Проектирование однорезовой системы для машины для изготовления закругленных мешков на основе машинного зрения
2022-07-21
Проектирование системы одинарного реза для филетных пакетов пакетоделательной машины на основе машинного зрения
АННОТАЦИЯ:Работа направлена на разработку системы одинарного реза на основе машинного зрения для круглых пакетов для решения проблем низкой эффективности, большого количества отходов и быстрого механического износа метода двойного реза, часто используемого при производстве круглых пакетов на пакетоделательных машинах. . Создана визуальная аппаратная платформа. На основе ОткрытогоВизуальная библиотека CV, визуальное программное обеспечение было написано в среде разработки Visual Studio. Камера была переведена в режим летающей съемки, а выходной сигнал был разделен на ПЛК через первый серводатчик тяги. ПЛК осуществлял жесткий запуск камеры через порт ввода-вывода с помощью высокоскоростного счетчика. Калибровочная плата использовалась для калибровки камеры, чтобы получить эквивалентное значение пикселя. После фильтрации, бинаризации, обнаружения краев и другой обработки функция закругленного угла была извлечена для создания шаблона. Путем обхода изображения ключевые точки были добавлены на центральной линии углов шаблона, координаты центра шаблона могут быть получены непосредственно после завершения сопоставления с шаблоном. Разница между центральными координатами углов и координатами базовой линии была отправлена в ПЛК, который управлял сервоприводом смены инструмента для реализации точной резки одним резцом. Этот метод может обеспечить быстрое и точное позиционирование центра филе при вытягивании материала, а текущий цикл изготовления пакетов использовался для перемещения ножа для разрезания текущего пакета. Фактическая погрешность резки была в пределах ±0,1 мм, что соответствовало текущим производственным требованиям по минимальному радиусу скругления 0,125 круглого угла мешка. Система машинного зрения, работающая в летном режиме, имеет высокую скорость обработки изображений, может соответствовать требованиям высокоскоростного изготовления пакетов, эффективно решать проблемы, возникающие при традиционном производстве пакетов со скругленными углами, удовлетворять потребности промышленного производства и имеет отличные характеристики. практическое прикладное значение.КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:сумка с закругленными углами; машинное зрение; летающая стрельба; извлечение признаков; обрезка
Машина для изготовления пакетов, как обычная машина оборудования для мягкой упаковки, может изготавливать различные формы упаковочных пакетов, в основном она использует пластиковый термопластический принцип, тягу и подачу, горячее прессование, горячее запечатывание, резку и другие технологии обработки, будет печатная пленка в упаковочные пакеты, широко используемые в пищевой упаковке, легкой химической и других областях производства. Механизм изготовления пакетов Уровень согласованности различных технологических звеньев и параметров процесса изготовления пакетов напрямую влияет на качество изготовления пакетов. После многих лет разработки машина для изготовления пакетов добилась больших успехов в обеспечении постоянного контроля натяжения, постоянного контроля температуры глажки, контроля потока пленочного материала и других процессов. Большинство технологических проблем, влияющих на качество изготовления пакетов, зависят от механической конструкции и системы управления, но их нельзя решить простой оптимизацией механической конструкции и системы управления в аспектах позиционирования, резки и обнаружения дефектов.
С развитием компьютерных приложений и технологий обработки изображений технология машинного зрения постепенно применяется в процессе производства упаковки, поскольку она позволяет быстро получать большой объем информации и легко обрабатывается автоматически. Метод сегментации изображения был разработан на основе максимального порога энтропии, а алгоритм шумоподавления изображения был разработан с использованием адаптивного алгоритма фильтрации изображений с управлением по Гауссу. Машинное зрение было применено для автоматического обнаружения наркотиков на производственной линии упаковки лекарств. Технология машинного зрения использовалась для обнаружения дефектов внешней упаковки сигаретных лент на производственной линии. В настоящее время применение машинного зрения в машинах для изготовления пакетов в Китае меньше. Машина для изготовления пакетов при производстве закругленных пакетов, из-за ошибки печати мембранного материала и ошибки поиска датчика цвета, в результате чего резак не может точно разрезать центр закругленного угла, при производстве закругленного угла пакета появляются очевидные заусенцы. . В настоящее время машина для изготовления пакетов обычно использует режим двойной резки, непрерывное действие режущего ножа 2 раза, чтобы избежать заусенцев. Этот метод отрезает часть отходов толщиной 2 мм или около того, не только отходы, но также усугубляет износ резака и механизма перемещения ножа, и даже отходы могут быть смешаны с готовым мешком, что приводит к ухудшению качества продукта. проблемы. Система машинного зрения из-за ее высокой эффективности, сильной защиты от помех и высокой точности позиционирования может использоваться при резке углового мешка. Построена визуальная платформа, а точное позиционирование центра закругленного углового мешка реализовано с помощью мягкого триггера и режима остановки и фиксированного удара.
