一種電氣零件標識面智能識別裝置

黃和平

(樂清兆泰機電有限公司，浙江 溫州 325608 )

0 引言

現有的CCD攝像視覺檢測識別基本上是在靜態下具有較佳的效果，在動態情況下，檢測效果達不到零錯判、零漏檢，主要存在以下幾個問題：

1) 廣泛應用在相對慢速或靜態的日常作業、監控識別與質量檢驗中，采用的技術為快速圖像匹配算法[1]。例如圖像匹配、模板匹配、SSDA、投影匹配等，由于計算量大、耗時長、速度慢、實時性差，無法應用到高速運動場合。所以，現有的軟件識別檢測連續動態運動產品、漏檢和錯判率保持相當高的比例，使其不能實施和應用。

2) 廣泛應用的交通車輛牌照相距一定間隔的動態檢測識別,經常采用模板字符匹配模式識別[2]，其錯判率在3%～10%。

3) 目前現有的高低壓開關中，如斷路器、繼電器中電磁脫扣和觸頭系統中的雙金(雙金屬片)、觸頭與觸點、觸點與接觸板、前采用機械觸摸式檢測、光電追色開關檢測等裝置檢測，則存在安裝調試難、檢測精度不高、檢測速度慢和檢測不穩定的問題。筆者經過多年的潛心研究與實踐優化高斯拉普拉斯圖像邊緣檢測算法，為工業生產之需提供一種準確率高、效率高的可自動識別高低壓電磁脫扣和觸頭系統的觸頭及雙金標識面的識別方法和裝置。

1 系統裝置結構與原理

電氣零件標識面智能識別裝置是由設置在電氣觸點/雙金等產品的自動化輸送、氣吹分揀與傳送圖像的CCD攝像(charge-coupled device，電荷耦合元件)組成的智能識別裝置，PLC控制器控制CCD攝像圖像基于計算機邊緣檢測算法與處理識別控制模塊的硬件，及PLC控制器控制的可對產品與識別參數設定、調試、在線動態智能識別與分揀連續運動的觸點/雙金等產品標識面的可視化智能顯示窗口構成基于圖像識別觸點/雙金標識面的識別系統。

1.1 CCD智能識別裝置

圖1、圖2為“觸點/雙金標識面的識別裝置”，其結構如下：在支架2上裝有CCD攝像模塊4，下方安裝傘型聚光燈3，在振盤7的傳送軌道上、與3個識別區域窗口8、9、10對應的位置上設有可將觸點/雙金吹落到振盤中的3個吹氣孔，即識別到反面標識面排除部的吹氣孔1、5、6構成CCD智能識別裝置。

1.2 識別裝置的可視化智能顯示窗口

如圖2所示該裝置還包括觸點標識面識別裝置的可視化智能顯示窗口，除上半部顯示CCD攝像模塊4拍攝區域外，下半部顯示標識面識別系統設置和控制區。可見標識面識別系統具有較多的設置功能。如采用吹氣方案時，3個識別區域窗口8、9、10分別與3個吹氣孔1、5、6的位置關系與吹氣孔的吹氣延時有關聯，可在識別區域窗口設定后對相應的吹氣延時時間進行調整，可通過設置鍵13的框架長度和框架寬度按鈕來設置檢測窗口3個識別區域窗口8、9、10的長和寬。通常識別區域窗口的面積在觸點/雙金的待檢測面面積的80%～99%之間，如98%；可通過設置鍵14設置3個識別區域窗口8、9、10對應1號、2號、3號定位精度；通過按鍵20的X軸偏移和Y軸偏移按鍵調整3個識別區域窗口8、9、10的位置偏移，通過按鍵17的參數設置調整更多的參數、保存參數與單次檢測功能鍵；可通過設置鍵15設置1號定位、2號定位與3號定位；可通過設置鍵16顯示設置窗口8、9、10中計算機識別圖像的在線正面或反面；窗口18從上往下依次顯示：正常(異常)、總產量、不良數、清理數；通過按鍵17設置調節每個定位號的灰階比例、PC與PLC通訊端口的選擇、1號吹氣鍵、2號吹氣鍵、3號吹氣鍵、開始檢測鍵、停止檢測鍵、退出檢測鍵的設置構成。

