基于機器視覺的物體包裝盒實時貼標系統設計

程 宏 ， 曾連蓀 ， 童 毅

（1.上海海事大學 信息工程學院，上海 201306；2.上海科道物流科技有限公司 上海 200333）

目前，工業生產上對物體包裝盒的貼標主要采用光電傳感器等觸發機器的方式，并通過計算距離、速度等方式估算目標物的位置，這樣貼出來的標簽精度不高，需要再度進行人工檢測，費時耗力，不能滿足大規模的高精度貼標需求。由于機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，機器視覺已廣泛應用于工業檢測、工業探傷、精密測控、自動化生產、郵政自動化、糧食選優、顯微醫學操作以及各種危險場合工作的機器人等領域[1-2]。打印貼標行業為了提高生產力，獲取快速、高效的貼標方法，引進機器視覺技術已成為大勢所趨，首先通過對目標物的識別和實時定位來獲取所需的位姿信息，再通過攝像機標定[3]得到目標物在線上的精確坐標，最后交由貼標機器進行貼標操作。

可見，對目標物的實時位姿信息的獲取變得非常重要。為了實現對目標物的快速識別和準確定位，在做了需求分析的基礎上，提出并設計了一種基于機器視覺的物體包裝盒實時貼標系統（以下簡稱“貼標系統”）設計方案。該系統能夠完成對目標物準確貼標，具有應用價值。

1 系統需求分析

針對為滿足實時獲取物體包裝盒精確位置的需求，結合實際平臺與應用場景，經過分析主要從物體輪廓進行切入，因所有物體的外包裝盒均為規則的長方體，故而采取經過一系列圖像預處理后再對目標物進行矩形檢測的辦法得到包裝盒貼標面的中心點坐標。

要想完成以上系統的設計，需要做好以下幾個方面。首先需要能夠驅動工業相機，并通過硬件觸發的方式使相機能夠在合適的時機獲取多張圖片；其次，應能對相機獲取到的圖片進行有效的圖像處理，需進行一系列的算法設計從而能夠實時獲取目標物的圖像坐標；再次，還應進行攝像機標定，將獲取到的目標物圖像坐標轉換成世界坐標系也就是機器線上的真實坐標；最后系統要能夠與上位機控制部分集成并能夠持續不間斷的運作，直到系統要求退出。

2 系統總體設計

該貼標系統總體結構圖如圖1所示，首先傳送帶將目標物輸送至工業相機的視野，并觸發光電傳感器給出一個3.3～12 V高電平信號觸發相機進行抓拍，獲取目標物的圖像信息；然后，通過千兆網線將圖像數據傳輸至控制中心（上位機），上位機的視覺處理模塊將對獲取到的圖像進行處理，并將處理得到的數據交由運動控制模塊；接著，運動控制模塊根據獲取到的有效數據實行對機器部件的命令控制；最后，機器部件根據上位機的指示進行打印和貼標操作，從而實現一次完整的貼標過程。

3 系統硬件平臺

貼標系統硬件平臺主要由光電傳感器、工業相機、傳送帶、工業PC、開關電源、打印貼標模塊和檢測模塊等組成，系統硬件開發平臺如圖2所示。光電傳感器主要用來給出一個3.3～12 V高電平信號觸發工業相機進行目標物圖像的實時獲取；MV-VEM系列千兆網絡相機采用幀曝CCD作為傳感器，能輸出高質量，顏色還原性好的圖像，并以網絡作為輸出，將獲取到的圖像數據輸送至工業PC；打印貼標模塊主要由打印機和貼標機兩部分組成，打印機主要用來打印特定標簽，貼標機負責將標簽貼在目標物指定位置；檢測模塊用來最終檢測貼好的標簽是否符合要求以及掃描出相應標簽的條形碼或者二維碼。工業PC是該貼標系統的核心，用來實現系統中指令的發送、數據的采集與處理和測試結果的顯示等。

圖1 在線實時貼標系統總體結構圖Fig.1 Structure diagram of the real-time labeling online system

圖2 系統硬件開發平臺Fig.2 System hardware development platform

4 系統軟件設計

該貼標系統的軟件采用MFC和OpenCV編程。OpenCV （Open Source Computer Vision Library）是由 Intel公司資助的開源計算機視覺庫。它由一系列C函數和少量CH類所組成，實現圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法，例如特征檢測與跟蹤、運動分析、目標分割與識別以及3D重建等，是近年來比較流行的圖像處理數據庫[4]。 系統軟件設計的結構圖如圖3所示。

