（计算机应用技术专业论文）基于机器视觉的瓶盖缺陷检测可重构系统.pdf

i i illl l l l l l l l l l l l l l l1 li lll ll y 19 0 9 12 1 d i s s e r t a t i o ns u b m i t t e dt oh a n g z h o ud i a n z iu n i v e r s i t y f o rt h ed e g r e eo fm a s t e r t h e c a p sd e t e c t i o nc o n f i g u r a t i o ns y s t e m b a s e do nt h em a c h i n ev i s i o n c a n d i d a t e ：s h u i s h e n gy a n g s u p e r v i s o r ：p r o f d a ig u o j u n d e c e m b e r ，2 0 1 0 杭州电子科技大学 学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研 究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的作品或成果。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。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 论文作者签名：鹉寿生 日期： m 年1 月l ；日 学位论文使用授权说明 本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即：研 究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证 毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大 学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文 的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。( 保密 论文在解密后遵守此规定) 论文作者签名：祸心生 日期：弘1 1 年1 月l ；日 指导教师签名 铆他 日期洲年【月哗日 杭州电子科技大学硕士学位论文 摘要 随着工业自动化水平的迅速提高，人们对工业检测软件的要求越来越高， 使得传统的工业检测软件无法满足用户的需求。机器视觉技术在工业在线检测中 的应用是近年来研究的热点之一；采用可重构技术的组态软件在性能和易用性方 面是传统软件无法比拟的。本系统结合机器视觉和可重构技术的特点，实现了饮 料瓶盖缺陷检测系统的开发。 可重构组态软件的设计和开发是一个非常庞杂的工程。本文提出了软件的总 体框架和实现方法，并给出了基于v c + + 6 0 开发平台的程序实现，主要完成以 下工作： 1 可重构系统框架：利用可重构技术的特点及优势，设计了机器视觉检测 系统的整体框架，使得用户可以根据需要重构所需的模块。系统框架采用开放式 的设计模式，便于框架的重用和扩展。 2 图像采集系统：为了达到对工业生产流水线的实时性，本系统设计实现 了高效的图像采集系统。采集系统采用缓存的方式存储数据，与检测系统从软件 上进行隔离，使得系统有较好的独立性，同时用户可以根据需要选择相应的拍摄 模式：静态模式或触发模式。 3 缺陷实时检测系统：采用组态软件设计方式分模块实现图像预处理、瓶 盖定位、缺陷检测及缺陷报警功能，各模块均提供不同算法供用户根据实际需要 选择组建，方便系统可重构。在瓶盖图像预处理阈值分割中，本系统提出了基于 遗传算法的阈值分割方法，与传统方法相比阈值分割更为快速、准确。缺陷检测 最关键的是定位瓶盖与瓶身距离的左右边缘，本系统采取模块算法来定位瓶盖的 边缘。 本课题实现了一个实时的基于机器视觉的瓶盖缺陷监测系统，系统采用可 重构的设计方法，极大提高了系统使用的方便性和开放性。系统一秒钟可以完成 大约1 5 帧图像的采集、处理及检测，满足实际工业检测的要求，有较好的市场 应用前景。 