На этой основе, взяв в качестве объекта исследования самостоятельную машину для изготовления пакетов с застежкой-молнией с трехсторонней запайкой, была разработана новая система управления одинарной нарезкой филе, основанная на машинном зрении. Камера установлена на подручнике, и первый тяговый сервоэнкодер распределяет частотные выходные сигналы на ПЛК, который жестко запускает камеру через порт ввода-вывода. По сравнению с мягким триггером точность времени была значительно улучшена. Камера принимает режим съемки нахлыстом, завершает съемку и обработку изображения в процессе рисования и может точно разрезать текущую сумку в текущем цикле изготовления сумок.
1. Общий дизайн схемы
1.1 Анализ процесса производства круглых мешков
Как показано на рисунке 1, пленочный материал подается тяговым резиновым роликом. Когда датчик цветной этикетки находит этикетку, материал пленки останавливается, и в это время завершаются действия по горячему запечатыванию, прессованию, перфорации и резке. При производстве круглого мешка нож непрерывного действия 2 раза может завершить производство круглого мешка. Большинство машин для изготовления пакетов используют это решение для производства пакетов с закругленными углами, хотя этот метод может эффективно избежать закругленных углов при появлении заусенцев, но будет резать около 2 мм отходов, отходов материалов, механической структуры в результате износа. и проблемы с низкой эффективностью, которые не могут быть решены, кроме того, когда нестабильность натяжения материала мембраны или ошибка печати, все еще может появиться явление заусенцев.
1.2 Схема стрельбы
Как показано на рис. 2, камера крепится к подручнику через кронштейн камеры, что позволяет камере перемещаться и регулироваться в направлениях X, Y и Z, а подручник может перемещаться вместе с фрезой. Съемочное положение камеры находится между первым тяговым роликом и резаком. Чтобы соответствовать требованиям высокоскоростного изготовления пакетов, камера использует режим полета. Первый тяговый сервопривод в соответствии с установленным положением триггера через выходной сигнал триггера частотного деления энкодера на ПЛК, ПЛК через высокоскоростной подсчет счетчика, когда положение триггера достигло камеры, подключенной к порту ввода-вывода, для подачи триггерного сигнала для жесткого триггера. . Установка камеры показана на рисунке 3.
АННОТАЦИЯ:Работа направлена на разработку системы одинарного реза на основе машинного зрения для круглых пакетов для решения проблем низкой эффективности, большого количества отходов и быстрого механического износа метода двойного реза, часто используемого при производстве круглых пакетов на пакетоделательных машинах. . Создана визуальная аппаратная платформа. На основе ОткрытогоВизуальная библиотека CV, визуальное программное обеспечение было написано в среде разработки Visual Studio. Камера была переведена в режим летающей съемки, а выходной сигнал был разделен на ПЛК через первый серводатчик тяги. ПЛК осуществлял жесткий запуск камеры через порт ввода-вывода с помощью высокоскоростного счетчика. Калибровочная плата использовалась для калибровки камеры, чтобы получить эквивалентное значение пикселя. После фильтрации, бинаризации, обнаружения краев и другой обработки функция закругленного угла была извлечена для создания шаблона. Путем обхода изображения ключевые точки были добавлены на центральной линии углов шаблона, координаты центра шаблона могут быть получены непосредственно после завершения сопоставления с шаблоном. Разница между центральными координатами углов и координатами базовой линии была отправлена в ПЛК, который управлял сервоприводом смены инструмента для реализации точной резки одним резцом. Этот метод может обеспечить быстрое и точное позиционирование центра филе при вытягивании материала, а текущий цикл изготовления пакетов использовался для перемещения ножа для разрезания текущего пакета. Фактическая погрешность резки была в пределах ±0,1 мм, что соответствовало текущим производственным требованиям по минимальному радиусу скругления 0,125 круглого угла мешка. Система машинного зрения, работающая в летном режиме, имеет высокую скорость обработки изображений, может соответствовать требованиям высокоскоростного изготовления пакетов, эффективно решать проблемы, возникающие при традиционном производстве пакетов со скругленными углами, удовлетворять потребности промышленного производства и имеет отличные характеристики. практическое прикладное значение.КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:сумка с закругленными углами; машинное зрение; летающая стрельба; извлечение признаков; обрезка
