检测，并对测量误差进 行了分析。并编写了应用界面。 关键词：机器视觉；小波和形态学；图像处理；管制瓶检测；暗室照明； 多尺度二维小波变换；模板匹配 r e s e a r c ho no f f i c i n a lt u b e - t y p eb o t t l ei m a g e i n s p e c t i o nsysteminspectionb y s t e m a b s t r a c t m a c h i n ev i s u a l i n s p e c t i o n i so n eo f i m p o r t a n t r e s e a r c ha r e a s i n i n f o m r a t i o n p r o c e s s i n gf i e l d s a c c o r d i n gt ob o t t l e s f e a t u r e s ，t h ep a p e r m a i n l yu s e st h et e c h n o l og i e sa n dm e t h o d so fd i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt o d e v e l o pas y s t e mo ff l a w sd e t e c t i o nf o rt h et u b u l a rb o t t l ea n dp r o p o s ean e w s c h e m ef o rt h ew h o l et u b e - t y p eb o t t l ei n s p e c t i o ns y s t e m t h ep a p e r sw o r ka s f o l l o w i n g ： 1 c o l l e c tt u b e t y p eb o t t l ei m a g ei n a d o p tc l o s e d d a r k r o o mw i t ha d i f f u s i o ni l l u m i n a t i o nm e t h o d ，m e a n w h i l et h ee x p e r i m e n tf l a tr o o ma r e d e s i g n e db ya d o p t i n gp c ，c a m e r aa n di l l u m i n a t i o ns y s t e m s 2 t h ep a p e rm a i ns t u d i e dt h a ta d o p t i n gt h em e t h o do fm o r p h o l o q i c c o u p l ew a v e l e tt op r o v et h ei m a g ef i l t e ri m a g ef i l t e r ，a d o p t i n gw i n n e rf i l t e r 、 o t s ua n dc a n n ye d g ed e t e c t i o nw e r ec h o s e na st h em a i na r i t h m e t i cf o rt h e i m a g ep r o c e s s i n ga f t e rc o m p a r i n ge v e r ya r i t h m e t i c ，c o m p a r i n gt h ea d o p t i n g c l a s s i ca r i t h m e t i ct od e a lw i t ht h ee d g ed e t e c t i o nt oa d o p t i n gm u l t i - s c a l e c h a r a c t e r i s t i c sw a v e l e tt od e a lw i t ht h ee d g ed e t e c t i o n 3 t h eb o t t l es i z ec o m p u t e da f t e rc o m p a r i n gt h ew a y so fa d o p t i n gt h et a b w a yo fd i r e c ts c a na n da o p t i n ga r e ab o u n d a r yp e r i m e t e r , t h e nm e a r e dt h e b o t t l em o u t hs i z ea n do r i e n t a t i o nb yt h ea r i t h m e t i co fp r o v e dh o u g h d e t e n c t e da n dp i c k e du pc h a r a c t e rb yt e m p l e tm a t c h i n g ，s e e df i l l e