（信号与信息处理专业论文）药用管制瓶的缺陷及尺寸检测的算法研究.pdf

药用管制瓶的缺陷及尺寸检测的算法研究 摘要 药用管制瓶的尺寸及缺陷检测是玻璃瓶质量检测的重要内容之一。传统的 人工目测法效率低、漏检率高、准确性差。本课题的研究目的就是设计一套基 于机器视觉的药用管制玻璃瓶检测系统，本文针对药用管制瓶的图像特点对以 下几个主要方面进行了设计和实验： 1 制订了系统的总体设计方案：包括采集设备的选择，光源和照明方案的 选择。解决了瓶口反射和瓶口光照不均匀性的问题，以便能采集到较好质量的 瓶口、瓶身图像，以有利于后续的图像处理检测。 2 分析对比各种图像处理算法，设计了一套符合本课题中目标物特点的图 像处理算法，包括使用改进的中值滤波法进行图像平滑、o s t u 法图像分割和形 态学边缘检测结合进行边缘提取等；并通过大量实验验证了算法的可行性，得 到较理想的处理效果，为后续的缺陷及尺寸检测带来了很大的便利。 3 根据管制瓶的外观规格和尺寸要求，对管制瓶图像进行缺陷检测和尺寸 参数测量。提出边缘像素扫描法进行瓶身检测、改进的h o u g h 变换法对瓶口图像 进行圆心定位和内外径测量。并对实验结果进行误差分析。 4 编写了应用界面，针对不同用户编写了适合生产的主界面和适合工程人 员的图像处理等分界面。 关键词：机器视觉；图像处理；管制瓶检测：缺陷检测；尺寸测量 r e s e a r c ho nt h ed e t e c t i o no fd e f e c ta n ds i z eo f t u b e t y p eb o t t l e a b s t r a c t t h ed e f e c td e t e c t i o na n ds i z em e a s u r e m e n to fm e d i c a lb o t t l ei sa ni m p o r t a n t e l e m e n ti nt h ei n s p e c t i o no ft u b e t y p eb o t t l e t r a d i t i o n a la r t i f i c i a lv i s u a lm e t h o d h a ss e v e r a ls h o r t c o m i n g s ，s u c ha sl o we f f i c i e n c y ，h i g hr a t eo fu n d e t e c t e da n db a d a c c u r a c y t h ep u r p o s eo ft h i st h e s i si sd e s i g n e dt ob u i l ta ni n s p e c t i o ns y s t e mo f m e d i c a lb o t t l e sb a s e du p o nm a c h i n ev i s i o n i nt h i st h e s i s ，i na l l u s i o nt ot h ei m a g e c h a r a c t e r i s t i c so fm e d i c i n a lb o t t l e ，w ed e s i g na n dt e s tt h ef o l l o w i n ga s p e c t s ： f i r s t l y ，w ed e s i g n e da no v e r a l ls c h e m ef o rt h es y s t e m ，i n c l u d i n gt h es e l e c t i o n o fa c q u i s i t i o ne q u i p m e n t ，l i g h ts o u r c ea n dl i g h t i n gd e s i g n l i g h ts o u r c ea n d l i g h t i n gd e s i g ns o l v e dt h ep r o b l e mo fb o t t l el i g h tr e f l e c t i o n a n dt h ep r o b l e mo f h e t e r o g e n e i t y h e n c e ，t h es y s t e mc a na c q u i r eb e t t e rq u a l i t yi m a g e st of a c i l i t a t et h e f o l l o w - u pt e s t i n go fi m a g ep r o c e s s i n g s e c o n d l y ，b ya n a l y s i sa n dc o m p a r i s o no fv a r i o u si