基于PLC和機(jī)器視覺的連桿編碼一致性自動(dòng)判別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

譚禮健，楊泮，龍思穎

（重慶工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院智能制造學(xué)院，重慶 408000）

0 引言

連桿是發(fā)動(dòng)機(jī)上的關(guān)鍵零件，目前連桿加工常使用的是連桿裂解技術(shù)[1]，連桿蓋會(huì)從連桿本體上分離出來(lái)。由于工藝的特殊性，產(chǎn)生的斷口具有不規(guī)則性，因此連桿裂解后重組時(shí)必須保持一致，現(xiàn)有的解決方案是通過(guò)連桿蓋與連桿本體進(jìn)行編碼來(lái)判別是否為一組。但連桿編碼字符較小，每天生產(chǎn)的產(chǎn)品較多，使用人眼識(shí)別易產(chǎn)生疲勞，難免出現(xiàn)漏判風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)又需要耗費(fèi)人力成本，成為影響產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的不穩(wěn)定因素。

機(jī)器視覺屬于人工智能的一個(gè)分支，目前正快速融入智能制造行業(yè)，用機(jī)器替代人眼與人腦功能，通過(guò)信息處理與特征提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的有效賦能[2-3]。與傳統(tǒng)人工檢測(cè)技術(shù)相比，機(jī)器視覺的檢測(cè)方式具有很多優(yōu)勢(shì)，比如非接觸式、精密測(cè)量、能適應(yīng)惡劣的環(huán)境等[4-5]。現(xiàn)有的字符識(shí)別研究很多[6-9]，陳甦欣等[10]針對(duì)傳統(tǒng)環(huán)形零件表面字符識(shí)別精度低問(wèn)題，提出一種極坐標(biāo)變換和卷積算法的識(shí)別方法。王浩楠等[11]提出一種輪胎膠料表面字符識(shí)別方法。任永強(qiáng)等[12]提出一種軸承字符自動(dòng)識(shí)別方法。

針對(duì)在真實(shí)場(chǎng)景中連桿編碼識(shí)別的需求，本文設(shè)計(jì)了基于PLC和機(jī)器視覺技術(shù)的連桿編碼一致性判別系統(tǒng)，代替生產(chǎn)線上人工人眼識(shí)別、判斷零件編碼一致性工作，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確適配功能，無(wú)需人工操作。

1 基于PLC和機(jī)器視覺自動(dòng)判別系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)

依據(jù)需求分析，設(shè)計(jì)機(jī)器視覺技術(shù)的連桿編碼一致性自動(dòng)判別系統(tǒng)，系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體架構(gòu)

該機(jī)器視覺自動(dòng)判別系統(tǒng)中，上位機(jī)的功能是發(fā)送圖像采集信號(hào)觸發(fā)工業(yè)相機(jī)采集圖像，接收機(jī)器視覺系統(tǒng)反饋的結(jié)果，根據(jù)機(jī)器視覺系統(tǒng)反饋的結(jié)果決策被測(cè)物料是放行還是報(bào)警。

該機(jī)器視覺自動(dòng)判別系統(tǒng)中，機(jī)器視覺系統(tǒng)的功能是接收到圖像采集信號(hào)進(jìn)行圖像采集，對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理、圖像分割、特征提取、連桿編碼識(shí)別，判斷連桿編碼是否一致，并將判斷結(jié)果發(fā)送至上位機(jī)。最終，該機(jī)器視覺自動(dòng)判別系統(tǒng)根據(jù)反饋的結(jié)果進(jìn)行決策判斷，實(shí)現(xiàn)連桿編碼一致性的有效判斷。

1.2 PLC硬件選型和軟件設(shè)計(jì)

1）PLC硬件選型。上位機(jī)與機(jī)器視覺系統(tǒng)通信是通過(guò)PLC來(lái)承載，采用TCP通信協(xié)議。本文采用西門子S7-1200控制器，根據(jù)分析，PLC控制模塊涉及到的變量表如表1所示。

表1 西門子S7-1200控制器控制模塊變量表

2）PLC軟件設(shè)計(jì)。機(jī)器視覺自動(dòng)判別系統(tǒng)的開啟、關(guān)閉、觸發(fā)、決策等動(dòng)作都是由PLC處理控制的，其控制程序用博圖中的梯形圖進(jìn)行編寫。為了提升系統(tǒng)的兼容性，系統(tǒng)設(shè)置了開啟和關(guān)閉開關(guān)，若系統(tǒng)存在問(wèn)題或者不需要時(shí)，可直接通過(guò)%M2005.0賦值放行或者直接通過(guò)%M2006.0賦值報(bào)警。PLC軟件設(shè)計(jì)流程如圖2所示。

圖2 PLC軟件設(shè)計(jì)流程圖

1.3 機(jī)器視覺系統(tǒng)開發(fā)

根據(jù)分析可知，機(jī)器視覺系統(tǒng)硬件組成如圖3所示。圖像采集是通過(guò)相機(jī)等硬件獲取圖像；圖像處理功能包括預(yù)處理、ROI提取、字符分割、字符識(shí)別和結(jié)果判斷；人機(jī)界面顯示處理結(jié)果；輔助功能包括通信管理、登錄等。軟件采用C#和OPENCV語(yǔ)言開發(fā)，其軟件界面如圖4所示。