Машина для изготовления пакетов, как обычная машина оборудования для мягкой упаковки, может изготавливать различные формы упаковочных пакетов, в основном она использует пластиковый термопластический принцип, тягу и подачу, горячее прессование, горячее запечатывание, резку и другие технологии обработки, будет печатная пленка в упаковочные пакеты, широко используемые в пищевой упаковке, легкой химической и других областях производства. Механизм изготовления пакетов Уровень согласованности различных технологических звеньев и параметров процесса изготовления пакетов напрямую влияет на качество изготовления пакетов. После многих лет разработки машина для изготовления пакетов добилась больших успехов в обеспечении постоянного контроля натяжения, постоянного контроля температуры глажки, контроля потока пленочного материала и других процессов. Большинство технологических проблем, влияющих на качество изготовления пакетов, зависят от механической конструкции и системы управления, но их нельзя решить простой оптимизацией механической конструкции и системы управления в аспектах позиционирования, резки и обнаружения дефектов.
С развитием компьютерных приложений и технологий обработки изображений технология машинного зрения постепенно применяется в процессе производства упаковки, поскольку она позволяет быстро получать большой объем информации и легко обрабатывается автоматически. Метод сегментации изображения был разработан на основе максимального порога энтропии, а алгоритм шумоподавления изображения был разработан с использованием адаптивного алгоритма фильтрации изображений с управлением по Гауссу. Машинное зрение было применено для автоматического обнаружения наркотиков на производственной линии упаковки лекарств. Технология машинного зрения использовалась для обнаружения дефектов внешней упаковки сигаретных лент на производственной линии. В настоящее время применение машинного зрения в машинах для изготовления пакетов в Китае меньше. Машина для изготовления пакетов при производстве закругленных пакетов, из-за ошибки печати мембранного материала и ошибки поиска датчика цвета, в результате чего резак не может точно разрезать центр закругленного угла, при производстве закругленного угла пакета появляются очевидные заусенцы. . В настоящее время машина для изготовления пакетов обычно использует режим двойной резки, непрерывное действие режущего ножа 2 раза, чтобы избежать заусенцев. Этот метод отрезает часть отходов толщиной 2 мм или около того, не только отходы, но также усугубляет износ резака и механизма перемещения ножа, и даже отходы могут быть смешаны с готовым мешком, что приводит к ухудшению качества продукта. проблемы. Система машинного зрения из-за ее высокой эффективности, сильной защиты от помех и высокой точности позиционирования может использоваться при резке углового мешка. Построена визуальная платформа, а точное позиционирование центра закругленного углового мешка реализовано с помощью мягкого триггера и режима остановки и фиксированного удара.
На этой основе, взяв в качестве объекта исследования самостоятельную машину для изготовления пакетов с застежкой-молнией с трехсторонней запайкой, была разработана новая система управления одинарной нарезкой филе, основанная на машинном зрении. Камера установлена на подручнике, и первый тяговый сервоэнкодер распределяет частотные выходные сигналы на ПЛК, который жестко запускает камеру через порт ввода-вывода. По сравнению с мягким триггером точность времени была значительно улучшена. Камера принимает режим съемки нахлыстом, завершает съемку и обработку изображения в процессе рисования и может точно разрезать текущую сумку в текущем цикле изготовления сумок.