m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m s ， w ed e s i g nas e to fn e wi m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m si na c c o r d a n c ew i t ht h e c h a r a c t e r i s t i c so ft h et a r g e ti nt h i st h e s i s t h ea l g o r i t h m sa r ec o m p o s e do fu s i n ga i m p r o v e dm e d i a nf i l t e r m e t h o df o r i m a g es m o o t h i n ga n dd e t e c t i n ge d g eb y c o m b i n i n gt h eo s t ui m a g es e g m e n t a t i o nm e t h o d a n dm o r p h o l o g i c a l e d g e d e t e c t i o n as e r i e so fe x p e r i m e n t sa r ec o n d u c t e dt ov e r i f yt h ef e a s i b i l i t y m o r e o v e r ， t h er e s u l ti sv e r yc o m p e t i t i v e t h ea l g o r i t h m sg r e a t l yf a c i l i t a t et h ef o l l o w i n gd e f e c t a n ds i z ed e t e c t i o n t h i r d l y ，a c c o r d i n gt ot h es p e c i f i c a t i o n so fa p p e a r a n c ea n ds i z eo fb o t t l e s ，w e m a k et h ed e f e c td e t e c t i o na n ds i z ep a r a m e t e rm e a s u r e m e n tt o t h eb o t t l e w e p r o p o s e dt h ee d g ep i x e l ss c a n n i n gm e t h o df o rb o t t l ed e f e c td e t e c t i o n m o r e o v e r ，w e e m p l o yt h ei m p r o v e dh o u g h t r a n s f o r mm e t h o dt oi m p l e m e n tt h ec e n t e rp o s i t i o n l o c a t i o na n ds i z em e a s u r e m e n t s f i n a l l y ，w em a k ee r r o ra n a l y s i s f o r t h e e x p e r i m e n t a lr e s u l t s f i n a l l y ，a p p l i c a t i o ni n t e r f a c e sa r ed e s i g n e d i na l l u s i o nt od i f f e r e n tk i n d so f u s e r s ，w ed e s i g nt h em a i ni n t e r f a c ea n ds u b i n t e r f a c ef o rp r o d u c t i o na n de n g i n e e r s ， r e s p e c t i v e l y 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 e f e c t d e t e c t i o n ；s i z em e a s u r e m e n t 插图清单 图1 1 管制抗生素玻璃瓶、安瓿瓶示例3 图2 1 机器视觉系统硬件组成5 图2 2 系统的软件流程图6 图2 3 镜头计算原理示意图8 图3 1 检测算法流程1 2 图3 23 * 3 矩形中值滤波器流程图1 5 图3 3 图像滤波的处理结果对比1 6 图3 4 不同背景下图像及其直方图示例l7 图3 5 灰度直方图比较1 8 图3 6 双峰法直方图_ 2 0 图3 7 各阈值分割算法应用于管制瓶的结果2 2 图3 8 各阈值分割算法执行时间对比2 2 图3 9 边缘的类型2 3 图3 1 0 常见两种边缘类型及其一阶、二阶导数一2 3 图3 1 ls o b e l 边缘检测卷积模板2 4 图3 一1 2 二阶导数的边缘检测原理图2 4 图3 1 3 拉普拉斯边缘检测算子2 5 图3 1 4 高斯一一拉普拉斯算子是5 * 5 模板。