基于視覺系統(tǒng)的在線式移動物體的識別與定位淺析

潘秀麗 金晶 曹惠紅 廣州華夏職業(yè)學(xué)院

基于視覺系統(tǒng)的在線式移動物體的識別與定位淺析

潘秀麗 金晶 曹惠紅 廣州華夏職業(yè)學(xué)院

在傳統(tǒng)的人工作業(yè)中，一條生產(chǎn)線上需要數(shù)十個工人進行食品的分揀、分類、排列和包裝等流程，這種方法不但耗費大量的人力，而且會因為人的體力消耗以及長時間的機械動作而產(chǎn)生的視覺疲勞經(jīng)常會引起失誤，同時對食品衛(wèi)生安全等造成威脅。

機器視覺 圖像處理 邊緣檢測 重心檢測

一般來講，機器視覺就是利用專業(yè)的工業(yè)攝像機取代替人的眼睛捕獲感興趣的目標物體圖像，并應(yīng)用計算機技術(shù)替代人的大腦來對物體進行識別、測量以及判斷［1］，也即是通過工業(yè)攝像機的自動成像系統(tǒng)獲取目標物圖像信息并通過計算機軟件系統(tǒng)進行自動識別處理，來識別目標物的外觀輪廓信息，并針對目標的外觀進行自動測量和判斷。

一、機器視覺的應(yīng)用現(xiàn)狀

廣泛來說機器視覺的應(yīng)用［2］主要集中在機器人視覺和工業(yè)視覺檢測兩個方面：

（1）機器人視覺：通過機器視覺系統(tǒng)將感興趣的目標物轉(zhuǎn)換成圖像信號，然后通過傳輸系統(tǒng)傳送給圖像處理模塊，由圖像處理模塊來提取感興趣的目標物信息，并抽取處目標物的特征，最后根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。（2）機器視覺檢測：機器視覺檢測分為高精度的定量檢測和對精度要求不高的定性檢測。

在當(dāng)今社會，需求決定著產(chǎn)品，機器視覺產(chǎn)品也是如此。在中國機器視覺未來的發(fā)展主要表現(xiàn)為以下一些特性［3］：（1）機器視覺產(chǎn)品的需求呈上升趨勢［4］。在國家的十二五所提出的規(guī)劃當(dāng)中，許多行業(yè)涉及到機器視覺的應(yīng)用也越來越多。（2）標準化、一體化的解決方案［5］。隨著中國加工制造業(yè)的發(fā)展，用戶的需求也會是多樣化的，因此一體化的解決方案也就成為了機器視覺系統(tǒng)的發(fā)展方向。

二、系統(tǒng)設(shè)計

（一）軟件設(shè)計。所謂軟件系統(tǒng)是在計算機系統(tǒng)的支持下，對人們認知世界和支配事物的各種抽象集合的具體實現(xiàn)，是不需要用戶干預(yù)的各種程序的集合。它的主要功能是在計算機軟硬件系統(tǒng)的支持下，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來實現(xiàn)調(diào)度、監(jiān)控和維護除計算機系統(tǒng)外的各種獨立的硬件設(shè)備；并且在計算機系統(tǒng)的監(jiān)控和協(xié)調(diào)下使得各種硬件設(shè)備可以協(xié)調(diào)工作以達到系統(tǒng)需求分析中要求實現(xiàn)的功能。

（二）硬件設(shè)計

基于機器視覺的在線式移動物體識別與定位系統(tǒng)的總體硬件應(yīng)有。如下三個模塊，模塊組成如圖1所示：

圖1　系統(tǒng)的硬件方案圖

圖像采集系統(tǒng)主要由照明系統(tǒng)、拍照環(huán)境、CCD圖像傳感器和USB數(shù)據(jù)傳輸模塊組成的。如圖2所示：

圖2　圖像采集系統(tǒng)

系統(tǒng)的圖像處理模塊［6］：基于機器視覺的在線式移動物體識別與定位系統(tǒng)的圖像處理模塊也即圖像處理的軟件設(shè)計部分，這一部分需要的硬件設(shè)備由PC提供。

機械手臂及其控制模塊［7］：系統(tǒng)采用四自由度的機械手臂，根據(jù)圖像處理的速度、機械手臂的工作頻率以及工業(yè)生產(chǎn)中生產(chǎn)線的速度最終確定機械手臂的個數(shù)及其安裝的具體位置。

三、系統(tǒng)實現(xiàn)

（一）圖像采集模塊的實現(xiàn)。機器視覺的主要工作原理就是從攝像機捕獲的目標物圖像信息中對三維世界中的目標物體信息進行識別和提取。攝像機成像的物理和光學(xué)原理決定的幾何模型，造成了現(xiàn)實世界中物體表面的點在攝像機成像的圖像中是如何對應(yīng)的。而這一幾何模型構(gòu)成的參數(shù)就是由攝像機內(nèi)部參數(shù)提供的。獲取這些參數(shù)的過程就是攝像機的標定的過程［8］。

（二）圖像濾波算法的實現(xiàn)。攝像機采集到的圖像在采集的過程中和傳輸過程中或多或少會加入噪聲干擾，因此首先需要對采集到的圖像進行預(yù)處理，使攝像機拍到的圖像更有利于進行后續(xù)處理即是圖像增強。它的基本目的是使經(jīng)過增強處理后的輸出圖像跟原始圖像相比較具有更適合于觀察的特點。

（三）圖像邊緣提取的設(shè)計與實現(xiàn)。圖像經(jīng)過二值化之后已經(jīng)將物體從背景當(dāng)中分離出來了，此時對二值圖像進處理計算量會比較大，而且不容易對所需要的物體進行識別，這是需要對二值化提取出的物體圖像進行邊緣檢測，提取出圖像中物體的具體輪廓來，以便于物體的識別和定位。

（四）物體識別設(shè)計與實現(xiàn)。根據(jù)圓形度提取經(jīng)過邊緣提取處理后的圖像，進而對處理過的特征圖像進行特征計算；據(jù)此可以根據(jù)物體的特征值將不同的特征的物體區(qū)別出來。并將物體在圖像中的坐標位置定位出來，轉(zhuǎn)換為實際的坐標空間的位置來實現(xiàn)物體的定位。

（五）物體的定位。物體的定位就是利用重心檢測提取出物體的重心坐標，完成圖像中物體的識別與定位操作，最后顯示圖像中物體的位置信息

結(jié)論：隨著國內(nèi)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，機器視覺的應(yīng)用也會越來越廣泛，同時由于大規(guī)模的機器視覺的應(yīng)用也會促成統(tǒng)一開放的標準的建立，最終會促使機器視覺在工業(yè)自動化生產(chǎn)方面當(dāng)中的應(yīng)用走向標準化、一體化的解決方案，機器視覺的應(yīng)用也將進一步促進自動化技術(shù)向智能化方向發(fā)展。

［1］ 耿瑞芳.基于視覺系統(tǒng)的六軸機械手的設(shè)計與實現(xiàn)——視覺系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).2006

［2］ 楊海濤.機器視覺檢測算法研究與實現(xiàn)［D］.吉林：吉林大學(xué).2002

［3］ 胡興軍 等.機器視覺技術(shù)及其在包裝印刷質(zhì)量檢測中的應(yīng)用.2004

［4］ 馮江.基于構(gòu)件的印刷品缺陷檢測機器視覺系統(tǒng)軟件開發(fā)研究.2008