本發(fā)明涉及工業(yè)機(jī)器人和機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于機(jī)器視覺的PE瓶檢測與分揀方法。

背景技術(shù)：

隨著技術(shù)的進(jìn)步，PE灌裝精度和衛(wèi)生都有很大的改善，但仍不能滿足嚴(yán)格的食品生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。剛剛生產(chǎn)出來的灌裝產(chǎn)品中，會存在充裝率不達(dá)標(biāo)或者密封缺陷等問題，一旦流入市場被人食用，會危及身體健康，損害企業(yè)形象。

機(jī)械臂搭配視覺系統(tǒng)使得系統(tǒng)柔性化程度更高，機(jī)械臂代替?zhèn)鲃拥姆謷C(jī)構(gòu)，減少了機(jī)械設(shè)計的難度，便于維修，可以作為獨立單元，移植到任意的流水線或者其他工位。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了克服已有PE瓶檢測與分揀采用人工方式的精度較低、工作效率較低的不足，本發(fā)明提供一種精度較高、工作效率較高的基于機(jī)器視覺的PE瓶檢測與分揀方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

一種基于機(jī)器視覺的PE瓶檢測與分揀方法，所述方法包括如下步驟：

(1)PE瓶圖像采集；

(2)PE瓶圖像預(yù)處理：對采集到的圖像進(jìn)行圖像的濾波和銳化處理；

(3)目標(biāo)定位識別：使用基于輪廓周長的匹配方法對PE瓶圖像匹配識別，使用基于最小二乘法擬合橢圓的方法完成質(zhì)心位置的檢測；

(4)缺陷檢測：采用等分圓法和完成PE瓶瓶口缺陷檢測；

(5)跟蹤抓取：根據(jù)反饋的位置信息，計算在線PE瓶在笛卡爾坐標(biāo)系下的位置，完成在線抓取。

(6)分類擺放：將每個PE瓶的特征信息發(fā)送至機(jī)械臂控制系統(tǒng)，通過機(jī)械臂進(jìn)行分揀，并在不同區(qū)域擺放。

進(jìn)一步，所述步驟(3)中，質(zhì)心位置的檢測過程如下：

采用canny算子提取瓶身輪廓和瓶口輪廓；計算瓶身輪廓像素點，完成基于輪廓周長匹配的PE瓶目標(biāo)識別；采用最小二乘法對圖像輪廓離散點進(jìn)行橢圓擬合，根據(jù)擬合完成的橢圓方程，計算橢圓質(zhì)心坐標(biāo)，即為PE瓶瓶口像素坐標(biāo)值。

再進(jìn)一步，所述步驟(4)中，PE瓶瓶口缺陷檢測過程如下：

(4.1)采集PE瓶口圖像，轉(zhuǎn)換為灰度圖；

(4.2)對灰度圖進(jìn)行預(yù)處理得到閾值分割圖；

(4.3)通過邊緣檢測檢測得到瓶口密封錫紙的內(nèi)外輪廓；

(4.4)將圓環(huán)等分為均勻等份，計算每等份圓像素值，并與給定閾值范圍進(jìn)行比較，判斷缺陷是否存在。

更進(jìn)一步，所述步驟(4)中，采用豎直積分投影法完成充裝率的檢測的過程如下：對預(yù)處理后的PE瓶圖像進(jìn)行閾值分割，提取液面輪廓特征；計算PE瓶二值圖的豎直積分投影圖，尋找PE瓶二值圖的液面最低點及其縱坐標(biāo)；計算PE瓶充裝率。

本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在：

1、準(zhǔn)確性好，通過視覺識別定位檢測對PE瓶進(jìn)行分類，并通過機(jī)械臂抓取擺放，分揀精度、準(zhǔn)確率及自動化程度較高。

2、使用壽命長，本系統(tǒng)包括視覺系統(tǒng)、分揀執(zhí)行機(jī)構(gòu)、運輸傳送系統(tǒng)，通過視覺識別和控制，可以避免不必要的碰撞及生產(chǎn)時的人為干涉，延長系統(tǒng)的使用壽命。