一2 6 图3 。1 5 两种边缘检测算子及形态学边缘检测比较结果2 6 图3 1 6 瓶口图像及使用形态学后的边缘检测结果2 7 图3 17 结构元素2 8 图3 1 8 原图及腐蚀后结果2 9 图3 19 原图像及其细化后结果比较一3 0 图4 1 瓶身尺寸检测结果( 单位：像素) 3 2 图4 2 改进h o u g h 变换后瓶口内外径图3 4 图4 3 瓶身异物检测结果3 6 图4 4 瓶口图像前期处理图a , b ，c ，d 3 6 图4 5c 型药用管制玻璃瓶规格尺寸3 8 图4 6a 型，c 型药用管制玻璃瓶外形标准3 8 图4 7 界面设计流程4 2 图4 8 主操作界面ab _ 4 2 图4 9 图像处理界面4 3 图4 1 0 图像处理界面菜单4 3 图4 1 1 图像处理界面运行显示图4 4 图4 1 2 圆检测界面ab 4 4 表格清单 表2 - 1o k a m15 0 0 的技术参数【”】 7 表2 2 日本精工镜头s r ll1l0 技术参数0 5 9 表2 - 3l e d 光源与几种常用光源的性能比较9 表3 1 边缘检测算子及形态学边缘检测的性能比较列表2 6 独创性声明 本人声明所旱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， 也不包含为获得金目巴些太堂 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。 学僦文懈签讲极字日翥瑚年4 昀日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解佥旦墨王业太堂有关保留、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。本人授权金日里王些太 ! 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) 学位论文作者签名：j 结 签字日期：加叼年争月多f 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 日 电话： 邮编： 笋月肌拳 致谢 首先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，指导。本论文也自始至终都是在鲁老师的关心和指导下完成的。 从课题的选择、研究方向的确定、一直到论文撰写过程中细节问题的推敲以及 论文的审阅都包含了鲁老师的心血。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! 同时感谢合肥工业大学智能测试研究室的各位同学在读研过程中对我的支 持与帮助，非常开心能够融入这个大家庭中，使我在一个团结、融洽、积极上 进的氛围中学习和生活。在此对他们表示深深的感谢，希望今后能够共同发展 壮大。 感谢自我上大学以来一直给予我无私关心和照顾的同学朋友们。在校园生 活中，他们给予了我亲人般的关爱。 最后衷心的感谢我的家人，感谢他们的理解和支持。给予我战胜困难的勇 气和力量，使我能安心、顺利地完成论文。 作者：韩梅 2 0 0 9 年3 月 第一章绪论 1 1 机器视觉检测技术 在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检测、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测，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、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度 重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，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( 即“零缺陷”) 。而当 今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是o 1 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的进行， 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和抽象能力相结合，由此 产生了机器视觉【1 】_ 【4 】的概念。与一般意义上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。 1 机器视觉强调实时性，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。 