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基于圖像處理的自動噴膠系統的研究

2017-08-16 14:51:23賈明峰胡國清呂成志
制造業自動化 2017年6期

賈明峰,胡國清,呂成志

(華南理工大學 機械與汽車工程學院,廣州 510641)

基于圖像處理的自動噴膠系統的研究

賈明峰,胡國清,呂成志

(華南理工大學 機械與汽車工程學院,廣州 510641)

針對制鞋工藝中鞋底上膠問題,提出一種機器人自動噴膠代替人工的方法。基于機器視覺系統采集鞋底平面圖像,采用引進Otsu算法確定高低閾值的Canny邊緣檢測算法提取鞋底邊緣二維輪廓;利用測距傳感器獲取鞋底高度變化數據;根據得到的鞋底平面邊緣二維坐標和對應的高度坐標建立鞋底邊緣三維輪廓,并采用NURBS插值算法對輪廓線進行插值平滑處理;將邊緣輪廓線向鞋底內側偏置生成噴膠軌跡線。實驗結果表明:噴出的膠線能夠滿足鞋底粘合要求,可以解決實際問題。

鞋底噴膠;圖像處理;NURBS插值;曲線偏置

0 引言

鞋底上膠是制鞋過程中的一道重要工序,我國大多數制鞋企業的上膠工序都以手工作業為主。手工涂膠難以保證鞋底涂膠質量,而且直接接觸膠水會對人的身體健康產生影響。為使鞋底上膠工藝實現自動化,減少人工的參與,本文對自動化噴膠系統進行了研究。

鞋底自動噴膠過程中的一個關鍵問題是噴膠軌跡的提取,針對這一問題,Kwon[1]等根據鞋底平面的輪廓線,利用程序直接偏置輪廓線提取噴膠軌跡,這種方法適用于鞋底是平面的情況。Kim[2]提出一種基于CAD軟件提取噴膠軌跡的方法。先利用激光掃描儀掃描鞋底并將數據保存,然后在CAD軟件中將其打開得到鞋的三維模型。利用CAD軟件提取模型的邊緣輪廓,將輪廓線偏置得到噴膠軌跡。武傳宇[3]等提出基于結構光的噴膠軌跡提取方法。利用結構光掃描鞋底,提取所有掃描線端點組成邊緣輪廓線點集,插值出邊緣輪廓線后對其進行偏置得出噴膠軌跡。

本文利用機器視覺技術獲取鞋底平面邊緣輪廓的二維信息,再利用測距傳感器獲取鞋的高度信息。根據得到的平面邊緣輪廓二維坐標和高度坐標建立鞋底邊緣三維輪廓,以此為基礎獲得噴膠軌跡。

1 系統總體方案設計

噴膠系統主要由兩部分組成,硬件部分主要包括:完成噴膠工序的機械手,工業相機,光照系統,工控機等;軟件部分主要包括:圖像處理模塊,視覺定位模塊和噴膠軌跡生成模塊。系統的工作原理圖如圖1所示。

圖1 噴膠系統工作原理圖

2 視覺系統設計

2.1 圖像預處理

鞋底邊緣輪廓是提取噴膠軌跡的關鍵信息,中值濾波不但對斑點噪聲和椒鹽噪聲有優秀的去燥能力,而且能保護圖像邊緣輪廓和細節,所以選擇中值濾波對采集到的圖像進行預處理。中值濾波表達式如式(1)所示。

式中,Med為排序取中值,n為濾波器大小。

圖像進行濾波操作后,消除噪聲的同時也將圖像變得模糊,通過圖像增強能突出目標物輪廓和細節,有利于之后的邊緣提取和分析。采用伽馬變換對濾波后的圖像進行圖像增強處理,伽馬變換原理如式(2)所示。

式中,c和γ為正常數,r和s分別代表處理前后的像素值。通過設置不同的γ值就可實現增強高灰度或低灰度部分細節的目的。

圖2(a)~圖2(c)從左到右分別是采集到的原圖、中值濾波后的圖、圖像增強后的效果圖。從圖中可以看出,原圖中白點噪聲經過中值濾波后絕大部分被濾除。伽馬變換后的圖像中鞋底邊緣輪廓得到增強,對增強后的圖像進行分析提取鞋底邊緣。

圖2 預處理效果圖

2.2 邊緣提取

傳統Canny邊緣檢測算法步驟是:1)運用高斯濾波平滑圖像,消除噪聲;2)計算梯度幅值和方向;3)非極大值抑制細化邊緣;4)雙閾值處理確定潛在邊緣;5)連接邊緣。

傳統Canny算法是一種簡單有效地邊緣檢測算法,但是,為了獲得更高精度邊緣可對其進行改進。首先,高斯濾波在濾除噪聲的同時也會使得邊緣更加模糊,導致弱邊緣的丟失。其次,傳統Canny算法采用2×2鄰域內有限差分均值求取梯度幅值,這種方法對噪聲敏感。另外,在傳統Canny邊緣檢測算法中,雙閾值處理中的兩個閾值都是人為給定的,在處理復雜圖像和不同圖像時,需要多次進行實驗人工確定閾值。