d ，t h e m e t h o do fc i r c u l a r i t yp a r ta n dp i c k u pf r a m e w o r k ，a n a l y z e dt h em e a s u r e e r r o e b e s i s e s ，e d i t e dt h ea p p l i c a t i o ni n t e r f a c e k e yw 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 ；t u b e - t y p eb o t t l ei n s p e c t i o n ； d a r k r o o mi l l u m i n a t i o n ；t e m p l e tm a t c h i n g ；w a v e l e ta n dm o r p h o l o g i c ；m u l t i s c a l e c h a r a c t e r i s t i c so fw a v e l e t 插图清单 图1 1 自动视觉检测系统4 图1 2 抗生素管制瓶、安瓿瓶示例5 图2 1 系统的总体框架图8 图2 2 照明缺陷图a ，b ，c 8 图2 3b l 2 8 5 0 背光源和r l l 3 6 0 环形光源1 0 图2 4 管制瓶检测光照实验平台a ，b 1 0 图2 5 照明暗室图1 1 图2 6 镜头计算示意图1 3 图2 7 光源设计实验情景图1 5 图2 8 管制瓶检测实验系统平台1 6 图2 9 瓶身裂纹及瓶口缺陷拍摄1 6 图3 1 检测算法流程1 8 图3 2 小波变换的时频特性图1 9 图3 3 腐蚀的原理2 1 图3 4 腐蚀的效果a ，b 2 2 图3 5 细化效果a ，b 2 3 图3 6 数字图像小波分解的图解2 4 图3 7 去噪算法效果比较图2 5 图3 8 小波变换图像增强效果图2 6 图3 9 双峰法直方图2 7 图3 一1 0 各阈值分割算法在不同图像上的结果2 9 图3 1 1 阈值分割算法执行效能对比2 9 图3 一1 2 分水岭算法过程3 0 图3 1 3s o b e l 算子模板a ，b 3 2 图3 1 4c a n n y 算子梯度3 2 图3 1 5 各种边缘检测算法比较依次为原图，s o b e l ，r o b e r t s ，c a n n y 3 3 图3 1 6 尺度2 1 的边缘图像和尺度2 2 的边缘图像3 5 图4 1 流程图3 8 图4 2 检测区域样图4 0 图4 3 模板图像a ，缺陷图像b ，放大缺陷图c 4 l 图4 4 瓶身面积周长检测结果4 2 图4 5 八分圆示意图4 3 图4 6 提取圆环上点的坐标关系4 6 图4 7 改进h o u g h 变换后瓶口内外径图a ，b 4 5 图4 8 瓶口模板4 6 图4 9 等分圆检测4 6 图4 1 0 骨架提取4 7 图4 1 l 管制瓶外形标准4 8 图4 1 2 改进采集部分后整个系统的流程设计5 0 图4 - 1 3 主操作界面5 4 图4 1 4 圆检测界面5 5 表格清单 表3 1 细化算子2 2 表3 2 去噪算法耗时比较表2 5 表3 3 边缘检测算子的性能比较列表3 6 表4 一l 定标计算参数表5 1 表4 2 实验室定标计算尺寸对应表5 1 表4 3 生产线定标计算尺寸对应表5 2 表4 4 测量值长度计算5 2 表4 5 缺陷检测结果统计( 单位：只) 5 3 表4 6l o m lc 型8 7 管制瓶尺寸检测的实例统计结果( 单位：m m ) 5 3 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，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得金壁王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。 学位论文作者签字：t 萃磊b 签字日期：加 学位论文版权使用授权书 年年月，7 日 本学位论文作者完全了解金目垦王些盔堂有关保留、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。本人授权佥胆王些太 兰l 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) 名：刮? 签字刚：7 年帆7 日 学位论文作者毕业后玄向： l ：作单位： 通讯地址： 导师签名哥凰罕 签字日彤。7 年以月f 7 日 电话： 邮编： 致谢 首先感谢我的母校合肥工业大学对我的培养，7 年来，在计算机与信息学院 各位领导和老师的指导下，我从一名高中生成长为电路与系统专业的硕士生，这 里的每一间教室，每一条马路上，都留下我美好的回忆，跟着合肥工业大学一起 成长的日子，是青春的痕迹，今日我以学校为荣，明天会全力让学校以我为荣! 衷心感谢我的导师鲁昌华教授，他一直给予我们生活，学业，工作中全力的 支持和指导。