关键词：组态软件，可重构技术，模块算法，遗传算法，机器视觉，检测系统 杭州电子科技大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h ei m p r o v e m e n to fi n d u s t r i a la u t o m a t i o n i n t e l l i g e n ti n d u s t r i a ld e t e c t i o n s o f t w a r eh a sg a i n e dm u c ha t t e n t i o n t r a d i t i o n a li n d u s t r i a ld e t e c t i o ns o f t w a r ec a n t s a t i s l ya l lk i n d so fr e q u i r e m e n t so fm o d e r ni n d u s t r y m a c h i n ev i s i o nt e c h n o l o g yh a s b e e ni n v e s t i g a t e da n da p p l i e dl a r g e l yr e c e n t l yi nt h ef i e l do fi n d u s t r yo n l i n ed e t e c t i o n c o m p a r e dt o t h et r a d i t i o n a ls o f t w a r e ，t h ec o n f i g u r a t i o ns o f t w a r e u s i n g t h e r e c o n f i g u r a b l et e c h n o l o g yh a sm o r ea d v a n t a g e si nf u n c t i o n a l i t ya n du s a b i l i t y b a s e d o nm a c h i n ev i s i o na n dr e c o n f i g u r a b l et e c h n o l o g y , as y s t e mw a sd e v e l o p e dt od e f e c t t h ed e t e c t i o no f b o t t l ep i n t h e d e s i g na n di m p l e m e n t a t i o no ft h ec o n f i g u r a t i o n s o f t w a r eu s i n g r e c o n f i g u r a b l et e c h n o l o g yi sv e r yc o m p l e x t l l i sp a p e rd e s c r i b e si t sm a i nf r a m e w o r k a n di m p l e m e n t a t i o n t h em a i nc o n t r i b u t i o n so ft h i st h e s i sa r el i s t e da sf o l l o w s ： 1 r e c o n f i g u r a b l ef r a m e w o r k ：1 1 l cm a i nf r a m e w o r ko ft h es y s t e mi sd e s i g n e d u s i n gr e c o n f i g u r a b l et e c h n o l o g y u s e r sc a l lr e c o n s t r u c tt h em o d u l e sa c c o r d i n gt ot h e i r p r a c t i c a ld e m a n d s t h ef r a m e w o r ka d o p t st h eo p e nd e s i g nm o d es ot h a ti tc a nb e r e u s e da n de x t e n d e de a s i l y 2 i m a g ea c q u i s i t i o ns y s t e m ：i no r d e rt os a t i s l yt h er e a l t i m ed e m a n do fm o d e r n i n d u s t r i a lp r o d u c t i o nl i n e ，t h i ss y s t e md e s i g n e da n di m p l e m e n t e dah i g h l ye f f i c i e n t i m a g ea c q u i s i t i o ns y s t e m t h ei m a g ea c q u i s i t i o ns y s t e ms a v e si m a g ed a t ai nc a c h e s ， w h i c hi s o l a t e st h ei m a g ea c q u i s i t i o ns y s t e mw i t ho t h e rp a r to ft h es y s t e m u s e r sc a n s e l e c tt h em o d ea c c o r d i n gt ot h e i rd e m a n d ：s t a t i cm