圖3 系統軟件設計結構圖Fig.3 Schematic diagram of the software test system

在軟件設計中，圖像采集模塊主要是采用西安維視公司生產的MV-VEM120C型號的千兆網絡工業相機，該相機具有高分辨率、高精度、高清晰度、色彩還原性好、低噪聲等優點，能夠滿足工業級圖像處理要求，通過調用該相機的API，實現對目標物圖像數據的采集。視覺檢測模塊主要用來對獲取到的圖像信息進行實時處理，處理流程主要有以下幾步：首先通過圖像灰度化、圖像分割等一系列圖像預處理，生成二值圖像。然后利用形態學處理去除二值圖像噪聲[5]。

形態學濾波是在數學形態學基礎上提出的一種噪聲去除方法，它由一組形態學代數運算子組成，包括膨脹、腐蝕、開啟和閉合4個基本運算。數學形態學方法利用一個稱為結構元素的“探針”收集圖像的信息，當“探針”在圖像中不斷移動時，便可考察圖像各個部分之間的相互關系，從而了解圖像的結構特征[6]。

接著在二值圖像中對物體包裝盒圖像進行邊緣檢測[7]，獲取到物體包裝盒的輪廓線條，然后對其進行矩形檢測，從而實現對目標物貼標面頂點坐標的提取，進而可以求出貼標面的中心點坐標，以及偏轉角度等信息；但是這里獲取到的坐標數據只是圖像的像素坐標，仍然不能用于實際的定位，還需進行攝像機標定，將圖像數據轉換成世界坐標系的坐標數據。只有求出了目標物在實際生產線上的坐標位置，控制部分才能有效地將數據指令發送給貼標機器，從而實現打印貼標機準確貼標的任務。軟件設計的流程圖如圖4所示。測試過程中，在完成數據采集和檢測后，將數據發送給主控模塊，并顯示測試結果。

圖4 軟件設計的流程圖Fig.4 Flow chart the software design

5 應用測試

該貼標系統用于上海科道物流科技有限公司自主研發的打印貼標機上測試。在進行測試時，首先運行該系統應用軟件，初始化相關操作后，通過完成相應的相機設置和參數配置等設置后，然后通過點擊主程序界面的“開始捕獲”按鈕進行目標物圖像的獲取，這時相機處于等待觸發狀態，當選擇為外部觸發，相機將根據收到的高電平信號，進行抓拍，也可選擇軟件觸發方式；在主界面中通過點擊 “顯示結果”按鈕，可以實現對輸出數據的實時顯示；“數據發送“按鈕負責將圖像處理得到的位置、速度、方向等數據實時發送給上位機主控模塊。程序面板的部分界面如圖5所示。該測試系統測試結果誤差在1 mm以內，達到實際應用要求。

圖5 測試界面圖Fig.5 Interface chart of the test system

6 結 論

該貼標系統采用具有高度智能、高速度的打印貼標機為硬件平臺，軟件設計采用模塊化設計思想，提高了系統的可靠性和維護性。該貼標系統已用于上海科道物流科技有限公司生產的貼標打印機進行測試，實際應用表明該貼標系統具有測試準確、穩定可靠、人機界面友好等特點，達到了設計要求。

[1]王紅彪.淺談機器視覺[J].自動化博覽，2008（Z1）:44-45.WANG Hong-biao. On the machine vision [J].Automation Panorama，2008（Z1）:44-45.

[2]張五一，趙強松，王東云.機器視覺的現狀及發展趨勢[J].中原工學院學報，2008（1）:9-12.ZHANG Wu-yi，ZHAO Qiang-song，WANG Dong-yun.Actualities and developing trend of machine vision[J].Journal of Zhongyuan University of Technology，2008（1）:9-12.

[3]祝世平，強錫富.用于攝像機定位的單目視覺方法研究[J].光學學報，2001（3）:339-343.ZHU Shi-ping，QIANG Xi-fu.Study on monocular vision method used for camera positioning[J].Acta Optica Sinica，2001（3）:339-343.

[4]廖萬輝，李琳.基于機器視覺的工業機器人定位系統[J].微計算機信息，2009，32（8）:242-244.LIAO Wan-hui，LI Lin.Stereo vision for tracking and location system working on industrial robot[J].Macrocomputer Information，2009，32（8）:242-244.

[5]吳鳳和.基于計算機視覺測量技術的圖像輪廓提取方法研究[J].計量學報，2007，1（1）:18-22.WU Feng-he.A study on contour extraction method in computer vision measurement technology[J].Acta Metrologica Sinica，2007，1（1）:18-22.

[6]劉同海，白鵬，李乃祥，等.基于OpenCV的玉米株型骨架提取研究[J].廣東農業科學，2011，20（3）:163-165.LIU Tong-hai，BAI Peng，LI Nai-xiang，et al.Research on framework extraction software in maize plant type based on openCV[J].Guangdong Agricultural Sciences，2011，20（3）:163-165.

[7]劉紫燕.實時圖像邊緣檢測的設計及FPGA實現[J].電子科技，2011（12）:1-3.LIU Zi-yan.Edge detection of real-time image based on FPGA[J].Electronic Science and Technology，2011（12）:1-3.