1.3 標識面識別系統硬件結構組成

如圖3所示，標識面識別系統包括在CCD攝像模塊4攝像范圍內確定識別區域窗口判定觸點/雙金進入窗口設定模塊的到位檢測模塊，對識別區域內圖像進行高斯拉普拉斯邊緣識別處理的圖像處理模塊，基于圖像處理模塊輸出進行標識面識別的控制模塊；窗口設定模塊、到位檢測模塊、圖像處理模塊與識別控制模塊連接。標識面識別系統還包括與外部通訊，可輸出標識面判定結果的通訊接口模塊，用于顯示識別情況和輸入的顯示模塊，通訊接口模塊、輸入和顯示模塊與識別控制模塊連接。在識別開始前，通過窗口設定模塊在CCD攝像模塊的固定攝像區域內，對應傳送觸點/雙金的傳送軌道區域內設置第一識別窗口，其窗口的長寬均小于觸點/雙金的待檢測面的長寬。在識別開始前還應根據需要設置其他相應的參數，設置參數包括用于進行識別的閾值等。識別開始后，到位檢測模塊判定觸點/雙金進入第一識別窗口后標識面識別系統通過CCD攝像模塊得到觸點/雙金上表面的待識別圖像；圖像處理模塊對第一識別窗口內的待識別圖像進行高斯拉普拉斯算子圖像邊緣識別得到邊緣分割圖像；識別控制模塊將邊緣分割圖像內的每個像素點的灰度值與設定的亮點閾值比較，得到大于或大于等于亮點閾值的像素點的總數為最大灰階面積An，將最大灰階面積An和邊緣分割圖像中像素點總數即圖像總面積Rn的比值，與標識面閾值進行大小比較可判定當前觸點/雙金的上表面是否為標識面。

圖3 標識面識別系統硬件結構框圖

2 系統結構配置

2.1 邊緣檢測算法建立圖像處理模塊

標識面識別系統的圖像處理模塊可對圖像進行高斯拉普拉斯邊緣識別，對圖像進行平滑去噪和二值化處理,可有效濾除相關干擾，有效識別圖像邊緣。圖像處理模塊可基于軟件實現也可采用專用的圖像處理芯片。

1) 圖像局部變化的重要特征，以不連續性的形式出現，通常用方向和幅度描述圖像的邊緣特性。一般來講，沿邊緣走向的像素變化平緩，而垂直于邊緣走向的像素變化劇烈。基于邊緣檢測的基本思想是先檢測圖像中的邊緣點，再按一定策略連接成輪廓，從而構成邊緣圖像。拉普拉斯算子為二階差分，拉普拉斯算子是各向同性的微分算子，具有旋轉不變性，從而滿足不同走向的圖像邊界的銳化和檢測要求。用拉普拉斯算子檢測邊緣就是估算拉普拉斯算子的輸出，找出它的零點位置，也就是檢測圖像的邊緣位置。但是拉普拉斯算子在邊緣處會產生一個陡峭的零交叉，其方向信息丟失，常產生雙像素，對噪聲有雙倍加強作用，因此拉普拉斯算子很少直接用于邊緣檢測。圖像邊緣有大的灰度變化，所以圖像的一階偏導數在邊緣處有局部最大值或最小值，則二階偏導數在邊緣處會通過零點(由正到負或由負到正)。

如果把基于高斯算子的高斯平滑濾波器和基于拉普拉斯算子的拉普拉斯銳化濾波器結合起來，因為圖像中包含噪聲，平滑和積分可以濾掉這些噪聲，消除噪聲后再進行邊緣檢測(銳化和微分)，就會得到較好的效果。

高斯拉普拉斯圖像邊緣識別的公式如式(1)所示[3]：

h(x,y)=▽2(f(x，y)×G(x，y))=f(x，y)×▽2G(x，y)

(1)

其中，x、y為圖像的橫坐標和縱坐標，f(x，y)為原始圖像，G(x，y)表示濾波函數，▽2表示拉普拉斯運算；h(x，y)為高斯拉普拉斯圖像邊緣識別正負二值化后的分割增強圖像。高斯-拉普拉斯圖像邊緣識別就是先對圖像進行高斯模糊，然后再求二階導數，二階導數等于零處對應的像素就是圖像的邊緣。

▽2G(x，y)被稱為LOG濾波器，▽2G(x，y)的等價公式為：

(2)

高斯拉普拉斯算子模板，模塊寬度w為5(常用的高斯拉普拉斯算子是5×5的模板，本發明給的是5×4的模板，5×5可能也適用)。

(3)