o d eo rt r i g g e rm o d e 3 r e a l t i m ed e t e c t i o ns y s t e r n ：t h er e a l t i m ed e t e e t i o ns y s t e r na d o p t st h ed e s i g n m o d eo fc o n f i g u r a t i o ns o f t w a r e ，i n c l u d i n gt h ei m a g ep r e - p r o c e s s i n gm o d u l e , c a p o r i e n t a t i o nm o d u l e , d e f e c td e t e c t i o nm o d u l ea n dd e f e c ta l a r m i n gm o d u l e e v e r y m o d u l ep r o v i d e ss e v e r a ld i f f e r e n tm e t h o d s ，w h i c ht h eu s e r sc o u l ds e l e c ta c c o r d i n gt o t h ed e m a n d i nt h ep r o c e s so ft h ec a pt h r e s h o l ds e g m e n t a t i o n ，t h i sp a p e rp r o p o s e dt h e t h r e s h o l dm e t h o db a s e do nt h eg e n e t i ca l g o r i t h m 1 1 豫k e yo ft h ed e f e c td e t e c t i o n m o d u l ei so r i e n t a t i o no ft h el e f ta n dr i g h td i s t a n c eb e t w e e nb o r i ca n dp i n , t h es y s t e m a d o p t st h em o d u l ea l g o r i t h mt ol o c a t et h eo r i e n t a t i o n t l l i st h e s i sc o m p l e t e st h er e a l - t i m ed e f e c td e t e c t i o ns y s t e mo fb o t t l ep i nb a s e do n m a c h i n ev i s i o n 1 1 地s y s t e ma d o p t st h ed e s i g no fr e c o n f i g u r a b l et e c h n o l o g y , w h i c h g r e a t l yi m p r o v e st h eo p e n n e s sa n dc o n v e n i e n c e t h es y s t e mc a np r o c e s sf i f t e e n f l a m e si n c l u d i n gc o l l e c t i n g , p r o c e s s i n ga n dd e t e c t i n ge v e r ys e c o n d ，w h i c hs a t i s f i e s t h er e q u i r e m e n to fp r a c t i c a li n d u s t r i a ld e t e c t i o n t 1 1 i ss y s t e mh a sag o o dm a r k e t p r o s p e e t k e y w o r d s ：c o n f i g u r a t i o ns o f t w a r e ，r e c o n f i g u r a b l et e c h n o l o g y , m o d u l ea l g o r i t h m ， g e n e t i ca l g o r i t h m , m a c h i n ev i s i o n , d e t e c t i o ns y s t e m n 杭州电子科技大学硕士学位论文 目录 摘要。i a b s t ra c r i i 第一章绪论l 1 1 机器视觉l 1 1 1 机器视觉概述1 1 1 2 机器视觉应用分类2 1 1 3 国内外研究及现状3 1 2 可重构技术4 1 3 本系统研究背景及意义5 1 4 论文主要研究内容6 第二章系统概述。9 2 1 系统介绍9 2 2 系统设计9 2 2 1 检测系统总体设计。