針對以上傳統Canny算法存在的問題,本文采用如下改進Canny算法作為鞋底輪廓邊緣提取算法。

1)用上述圖像預處理中的中值濾波代替高斯濾波對圖像進行濾波處理,因為中值濾波既能對圖像進行平滑處理,又能很好的保存邊緣信息和圖像細節;

2)用3×3Sobel算子計算梯度幅值和方向,減少對噪聲的敏感程度,提高邊緣檢測精度;

3)非極大值抑制;

4)采用Otsu算法[5](大津算法)獲取雙閾值中的高閾值,該算法對圖像的直方圖是雙峰的情況非常有效。采集到的圖像的直方圖如圖3中(a)所示,具有雙峰特性,可使用該算法有效地提取到邊緣。Otsu算法通過計算最大類間方差來確定閾值。該算法原理如下:

式中2為圖像總方差,為圖像像素均值,

替換式(6)中的可得:

5)邊緣連接

圖3 邊緣檢測結果

圖3 是采用上述改進Canny算法獲得的鞋底輪廓邊緣圖。采用Otsu算法獲取閾值可以自動求出合適閾值而不必人工多次實驗求取。對于不同的圖像,不需要分別考慮雙閾值的選取問題,且改進后的Canny算法檢測到的邊緣連續性更好,能有效抑制虛假邊緣的產生。

3 噴膠軌跡的生成

由上述分析可以得到鞋底邊緣輪廓的二維信息。當鞋底在流水線上移動時,利用測距傳感器測量鞋底高度變化獲得鞋底高度變化信息。結合鞋底邊緣輪廓的二維坐標和高度坐標即可得到鞋底邊緣輪廓的三維信息,由此可得鞋底邊緣輪廓離散點坐標。

理想噴膠軌跡線是鞋底邊緣輪廓線在鞋面向內偏置得到的偏置線。為了獲得更高精度的噴膠軌跡,先將鞋底邊緣輪廓的離散坐標點進行插值得到平滑邊緣輪廓線,然后將邊緣輪廓線偏置,得到噴膠軌跡。

利用NURBS插值算法[6]對鞋底邊緣輪廓進行插值。NURBS插值能夠用精確的數學方法描述曲線和曲面。k階NURBS曲線定義如下:

邊緣輪廓插值完成后,利用曲線偏置算法[7]對其進行偏置,得到噴膠軌跡線。空間法向等距偏置法表達式如式(10)和式(11)所示。

式中,C0(u)為偏置后的噴膠軌跡曲線;C(u)為偏置前邊緣輪廓曲線;d(u)為偏置距離,等距偏置則d(u)取常數;N(u)為鞋底邊緣輪廓曲線法向量。

根據以上分析,利用MATLAB對采集到的坐標數據點進行處理,得到的鞋底邊緣輪廓曲線和噴膠軌跡線如圖4所示。從圖中可以看出,利用NURBS曲線插值法得到的曲線連續平滑,能夠保證噴膠過程中的噴膠質量。

圖4 鞋底邊緣輪廓曲線和噴膠軌跡線

4 結束語

搭建基于機器視覺的機器人自動噴膠平臺,將噴膠執行機構安裝在機械手末端,控制機器人按上述獲取到的噴膠軌跡運動。在機械手運動過程中,控制噴膠執行機構的開啟和關閉操作對鞋底邊緣進行噴膠作業。從噴膠實驗結果圖5中可以看出,鞋底邊緣可以被準確獲取,噴出的膠線均勻一致,滿足制鞋工藝鞋底粘合要求,該自動噴膠系統可取代手工對鞋底進行噴膠作業。

圖5 鞋底噴膠實驗結果

[1] Kwon D S,Song S K.A method for generating a cementing trajectory of a shoe sole. UK, GB2413402[P].2005-10-26.

[2] Kim J Y. CAD-based automated robot programming in adhesive spray systems for shoe outsoles and uppers[J].Journal of Robotic Systems,2004,21(11):625-634.

[3] Wu C, He L, Li Q, et al. Research on the generation of trajectory for shoe upper spraying based on structured light[A].IEEE International Conference on Industrial Technology[C].IEEE,2008:1-5.

[4] Rafael C.Gonzalez, Richard E. Woods.數字圖像處理[M].3版.電子工業出版社,2010:463-467.

[5] 許宏科,秦嚴嚴,陳會茹.一種基于改進Canny的邊緣檢測算法[J].紅外技術,2014,36(3):210-214.

[6] 王允森,蓋榮麗,孫一蘭,等.面向高質量加工的NURBS曲線插補算法[J].計算機輔助設計與圖形學學報,2013,25(10):1549-1556.

[7] 張小燕.封邊曲線NURBS插值和偏置算法研究[D].東北林業大學,2016:33-34.

Research on automatic spraying system based on image processing

JIA Ming-feng, HU Guo-qing, LYU Cheng-zhi

TP23

:A

1009-0134(2017)06-0116-04

2017-01-16

賈明峰(1992 -),男,貴州人,碩士研究生,主要從事圖像處理技術方向研究。

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