1. Общий дизайн схемы
1.1 Анализ процесса производства круглых мешков
Как показано на рисунке 1, пленочный материал подается тяговым резиновым роликом. Когда датчик цветной этикетки находит этикетку, материал пленки останавливается, и в это время завершаются действия по горячему запечатыванию, прессованию, перфорации и резке. При производстве круглого мешка нож непрерывного действия 2 раза может завершить производство круглого мешка. Большинство машин для изготовления пакетов используют это решение для производства пакетов с закругленными углами, хотя этот метод может эффективно избежать закругленных углов при появлении заусенцев, но будет резать около 2 мм отходов, отходов материалов, механической структуры в результате износа. и проблемы с низкой эффективностью, которые не могут быть решены, кроме того, когда нестабильность натяжения материала мембраны или ошибка печати, все еще может появиться явление заусенцев.
1.2 Схема стрельбы
Как показано на рис. 2, камера крепится к подручнику через кронштейн камеры, что позволяет камере перемещаться и регулироваться в направлениях X, Y и Z, а подручник может перемещаться вместе с фрезой. Съемочное положение камеры находится между первым тяговым роликом и резаком. Чтобы соответствовать требованиям высокоскоростного изготовления пакетов, камера использует режим полета. Первый тяговый сервопривод в соответствии с установленным положением триггера через выходной сигнал триггера частотного деления энкодера на ПЛК, ПЛК через высокоскоростной подсчет счетчика, когда положение триггера достигло камеры, подключенной к порту ввода-вывода, для подачи триггерного сигнала для жесткого триггера. . Установка камеры показана на рисунке 3.
Рис.1 СтруктурагСхема машины для изготовления пакетовРис.2схемысхема камерымонтажрасположениеРис.3Камерамонтаж
1.3 Архитектура системы машинного зрения Единая архитектура системы резки филе машины для изготовления пакетов, основанная на машинном зрении, показана на рисунке 4, которая в основном разделена на аппаратное и программное обеспечение.Автономная машина для изготовления пакетов с застежкой-молнией с трехсторонним запечатыванием использует ПЛК Panasonic FP-XH CC60T в качестве основного блока управления и создает на его основе визуальную аппаратную платформу. Добавьте промышленный компьютер, черно-белую промышленную лицевую камеру с интерфейсом GigE с разрешением 1,3 млн пикселей, 2/3-дюймовый объектив с ручной фокусировкой и низким уровнем искажений, настраиваемую полосовую подсветку 6640 мм × 20 мм × 24 мм, двухканальный цифровой контроллер освещения, дисплей и другое оборудование. , Так как первый тяговый сервоэнкодер посылает дифференциальные сигналы, апAnasonic FP-XH C60T PLCC может принимать только сигналы коллектора, добавлен преобразователь дифференциального сигнала в коллекторный. В среде разработки Visual Studio 2015 на базе OpenБиблиотека компьютерного зрения CV, использующая язык C++ для написания программного обеспечения для визуальной обработки, работающего в системе Windows 7. После срабатывания камеры изображение отправляется в программное обеспечение машинного зрения через Ethernet. Программное обеспечение технического зрения обрабатывает изображение и получает координаты центра закругленных углов с помощью фильтрации, обработки бинаризации, обработки краев, извлечения признаков, сопоставления шаблонов и других связанных операций. Промышленный компьютер использует последовательную связь RSS485 для отправки данных в ПЛК, который управляет сервоприводом переключения инструмента для переключения инструмента и резки после преобразования. См. Рисунок 5 для визуальной аппаратной платформы.
2 Дизайн программного обеспечения
2.11 Калибровка камеры
Прежде чем камера начнет работать, сначала необходимо отрегулировать источник света, время экспозиции, усиление, апертуру объектива и фокусное расстояние, чтобы камера могла делать четкие и стабильные снимки. В машинном зрении калибровка камеры — основная, но очень важная проблема. Точность параметров системы камеры, полученная с помощью технологии калибровки камеры, оказывает большое влияние на успех всей системы. Калибровка камеры заключается в нахождении связи между положением точки на поверхности космического объекта в мировой системе координат и соответствующей ей точкой в системе координат изображения [12]. Система в основном предназначена для получения координат центра скругления по оси X, а затем для получения значения коррекции за один шаг. Таким образом, калибровка камеры может быть завершена только путем установления связи между значением пикселя изображения и фактическим размером, а именно путем установления пиксельного эквивалента. Калибровочная пластина, показанная на фиг. 6, и камера взяла три шаблона, включая прямоугольник, круг и треугольник соответственно, чтобы рассчитать функциональную взаимосвязь между точками пикселей шаблона и фактическим размером. Полученные эквиваленты пикселей показаны в таблице 1.