3、生產(chǎn)效率高，通過視覺識別和控制的PE瓶檢測與分揀系統(tǒng)，無需人為高強(qiáng)度進(jìn)行分揀，方便快速準(zhǔn)確的抓取PE瓶進(jìn)行分類整齊排列，具有較高的生產(chǎn)效率。

附圖說明

圖1為一種基于機(jī)器視覺的PE瓶檢測與分揀方法的流程圖；

圖2為基于機(jī)器視覺的PE瓶檢測與分揀系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

參照圖1和圖2，一種基于機(jī)器視覺的PE瓶檢測與分揀方法，所述方法包括如下步驟：

(1)PE瓶圖像采集；

(2)PE瓶圖像預(yù)處理：對采集到的圖像進(jìn)行圖像的濾波和銳化處理；

(3)目標(biāo)定位識別：使用基于輪廓周長的匹配方法對PE瓶圖像匹配識別，使用基于最小二乘法擬合橢圓的方法完成質(zhì)心位置的檢測；

(4)缺陷檢測：采用等分圓法和完成PE瓶瓶口缺陷檢測；

(5)跟蹤抓?。焊鶕?jù)反饋的位置信息，計算在線PE瓶在笛卡爾坐標(biāo)系下的位置，完成在線抓取。

(6)分類擺放：將每個PE瓶的特征信息發(fā)送至機(jī)械臂控制系統(tǒng)，通過機(jī)械臂進(jìn)行分揀，并在不同區(qū)域擺放。

進(jìn)一步，所述步驟(3)中，質(zhì)心位置的檢測過程如下：

采用canny算子提取瓶身輪廓和瓶口輪廓；計算瓶身輪廓像素點，完成基于輪廓周長匹配的PE瓶目標(biāo)識別；采用最小二乘法對圖像輪廓離散點進(jìn)行橢圓擬合，根據(jù)擬合完成的橢圓方程，計算橢圓質(zhì)心坐標(biāo)，即為PE瓶瓶口像素坐標(biāo)值。

利用opencv中cvCanny函數(shù)對灰度變換后的PE瓶身和瓶口進(jìn)行輪廓檢測，計算瓶身輪廓像素點，完成基于輪廓周長匹配的PE瓶目標(biāo)識別，圖像輪廓周長值表示為像素點的總和，一幅圖像的長和寬分別為M，N，而白色輪廓的像素值P(i，j)為1，其余位置為0，因此輪廓周長即為：

以像素點表示的周長存在較小的誤差，假設(shè)圖像的周長為C′,模板周長為C，周長的允許誤差為ε，所以當(dāng)滿足式下面公式認(rèn)為是PE瓶圖像：

采用最小二乘法擬合橢圓的方法，將已檢測的PE瓶瓶口輪廓圖像進(jìn)行橢圓擬合，計算橢圓質(zhì)心坐標(biāo)，完成PE瓶的定位。

再進(jìn)一步，所述步驟(4)中，PE瓶瓶口缺陷檢測過程如下：

(4.1)采集PE瓶口圖像，轉(zhuǎn)換為灰度圖；

(4.2)對灰度圖進(jìn)行預(yù)處理得到閾值分割圖；

(4.3)通過邊緣檢測檢測得到瓶口密封錫紙的內(nèi)外輪廓；

(4.4)將圓環(huán)等分為均勻等份，計算每等份圓像素值，并與給定閾值范圍進(jìn)行比較，判斷缺陷是否存在。

所述步驟(4.1)中，照明光源的選擇與布設(shè)，相機(jī)的圖像采集，以及灰度變換，過程如下：選擇紅色的偏振環(huán)光源和isight7200垂直于瓶口上方拍攝；采用編碼器記錄傳送帶位移，發(fā)送外部觸發(fā)信號控制相機(jī)拍照，并將采集到的PE瓶口圖像輸出給處理器完成圖像的灰度變化。