尤其是在我忙碌的找工作期间，是他一直鼓励我，支持我，一边进 行项目研究，一边有条理的找合适自己的工作。本论文也自始至终都是在鲁老师 的关心和指导下完成的。鲁老师以他渊博的学识、求实创新的精神、严谨的治学 态度深深的感染了我们，使我们在求学的路上始终能健康成长，也激励我们在以 后人生的道路中不断的自我提高。在此，我对鲁老师对我的培养、教育、关心和 爱护表示诚挚地感谢! 感谢合肥工业大学智能测试研究室的各位同学，他们给了我很多帮助和集体 的温暖，使我在一个团结、融洽、积极上进的氛围中学习和生活。同时要感谢本 次项目的参与者，符能，邓小康，韩梅同学以及相关的厂商，他们在本文研究中 一些问题上与我积极的沟通，并且给予了我积极的帮助。 感谢一直给予我无私关心和照顾的同学朋友们，在我求学的七年里，他们给 予了我亲人般的关爱，帮我分担生活，学习，工作中的喜怒哀乐，并在论文撰写 期间给我的照顾和支持，使我能快乐、顺利地完成论文，这里祝愿他们在未来的 工作生活中心想事成。 最后特别感谢我的家人，在外求学的7 年弹指一挥间，父母在我身上倾注了 大量的心血，这种含辛茹苦的爱、望子成龙的期盼、远离身边的牵挂一直是我前 行的强大动力! 在毕业之期，衷心的祝福我的家人永远幸福，健康。 作者：章神 2 0 0 9 年4 月 第1 章绪论 1 1 研究背景 随着时代的发展，科技的进步，人们对工业产品的数量和质晕要求越来越 高，传统意义上的检测技术和飞速发展的工业要求之间的矛盾日益突出。药品 灌装生产前必须对药用玻璃瓶进行检测，把不合格品剔除，才药品的封装。向 目前我国大多数玻璃器皿生产厂家还是采用人工对空瓶质质进行检测，效率低 下，速度慢，劳强度大。所以，急需要开发药用管制玻璃瓶检测装置实现空瓶 的自动化检测。 药用管制玻璃瓶的检测具有如下特点u 1 ：一、材料是玻璃，这对很多传统检 测技术来说是个难题；二、管制玻璃瓶检测强调实时、在线，确保对过程实现 全而控制，提高生产效率和产品的合格率。比如现在很多药用管制玻璃瓶生产 线生产速度最快可以达到3 0 瓶秒，而最低分拣联动速度8 0 0 0 班，传统检 测手段无法适应生产线的要求；三、玻璃瓶形状复杂，不利于实现接触方式检 测，而非接触方式是传统检测技术所不能解决的。对于其它的现代制造业，如 电子产品生产流水线、啤酒瓶生产流水线等来说，也存在类似的难题。传统意 义上的许多检测技术已不能满足现代制造业的要求，需要研究新的产品检测技 术。在己经研究的多种技术中，机器视觉检测技术具有速度快、精度高、自动 化程度高等突出的优点，能很好的满足现代制造业的需求在实际中显示出广 阔的应用前景。机器视觉技术相对于传统检测技术在检测领域中的优点表现在： 一、非接触；二、检测速度快；三精度高；四、实时性强，能实现全自动检测； 五、现场抗干扰能力强。所以根据机器视觉技术所具有的优点，本课题使用机 器视觉技术实现药用管制玻璃瓶的质量检测。 1 2 机器视觉技术及其发展 1 2 1 机器视觉的概念削 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用， 例如，汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动 定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用 的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求作常高。通常这种带有高度 重复性和智能性的工作只能靠入工检测来完成经常在一些工厂的现代化流水 线后面看到数以百计的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成 本和管理成本的同时，仍然不能保证1 0 0 的检验合格率( 郎“零缺陷”) 。而当 今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是l 的缺陷存在。有些时候，如微小尺 寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行， 其它物理量传感器也难有用武之地。这时人们开始考虑把计算机的快速性、可 靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化利抽象能力相结合，由此产 生了机器视觉的概念【2 1 。 1 2 2 机器视觉与普通计算机视觉的区别 两者都是利用图像处理技术达到对目标的理解、识别等。但是从应用上来 说机器视觉具有独特的特点： 1 相比较而言，机器视觉更是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机 械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟 与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视 觉中是并列关系，相互协调应用才能构成一个成功的机器视觉应用系统。 