9 2 2 2 图像采集系统设计l o 2 2 3 瓶盖缺陷检测设计l3 2 3 界面及模块设计一1 4 2 3 1 本系统界面设计思想1 4 2 3 2 本系统模块设计思想1 5 2 4 本章小结1 6 第三章可重构框架设计1 7 3 1 可重构设计。1 7 3 1 1 可重构模块库设计1 7 3 1 2 可重构组建区设计1 9 3 2 可重构模块。1 9 3 2 1 预处理模块2 0 3 2 2 检测模块2l 3 2 3 可重构参数2 l 3 2 4 可扩展模块2 2 3 3 检测系统模块及方法2 2 3 4 本章小结2 3 l 杭州电子科技大学硕士学位论文 第四章可重构模块设计与实现2 4 4 1 图像采集模块2 4 4 2 图像预处理模块2 4 4 2 1 图像阈值模块2 5 4 2 2 图像边缘模块3 0 4 2 3 图像滤波模块3 4 4 2 4 图像膨胀腐蚀模块3 5 4 3 图像检测模块。3 6 4 3 1 瓶盖区域定位3 6 4 3 2 瓶盖缺陷检测。3 7 4 4 本章小结4 3 第五章检测系统实验及结果4 4 5 1 引言4 4 5 2 检测系统框架界面4 4 5 2 1 检测系统主框架4 4 5 2 2 视图对话框4 5 5 2 3 显示对话框4 5 5 2 4 实时统计对话框4 6 5 3 算法构建框架界面。4 7 5 3 1 算法工具箱4 8 5 3 2 算法重构区5 l 5 4 本章小结5 3 第六章总结和展望5 4 6 1 总结5 4 6 2j i i l 望5 z i 致谢5 6 参考文献5 7 附录6 0 i v 杭州电子科技大学硕士学位论文 1 1 机器视觉 1 1 1 机器视觉概述 第一章绪论弟一早珀t 匕 现代工业自动化生产中，产品合格检测是必不可少的环节，例如检查汽车零 配件尺寸和检查自动装配的完整性，饮料瓶盖的质量检查，还有包括产品包装上 的条码和字符识别等；其应用的共同特点是工业生产中连续且大批量生产、并且 对外观质量的要求非常高。传统上，这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠 人工检测来完成，一些工厂的流水线后面可看到数以百计甚至逾千的检测工人来 执行检测这道工序，这种检测方法给工厂增加巨大的成本，但仍不能保证1 0 0 的检验合格率( 即“零缺陷，) 。机器视觉【i 】作为一种新的检验检测技术在各类工业 领域中获得广泛应用。计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉 的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念【2 】。 机器视觉定义为用机器代替人眼，在没有人类干预的情况下使用计算机来处 理和分析图像信息并得出结论。主要研究计算机来仿真人的视觉功能从客观事物 的图像中提取信息，进行处理并加以检测。机器视觉系统【3 】是指通过机器视觉设 备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，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽 取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。典型的工业机器视 觉系统包括光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、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 4 1 。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图像信号，然后转变成数字化信号并传送给专 用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算来抽取目标 的相关特征，根据预设的容许度和其他判断条件输出判断结果。 图1 - 1 典型工业机器视觉应用系统结构 l 杭州电子科技大学硕士学位论文 广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字 图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。而工业应用中的机器视 觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特剧5 】 是： ( 1 ) 机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电 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 能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 ( 2 ) 机器视觉更加强调实用性，要求对工业生产中恶劣的环境具有良好的抗 干扰能力，并且具有合理的性价比，再者，机器视觉要求通用的工业接口，这样 就可以操作普通工作，具有以上提点的机器视觉，有较高的容错性能和安全性能， 且有较强的可移植性能和通用性能。 ( 3 ) 机器视觉工程师必须具有研究数学理论及编制程序软件的能力，此外， 还需要对光学、机械工程综合能力。 ( 4 ) 机器视觉更注重强调实时性，不仅要求高速度性能和高精度性能，因此 对于计算机视觉及数字图像处理结束而言，目前很难直接运用到机器视觉中，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。 目前，机器视觉已成功地应用于工业检测领域7 1 ，大幅度地提高了产品的 质量和可靠性，保证了生产的速度，该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。例如产品包装印刷质量的检测、饮料行业的容器质量检测、饮料填充检 测、饮料品封口检测、木材厂木料检测、半导体集成块封装质量检测、卷钢质量 检测和水果分级检测等。 1 1 2 机器视觉应用分类 机器视觉技术的最大优点是不需要直接接触被观测对象，因此观测与被观测 者都不会产生任何损伤及影响，且安全可靠，这是机器视觉有别于其它检测方式 的重要特点。理论上，人眼能够检测到的精度，机器视觉都可以检测到，但是， 机器视觉能检测到人眼检测不到的范围，例如红外线、微波、超声波、紫外线、 甚至纳米级的差别等，因此机器视觉可以利用这方面的优势来达到人眼检测不到 的范围。此外，如果人长时间地观察某一对象会感到疲劳，会引起不必要的误差， 机器视觉一旦开启可以无时间限制检测某一对象，而且位置可以精确定位，无移 动，另外其可以具有很高的分辨精度和速度。所以，机器视觉应用领域十分广泛， 可分为工业、科学研究、民用和军事4 大领域瞵j 。 杭州电子科技大学硕士学位论文 ( 1 ) 工业领域。工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域，按照功能又可 以分成4 类：产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位。其应用行业包 括印刷包装、汽车工业、半导体材料元器件连接器生产、药品食品生产、烟草 行业、纺织行业等。下面以纺织行业为例具体阐述机器视觉在工业领域的应用 【9 】。在纺织企业中，机器视觉检测是工业应用中质量控制的重要组成部分，机 器视觉代替人的视觉可以克服人工检测所造成的各种误差，大大提高检测精度和 效率。正是由于视觉系统的高效率和非接触性，机器视觉在纺织检测中的应用越 来越广泛【l 2 1 。目前主要的研究内容可分为3 大类：纤维、纱线、织物。由于 织物疵点检测( 在线检测) 需要很高的计算速度及很高的识别精度，因此，设备费 用比较昂贵。 ( 2 ) 科学研究领域。机器视觉也是科学研究领域中的重要技术，在科学研究 领域可以利用机器视觉进行材料分析、生物分析、化学分析和生命科学，如癌症 细胞识别、血液细胞自动分类计数、染色体分析等。此外，在农业机械导航上也 有一定的研究和应用，对于高校研究农业机械化的自动化提供了技术支持。 ( 3 ) 民用领域。机器视觉技术在民用的领域是随处可见的，智能交通、安全 防范、文字识别、医疗设备、身份验证方面有着广泛的应用机器视觉。医学领域 也是运用机器视觉一个重要的领域，激光拍摄、b 超的分析等都需要用到机器视 觉，机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析，其主要运用数字图像处理技术、 信息融合技术x 射线透视图、核磁共振图像、c t 图像进行适当叠加，然后进行综 合分析，以及对其它医学影像数据进行统计和分析。 ( 4 ) 军事领域。视觉技术也可用在航天、航空、兵器( 敌我目标识别、跟踪) 及测绘。在卫星遥感系统中，机器视觉技术被用于分析各种遥感图像，进行环境 监测，根据地行、地貌的图像和图形特征，对地面目标进行自动识别、理解和分 类等。 1 1 3 国内外研究及现状 在国外，机器视觉检测系统已成功应用于电子、汽车、机械加工等现代工 业生产中，大幅提高了产品质量和可靠性。机器视觉的应用普及主要体现在半导 体及电子行业，其中约4 0 0 a r , 一5 0 集中在半导体行业。典型的应用有：p c b 印刷电 路、s m t 表面贴装、电子生产加工设备等。在汽车制造行业，福特公司与北美汽 车工业研究院联合研制了b i n p i c k i n g 系统，使用激光雷达在7 秒之内对整个工 件箱进行扫描。根据扫描所得的三维图像，计算机械手对工件的最佳抓取点，从 而准确地将工件放入传输带。 机器视觉技术在机器人视觉伺服系统中也有广泛应用。英国爱丁堡大学将机 3 杭州电子科技大学硕士学位论文 器人视觉技术应用到成品质量自动检测系统，研制了“集成机器视觉( i m v ) 系统”， 通过欧共体资助的e u t i s t i m v 计划向欧洲企业推广。