圖3 機(jī)器視覺系統(tǒng)硬件組成

圖4 軟件運(yùn)行界面

1）圖像采集。圖像采集大多采用光源、鏡頭及相機(jī)等獲得[13]。圖像采集是系統(tǒng)中最重要的一步，其質(zhì)量的高低會(huì)直接影響圖像算法設(shè)計(jì)的難易程度，同時(shí)也影響系統(tǒng)的可靠性與穩(wěn)定性[14]。圖像采集過(guò)程如圖5所示。具體過(guò)程為：a.當(dāng)需要識(shí)別的連桿達(dá)到相機(jī)拍攝點(diǎn)時(shí)，由上位機(jī)發(fā)送信號(hào)至機(jī)器視覺系統(tǒng)；b.當(dāng)機(jī)器視覺系統(tǒng)收到采集信號(hào)時(shí)，觸發(fā)光源點(diǎn)亮，延時(shí)20 ms，觸發(fā)相機(jī)進(jìn)行圖像采 集；c.相機(jī)以預(yù)先設(shè)置的曝光時(shí)間等配置完成圖像的采集，并存儲(chǔ)在工控機(jī)中指定位置。

圖5 圖像采集過(guò)程示意圖

2）圖像預(yù)處理。連桿的材質(zhì)是金屬，在光源的照射下表面會(huì)有反光；連桿的表面可能有雜質(zhì)，以上原因均對(duì)采集的圖像質(zhì)量有影響，存在噪聲，必須對(duì)圖像進(jìn)行濾波降噪處理。文中采用中值濾波對(duì)圖像進(jìn)行降噪。

3）ROI提取。對(duì)連桿圖像感興趣的并不是整幅圖像，只是連桿字符區(qū)域[15]，因此對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理后進(jìn)行ROI提取。常見的ROI設(shè)定方法包括人工繪制圈定、圖像掩膜、圖像特征定位等[16]，文中采用人工圈定的方法提取ROI，其具體步驟如下：根據(jù)上一步得到的 目 標(biāo) 圖 像，ROI 創(chuàng)建選擇“繪制”，然后形狀選擇矩形，在連桿圖像上繪制感興趣的區(qū)域，如圖6所示。

圖6 ROI提取過(guò)程

4）字符分割。一般情況下，分割線的位置由于各種干擾，很難準(zhǔn)確確定分割線的位置，導(dǎo)致字符分割出錯(cuò)。因此，我們考慮到，用垂直投影信息結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行字符分割，連桿編碼區(qū)域外輪廓的尺寸為11 mm×5 mm，每個(gè)字符寬為2 mm，高為4 mm，間隔為1 mm，利用先驗(yàn)信息作為約束條件，提高字符分割的精確度，如圖7所示。

圖7 垂直分割

5）字符識(shí)別。字符識(shí)別是連桿編碼識(shí)別的關(guān)鍵步驟，常用的字符識(shí)別方法有特征統(tǒng)計(jì)法、模板匹配法等[11]。本文采用模板匹配法，匹配步驟如下：a.根據(jù)不同的數(shù)字建立字符庫(kù)，如圖8所示；b.依次取數(shù)字模板進(jìn)行匹配，模板以ROI最左邊為起點(diǎn)，每次向右移動(dòng)4個(gè)像素，計(jì)算第i個(gè)位置第j個(gè)模板的匹配值為M（i,j），取每個(gè)位置i對(duì)應(yīng)的M=maxM（i,j）的值對(duì)應(yīng)的模板j為最佳匹配的模板，其中i表示位置，j表示模板編號(hào)；c.重復(fù)步驟b，直至4個(gè)數(shù)字全部識(shí)別完成。

圖8 建立字符庫(kù)

2 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的基于PLC和機(jī)器視覺連桿編碼一致性自動(dòng)判別系統(tǒng)的有效性，采集60張連桿編碼圖片，進(jìn)行3組仿真實(shí)驗(yàn)。將提出的算法與二值化模板匹配算法進(jìn)行比較，3組實(shí)驗(yàn)取平均值，比較結(jié)果如表2所示。

表2 檢測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

表2結(jié)果表明，本文采用的算法在正確率和處理時(shí)間方面達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。通過(guò)分析得知，字符識(shí)別不準(zhǔn)確的主要原因有連桿圖像光照不均勻、表面有劃痕等。

3 結(jié)論

本文基于PLC和機(jī)器視覺設(shè)計(jì)了連桿編碼一致性自動(dòng)判別系統(tǒng)，并通過(guò)軟件編程實(shí)現(xiàn)了相關(guān)功能。首先上位機(jī)PLC通過(guò)TCP協(xié)議發(fā)送圖像采集信號(hào)觸發(fā)工業(yè)相機(jī)采集圖像，然后機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理、圖像分割、特征提取，利用模板匹配法訓(xùn)練和識(shí)別連桿編碼，并判斷同一零件的一組編碼是否一致，機(jī)器視覺系統(tǒng)通過(guò)TCP協(xié)議將判斷結(jié)果回傳至上位機(jī)PLC數(shù)據(jù)塊中，最后上位機(jī)PLC根據(jù)幾組連桿編碼一致性的結(jié)果決策被測(cè)物料是放行還是報(bào)警。實(shí)驗(yàn)表明，本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)字符識(shí)別正確率為94.9%，并且能夠正確決策判別結(jié)果，處理時(shí)間達(dá)到毫秒級(jí)，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。但是系統(tǒng)的相機(jī)和照明的夾具設(shè)計(jì)仍存在一定的缺陷，如圖像抖動(dòng)等問(wèn)題，后續(xù)將展開重點(diǎn)研究。