2 机器视觉强调实用性，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【5 】。 3 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i s 。 4 研究机器视觉，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 玻璃瓶视觉检测技术及其国内外研究现状1 5 】 7 1 i s 现今的管制玻璃瓶生产速度可以达到2 5 一- 3 0 瓶秒，这种速度是人工检 测根本无法适应的。利用计算机视觉、模式识别及人工智能技术代替人工进行 产品质量检测能与自动生产线的生产速度很好配合；能避免人工检测中由于疲 劳造成的误检和漏检现象：能克服人的主观因素对于产品标准掌握的不良影响； 能有效地解放劳动力。因此玻璃制品行业的产品自动检测势在必行。 发达国家的玻璃制品行业目前应用了计算机在线自动检测设备。丹麦的一 家公司自1 9 9 1 年开始着手研制，目前己经开发成功了多种用于玻璃制品质量 检测的计算机视觉在线设备。检测的内容主要包括产品的外形尺寸检测( 高度、 直径、不规则程度等) 及内部缺陷检测( 裂纹、气泡等) 。法国s g c c 国际公司m 1 型全自动多功能玻璃瓶罐在线检测机9 8 年3 月曾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 了功能较齐全的玻璃瓶罐生产和用于饮料灌装的在线自动检测设备。德国的 m i h o d a v id 公司研制并生产了用于饮料工业的在线玻璃瓶检测系统。 在中国，以上行业本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。 而直接引进国外的检测系统有许多弊端： 1 价格昂贵。沧州四星玻璃公司引进意大利的z g 一3 5 玻璃瓶标准自动检 测线投资3 0 万美元。在检测功能上仅有对管制瓶的瓶口残缺进行检测和对管 制瓶内异物进行检测。若在目前拥有的十条生产线上都安装进口检测线需投资 3 0 0 万美元左右。工厂不可能有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测有不同 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 以发挥其应有的作用。 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 测与识别为例，国外一般是利用点状编码的( 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字母和阿拉伯数字表示。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。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速 的方向发展。另外，由于用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取向。机器视觉的应用也将进一步促进自动 化技术向智能化发展。 2 1 3 所选课题的来源、目的、意义 本课题涉及到的药用玻璃瓶机器视觉检测系统，是由沧州四星玻璃有限公 司提出的，为安徽省0 8 年科技攻关项目，编号：0 8 0 1 0 2 0 2 1 3 4 。四星玻璃公司主 要从事各类药用管制玻璃瓶的研发、生产等业务，产品系列有7 m l 安瓿瓶，1 0 m l 6 1 型管制抗生索玻璃瓶，1 0 m l8 7 型管制抗生素玻璃瓶等( 统称药用管制玻璃 瓶，简称管制瓶) ，玻璃瓶具体形状见图i 一1 。 图1 - 1 管制抗生素琥璃瓶、安瓶瓶示倒 现在很多管制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 瓶班，由于前述检测特点。传统意义上的许多检测技术己不能满足要求， 需要开发新的产品检测技术目前国内外也有的通用机器视觉测试系统，但是 引进检涮系统或者费用昂贵，或者通用性不强等，并不适合四星玻璃公司的药 用管制玻璃瓶的检测。所以根据机器视觉技术所具有的优点，因地制宜的开发 一套检测系统，本课题即为使用机器视觉技术实现药用管制玻璃瓶的质量检测。 本课题的研究也主要集中在机器视觉的图像采集系统设计，图像处理算法 的设计及其药用管制瓶的缺陷检测和尺寸测量，探讨图像的处理和识别问题。 希望通过本文的研究为下一步系统的实际应用做前期准备工作。 l 4 本课题主要研究内容及解决问题 本课题从两方面着手，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做充分的准 备；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；最 后进行图像分析，进行目标尺寸测量和缺陷检测，剔除不合格产品。 