2 机器视觉更强调安用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的 性能价格比，要有通用的工业接口，能够由普通工人来操作有较高的容错 能力，有较高的安全性，不会破坏工业产品，还必须有较强的通用性和可移 植性。 3 机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像 处理理论中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超 过其在工业生产中的实际应用速度。 4 对机器视觉工程师来说，不光要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力， 更需要的是光、机、电一体化的综合能力。 1 2 3 机器视觉的原理n 玎 机器视觉p j 是研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学与技 术。与一般意义的图像处理系统如多媒体系统相比，机器视觉强调的是精度和 速度，以及工业现场环境下的可靠性。首先采用c c d ( c h a r g ec o u p l e dd e v i c e ， 电荷耦合器件) 相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系 统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字信号，图像系统对这些信 号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数最、位置等：最后根 据预设的容许度，利用其他条件输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合 格不合格、有无等。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度， 与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业 现场环境下的可靠性。机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨 识，如：零件装配完整性，装配尺寸精度，零件加工精度，位置角度测帚， 零件识别，特性字符识别等， 1 2 4 机器视觉技术的发展【l l 】【l o 】 机器视觉理论是在2 0 世纪5 0 年代从统计识别模式识别开始的，当时的主 2 要工作集中在二维图像分析和识别上。通常认为r o b e r t s 4 】在1 9 6 5 年授表的论 文是计算机视觉研究中的开拓性工作。r o b e , s ( 1 9 6 5 ) 通过计算机程序从数字图 像中提取出诸如立方体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的 空间关系进行描述。g u z m a n 5 j 在图像理解中首先广泛利用启发式知识他在 1 9 6 8 年建设的“s e e 程序能把线画图分割成三维的物体。f a l 在1 9 7 2 年建立 的i n t e r p r e t 程序利用模型来帮助对不完全线面图进行解释。1 9 7 7 年d a v i d m a r r 提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉( c o m p u t a t i o n a lv i s i o n ) 理论，该理论在8 0 年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架。 而机器视觉系统的发展始于7 0 年代美国最初的机器视觉系统，1 9 8 2 年， 在美国共安装了六千多套机器视觉系统，在日本则更多。到1 9 9 0 美国安装数超 过l o 万套，向日本超过了5 5 7 万套。在市场售销金额方面，在美国1 9 8 4 年选 6 亿美元【6 】。 同时与机器视觉密切相关的其它技术也迅速发展。边缘检测概念在1 9 5 9 年被首次提出，文献 7 】中提到的c a n n y 提出了边缘检测的连续原则。d e m i g n y 在理论分析和实验的基础上给出了边缘检测的离散准则，并证明在离散准则中 c a n n y 提出的第三个准则可以被阈值操作所取代。同时，每年都有许多边缘检 测算法出现如基于梯度的r o b e r t s ，s o b e l 利p r e w i t t 算子，基于二阶导数的 l a p l a c i a n 算子，基于形态学的边缘检测j ，基于小波变换的边缘算子等。阈值 分割的大部分研究在闽值的确定上，到现在尚无通用的理论。现在应用得比较 广泛的有迭代法、o t s u 法、小波阈嘲值分割等。所有阈值方法都是根据具体 应用来选取使用。 1 ，2 5 视觉检测系统的结构 机器视觉技术正广泛应用于各个方面，从医学图像到遥感图像，从工业检 测到文件处理，从毫微米技术到多媒体数据库，不一而足，可以说，需要人类 视觉的场合几乎都需要机器视觉。