再進(jìn)一步，所述步驟(4.2)中，采用迭代最佳閾值法對圖像閾值分割，首先根據(jù)圖像最大和最小灰度值計算出一個初始閾值T₁，利用這個閾值將圖像分為兩個區(qū)域，然后分別求出兩個區(qū)域的平均灰度值H₁和H₂，計算出新的閾值T₂，直到H₁和H₂的值不再發(fā)生變化，否則繼續(xù)迭代：

更進(jìn)一步，所述步驟(4.3)中，采用canny算子對二值圖內(nèi)外輪廓檢測，并填充為圓環(huán)型；

所述步驟(4.4)中，利用區(qū)域面積特征進(jìn)行判斷，過程如下：如果是一個沒有缺陷的瓶口圖像，從圓心出發(fā)被平均分割為N份，那么這每份像素值應(yīng)該是近似相等的；但是當(dāng)這某等份中存在缺陷部分，那么對比于沒有缺陷區(qū)域的像素值將會出現(xiàn)明顯的誤差；當(dāng)這個誤差超過設(shè)定的閾值就可以判為有缺陷。

所述步驟(4.4)中，步驟如下：

4.4.1)通過目標(biāo)定位環(huán)節(jié)，確定圓心位置；

4.4.2)從圓心出發(fā)，將整個區(qū)域面積，用N條直線均勻劃分，N＝360/ɑ，ɑ的取值根據(jù)精度可選擇不同的角度；

4.4.3)在完成等分后，開始統(tǒng)計被各條直線均勻角度分割的扇形區(qū)域的像素值總和，然后設(shè)置一個誤差范圍值，當(dāng)有扇形區(qū)域的像素總和在這之外，判斷該區(qū)域存在缺陷。

更進(jìn)一步，所述步驟(4)中，采用豎直積分投影法完成充裝率的檢測的過程如下：對預(yù)處理后的PE瓶圖像進(jìn)行閾值分割，提取液面輪廓特征；計算PE瓶二值圖的豎直積分投影圖，尋找PE瓶二值圖的液面最低點及其縱坐標(biāo)；計算PE瓶充裝率。

采用中值濾波和拉普拉斯銳化對采集到的PE瓶圖像預(yù)處理。

所述的豎直積分投影法中，選擇迭代最佳閾值法對預(yù)處理后的PE瓶圖像進(jìn)行閾值分割，得到PE瓶的液面輪廓特征。

提取圖像的每個像素f(x,y)點的值，然后對y求得圖像的水平投影，得到PE瓶的豎直積分投影圖。豎直投影是將原圖像二值圖投影到水平XOY，X軸與圖像像素坐標(biāo)系的橫坐標(biāo)U一致，縱坐標(biāo)Y為任意一個U所在豎直直線上圖像的像素值之和。

任意取N條Y方向的水平線，該直線與豎直投影圖上的兩個交點的橫坐標(biāo)可以定義為X^f_i,X^d_I，以得到原二值圖像在豎直投影圖上的中心橫坐標(biāo)X_m為：

在得到瓶身中心線橫坐標(biāo)X_m.的位置后，需要尋找液面最低點，在二值圖上以橫坐標(biāo)為X_m，遍歷該坐標(biāo)所在豎直直線，當(dāng)像素值第一次由0變?yōu)?，時即可判斷該點為X_m所在豎直方向的液面最低點，當(dāng)像素值第二次由0變?yōu)?時，該點為瓶口的中心點。

