基于嵌入式系統(tǒng)的智能在線分揀系統(tǒng)研究

儲玉芬

智能在線分選系統(tǒng)是將自動化、機械化和信息化結(jié)合在一起的新的技術(shù)設(shè)備，近年來，隨著大批量生產(chǎn)速度的增長和市場對產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性要求的提高，人工分揀的方式已經(jīng)不能滿足市場需求。智能在線分選系統(tǒng)的研制具有重要的工程意義和廣闊的應(yīng)用前景，并且隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，在線分選裝置正朝著智能化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的方向發(fā)展?？焖?、準確、方便、誤差小、多功能化已經(jīng)成為現(xiàn)代檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢。但仍然存在一些不足，主要在以下幾個方面：1）理論研究存在不足；2）制造工藝及制造技術(shù)與國外存在差距；3）產(chǎn)品技術(shù)方面與國外相比較為落后；4）互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展，在分選設(shè)備上卻未能得到很好的利用。針對以上背景，設(shè)計了一種基于視覺識別和稱重的在線智能分選系統(tǒng)，該系統(tǒng)可實現(xiàn)高精度高速度的實時在線分選，并且具備可視化的、可移動的人機交互界面?？蓾M足高速大批量的生產(chǎn)，具有較高的精度、速度和穩(wěn)定性，并且在其基礎(chǔ)上增加在線實時管理系統(tǒng)是將現(xiàn)今流行的“互聯(lián)網(wǎng)+”的管理模式運用到企業(yè)生產(chǎn)線上。

1 分揀系統(tǒng)總體設(shè)計

1.1 本系統(tǒng)的總體設(shè)計框圖介紹

如圖1所示，系統(tǒng)采用STM32F407作為主控制器，獲取Android端發(fā)來的圖像識別結(jié)果，結(jié)合稱重傳感器，確定產(chǎn)品的重量和包裝體積，發(fā)送控制指令給分選裝置進行產(chǎn)品分選；同時獲取光電計數(shù)器發(fā)送的計數(shù)值，統(tǒng)計各類產(chǎn)品的數(shù)量并返回給Android監(jiān)控平臺。在Android平臺上，利用Java-OpenCV庫進行圖像識別，計算產(chǎn)品包裝大小，與下位機傳送來的數(shù)據(jù)結(jié)合，對包裝進行分類，發(fā)送分選控制指令給下位機，對分選臺進行控制。同時，在Android平臺上可以對產(chǎn)品類別進行設(shè)置，并統(tǒng)計不同類型產(chǎn)品的數(shù)量，并實現(xiàn)多機通信，可同時對多個生產(chǎn)線進行監(jiān)控。STM32通過WiFi模塊將生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)上傳至云平臺，可由移動端遠程監(jiān)管操控。

1.2 系統(tǒng)機械結(jié)構(gòu)設(shè)計原理

圖2 機械系統(tǒng)設(shè)計圖

系統(tǒng)機械結(jié)構(gòu)如圖2所示，不同型號產(chǎn)品由傳送帶送入分揀裝置，首先由光電開關(guān)對通過的產(chǎn)品進行計數(shù)，分揀臺上方有CCD對產(chǎn)品進行拍照，傳入Android平臺進行圖像處理，將識別結(jié)果送入下位機。下方稱重傳感器對產(chǎn)品進行稱重，兩路數(shù)據(jù)由下位機采集，綜合圖像處理結(jié)果進行計算、存儲，根據(jù)用戶設(shè)置將產(chǎn)品的重量、體積進行對應(yīng)分類，計算相應(yīng)撥桿啟動和執(zhí)行的時間，控制撥桿完成分選。