在机器视觉理论辈础上发展起来的机器自动 视觉检测( a u t o m a t e dv i s u a li n s p e c t i o n ，a v i ) 技术，以其非接触性，较高的精度 和能够快速获得被测物体信息等优点，满足了现代工业生产对检测的需求。 自动视觉检测系统主要由四部分组成：光源、图像的获取、图像的处理和 分析、输出或显示( 如图1 1 所示) 。视觉检测系统一般采用c c d 照相机摄取检 测图像并转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对数字图像信 号进行处理从而得到所需要的各种目标图像特征值，并由此实现模式识别， 坐标计算，灰度分布图等多种功能；然后再根据其结果显示图象，输出数据， 发出指令，配合执行机构完成位置调整，好坏筛选，数据统计等自动化流程。 与人工视觉相比较，视觉检测的最大优点是精确、快速、可靠、以及数字化。 舀 被“# 键m 目律4 主n 自脑 圈圈 瞳i - i 自动视觉检测系统 1 3 机器视觉在空瓶检测上的发展现状 在中国，以上行业率身就属于新兴的领域再加之机器视觉产品技术的普 及不够，导致以上各行业的应用几乎空白，即便是有也只是低端方面的应用 【9 j 。而直接引进国外的检测系统有许多弊端： 1 价格昂贵。例如沧州四星玻璃公司引进意大利的z g 3 5 玻璃晤标准自 动检测线投资3 0 万美元。在检测功能上仅有对管制瓶的瓶日残缺进行检测和对 管制瓶内异物进行检涌。若在目前拥有的十条生产线上都安装进口检酒线需投 资3 0 0 万美元左右。工厂不可能自如此多的资金投在检测设备上。 2 国外目前的产品一般采用接触与非接触结合传感方式，这种传感方式 对配合检测所需机械加工精度要求非常严格，并且对于不同瓶型的检涌有不周 的机械与之配合。而采用与产品接触的传感方式的检测设备不容易适应产品形 状和规格的更换，使检测设备的调整和扩展难以适应需要更重要的是我国药 用管制玻璃瓶除少数几种有国家统一标准外大多数规格千差万别，如瓶高、 瓶底和瓶壁的厚度，以及药瓶的垂直度等参数等指标都有较大的差异，玻璃瓶 生产厂家通常根据药液厂家的要求进行生产，这就使得花巨资购进的进口设备 难以发挥其应何的作用。 3 国外产品未必能适应我国的国情。以玻璃瓶罐的模具号和分类标记检 测与识别为倒，国外一般是利用点状缠码的( 用相邻点间距离表示不同的编码数 字) 。而国内的模具号和分类标记一般直接用英文宁母利阿拉伯数字表示。这样 国外生产的模具号和分类标记识别系统就无法直接应用于国内企业的生产线。 在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐 渐增多，随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将 由初期的低端转向高端。出于机器视觉的介入。自动化将朝着更智能、更快速 的方向发展。另外，由于甩户的需求是多样化的，且要求程度也不相同。那么， 个性化方案和服务在竞争中将日益重要即用特殊定制的产品来代替标准化的 产品也是机器视觉未来发展的一个趋向。机器视觉的应用也将进步促进自动化 技术向智能化发展。 1 4 本课题的来源及意义 本文涉及到的药用管制瓶机器视觉检测系统是安徽省0 8 年科技攻关项目， 编号0 8 0 1 0 2 0 2 1 3 4 ，由沧州四星玻璃有限公司提出。管制瓶具体形状见图l 一2 。 药品灌装生产前必须对管制瓶进行检测，把尺寸不合格，有瓶身瓶r n 缺陷 的剔除，才能进行药品的封装。而目前我国大多数玻璃器皿生产厂家还是采用 人工对空瓶质量进行检测，效率低下，速度慢，劳动强度丈。所以，急需要开 发一套药用管制瓶检测装置实现空瓶的自动化检测。 图i - 2 抗生素管制瓶、安瓿瓶示倒 药用管制玻璃瓶在生产过程中，要求精确区分瓶体各类缺陷，以便对产品 的质量作出判断，剔除不合格品。由于药用管制玻璃瓶体积较小( 直径12 - 2 c m ， 高度4 - 7 e r a ) ，在线生产要求检测精度高准确性好速度快。因此玻璃瓶生产 工业流水线迫切需要在线自动视觉检测。 由于前述原因，国内外的机器视觉测试系统并不适合四星玻璃公司的药用 管制玻璃瓶的检测。目前机器视觉的研究还主要局限在表示与算法层次( 机器视 觉的三个层次：计算理论层次、表示与算法层次、硬件实现层次) 。 本课题的研究也主要集中在表示与算法层次，探讨图像的处理和识别问题。 希望通过本文的研究为系统的组建和实际应用做前期准备工作。 l5 主要研究内容 本文从两方面着手，一方面设计照明系统。选择合适的光照设备，设计最 佳最经济的采集方案，得到优质的图像为下一步简化图像处理流程做充分的 准各，另一方面，在计算机上通过大量实验对比寻找合适的图像处理算法， 采用简单的特征值快速形成模板的方法，进行图像分析，得到图像的部分特征， 判断出缺陷，并在运行界面中给予明确显示，从采集到成功缺陷检测，构造一 套完整检测系统。 第一章绪埝主要对机器视觉进行综述，从机器视觉的原理，发展趋势，应 用，实现到面临的问题进行分析，然后提出了与本文相关的管制瓶视觉检测技 术，概述了浚技术的发展例程和面临的问题。 