第一章介绍了玻璃瓶检测技术的国内外研究现状、所选课题的来源、目的、 意义。 第二章中，将主要讨论一下系统的总体设计框架，提出光源的设计方案， 各个硬件设备( 包括图像采集设备，照明设备) 的选择原则以及设备参数。图 像采集设备的选择将直接影响所采集图像的质量，高质量的图片能使后续的处 理以及识别过程更加简单、有效。 在第三章中，我们主要讨论针对所拍摄图像的预处理算法，包括图像的滤 波、增强等算法，随后继续讨论图像分割、边缘检测的算法，然后在p c 机上 编写软件对算法的有效性进行检验。 在第四章中，主要对图像进行特征参数提取，缺陷检测，误差分析，界面 设计。特征参数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，瓶口内外径和厚度，根据规格判断是否合格。在缺陷判断部分，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，分别就硬 件和算法等方面进行分析。 本文的第五章总结和展望。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。 由于课题时间有限，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。 4 第二章在线检测系统的设计 本章主要介绍药用管制玻璃瓶在线自动检测系统的总体设计框架，以及系 统中主要硬件设备的选择原则( 包括图像采集设各，照明设备) 和设备参数。 检测系统设计应当满足以下技术要求：i 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。 2 1 总体设计框架和目标 一个实际应用的机器视觉系统可以分为硬件与软件两部分。硬件由下述几 个部分组成： ( 1 ) 景物和距离传感器：常用的有c c d 摄像机，超声波传感器，还有结构光设备。 ( 2 ) 视频信号数字化设备：它的任务是把摄像机或c c d 传感器输出的信号转化 成计算机方便使用的数字信号。 ( 3 ) 视频信号处理器：完成视频信号的实时、快速、并行的处理算法。 ( 4 ) 计算机及外设：根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设，来满足 机器视觉信息处理及传动控制系统的需要。 ( 5 ) 控制系统：机器视觉系统需要控制系统来完成最终对产品的处理过程。 控制机构 幽2 - i 机器桃觉系统硬件组成 软件由下述几个部分组成： ( 1 ) 计算机或信号处理器系统软件：选用不同类型的计算机或信号处理器，就 有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等。 ( 2 ) 机器视觉信息处理算法：图像预处理、分割、描述、识别和解释等算法。 ( 3 ) 控制系统软件。 本课题的软件的设计流程如下图所示： 幽2 2 系统的软件流程图 2 2 主要硬件设备的性能参数 2 2 1 相机的选择及技术参数 1 分辨率 分辨率是指c c d 芯片点阵行与列的像素数量。因为相机的分辨率会直接影 响到整个视觉系统的计算精度。而衡量系统精度的标准，就是像素值一一c c d 感光芯片上像素所对应的实际长度。对于一个有具体精度要求的项目，可以通 过公式来计算，采用多大分辨率的相机符合系统要求，相机分辨率的计算公式 如下： 分辨率( x 方向) = 视野范围( x 方向)理论像素值( x 方向) ( 2 1 ) 分辨率( y 方向) = 视野范围( y 方向)理论像素值( y 方向) ( 2 2 ) 理论像素值指的是根据项目精度的要求，通过推算得出的像素值在理论上 所应该达到的数值，这个像素值越小系统的计算精度就越高。 经过测量瓶底视野范围9 0 x4 0 m m 。对于管制瓶来说，瓶底区域范围较大， 所以视野范围按照瓶底的成像大小来确定。对于瓶底要求能检测出0 i m m z 大 小的异物或瑕疵。根据以上条件，可以将0 1 m m 假定为理论像索值。也就是 说，只要像素值能达到0 1 m m ，就可以满足测量精度方面要求。 依据上文计算相机分辨率的公式： 9 0 ( x 方向视野范围) 0 1 ( x 方向理论像素值) = 9 0 0 ( x 方向分辨率) 4 0 ( v 方向视野范围) 0 1 ( y 方向理论像素值) = 4 0 0 ( y 方向分辨率) 可知，只要相机的分辨率高于9 0 0 4 0 0 ，就是适合此系统的相机。 2 快门速度 系统除了精度要求以外，速度上的要求也是一个主要的问题。缩短相机拍 照时间：如果普通标准相机的成像时间，不能达到系统速度要求，可考虑选用 特殊功能相机来缩短拍照时间。主要有两种方法：选用具有“异步重置外触 发”功能的相机一随时能够终止当前扫描，并将指针重置到c c d 起始位置。 