2 STM32數(shù)據(jù)采集、控制模塊

稱重傳感器選用HBM傳感器公司的單點稱重傳感器型號為PW6DC3MR，該傳感器適用于動態(tài)測量，其量程為20kg，符合該分揀系統(tǒng)的量程要求，系統(tǒng)采用5V的激勵電壓，靈敏度為2.0±0.2mV/V，滿量程的輸出電壓為10mV，采用四線制連接。稱重傳感器的輸出電壓由AD7190采集，該模數(shù)轉(zhuǎn)換器集成了隔離、濾波、放大電路，內(nèi)置可編程增益，可將毫伏級的稱重傳感器輸出信號放大到可以轉(zhuǎn)換的電壓級別，具有精度高，低噪聲等特點，AD7190通過SPI總線與STM32通信，放大增益采用128倍，采用連續(xù)轉(zhuǎn)換方式，以外部中斷方式傳遞給STM32。

圖3 STM32采集控制模塊

計數(shù)模塊采用OMRON對射式E3Z-Laser NPN光電開關(guān)進行檢測，將激光發(fā)射器和光電管安裝在工作臺，當物品經(jīng)過時，接收管接收到的光發(fā)生明暗變化，STM32通過定時中斷來讀取光電開關(guān)狀態(tài)，并記錄遮擋次數(shù)，通過光線被遮擋和恢復的時間節(jié)點，可判斷物品經(jīng)過的時間和大致寬度，并通過傳感器位置和皮帶運動速度計算稱重傳感器的稱重采樣時刻。

采集光電開關(guān)數(shù)據(jù)之后，通過50Hz的AD采樣頻率，產(chǎn)生外部中斷采樣稱重數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的變化大小判斷稱重數(shù)據(jù)為靜態(tài)數(shù)據(jù)或動態(tài)數(shù)據(jù)，若為動態(tài)數(shù)據(jù)，則比對計算行程結(jié)果，確定有效稱重數(shù)據(jù)，進行存儲。

STM32接收Android發(fā)來圖像識別分類結(jié)果后，根據(jù)分類，稱重數(shù)據(jù)控制撥桿啟動，完成分選。同時將分類計數(shù)數(shù)據(jù)傳遞給Android，STM32與Android通過串口進行通信。模塊原理如圖3所示。微控制器程序設(shè)計流程圖如圖4所示，程序初始化后，通過中斷讀取光電開關(guān)、AD采樣數(shù)據(jù)，根據(jù)兩路數(shù)據(jù)判斷是否開始存儲稱重數(shù)據(jù)，直至產(chǎn)品離開稱重臺。通過動態(tài)稱重和光電開關(guān)遮擋時間計算出有效稱重值，并讀取Android平臺的圖像處理結(jié)果，控制撥桿并完成分選。

圖4 STM32微控制器程序流程圖

3 OpenCV圖像識別模塊

對于在線識別技術(shù)，傳統(tǒng)的方式是基于PC機，采用OpenCV由VC++實現(xiàn)的，由于PC機體積較大，不能滿足便攜式的要求，操作上不如Android直觀方便，因此圖像識別基于Android平臺采用Java OpenCV-3.2.0視覺庫進行開發(fā)。模塊設(shè)計流程分為物品實時圖像采集、預處理、邊緣提取、映射四個部分，在攝像頭打開后調(diào)用打開攝像頭方法獲取實例，再獲取預覽幀數(shù)據(jù)。再對其進行預處理、圖像轉(zhuǎn)矩陣，將圖像灰度化、圖像增強、平滑去噪、二值化，數(shù)學形態(tài)學及邊緣提取，求矩形框輪廓、特征點，對面積進行計算等。

具體方法如下：獲取圖像后，判斷像素點是否超越邊界，若超出重新拾取，直至均為超出，輸出灰度值。之后采用直方圖均衡化的方法對灰度圖像增強處理，即統(tǒng)計每個灰度出現(xiàn)的次數(shù)，進行歸一化處理，替換為新的灰度值。得到新的灰度圖像后，進一步對其進行中值濾波進行降噪，重新抽取像素點，取平均值進行替換，程序流程如圖5所示。再對灰度圖像進行二值化處理得到黑白圖像。