第二章主要讨论系统的总体设计框架，然后重点提出光源的设计方案。本 文作者在项目的准备中，曾与各视觉厂家沟通交流，通过研究、分析、实验各 个设备的规格标准，制定了采集方案， 介绍各硬件设备( 包括图像采集设备， 置，重点是照明方案的分析设计。 并提出了自己的照明方案，文中会详细 照明设备) 的选择原则以及设备参数配 第三章主要讨论针对所拍摄图像的预处理算法，包括图像的差影、滤波、 增强等算法，随后继续讨论图像分割、边缘检测的算法，通过大量的理论分析 和对比实验，选择最合适本检测系统的算法。 第四章主要对图像进行特征提取，缺陷判断，误差分析，界面设计。特征 提取部分分瓶身和瓶口特征两部分进行，分别计算出瓶高，瓶底直径，瓶口内 径，瓶口外径，并判断是否符合规格。在缺陷判断部分，采用模板匹配法，分 别就瓶身、瓶口的杂质，气泡，缺口，划痕等进行计算判断。误差分析部分， 分别就仪器和算法的精度，从定性和定量两方面进行分析。界面设计部分采用 了模块设计法，分块有层次的把整个系统综合起来。 第五章将总结全文的工作，并对今后应进一步完善的工作提出了一点建 议。 由于在校时间有限，本文所作的研究是整个项目的前期工作，包括采集部 分照明系统的设计，图像处理算法的设计，以及检测算法的完成。在硬件方面， 作者只在实验室现有条件下验证了检测算法的可行性，并且在此基础上证明了 理论硬件的可行性。软件方面的算法还有待进一步改进，机械联动装置部分还 需要深入研究，希望通过本文的研究能够为下一步完善系统的组建和实际应用 提供一定的借鉴作用。 6 第2 章药用管制瓶在线视觉检测系统的设计 本章主要介绍药用管制瓶在线自动检测系统的总体设计框架。主要为硬件 设备的选择原则，主要包括图像采集设备，照明设备和相应的设备参数。应工 业优良检测系统需要，本实验系统设计应当满足以下技术要求【1 2 】： 1 实时性好，系统必须达到指定的检测速度2 5 瓶秒； 2 参数测量设定要求，可以根据不同类型瓶体设置不同参数，设定检测指标 精度； 3 系统扩展要求，通过扩展的i o ，检测信号和控制执行结构。 4 系统精度要求，要求检测精度能检测出大于0 1 m m 的缺陷。 根据以上技术要求，系统设计时需遵循以下原则：完整性原则，最大限度 的满足管制瓶生产中的检测要求；可靠性原则，整个系统必须具备一定的稳定 性；经济原则，系统实用成本低；扩展性原则，考虑生产工艺的改进，系统要 能改进升级。 2 1 检测系统总体框架设计 系统的总体设计为采用高分辨率摄像机和图像处理器对被测目标尺寸、质量 等非接触测量。可以分为以下几个部分：成像单元、图像采集与处理单元、控 制单元，主要由l e d ( l i g h te m i t t i n gd io d e ，发光二级管) 光源、c c d 图像传感 器、光电感应开关、图像处理器、结果输出、传送控制装置组成。主要是图像 的获取，图像数据处理，特征提取和识别。 首先是光照部分，针对采集对象是生产线上的管制瓶这一特点，本论文提 出照明单元由三部分组成，由暗室负责隔绝外界光的干扰，背光源主要负责对 瓶身光照，环光源负责对瓶口光照。 在图像获取部分，像采集系统可分为采集和成像两个部分：图像采集部分 负责接收原始视频图像数据并对其进行预处理；成像部分主要是利用c c d 图像 传感器、光源、光电感应开关等设备摄取现场图像信息，并将其转化为模拟视 频信号。 采集单元中，本论文选用了采集卡和两台摄像机组合的采集方案，分别对管 制瓶的瓶口和瓶身进行拍摄 图像处理单元中对获得的图像进行滤波、增强等一系列预处理操作，得到 图像不同区域的灰度、色彩和纹理参数，将图像抽取轮廓边界。 在图像识别分析部分，讲预处理结果进行进一步处理。并将结果输往执行 机构。 以上由联机控制部分进行传动和控制，主要完成系统参数设定、检测计算 结果获取、统计分析，以及现场设备( 传动、定位、次品分类击出装置) 的控 制。系统的总体框架图如图2 1 7 图2 1 系统的总体框架圈 22 照明系统设计i l ” 照明系统是机器视觉系统的一个重要因素，园为它直接影响输入数据的质 量和最后处理结果的精确度。由于没有通用的视觉照明设备，所以针对每个特 定的应用实例场合，选择相应的照明装置，以达到最佳效果。本节会从照明位 置，照明环境，光源选择三个角度分析，结合管制瓶照明特点，提出合适本项 目的照明设计。 2 2 1 照明问题分析 本文中研究对象是管制瓶，在图像采集过程中它不仅存在一般物体照明 拍摄中会出现的光照不均，阴影等现象，还有其玻璃瓶表面光滑，透明或者半 透明状的特征。 黼 图2 2 照明缺陷削a , b o 光滑物体在光照下的镜面反射光锻强，使得面阵c c d 光敏面上的曝光量超 过其饱和曝光量，所成画面亮度失真，淹没所要检测的缺陷的信息，拍摄时， 具体表现为管制瓶局部反光太强，呈现不均匀的亮线或者亮点，如图2 2 。 传统的照明按照光源相对于摄像机和被测物的位冠可分为背向照明、暗场 照明、前向照明、环形照明等【is l 。 l 背向照明 霞 背向照明也叫逆光照明，是被测物放在光源和摄像机之间，光照使背景变为 白色而显现出物体的轮廓，其优点是能获得高对比度的图像，但是对于透明或 半透明的物体，逆光效果并不好。