日本精i ( s e i k o ) 的机器 视觉系统s v l 和s v 2 0 0 ，可装配在s e i k or t 3 0 0 0 和x y - 3 0 0 0 机器人上，广泛 应用于柔性机器人装配系统中。 在国内，机器视觉还没有发展成一个完整的行业，从供应商到系统集成商到 终端客户，整条产业链还处于培育阶段。在应用方面，国内仅仅出现了一些零星 的案例，主要应用于纺织、食品饮料、电子、烟草等行业，如饮料瓶盖检测、药 品检测分装、印刷色彩检测等。目前，机器视觉系统在国内主要集中在低端应用， 应用水平较为初级。但是，随着工业自动化与智能化需求的进一步提高，机器视 觉技术在我国具有广阔的发展空间。 国内高校、研究所和企业近年来在图像和机器视觉技术领域进行了积极的探 索，并逐步开始工业现场的应用。哈尔滨工业大学机械加工自动化实验室利用激 光对零件视觉识别进行了研究，先后研制了光点法视觉识别系统和光片法视觉识 别系统。系统具有很好的抗干扰性和可靠性，且结构简单、成本低、数据处理量 少、速度快。华中科技大学国家数控系统工程研究中心对线机构激光一机器视觉 三角测量光路进行了研究，给出了通用光路计算公式，对激光机器视觉测量系统 的光路结构设计有一定的指导意义。 1 2 可重构技术 可重构技术【2 4 】采取的模式是组态控件，采用组态软件的思想来对模块实现之 后如何构造实际系统进行描述。 组态软件又名组态监控软件，译自英文s u p e r v i s o r yc o n t r o la n dd a t a a c q u i s i t i o n ( 简称s c a d a ) ，组态软件处在自动控制系统监控层一级的软件平台和 开发环境，比喻为“应用程序生成器”，用户可以根据应用任务的要求，可重构配 置、组合各功能模块，快速构成满足用户需求的应用软件，能使用户快速构建自 需软件。 组态软件由组态系统和运行系统组成。组态系统处理系统可变部分，通过配 置系统相关数据，生成最终的图形化的目标应用系统，供运行系统使用。运行系 统在完成系统稳定不变的部分的同时，还可以通过加载组态生成的数据以适应特 定系统，从而最终完成系统监控的功能。 组态软件应用领域广泛，在电力系统、水利系统、石油和化工等诸多领域都 发挥了非常大的作用。并且在每个应用领域中，组态软件业也差别非常大。组态 软件具有专业性，每种软件都有特定的应用范围。通用组态软件主要有如下特点： ( 1 ) 延续性和可扩充性。 4 杭州电子科技大学硕士学位论文 ( 2 ) 封装性。屏蔽了实现的细节，用户不需要掌握太多的计算机编程技术就可以 很好的实现一个复杂工程所要求的功能。 ( 3 ) 通用性。 国内的组态软件起步较晚，但进几年发展迅速。以价格低廉、符合中国国情、 界面更贴近用户等优势，逐渐在中国市场中占据越来越重要的地位。随着开发人 员素质的不断提高，所开发的组态软件也将越来越丰富，功能越来越强大，性能 越来越稳定。 在可重构软件开发过程中，软件复用的思想一直贯穿其中。纵观以往的软件 开发历史，基于构件的开发是实现软件复用的关键因素之一，其余的还包括领域 工程( d o m a i ne n g i n e e r i n g ) 、软件架构( s o f t w a r ea r c h i t e c t u r e ) 、软件再工程( s o f t w a r e 黜圯姆n e e 血曲、开放系统( o p e ns y s t e m ) 、软件过程( s o f t w a r ep r o c e s s ) 、c a s e 技术等。本文将从基于构件的角度对广域监控系统进行可重构设计。基于构件的 开发( c o m p o n e n t - b a s e dd e v e l o p m e n t ，简称c b d ) 或基于构件的软件工程 ( c o m p o n e n t - b a s e ds o f t w a r ee n g i n e e r i n g ，简称c b s e ) 是一种软件开发的新范例， 其主要实现方法为在一定构件模型的支持下，复用构件库中一个或多个软件构 件，通过组合的方式高效率、高质量的构造应用软件系统的过程。 1 3 本系统研究背景及意义 随着人民生活水平的提高，饮料市场需求也不断增加，c a n a d e a n 公司最新 的“全球饮料瓶盖发展趋势”研究报告显示，在未来的5 年里，全球饮料市场将需 要大概2 2 0 0 亿个瓶盖。全球饮料瓶盖市场的增长将建立在那些对包装饮料消费 有着巨大需求的国家和地区，如中国、印度、巴西、俄罗斯等国家和地区。即使 在相对成熟的西欧和北美市场，饮料的消费也不是一成不变的，新产品的开发和 市场竞争的日益激烈搅动着不同产品和品牌之间的激烈竞争。因此，为了符合消 费者对方便的需求和环保法规的要求，新技术在不断涌现，新外观的瓶盖也层出 不穷。于是产品的质量就成为了生产厂商和消费者愈加关注的问题。而饮料封装 性能的好坏直接影响到产品的质量。