Как видно из таблицы 1, эквиваленты пикселей, полученные по разным графикам, схожи, а калибровка камеры относительно точна. В процессе практического применения, поскольку точность визуального позиционирования намного выше, чем точность перемещения винта инструмента, эквивалент пикселя должен составлять всего 0,02289, чтобы точно завершить резку с перемещением инструмента.
Рис.4Зрениесистемаархитектура
Таб.1 Эквивалент в пикселяхв
Рис.5 Аппаратная платформа Vision
2.11 Калибровка камеры
Прежде чем камера начнет работать, сначала необходимо отрегулировать источник света, время экспозиции, усиление, апертуру объектива и фокусное расстояние, чтобы камера могла делать четкие и стабильные снимки. В машинном зрении калибровка камеры — основная, но очень важная проблема. Точность параметров системы камеры, полученная с помощью технологии калибровки камеры, оказывает большое влияние на успех всей системы. Калибровка камеры заключается в нахождении связи между положением точки на поверхности космического объекта в мировой системе координат и соответствующей ей точкой в системе координат изображения [12]. Система в основном предназначена для получения координат центра скругления по оси X, а затем для получения значения коррекции за один шаг. Таким образом, калибровка камеры может быть завершена только путем установления связи между значением пикселя изображения и фактическим размером, а именно путем установления пиксельного эквивалента. Калибровочная пластина, показанная на фиг. 6, и камера взяла три шаблона, включая прямоугольник, круг и треугольник соответственно, чтобы рассчитать функциональную взаимосвязь между точками пикселей шаблона и фактическим размером. Полученные эквиваленты пикселей показаны в таблице 1.
Как видно из таблицы 1, эквиваленты пикселей, полученные по разным графикам, схожи, а калибровка камеры относительно точна. В процессе практического применения, поскольку точность визуального позиционирования намного выше, чем точность перемещения винта инструмента, эквивалент пикселя должен составлять всего 0,02289, чтобы точно завершить резку с перемещением инструмента.
Рис.4Зрениесистемаархитектура
| Изображение | Пиксельный эквивалент/(мм·пиксель−) |
| ортогон | 0,028 8892 |
| круг | 0,028 8889 |
| прямоугольный треугольник | 0,028 8894 |
Таб.1 Эквивалент в пикселяхв
Рис.5 Аппаратная платформа Vision
2.22 Изображениеобработка мочи
Зрительная система использует обработку изображений для получения желаемых данных. Из-за помех внешней среды фотографии, сделанные камерой, обычно имеют шумы, искажения и другие проблемы. Перед обработкой изображения обычно используются фильтрация и шумоподавление, а также бинаризация изображения.обработка мочи. Обычно используемые алгоритмы фильтрации включают среднюю фильтрацию, фильтрацию по Гауссу, медианную фильтрацию и двустороннюю фильтрацию. Исходное изображение было соответствующим образом отфильтровано, и исходное изображение и каждый результат фильтрации были показаны на рис. 7-8. Благодаря наблюдению и анализу четырех результатов фильтрации исходного изображения со скругленными углами все четыре алгоритма фильтрации ослабляют информацию о шуме, но средняя фильтрация и фильтрация по Гауссу размывают контур края и ослабляют эффективные характеристики изображения. Медианный фильтр и билатеральный фильтр защищают информацию о границах, уменьшая при этом шум. В сочетании со временем работы каждого алгоритма фильтрации в таблице 2 был окончательно выбран алгоритм медианного фильтра.
Рис.6КалибровкадоскаРис.7Оригиналкартина с закругленным коромнэры
Таб.2 Сравнение времени вычислений четырех алгоритмов фильтрации
После фильтрации и шумоподавления изображение нуждается в бинаризации.Основная идея бинаризации изображения состоит в том, чтобы установить пороговое значение для разделения изображения на две части, часть исходного значения серого пикселя, превышающая пороговое значение, преобразуется в 255, часть исходного значения серого пикселя меньше порогового значения. преобразуется в 0, и все изображение представляет собой только чисто черный и чисто белый визуальный эффект.Обычно используемые методы бинаризации — это метод фиксированного порога и метод Оцу. Поскольку собранные изображения освещаются контровым светом, фон относительно однороден, а разница яркости невелика, для обработки бинаризации используется метод фиксированного порога.