獲取二值化圖像后，采用低錯誤率的Canny算法進行邊緣檢測。先對二值化圖像進行高斯濾波，再計算像素點梯度值，判定是否為局部最大，設(shè)置灰度值。計算高低閾值判斷邊緣點，將邊緣點連續(xù)得到輪廓，最后求出物品映射在工作臺上的面積，由此判定物品的分類。將分類結(jié)果發(fā)送至STM32。

圖5 圖像預處理流程圖

4 基于Android的可視化人機操作平臺

在視覺識別的基礎(chǔ)上設(shè)計了用于生產(chǎn)管理的Android可視化人機操作平臺，如圖6所示，在側(cè)邊欄中具備多條生產(chǎn)線的監(jiān)控選項，生產(chǎn)線管理員登錄后，根據(jù)登錄的用戶級別，可按管理員權(quán)限實時顯示產(chǎn)品總數(shù)，產(chǎn)品包裝類別及其圖像、重量、大小，高級別管理權(quán)限的用戶點擊設(shè)置可以進入產(chǎn)品分類、重量的設(shè)置，以及選擇是否自動發(fā)送消息至手機端。

圖6 Android人機操作平臺

5 云存儲與移動端監(jiān)控

本系統(tǒng)采用云服務(wù)器作為數(shù)據(jù)存儲和移動端通信的服務(wù)平臺，與傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)相比，具有較多優(yōu)勢，傳統(tǒng)開發(fā)需要搭建基礎(chǔ)設(shè)備，和額外開發(fā)部署安全措施，服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施成本較高。云服務(wù)在設(shè)備接入上，提供了不同環(huán)境的SDK，支持度廣，服務(wù)器穩(wěn)定，且一站式管理，簡單易用。

STM32微控制器作為主控平臺的同時也作為網(wǎng)關(guān)，通過串口連接ESP8266-wifi模塊，接入云服務(wù)，本系統(tǒng)采用機智云服務(wù)器作為產(chǎn)品開發(fā)的云平臺，其服務(wù)平臺提供完善的SDK和App框架，支持移動端的Android、IOS、和微信小程序的應(yīng)用，且能自動生成MCU工程代碼框架，快速實現(xiàn)感知層-應(yīng)用層的快速銜接。在開發(fā)者中心中創(chuàng)建產(chǎn)品，添加新建產(chǎn)品分類的規(guī)格，生產(chǎn)線統(tǒng)計的分類結(jié)果等數(shù)據(jù)點，采用Wi-Fi/移動網(wǎng)絡(luò)方案，數(shù)據(jù)傳輸為定長方式。設(shè)置完成后輸入產(chǎn)品密鑰下載MCU代碼包與原代碼進行整合。下載移動端開發(fā)的SDK，導入原工程項目。

圖7為手機App測試截圖，用戶登錄后，進入生產(chǎn)線管理系統(tǒng)界面，可以顯示出當前分選的產(chǎn)品分類和數(shù)量，并且可以對分類產(chǎn)品進行重量設(shè)置調(diào)整。

圖7 移動端生產(chǎn)線管理系統(tǒng)界面

6 結(jié)語

實現(xiàn)了以STM32F407為主控制器的互聯(lián)網(wǎng)+定量包裝產(chǎn)品的在線分選系統(tǒng)，通過動態(tài)稱重、視覺識別對多種產(chǎn)品進行分選，利用行程與動態(tài)稱重計算出有效重量，采用基于Android平臺的Java-OpenCV庫實現(xiàn)圖像識別，確定包裝尺寸。主控制器將分類信息和統(tǒng)計的產(chǎn)品數(shù)量傳入Android平臺用于生產(chǎn)線管理，同時發(fā)送至機智云服務(wù)器，用于移動端的實時監(jiān)控。經(jīng)過測試表明，產(chǎn)品識別分選正常穩(wěn)定，通信模塊工作狀態(tài)較好，云端服務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)實時交互。能夠滿足生產(chǎn)要求。