在高速旋盖子系统过程中最经常出现的就是 高盖和歪盖缺陷。这些情况中轻微的会导致产品外观的不美观，严重的会导致饮 料内部质量发生变化。 传统的瓶盖质量检测大多都是利用人眼来完成检测，对于较小的企业和作坊 式可以满足要求的，但是对于大型的生产线，要求日产量一定数目的企业来说， 利用人眼来检测生产的饮料瓶盖是否合格，显得力不从心，主要有以下一些缺点 和不足：l ：检测速度慢。2 ：大量的检测，需要花费大量的人力资源。3 ：检测 结果误差大。针对以上情况，综合运用了电子学、光电探测、图象处理和计算机 s 杭州电子科技大学硕士学位论文 技术应用到饮料瓶盖是否合格的工业检测上来，是有着重大的意义的。不仅可以 节约大量的人力物力，还可以提高检测精度，减小误差率，从企业长远的发展目 标和经营来看，利用机器视觉检测技术来实现对饮料瓶盖装质量检测是必须的也 是必要的。 可重构技术的组态软件是一个具有多任务、接口灵活、使用灵活、功能多样、 运行可靠的软件系统，其中实时多任务是它的最突出的特点。一个组态软件系统 由若干戈功能模块组成，用户可以通过组建自身需要的模块来实现自己的软件系 统，从而提高了资源的利用率和可复用性。 将可重构技术应用于机器视觉系统方面，国内外也开展了积极探索。由于机 器视觉及相关处理需要更高的性能，而可重构器件处理的效率远远高于传统的处 理器，文献 3 6 】分析了可重构技术应用于机器视觉系统的优缺点。文献 3 7 】针对 两种不同的实时应用，提出了一种基于可重构硬件( f p g a ) 的智能相机。 c a m - e 1 e o n 为一种基于可重构硬件与嵌入式软件构建的运行时可重构的网络相 杭州电子科技大学硕士学位论文 图1 2 论文总体框架图 1 绪论。首先简单介绍了工业机器视觉的相关技术及现状，之后介绍了可重 构技术的概念及发展，并结合当今社会和企业的发展趋势阐述了课题研究的目的 和意义。 2 系统概述。本章主要介绍了瓶盖缺陷检测系统的总体架构。本系统分为 图像采集系统和瓶盖缺陷检测系统两个子系统，图像采集系统采集实时的流水生 产线的图像数据，瓶盖检测系统的主要功能是检测瓶盖图像是否合格。 3 可重构框架设计。本章的重点介绍了瓶盖检测系统的可重构框架设计， 利用可重构技术的特点，设计了基于机器视觉的瓶盖缺陷检测系统，使得用户可 以根据需要重构所需的模块。 4 图像采集及处理。本章主要介绍了瓶盖缺陷检测系统具体实现过程，为 了达到对工业生产流水线实时性，本系统才用缓存的方式存储数据；瓶盖检测分 为图像预处理、瓶盖定位及缺陷检测模块，用户可以根据需求来组建所需检测系 统。 5 系统演示。以上章节介绍了基于机器视觉的瓶盖缺陷检测可重构系统的 框架及可重构模块，本章主要是仿真瓶盖缺陷检测系统的处理过程，瓶盖图像采 集模块基本满足流水生产线实时性的要求，瓶盖缺陷检测系统能够快速、准确检 7 杭州电子科技大学硕士学位论文 测瓶盖是否合格。 6 总结与展望。对瓶盖缺陷检测系统进行了进一步的总结，并讨论了本系 统的进一步工作和展望。 杭州电子科技大学硕士学位论文 2 1 系统介绍 第二章系统概述 本系统采用基于可重构技术的组态软件设计模式。传统的应用软件只能解决 单一的检测问题，而组态软件可以通过重构相对应的模块来实现软件可复用，具 有良好的灵活性和可复用性。工业饮料生产企业中，流水生产线生产的饮料种类 很多，其对应的瓶盖也各不相同，如果采用传统的应用软件，对于不同的饮料瓶 盖，需要提供相应的软件来检测，会耗费大量的人力和物力；而组态软件可以重 构相应的模块达到检测不同饮料瓶盖的目的。因此，本系统采用可重构技术的设 计模式，对于不同的饮料瓶盖，可以组建相应的模块来实现饮料瓶盖的检测。 2 2 系统设计 本系统为工业饮料瓶盖缺陷检测提供了一个可重构、图形化的检测界面，针 对不同的要求和标准，用户可以轻松的可重构自己的模块，来完成相应的检测。 并且具有统计报表及数据保存，用户可以随时验证自己的系统。 2 2 1 检测系统总体设计 可重构瓶盖缺陷检测系统的主要作用是：对实时拍摄的生产线的瓶盖图像进 行处理，检测瓶盖是否合格。瓶盖图像采集是通过生产线的智能相机来采集实时 的数据，这里需要对光源有限制。为了实现以上功能，将工业视觉软件分为两部 分，瓶盖图像采集和瓶盖缺陷检测： ( 1 ) 瓶盖图像采集系统主要实现：本系统采用智能相机对生产线实时采集图 像，考虑到光照、流水线生产速度、拍摄速度等因素对图像的影响，智能相机采 用的是触发式的模式。 ( 2 ) 瓶盖缺陷检测主要是对采集的图像进行瓶盖检测，运用图像处理方面的 知识，图像灰度化、阈值分割、边缘检测、对比度拉伸等操作，对感兴趣的瓶盖 区域检测，检测瓶盖是否歪盖、无盖和高盖。瓶盖图像采集流程图和瓶盖检测流 程图如图2 1 。 9 杭州电子科技大学硕士学位论文 图像采集系统瓶盖缺陷检测 l 流水生产线 检测瓶盖合格 上t 光照系统设置合格参数设置 土t 智能相机设置 瓶盖区域处理 上 ， t 拍摄触发设置算法模块重构 上t 图像采集提取瓶盖区域 上t 数据载入缓存读取缓存数据 2 2 2 图像采集系统设计 图2 1 检测系统的流程图 光照是影响图像采集系统的一个重要的因素，在不同颜色和强度的光照下， 所拍摄到的图像差异是比较明显的。