正面逆光照明时，由于光照过强而无法成像， 改变背景也无效，产生这样结果是由于光照太强而且分布不均匀所致，而太弱 的光照强度又使成像不清，不能突出缺陷。所以要产生清晰的缺陷图像必须使 光源分布均匀，且要达到一定的光照强度。另外成像效果还要受光源形状光照 面积等多方面因素的影响。 2 暗场照明 用逆光照明时许多透明的物体不容易显现出来，这时如果用暗场照明的方 式就可以达到物体边缘较亮而背景较暗的效果，从而大大增强了图像的对比度， 使物体容易与背景区分开来。 3 前向照明 前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式优点是便于安装，但是拍 摄中，由于光照不均，会造成很明显的阴影，或者局部亮点亮线太多，直接影响后期 的边缘检测。 4 环形照明 环形光源( 无影灯) 可以提供充足的无阴影的照明，在反射性物体的成像中很 有用。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。 5 光的漫射照明 光的漫射照明可以消除阴影减少镜面反射使一个区域得到均匀照明，还可 以扩大照明光线的覆盖范围。我们可以用在光源前加一片聚酯薄膜的方法或用 白板把物体反射光再反射回去的办法实现漫射照明。漫射照明可以使用光纤光 源、荧光灯或发光二极管等光源。漫射照明的不同设计可以产生不同的特定的 照明效果。 2 2 2 照明系统设计刚 本次实验所设计的光照系统均采用日光灯照明。实际生产中，去除日光灯 和左侧白纸的漫反射作用，左侧背光源可以采用l e d 平板背光灯，瓶口照明的 小孔光可以采用环形照明灯来实现，由于视野范围要求为视角范围最小要求为 3 2 m m 8 3 m m ，一次背光源可以选择尺寸为4 4 m m 1 5 0 m m 的b l 2 8 5 0 型号，瓶口 照明的圆环光源可以选择r l l 3 6 0 。它们的照明寿命都为l0 0 0 0 0 d , 时，具体形状 见。图2 3 。 9 眵b 图2 - 3b l 2 8 5 0 背光源和r l l 3 6 0 环形光源 l 针对研究对缘管制瓶的光滑特性，为了有效的减小镜面反射，本文采用了漫 反射背光照明综合瓶口环形照明的系统。漫射光照明可以消除阴影减小镜面 反射，能使一个区域得到均匀照明，还可以扩大照明光线的覆盖范围。为了进 一步的消除亮点，我们可以在光源前加餐巾纸特制的柔光罩，使光线被有效的 散射，形成漫射照明的效果。背光照明可以突出管制瓶的轮廓，增加背景物体 的反差，上方环形照明光源不仅可以提供管制瓶瓶口无阴影照明，而且可以增 加瓶身光照度，使瓶身细节更清晰。 2 针对研究对象管制瓶的透明特性，为了弱化生产线上复杂背景对管制瓶成像 的影响，本文借用了暗室照明的理论，在传送带特定框架上固定一个半封闭的 黑匣子，使照明环境单一化起来。实验中结构如图2 4 ，其中图2 4 a 为采 集光照正面图，图2 4 b 为右侧面图。 目2 4 管制瓶检测光照实验平台a , b 3 钏对光源选择需求，拍摄图像会考虑到管制瓶的高度，宽度，裂纹，杂物 口径等信息，需要照明光源稳定，均匀，亮度高，寿命长选择两套光源设备， 一个是引对瓶身照明的l e d 背光源，一个是针对瓶口的环形l e d 照明。实验中 选用了两组廉价的同光灯做为光源，代替背光源的是平行光同光灯加白色柔光 罩，代替瓶口环形照明光源的是台灯透过暗室上方数个小孔而成的王；1 ：形小孔 光。 4 针对采集设备位置的设计，由于本文检测系统需要同时对管制瓶身和瓶口同 步采集图像，故系统采用两套光源分别对瓶口和瓶身进行照明，并同时采用两 台同规格的符合工业标准的高分辨率、高清晰度c c d 黑白摄像机和一块基于 p c i 总线的黑白图像采集卡。 两台摄像机分别拍摄瓶身和瓶口的图像，要求摄像机到拍摄物体关键部分 中心的距离相等。针对瓶身拍摄的摄像机l ，物距规定为镜头到管制瓶中垂线的 距离。针对瓶口拍摄的摄像机2 ，物距规定为镜头到瓶口圆心处的距离。制作暗 室图见图2 5 。暗室代表一个半封闭的暗室，由正后面开通一个通道右侧方 设置摄像机负责对管制瓶身进行拍照。暗室左侧方在外部采用平行或者点背 光源照射下，形成漫反射。暗室的正上方，位于管制瓶口的中心位置，固定摄 像机，在暗室的四个角处开孔，并加灯光照射，形成等距离的小孔光，同时对 管制瓶口进行照明，这种设计有效的模拟了环形无影灯的效果。 圈2 5 熙明暗室图 2 2 圈像采集系统设计 图像采集系统主要包括相机、镜头和采集卡的选择，选配时要考虑系统对 速度的要求是多快：系统所要检测的视野范围是多大；系统所要选到的最低精 度是多少：系统所用软件的精度是几分之几个象索 有了这四点，就可以决定用高速还是低速设备，用高分辨率设备还是低分 辨率设备。以下从摄像头，镜头，采集卡三部分展开深入分析。 2 2 1 相机分析与选择 根据系统需求，正确的选择相机是设计整个机器视觉系统的关键。选择以 快门速度、精度和灵敏度为标准 2 2 1 1 工业相机摄像头分析 相机是将图像传感器接收到的光学图像转化为计算机所能处理信号的一种 光电转换装置，相机扫描制式分两种，：一种是p a l 制式的，一种是n t s c 制 式的。