一種基于機器視覺的水松紙激光打孔在線檢測系統(tǒng)

張桂蓮　錢斌　胡蓉

摘要：針對某水松紙廠廣泛存在的水松紙打孔精度不高的問題，該文提出了一種基于機器視覺的水松紙打孔在線檢測系統(tǒng)。首先，采用機器視覺中的圖像處理提取測量區(qū)域中打孔水松紙的孔邊緣;其次，利用邊緣信息畫出水松紙測量區(qū)域中每個孔的外接矩形;然后，根據(jù)外接矩形的長與寬的比例計算水松紙孔的圓度;最后，判斷孔的圓度是否在一定的范圍之內(nèi)，若不滿足則需要實時調(diào)節(jié)激光打孔設備的參數(shù)。該文針對打孔水松紙檢測的特定要求，對包含的形狀進行信息提取，定位和參數(shù)測量。基于實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的測試結(jié)果驗證了該系統(tǒng)的可靠性。

關(guān)鍵詞：水松紙;圖像處理;圓度;機器視覺;邊緣檢測

中圖分類號：TP3 ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）13-0217-03

1 引言

在進入信息社會后，人們的工作和生活都離不開各種印刷品和包裝品。特別是在煙草行業(yè)中，人們對煙葉包裝的質(zhì)量更為嚴格要求。香煙在燃燒的過程中產(chǎn)生有害氣體，煙草行業(yè)通過各種技術(shù)來減少香煙中有害氣體的含量，而采用水松紙激光打孔技術(shù)來減少吸煙者對焦油的吸入量，已得到了煙草企業(yè)的重視，正逐漸成為香煙實現(xiàn)降焦的主要途徑。由于透氣度是影響香煙質(zhì)量最重要的一個指標。透氣度是指在單位時間、單位面積和單位壓差下所透過孔的空氣體積，所以孔的大小決定了水松紙透氣度的大小。水松紙的打孔精度對香煙質(zhì)量尤為重要。然而，由于在生產(chǎn)過程中需要每排孔的尺寸固定不變的，但是隨著外界環(huán)境的變化，在進行激光打孔的過程中，孔的尺寸呈現(xiàn)不規(guī)則狀態(tài)，導致水松紙透氣度的大幅度變化。這就嚴重影響了打孔水松紙的透氣度檢測，所以對打孔水松紙進行檢測時不可待。傳統(tǒng)的檢測方法都是通過有經(jīng)驗的人員來完成的，然而人工檢測除了速度慢，檢測精度低之外，更重要的是無法保證統(tǒng)一的質(zhì)量標準。正因為傳統(tǒng)檢測方法檢測困難，所以迫切需要一種在線檢測系統(tǒng)來客觀地進行檢測評價。對參數(shù)進行綜合分析，從而不斷去調(diào)整激光打孔設備參數(shù)，使每一排孔的尺寸保持一致。機器視覺可大大提高檢測精度和速度，從而提高生產(chǎn)效率，并且可以避免人眼視覺檢測所帶來的偏差和誤差[1]。

2 機器視覺檢測原理

機器視覺就是用機器代替人的眼睛去檢測產(chǎn)品質(zhì)量的好壞。可以避免人眼檢測帶來的誤差導致精度降低。一個完整的機器視覺系統(tǒng)有以下幾部分構(gòu)成：照明系統(tǒng)（硬件），成像系統(tǒng)（硬件）和圖像處理系統(tǒng)（軟件）等。

照明系統(tǒng)是使被測物的重要特征顯現(xiàn)，而抑制不需要的特征，一般情況下使用單色光照射彩色物體以增強被測物相應特征的對比度。成像系統(tǒng)是機器視覺系統(tǒng)最重要的組成部分。機器視覺系統(tǒng)中能夠?qū)Υ蚩姿杉堎|(zhì)量進行檢測，主要是依靠圖像處理軟件。圖像處理軟件主要包括圖像的預處理，圖像增強，圖像分割、圖像壓縮和圖像識別等操作。以上操作可以改善圖像質(zhì)量，識別圖像中的目標，并準確檢測出水松紙的打孔尺寸。

機器視覺檢測水松紙打孔質(zhì)量的主要原理圖1如下：

本文主要研究了基于機器視覺算法的水松紙打孔檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅能夠針對多品牌的水松紙，而且也能夠檢測出不同大小的水松紙的孔的尺寸。

3 圖像處理檢測系統(tǒng)設計

圖像處理的主要目的就是得到高質(zhì)量的圖像，從而使被測物的重要特征顯現(xiàn)。為了得到清晰和有用的打孔水松紙圖像，并對圖像中的目標進行實時提取和檢測，需要從以下三個方面著手：圖像采集、圖像處理以及尺寸的測量。

3.1 圖像采集

水松紙圖像處理的第一步圖像采集。當工業(yè)高清攝像頭對準被測水松紙時，PC機在采集軟件的控制下，將完整的圖像信息在屏幕上顯示并實時地保存到計算機中。通過現(xiàn)有技術(shù)和圖像采集裝置使用情況分析，圖像采集裝置可行，并且保證采集圖像無任何失真問題。