圖像邊緣二側的象素經過高斯拉普拉斯算子計算后,低灰度值側h(x,y)>0,高灰度值側h(x,y)<0,求取h(x,y)中的零穿點軌跡即可得圖像g(x,y)的邊緣。

2) 圖像邊緣檢測算法判斷方法：對于LOG濾波器的δ值選取與模板寬度w有關，如果w相對于δ取得小,則邊緣位置精度高,但檢測出來的細小變化也要多;如果w相對于δ取得大,則檢測出來的邊緣位置會偏離真實邊緣過大,且會濾掉一些重要的細節部分。w與δ取值按式(4)計算，其中INT為取整運算：

(4)

基于高斯拉普拉斯算子的圖像邊緣效果過程如圖4、圖5、圖6所示，其中高斯濾波器的標準方差為3，檢測邊緣寬度為9。

圖4 觸點圖像邊緣圖

圖5 觸點圖像邊緣處理圖

圖6 觸點圖像邊緣效果圖

2.2 到位檢測模塊

標識面識別系統在到位檢測模塊判定觸點/雙金進入第一識別窗口后，標識面識別系統通過CCD攝像模塊得到觸點/雙金上表面的待識別圖像；圖像處理模塊對第一識別窗口內的待識別圖像進行高斯拉普拉斯算子圖像邊緣識別得到邊緣分割圖像。識別控制模塊基于得到的邊緣分割圖像判定當前觸點/雙金的上表面是否為標識面，識別控制模塊將邊緣分割圖像內的每個像素點的灰度值與設定的亮點閾值比較，得到大于或大于等于亮點閾值的像素點的總數為最大灰階面積An。當最大灰階面積An小于設置的跳變點閾值時，將最大灰階面積An邊上2～15像素范圍內的像素點灰度值與低灰度閾值比較，得到大于或大于等于低灰度閾值的像素點的總數即低灰度面積SL；將低灰度面積SL與原最大灰階面積An相加得到新的最大灰階面積An，原最大灰階面積An也可稱為高灰度面積SH。將最大灰階面積An和邊緣分割圖像中像素點總數即圖像總面積Rn的比值與標識面閾值進行大小比較，可判定當前觸點/雙金的上表面是否為標識面。灰度值的變化范圍在 0～255，觸點/雙金的亮點閾值經驗值在 95～105，低灰度閾值的一般設置在 75～105，低灰度閾值小于亮點閾值。標識面閾值一般設置在 40%～70%，如設為 50%，Kn=An/Rn，當Kn≥50%時為可判定為反面，當Kn<50%時可判定為正面。當然所謂的標識面是相對的概念，標識面可制定為正面，也可制定為反面。

3 實例

標識面識別系統與PLC控制器連接，當在對應的識別區域窗口8、9、10檢測到上表面為非標識面的觸點/雙

金時，標識面識別系統給PLC控制器發送剔除控制信號，PLC控制器控制對應的吹氣孔吹氣，將觸點/雙金吹落到振盤中重新選擇排序正反面。排除部還可以不采用吹氣孔的方式，而采用可吸取觸點/雙金進行翻轉的電磁閥機械手。排除部包括設置在振盤 7 的傳送軌道旁的可吸取觸點/雙金進行翻轉的電磁閥機械手和推進氣缸，PLC控制器可控制推進氣缸驅動電磁閥機械手吸取觸點/雙金并進行翻轉。實施例中標識面識別系統可對樣件進行定點拍攝輸出樣件進行高斯拉普拉斯邊緣識別處理后各像素點灰度值情況和其他參數，便于開始識別前參數和各閾值的設置。表1為小白點銀點式觸點正反面分別作為標識面識別的相應檢測參數和結果。

表1 檢測參數和結果

4 結語

觸點標識面的識別裝置與系統可實現觸點標識面的動態識別，識別過程與傳送過程同步進行，不需要觸點進行定點的拍攝識別，大大提高了識別效率，有效地提高了加工生產效率。實驗結果表明該系統適用于工業高速系統應用場合。

[1] 姜凱，陳海霞，湯建華. 一種快速圖像匹配算法的設計與實現[J]. 計算機工程與應用, 2004，4(11):87-89.

[2] 汪岳. 智能交通系統中車牌識別與車型檢測的研究[D]. 蘭州：蘭州理工大學學報,2007:48-50.

[3] 黃劍玲，鄒輝. 基于高斯 Laplace 算子圖像邊緣檢測的改進[J] . 微電子學與計算機, 2007(9): 156-157 .