智能相机的性能是图像采集系统必须考虑的 硬件设备。下面先介绍光照系统的设置，接着介绍智能相机的性能和要求，考虑 到对流水生产线速度的因素，本系统采取缓存的模式。 1 光照系统设计 图像采集系统是对流水生产线上流动的饮料瓶进行实时拍摄，因此光照是影 响检测软件效率的一个重要的因素。光照环境的变化能引起饮料瓶盖对光的反射 发生变化，从而使得瓶盖的边缘发生变化，并且由于生产线的瓶盖是三维形状， 不同的光照环境在瓶盖图像中会产生不同的阴影，导致瓶盖图像部分特征消失。 光照的变化主要表现为强度变化和角度变化。强度变化会导致极端光照情况 杭州电子科技大学硕士学位论文 出现，如高光、过亮和过暗。光照角度的变化则带来灰度分布的影响、对边缘信 息的影响以及色度空间的影响【2 。 图像的灰度分布是基于灰度图像识别方法的主要信息依据，光照条件变化导 致了图像灰度分布的改变，直接影响着识别的准确性。光照角度的变化对图像的 灰度影响比较明显，如图2 2 给出了不同光照角度下采集同一个瓶盖的两幅图像， 其中一幅是判断为合格，而另外一幅是不合格： ( a ) 检测不合格瓶盖( b ) 检测合格瓶盖 图2 2 不同光照采集的同一瓶盖图像 可见，光照角度的变化下，同一个瓶盖的两幅不同光照图像间的差异可能会 引起检测的错误。 图像的边缘是图像的最基本特征。所谓边缘是指其指其周围像素灰度有阶跃 变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物 体之间、基元与基元之间。物体的边缘是由灰度不连续性所反映的，经典的边缘 提取方法是考察图像的每例象素的某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或 二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘。这种方法称为边缘检测局部算 子法【2 2 j 。图像边缘是判断瓶盖是否合格的重要依据。如果图像的边缘不够清晰， 可能会引起检测结果的错误。不同颜色的光波长不同，因此对边缘的敏感度也大 不相同。 综上所述，选择适宜的光照强度及颜色是拍摄瓶盖图像的关键因素，基于拍 摄的实验数据，本系统选择适当光照强度红光可以达到比较理想的效果。 2 智能相机及拍摄触发模式 智能相机( s m a r tc a m e r a ) 与传统意义上的相机有着本质的不同，它并不是一 台简单地将光信号转化为电信号的设备。智能相机内部除了普通相机具备的图像 ( 光电) 传感器、a d 转换等部件，还具备图像信号处理、图像缓存、通讯接口等 模块，将图像的采集、处理与通信功能集成于单一装置内，从而提供了多功能、 模块化、高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案。 本系统所需的智能相机是可安装与流水生产线的设备，其要满足的条件包括 杭州电子科技大学硕士学位论文 以下几个方面： ( 1 ) 使用时间：流水生产线需要智能相机有较长的使用时间，更换相机势必影响 生产线的使用效率。 ( 2 ) 触发设置：目前智能相机的触发方式有两种，一种是基于时间的拍摄方式， 即每秒采取图像的帧数，另一种是基于外界触发的拍摄方式；流水生产线的速度 影响因子很多，因此速度也是实时改变的。 ( 3 ) 图像分辨率：图像的分辨率有3 种：2 0 4 8 1 5 3 6 ，1 0 2 4 7 6 8 ，6 4 0 * 4 8 0 ，本系统 要保证图像具有清晰的瓶盖图像，还要保证具有较高的帧数，因此采取6 4 8 * 4 8 0 的图像分辨率。 ( 4 ) 测量精度：测量的精度要达到o 1 r n m ，所以精度要尽可能高，保证优于5 0 m n ， 而在该精度下进行瓶盖检测也是足够的。 3 图像采集及缓存技术 一般情况下，成像系统获取的图像也就是原始图像由于受到相机成像噪声、 检测目标对照明光的吸收和反射、图像采集过程的量化等限制和随机干扰，往往 不能在视觉系统中直接使用，必须在视觉系统的早期阶段对原始图像进行灰度矫 正、噪声过滤等图像预处理。 为了提高系统的检测速度和准确度，智能相机所拍摄的图像必须满足下面的 特性： ( 1 ) 瓶盖位置：瓶盖位置要基本处于图像的中分线上，可以快速检测到瓶盖的区 域，提高系统的检测速度。 ( 2 ) 瓶盖大小：瓶盖图像中，如果瓶盖图像部分占整体图像的比例达不到判断阈 值，将无法判断瓶盖是否合格。本系统要求瓶盖图像所占比例为5 0 以上。 ( 3 ) 图像格式：图像格式有好多种，比如j p g 、b m p 、t f 、g i f 、p n g 、p c x 、 t g a 等，本系统采集图像的格式是经典的b m p 格式。 智能相机采集图像的拍摄模式是触发拍摄模式，流水生产线的饮