一般情況下，設置圖像采集的模式為8位位圖。如圖2所示。

3.2 圖像處理

本論文中，采用圖像處理中的圖像平滑、邊緣檢測和特征提取等操作進行打孔水松紙尺寸檢測。

（1）圖像平滑

在很多情況下，圖像信息會受到各種噪聲的影響，因為圖像在采集過程中很容易受到設備和周圍環(huán)境的影響，從而使圖像含有噪聲。如果不經(jīng)過處理，計算機將很難對圖像的信息進行運算和識別。噪聲是隨機的，當噪聲非常嚴重時，圖像中有用的信息會被影響。一個常見的降噪方法是采集同一區(qū)域的多幅圖像并對這些圖像進行平均。該方法的主要缺點就是必須采集多幅圖像才能進行噪聲抑制，對速度要求高的系統(tǒng)就會失去吸引力。而中值濾波僅僅是對模板內(nèi)的灰度值取中間值，這往往會把目標物刪除。因此在多數(shù)情況下需要其他的降噪方法。

針對某水松紙廠的幾種品牌的香煙水松紙，由于光照、灰塵等外界環(huán)境的影響，分析采集到的圖片中的噪聲且綜合不同的濾波方法，采用高斯濾波算法進行圖像的平滑。

一般情況下，高斯濾波器是比較理想的圖像平滑濾波器。二維高斯濾波器的式子如（1）所示：

其中，[σ]為圖像像素的標準差，x，y為圖像中像素的位置。由（1）式可得出高斯濾波器是可分的，可以通過計算機高效地計算出來。通過軟件采集的水松紙圖像經(jīng)過高斯濾波去噪后的圖像如圖3所示。

由圖3和圖2進行對比可知，圖像3明顯產(chǎn)生相對銳利的邊緣，并且在圖2中背景有強烈的白色紋理，經(jīng)過了高斯濾波操作之后圖像的白色紋理消失，增加了圖像的質(zhì)量。因此為了之后的邊緣檢測圖像有很高的效果，在進行高精度的檢測任務時，需采用高斯濾波算法進行圖像的去噪操作。

（2） 圖像邊緣檢測

從圖3中可以看出前景灰度值和背景灰度值在外界環(huán)境的作用下相對明顯，但當光照改變時，背景灰度值和前景灰度值相差不大，因此本文采用的邊緣檢測方法必須適應改變的照明情況。因此選擇一個魯棒的邊緣檢測方法準確地找到被測物的邊界尤其重要。由于Canny算子的檢測方法檢測的邊緣位置與實際邊緣之間的偏差最小，因此本文利用Canny算子提取水松紙每排孔的孔邊緣。Canny算子邊緣檢測[2]的主要是利用圖像的X軸和Y軸兩個方向的導數(shù)[GX]，[GY]求出圖像灰度值梯度的大小和方向，沿著梯度方向找到像素點局部最大值。遍歷整個水松紙圖像，若前后兩個像素的灰度值相比不是最大的，那么將這兩個像素值置為0，即為非邊緣。選取兩個閾值TL（低閾值）和TH（高閾值）。大于TH的像素點是邊緣;小于TL的像素點不是邊緣。

進行Canny算子提取邊緣后的圖像如圖4所示。

（3）特征提取

根據(jù)圖4，可以計算每個孔的最小外接矩形，根據(jù)最小外接矩形的長（Length1）和寬（Length2）的比例計算圓的規(guī)則度（P=Length1/Length2）。若P =1說明激光打孔接近理想值;若p遠遠大于1或者遠遠的小于1說明激光打孔設備處于干擾狀態(tài)，需要適時的調(diào)整激光打孔的設備參數(shù)以便滿足要求。檢測結(jié)果如圖5所示。

3.3 結(jié)果分析

本文分別采集不同排數(shù)的打孔水松紙圖像100多幅，計算圖像中孔的圓度或尺寸大小P。找出圓度最大值、最小值、平均值和圓度為1的個數(shù)。抽樣選出8組數(shù)據(jù)如表1所示。

由表1可知，孔的圓度最大為6.0，最小值一般為1.0。說明隨著外界環(huán)境和因素變化，水松紙激光打孔會發(fā)生相應的變化，使孔的大小發(fā)生嚴重的變形，這時候就要適時的調(diào)節(jié)激光打孔設備以至于保持孔的長于寬的比例處在穩(wěn)定的范圍之內(nèi)（0.9～1.1）。

4 結(jié)論

打孔水松紙打孔質(zhì)量的好壞關(guān)系到煙廠生產(chǎn)煙支的各項指標。但如何準確的測出水松紙中每一個孔的圓度仍然是一個研究難點。論文針對現(xiàn)有的激光打孔設備上，主要在軟件上研究了一種基于機器視覺的打孔水松紙在線檢測系統(tǒng)。基于實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的仿真實驗驗證了系統(tǒng)的可靠性。

參考文獻：

[1] 吉軍， 嚴立甫， 張輝， 等. 基于HALCON和VC++混合編程的視覺測量系統(tǒng)設計[J]. 咸陽師范學院學報， 2011， 25（6）：20-24.

[2] 趙春江. C#數(shù)字圖像處理算法典型實例[M]. 北京： 人民郵電出版社， 2009.

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