6 提高相机的快门速度。一般相机快门速度的缺省值为自动模式，如有特殊需 要，可在相机罩手动设置快门速度。最高可达万分之一秒。不过，这要求以加 强光源的亮度为代价。 3 所选相机 根据以上要求本课题所选相机为o k a m l5 0 0 表2 1o ka m l5 0 0 的技术参数【1 3 l c c d 传感器 2 3 ” 扫描类型 黑白逐行扫描 c c d 尺寸( m m ) 8 3 8 3帧频( m a x )2 0 0 帧秒 像元大小( u r n ) 6 4 5 x 6 4 5 灵敏度( 1 u x ) o 0 2 有效视频像元数1 0 2 4 x1 0 2 4 镜头接口“c 安装 2 2 2 采集卡的选择及技术参数 最后根据实际要求所购买采集卡型号是：嘉恒o k m 1 0 k 。 o k m 1 0 k 是基于p c i 总线的标准视频黑白图像采集卡，技术特点及指标如下 1 4 1 ： 视频输入可为p a l 或n t s c 等标准视频信号。 三路视频输入软件切换选择 8 位高精度高信噪七p , a o ，宽范围亮度对比度软件调节。 输入的视频幅度适应0 2 v - 3 v 峰峰，零点调整适应1 5 v 变化范围。 点阵扰动小于2 n s 。 图像采集采用高效总线分享技术，提高c p u 并行处理能力。 可自动测量行场视频特性。 可直接采集格式为8 位、2 4 位、3 2 位 采集点阵行方向连续可调，最大点频3 6 m 。 图象上下、左右镜象采集。 高带宽输入，数字抗混迭滤波技术，图像水平分辨达6 0 0 线。 具有输入查找表。 可采集单场，单帧，连续帧，精确到场。 外触发信号输入( t t l 低电平) ，外触发( 低电平沿) 硬件采集控制。 实时递归数字滤波器，滤波系数1 5 档可调，降噪时最大分辨率1 0 2 4 x 1 0 2 4 。 按相机最高采集速度计算每秒获取3 0x1 0 2 4x1 0 2 4 = 3 1 5 m 3 6 m ，满足采集 速度，分辨率支持相机的1 0 2 4x1 0 2 4 。 2 2 3 镜头的选择及技术参数 7 1 、镜头的主要技术参数：成像面c c d 感光片尺寸焦距视野物 距景深视角。 2 、镜头选取的考虑因素：镜头的成像面与所用的c c d 相机是否匹配。 成像面与镜头本身的设计及生产有关。成像应该是越大越好，可是有些厂家的镜 头由于设计或生产上达不到技术要求，成像面会较小。确定镜头的焦距、物 距和视野( 这个主要是依据实际的工作或安装环境来确定) 。这几个参数关系是： 焦距越小，视角越大；最小物距越短，视野越大。以最常用的三种镜头( 5 0 m m ， 2 5 m m ，16 m m ) 为例：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；1 6 m m 的 镜头焦距则是最小的，所以1 6 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。 3 、镜头选择和计算 由前文分析可知，在选配镜头时，应该满足以下6 个要求： ( 1 ) 被摄物体的范围为：9 0 m m * 4 0 m m ； ( 2 ) 焦距为：小于2 9 3 m m ( 3 ) 被摄物体的精度达到：o 1 m m ( 4 ) 物距为：3 0 0 m m ( 5 ) 相机的分辨率：1 0 2 4 * 1 0 2 4 ( 6 ) c c d 相机靶面的尺寸：2 3 英寸，c 接口 因为最小物距要求是3 0 0 m m ，选16 r a m 的相机在识别细小目标时有可能不 满足系统精度。初选焦距为2 5 m m ，可以通过公式进行计算所选择的镜头是否 符合所要的如图2 3 所示 镜头 r i 焦距fu 物距u l i i l 视野v j 图2 3 镜头计算原理示意图 4 选定相机的参数 根据选定的相机参数，初选焦距f = 2 5 m m ，c c d 芯片尺寸1 = 4 8 9 m m ，最小 物距u = 3 0 0 m m 。计算如下： 8 最小视野i 。= ( 1 x u ) + f ? ( 4 8 9 x 3 0 0 ) + 2 5 = 5 8 6 8 r a m ，5 8 6 8 + 4 8 0 = 0 1 2 m m ， 如精度要求为0 5 m m ，1p i x e l = o 12 r n m 0 5 m m 结果满足系统精度要求。如想改 变检测结果精度，可以改变c c d 芯片尺寸、物距或焦距等参数。根据上面的 分析，我们决定选取同本精工的s r l11 10 镜头，通用的c 接口便于将来系统扩 展时候可以和大多数型号的工业相机相连。数字摄像机，其分辨率为：最小视 野v 。i 。= ( f x ) f = ( 8 - 4 9 3 0 0 ) + 2 5 = 1 0 1 8 8 ，每个像素的分辨率为： 1 0 1 8 8 + 5 7 6 = 0 1 7 7 ( m m p i x e l ) o 5 m m 满足系统精度需求。 