p a l 制式和n t s c 的分辨率也有所不同，p a l 制式使用的是7 2 0 * 5 7 6 ， 而n t s c 制式使用的是7 2 0 * 4 8 0 ，在分辨率上p a l 稍稍占有优势。而在我国销 售的数码摄像机都是p a l 制式的，如果是n t s c 制式的摄像机拍摄出来的图象 不能在p a l 制式的电视机上正常播放。所以基本选择的都是p a l 制式。下面 从各部件参数分析 1 图像传感器 摄像头按图像传感器分为c c d 和c m o s 摄像头，由于生产工艺上的差距， 现在c m o s 在去除噪声及灵敏度方面仍差于c c d 摄像机，使得c m o s 摄像机 现在尚无法达到工业应用领域的要求。c c d 摄像头的主要传感部件是c c d ，它 具有灵敏度高、畸变小、寿命长、抗震动、抗磁场、体积小、无残影等特点， c c d 是电耦合器件( c h a r g ec o u p l ed e v i c e ) 的简称，它能够将光线变为电荷并 可将电荷储存及转移，也可将储存之电荷取出使电压发生变化，因此是理想的 摄像元件。 摄像头的分辨率直接影响到整个视觉系统的计算精度，而衡量摄像头精度 的标准，就是有效象素值，它的大小又由c c d 靶面大小决定。从c c d 摄像头 的性能指标分析，c c d 尺寸，像元大小，有效视频像元数，最低照度等，决定 了c c d 摄像头的采集精度。 2 摄像机精度分析 对于本项目实际要求精度为0 1 m m ，视野范围为3 2 m m 8 3 m m ，需要c c d 的分辨率可以通过以下来计算来实现。 x 方向分辨率= x 方向视野范围x 方向实际要求精度 y 方向分辨率= y 方向视野范围y 方向实际要求精度j 带入上式计算得， ( x 方向分辨率) = 3 2 ( x 方向视野范围) o 1 ( x 方向实际要求精度) ( y 方向分辨率) = 8 3 ( y 方向视野范围) o 1 ( y 方向实际要求精度) 需求摄像头的分辨率为，x 方向3 2 0 ，y 方向为8 3 0 ，基于c c d 芯片的长宽比 例是4 ：3 ，只要在拍摄的时候，将摄像机旋转定位9 0 度，即可实现对摄像头的 最低分辨率要求即8 3 0 3 2 0 。 2 2 1 2 镜头分析 1 镜头焦距的计算 1 2 当摄像机c c d 大小选定以后，靶面的视野也就基本确定了，可以根据摄像机 到被监控目标的距离确定镜头的焦距，总之物距越长，镜头焦距也越长。根据 透镜成像原理，当物距大于2 f 时候，成像范围在卿2 f 之间，本算法假设像距在 极限焦点处，见图2 - - 6 ，所求得是能在该物距下最大的焦距选择，根据以下公 式求解需要镜头的焦距f 。 f = h x 1 ，( 2 1 ) f ：镜头焦距； u ：被摄物体至镜头的距离； h ：图像高度( 被摄物体在c c d 靶面上成像高度) ； v ：视场( 摄取场景) 高度被摄物体的高度； t c c d n - t l 上 镜头 、 1 。r 嘞岱厂 - 焦距fu 物距u 。： 一 i i 视野v 土 图2 6 镜头计算示意图 本项目中被拍摄物体的大小( 视野) 是8 3 m m 3 2 m m ，物距为最小为 3 0 0 m m ，c c d 靶面尺寸为1 3 英寸，靶面尺寸为宽8 8 m m 高6 6 m m ，对角线 l l m m 。则由公式( 2 1 ) 得到焦距计算式子如下： f = 8 8 3 0 0 8 3 = 31 8 ( m m ) ( 2 2 ) f = 6 6 3 0 0 3 2 = 6 1 9 ( m m ) ( 2 3 ) 由于计算中采用的像距为最小值f ，所以镜头的焦距最大为31 8 m m ，所以所 选择的镜头焦距应该小于3 1 8 m m 。 2 镜头的选择 为了获得预期的摄像效果，在选配镜头时，应着重注意六个基本要素： 被摄物体的范围：8 3 m m 3 2 m m 被摄物体的细节尺寸：0 1 m m 物距：3 0 0 m m 焦距：j 、于3 1 8 m m 摄像机的分辨率：1 0 2 4 1 0 2 4 c c d 摄像机靶面的尺寸：2 3 英寸，c 接口 由以上的基本要素来衡量最常用的三种镜头( 5 0 m m ，2 5 m m ，1 6 m m ) 为例。 1 3 5 0 m m 的镜头焦距是最大的，所以5 0 m m 镜头的视角就最小，而视野就最小， 最小物距却是最远的；2 5 m m 的镜头焦距次之；16 m m 的镜头焦距则是最小的， 所以16 m m 镜头的视角就最大，而视野也就最大，最小物距是最近的。最小视 野v m i n 计算如下： v m i n = ( ，宰u ) f( 2 4 ) 根据选定的摄像机参数，初选可调焦距f = 2 5 m m 的镜头，c c d 芯片尺寸 1 = 8 8 m m ， 最小物g f i u = 3 0 0 m m 。则最小视野为5 2 8 m m ，由于该摄像机的分辨 率为1 0 2 4 x1 0 2 4 ，则该摄像机的精度为5 2 8 1 0 2 4