在布匹的生產(chǎn)過(guò)程中,像布匹質(zhì)量檢測(cè)這種有高度重復(fù)性和智能性的工作只能靠
人工檢測(cè)來(lái)完成,在現(xiàn)代化流水線后面常??煽吹胶芏嗟臋z測(cè)工人來(lái)執(zhí)行這道工序,給企業(yè)增加巨大的人工成本和管理成本的同時(shí),卻仍然不能保證100 %的檢驗(yàn)合格率(即“零缺陷”) 。對(duì)布匹質(zhì)量的檢測(cè)是重復(fù)性勞動(dòng),容易出錯(cuò)且效率低。
流水線進(jìn)行自動(dòng)化的改造,使布匹生產(chǎn)流水線變成快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的流水線。在流水線上,所有布匹的顏色、及數(shù)量都要進(jìn)行自動(dòng)確認(rèn)(以下簡(jiǎn)稱“布匹檢測(cè)”)?,F(xiàn)在采用機(jī)器視覺的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)完成以前由人工來(lái)完成的工作。在大批量的布匹檢測(cè)中,用人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高,用
機(jī)器視覺檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。
特征提取辨識(shí)
一般布匹檢測(cè)(自動(dòng)識(shí)別)先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像,在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn);然后拍攝被檢測(cè)的圖像,再將兩者進(jìn)行對(duì)比。但是在布匹質(zhì)量檢測(cè)工程中要復(fù)雜一些:
1. 圖像的內(nèi)容不是單一的圖像,每塊被測(cè)區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量、大小、顏色、位置不一定一致。
2. 雜質(zhì)的形狀難以事先確定。
3. 由于布匹快速運(yùn)動(dòng)對(duì)光線產(chǎn)生反射,圖像中可能會(huì)存在大量的噪聲。
4. 在流水線上,對(duì)布匹進(jìn)行檢測(cè),有實(shí)時(shí)性的要求。
由于上述原因,圖像識(shí)別處理時(shí)應(yīng)采取相應(yīng)的算法,提取雜質(zhì)的特征,進(jìn)行模式識(shí)別,實(shí)現(xiàn)智能分析。
Color檢測(cè)
一般而言,從彩色CCD相機(jī)中獲取的圖像都是RGB圖像。也就是說(shuō)每一個(gè)像素都由紅(R)綠(G)籃(B)三個(gè)成分組成,來(lái)表示RGB色彩空間中的一個(gè)點(diǎn)。問(wèn)題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會(huì)改變顏色空間中的位置。所以無(wú)論我們?nèi)搜鄹杏X有多么的近似,在顏色空間中也不盡相同。基于上述原因,我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X盡可能的與顏色空間中的色差相近。
Blob檢測(cè)
根據(jù)上面得到的處理圖像,根據(jù)需求,在純色背景下檢測(cè)雜質(zhì)色斑,并且要計(jì)算出色斑的面積,以確定是否在檢測(cè)范圍之內(nèi)。因此圖像處理軟件要具有分離目標(biāo),檢測(cè)目標(biāo),并且計(jì)算出其面積的功能。
Blob分析(Blob Analysis)是對(duì)圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析,該連通域稱為Blob。經(jīng)二值化(Binary Thresholding)處理后的圖像中色斑可認(rèn)為是blob。Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo),并可計(jì)算出目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小,還可以提供相關(guān)斑點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在處理過(guò)程中不是采用單個(gè)的像素逐一分析,而是對(duì)圖形的行進(jìn)行操作。圖像的每一行都用游程長(zhǎng)度編碼(RLE)來(lái)表示相鄰的目標(biāo)范圍。這種算法與基于象素的算法相比,大大提高處理速度。
結(jié)果處理和控制
應(yīng)用程序把返回的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)或用戶指定的位置,并根據(jù)結(jié)果控制機(jī)械部分做相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)。
根據(jù)識(shí)別的結(jié)果,存入數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行信息管理。以后可以隨時(shí)對(duì)信息進(jìn)行檢索查詢,管理者可以獲知某段時(shí)間內(nèi)流水線的忙閑,為下一步的工作作出安排;可以獲知近期內(nèi)布匹的質(zhì)量情況等等。
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