表2 2 日本精r 镜头s r l l l l 0 技术参数i t s i 型号接口视角焦距光圈及其它性能指标 s r l l l l 02 3 ”c 2 4 2 - - 2 6 。1 1 0 1 1 0f 1 8 c 三可变10 倍 2 3 光源和照明的设计 光源和照明是机器视觉系统输入的重要因素，因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。 2 3 1 光源的选择1 1 6 1 表2 3l e d 光源与j l 种常用光源的性能比较 汰 卤素灯荧光灯 l e d 光源 使用寿命1 0 0 0 d - 时 l5 0 0 3 0 0 01 0 0 0 0 3 0 0 0 0 小时 小时 亮度亮暗使用多个l e d 达到高亮度 开关速度慢慢快 形状自由度不人 自由度小 自由度大、容易配线 几乎没有光亮度和扩散性好、寿命长、波长可以根据用途选 特性色温的变化，众多适合人面积择、制作方便、运行成本低、耗 场合使_ i = 光纤均匀照射电小 许多工业用的机器视觉检测系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光 容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、 水银灯和钠光灯等。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以 日光灯为例，在使用的第一个1 0 0 小时内，光能将下降15 ，随着使用时间的 增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用 化过程中急需要解决的问题。本课题选择使用l e d 光源，表2 3 为l e d 光源 与几种常用光源的性能比较。但是，在我们的实验中，则采用日光灯作为光源。 2 3 2 照明的环境 9 检测系统的照明方式一般采用两种，一是明室照明，一是暗室照明i l 7 1 。 1 明室照明 明室照明采用的一种是漫射光源照明，一种是平行光源照明。漫射光源照 明利用半透明磨砂玻璃罩、乳白罩或特制的格栅，使光线形成多方向的漫射， 其光线柔和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。平行光源是从c c d 取像常用的一种照明光源。由平行 光管发射出的光束是准平行的，等效于由无穷远射来的光束。平行光具有良好 的方向性和准直性。平行光照射到无缺陷的光滑表面时，反射光中的绝大部分 为镜面反射光。镜面反射光遵循理想光路反射，只有小部分漫反射光进入c c d 成像，从而消除了镜面反射光的影响。在缺陷处，反射光将改变方向，使得反 射光投影到c c d 上，在c c d 的像敏面上成像。平行光源照明的优点是所得图 像的灰度级差别较大、对比度高，图像比较清晰；缺点是由于平行光具有良好 的方向性，其辐射亮度在各方向上是不对称的，因此对各种缺陷的显现力是不 同的。在相同条件下，当划痕或裂纹方向与平行光入射方向垂直时，图像中缺 陷表现最清晰，而当划痕或裂纹走向与入射光方向一致时，在图像中几乎看不 到这种缺陷。 2 暗室照明 用逆光照明时许多透明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。 暗室照明理论来源于最初的摄影胶片处理设备一一暗室，即在特殊的光线 条件下的工作室称为暗室。暗室是一个半封闭的空间，可以有效的阻挡外来光 和杂散光的干扰。在暗室的不同位置开孔或者放置光源，可以有针对性质的照 明被拍摄物体，尤其对于透明半透明的玻璃状物体，暗室可以有效的减小外界 光形成的透射，反射成像。暗室照明适用于透明物体的缺陷检测，如刮痕、缺 陷、折印等。 2 3 3 照明系统的设计0 8 1 课题中照明系统的选择应遵循的原则是首先要使被测部分或特征清楚的 与周围的背景区分开来。例如，使两者的灰度值的差别尽可能地大，尽量增强 被测部分或特征的边缘的对比度等，如果可以把欲检测的物体和背景清楚的分 开，那么就可以大大较少图像处理算法的复杂性，从而减少图像处理的运算时 间，也可以较少软件开发的时| 白j 和难度：再者要减少反射，这样可以减少由于 光照而给图像带来的额外的噪声，使客观景物尽量以不失真的面貌成像，减少 图像处理算法的步骤，并要尽量屏蔽环境光线的影响。 在实验室中周围环境光线是基本恒定的，而在工业现场则是时变的噪声， 1 0 例如，在白天和晚上环境光线就会发生很大的变化，所以采用封闭的照明方案 ( 暗室照明) 。 1 、瓶身的照明 由于瓶身区域大，反射比较严重，所以采用背光照明，本项目选用l e d 平 板背光灯，型号为f l 一1 5 0 1 0 ，其密集在平面基板上的l e d 阵列可以产生明亮 的发射光，透过一个漫射板从被测物体的下面将其照明，使得被测物体的轮廓 清晰可辨。 