通過兩點分別作水平方向的直線，根據(jù)兩條直線的間距即可確定液面在像素坐標(biāo)系下的距離。通過像素坐標(biāo)系下的兩點坐標(biāo)差可得到的兩直線在像素坐標(biāo)系下的間距D₁，瓶身在像素坐標(biāo)系下的高度定為D₂，瓶身的實際高度為D₃，合格液面高度為D_h，b％為測量液面高度與合格液面高度比。液面高度檢測可允許的波動范圍為a％，那么可判斷PE瓶內(nèi)液面高度是否達(dá)標(biāo)，波動范圍a％可根據(jù)生產(chǎn)要求適當(dāng)取值：

b％＝[D₃-(D₁/D₂)×D₃-D_N/D_N]≤a％。

本實施例的基于機(jī)器視覺的PE瓶檢測與分揀方法，包括如下步驟：

(1)PE瓶圖像采集：通過光電編碼器9記錄傳送帶1位移變化，采用外部觸發(fā)方式每隔20cm觸發(fā)相機(jī)6和8拍照并傳輸給視覺系統(tǒng)軟件進(jìn)行圖像處理；

(2)PE瓶圖像預(yù)處理：對采集到的圖像進(jìn)行圖像的濾波和銳化等處理，消除噪聲對PE瓶圖像的干擾；

(3)目標(biāo)定位識別：使用基于輪廓周長的匹配方法對PE瓶圖像匹配識別，使用基于最小二乘法擬合橢圓的方法完成質(zhì)心位置的檢測。

(4)缺陷檢測：采用等分圓法和豎直積分投影法完成PE瓶瓶口缺陷檢測和充裝率的檢測。

(5)跟蹤抓取：將檢測信號反饋給CS8C控制器10，根據(jù)系統(tǒng)反饋的位置信息，計算在線PE瓶在笛卡爾坐標(biāo)系下的位置，控制機(jī)械臂3和末端夾抓2完成在線抓取。

(6)分類擺放：視覺系統(tǒng)將通過以太網(wǎng)的信息傳輸方式，將每個PE瓶的特征信息發(fā)送至機(jī)械臂控制系統(tǒng)10。并通過機(jī)械臂CS8C控制器10控制六軸機(jī)械臂3進(jìn)行分揀，并在不同區(qū)域擺放整齊。

本實施例的方法所實現(xiàn)的基于機(jī)器視覺的在線PE瓶檢測與分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)由四大單元組成：運輸傳送單元、視覺檢測單元、系統(tǒng)控制單元、分揀執(zhí)行單元。視覺檢測單元設(shè)置在運輸傳送單元上方，視覺檢測單元與系統(tǒng)控制單元相連，系統(tǒng)控制單元連接分揀執(zhí)行單元。

運輸傳送單元包括白色傳送帶1和光電編碼器9，光電編碼器9安裝在傳送帶1上方，其作用是實時記錄反饋傳送帶上PE瓶移動距離。

視覺檢測單元包括第一工業(yè)相機(jī)6、第二工業(yè)相機(jī)8、背光源7、環(huán)光源5、對應(yīng)的支架4和視覺軟件系統(tǒng)，所述的相機(jī)6和8為康耐視7200相機(jī)，所述的環(huán)光源5為紅色光源，用于彌補(bǔ)室內(nèi)光線不足或其它光源在拍照區(qū)分布不均勻，有效的確保拍照區(qū)域的光線的充足及光源分布的均勻，所述的第一相機(jī)6和環(huán)光源5安裝在傳送帶正上方，所述的第二相機(jī)8和背光源7垂直且側(cè)放在傳送帶1兩側(cè)，所述的視覺軟件系統(tǒng)包括In-Sight模塊，該模塊對采集到的PE瓶圖像進(jìn)行處理，計算PE瓶的位置坐標(biāo)，檢測判斷不合格的PE瓶，并通過所述的控制器10引導(dǎo)分揀執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成分揀。

系統(tǒng)控制單元為機(jī)械臂的CS8C控制器10，分別與所述的視覺檢測單元和分揀執(zhí)行單元相連。

分揀執(zhí)行單元主要用六軸機(jī)械臂3和末端夾抓2組成，所述的末端夾抓2通過法蘭盤與所述的機(jī)械臂3相連，機(jī)械臂與3所述的CS8C控制器10連接，放置在傳送帶1一側(cè)。

本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。