2 、对瓶口照明 对瓶口照明，采用反射照明，光源能直接照射到瓶口圆环上，把缺陷轮廓 凸显出来。本系统我们采用环形照明方式，选用c c s 扁平环状光源，型号为 r l 5 0 6 0 b ，l e d 阵列成圆锥状以斜角照射在被测物体表面，工作距离在 1 0 - 15 m m 时，该光源可以突出显示被测物体边缘和高度的变化，突出原本难以 看清的部分。由上面分析可知本实验照明系统的环境采用暗室照明，对于瓶身 照明采用背光照明，对于瓶口采用环形光照明。 综上所述，本系统决定采用左侧背光源可以采用l e d 平板背光灯，选择尺 寸为l5 0 m m * 10 0 m m 的f l 一1 5 0 1 0 0 型号，瓶口照明的小孔光可以采用环形照明 灯来选择r l 一5 0 6 0 一b ，整个照明环境采用暗室照明。相机用型号是北京嘉恒 a m l 5 0 0 ，镜头选择日本精工的s r l l l l o 镜头，采集卡选用o km 1 0 k 黑白图 像采集卡。但是由于实验室条件限制，在本实验中直接采用平行日光灯与散光 白纸一起构成背光源；对于瓶口采用白炽灯，在暗室上以相机这中心做小孔数 个，作为光源，可以有效的减少阴影对采集图像的影响，完成的实验系统平台。 第三章药用管制瓶检测算法的研究及实现 在第二章中详细论述了如何设计机器视觉检测系统后，根据设计思路选择 合适的光源、镜头、光学器件、摄像机等部件，可拍摄得到被测物体的图像。 虽然选择合适的部件可以使图像尽量简单，尽量使后期图像处理难度减小，但 是在得到图像后仍然需要进行各种图像处理算法，以进行缺陷检测和提取图像 中待测参数。 管制瓶的检测具有如下特点【5 l ： l材料是玻璃，具有光滑表面，还有透明半透明特性，因此对检测设备的照 明部分要求非常高； 2玻璃瓶形状复杂，大小不一，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。 3快速，高精度检测，需要在产线运动的状态下，2 5 瓶秒拍摄图像，处理 图像，明确给出判定结果。 4检测系统要求实时、在线，确保对过程实现全面控制，这就要求检测系统 的抗干扰能力非常强，才能提高生产效率和产品的合格率。 3 1 软件设计总体框架 本章着重讨论采集到的玻璃瓶的图像处理算法概况。首先利用改进的中值 滤波法对图像进行预处理，然后采用对比度线性变化法进行图像增强，再用 0 s t u 法对图像进行分割及形态学算子对图像进行边缘检测，之后在数学形态学 的基础上对图像进行膨胀，细化处理等；最后进行参数测量和特征识别，计算 瓶身的瓶高和瓶宽，瓶口的内外径和厚度，针对瓶口圆形缺陷，采用改进的 h o u g h 变换进行圆心定位，瓶身采用像素扫描法完成检测任务。整个算法流程 如图l 。 图3 1 检测算法流程 算法过程如下： a 预处理 1 ) 改进的中值滤波法进行图像平滑： 2 ) 对比度线性变化法进行图像增强； b 边缘检测 1 ) o s t u 法进行图像分割 2 ) 形态学进行边缘检测 1 2 c 对瓶身缺陷及尺寸参数 1 ) 提取轮廓线，细化处理 2 ) 计算瓶身的长度，宽度 3 ) 缺陷识别 d 对瓶口缺陷及尺寸参数 1 ) 改进的h o u g h 边缘进行圆心定位和检测 2 ) 内外径测量和厚度检测 3 ) 缺陷识别 e 算法分析 3 2 图像预处理 在实际应用中，由于噪声、光照等影响使得我们获取的原始图像的质量并 不理想，需要首先进行图像预处理( 图像滤波与增强等) 以有利于提取我们感 兴趣的信息。 图像除噪也称为图像平滑处理，这是一种实用的数字图像处理技术，其主 要目的是为了减少噪声。一些常见的噪声有椒盐噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。 图像除噪既可以在空间域实现也可以在频率域实现。增强的首要目标是处理图 像使得其更适合于特定要求。这里的“特定”很重要，因为针对每种不同的应 用应该选用不同的图像增强方法来突出我们需要的特征。 下面详细介绍图像预处理中图像滤波和增强的算法，并通过实验验证选择 适合本课题研究的实用算法。 3 2 1 图像滤波 一幅未经过处理的原始图像，由于在生成、传输过程中受到各种噪声的干 扰和影响，都存在着一定的噪声。噪声恶化了图像质量，使得原本均匀、连续 变化的灰度突然变大或变小，形成一些虚假的物体边缘或者轮廓，造成图像模 糊、淹没特征，给图像的分析造成困难。滤波的目的是消除其中的噪声，降低 噪声对图像的影响，使图像的背景变的均匀，而同时图像中的细节要保持原有 特征，提高图像的质量。 抑止或消除图像噪声而改善图像质量的工作称为图像平滑或滤波。图像滤 波是既能消除掉这些噪声又不使图像的边缘轮廓和线条细节变模糊。图像滤波 的方法通常分为空域滤波和频域滤波，空域滤波通常借助于模板进行邻域卷积 的方法完成的，每个模板实际上是一个二维数组，模板中各个元素的取值确定 了模板的功能。根据构成特点分为线性滤波和非线性滤波两大类，线性平滑滤 波器对去除高斯噪声有很好的效果。常用的滤波算法