Где :(x,y) — координата пикселя входного изображения; G (x,y) — значение серого для точки (x,y). Согласно рисунку 9 значения серого на изображениях значительно различаются, поэтому промежуточное значение T равно 128. Эффект бинаризации показан на рисунке 10.
2.3 Извлечение признаков
Извлечение признаков — это процесс извлечения полезных данных из цифровых изображений, которые могут быть представлены изолированными точками, непрерывными кривыми или непрерывными областями. Характеристики изображения обычно можно разделить на четыре категории: характеристика цвета, характеристика текстуры, характеристика формы и характеристика пространственного отношения.
Рис.9 Гистограмма оттенков серогоРис.10 Бинарный результатРис.11 Область интересаРис.12 Извлечение признаков
В сочетании с системным анализом в качестве информации об особенностях принимается форма контура закругленного угла, а эффект извлечения является наиболее идеальным. Перед выделением признаков необходимо установить область интереса (ROI), как показано на рисунке 11. После выбора благоприятной области интереса был вызван оператор Кэнни для извлечения контура края, сохранения области признака и создания шаблона, как показано на рисунке 11. Рисунок 12.
2.4 Добавление характерных точек
Основная цель сопоставления шаблонов — быстро идентифицировать изображения и найти координаты центра закругленных углов. Когда сопоставление завершено, поскольку координаты центра закругленного угла нельзя получить напрямую, необходимо пройти дальше по изображению до тех пор, пока не будут найдены координаты центра закругленного угла, что потребует много времени и повлияет на эффективность работы системы. Для повышения эффективности работы программы круги добавляются непосредственно в процессе создания шаблона.
На основе сопоставления с шаблоном отображение Homogray используется для получения центральных координат закругленных углов текущего изображения после завершения сопоставления с шаблоном. Этот метод может значительно повысить эффективность зрительной системы, а время комплексной обработки изображения составляет менее 10 мс. Процесс добавления характерных точек описан ниже.
1) На основе обнаружения краев вызывается алгоритм Ши-Томаси для обнаружения угловых точек изображения, и записываются полученные угловые координаты O(x,y). Обнаруженные угловые точки могут находиться в любом месте малой дуги.
2) Система координат изображения принимает правый верхний угол в качестве начала координат, а оси X и оси Y направлены вниз и влево соответственно. Начиная с исходной точки изображения, изображение перемещается столбец за столбцом вдоль оси Y и записываются координаты S(a,b) первой точки со значением серого больше 128. Поскольку радиус малой дуги составляет 0,25 мм, согласно эквиваленту пикселя, если разница между A и X меньше 9, точка S может быть определена как краевая точка в центре круглого угла. 3) Используя S(A,b) в качестве начала координат, изображение перемещается вверх и вниз с правой стороны на левую соответственно. Когда значение серого пикселя больше 128, пиксель является краем контура. Если значение серого точки пикселя меньше 128, это не край контура. С помощью этого метода в продольном направлении выявляются 64 линии краевых координат верхнего и нижнего контуров.
4) Вычислить среднее арифметическое значение координат оси x 64 групп верхних и нижних точек контура, которая является осью симметрии скругленных углов. Координаты оси Y рядом с S можно использовать для завершения добавления характерных точек.
Где K - координата X центральной точки закругленного угла;Ui — координата x верхней точки контура;Di — координата x нижней точки контура.
3 Позиционирование и резка
После получения центральных координат закругленных углов значение коррекции резака рассчитывается в соответствии с контрольной точкой отсчета, а сервоконтроллер управляет сервоприводом резака для позиционирования и резки. Процесс резки: Камера установлена на упоре для ножа и может двигаться вместе с ножом. После калибровки камеры и эквивалента пикселей камера может работать. Во-первых, отключите функцию автоматической коррекции отклонения резака, как показано на рисунке 13, и примерно отрегулируйте положение триггера C, чтобы камера могла захватить округленное изображение. Взяв центральную линию поля зрения камеры в качестве опорной линии, точно настройте положение триггера C, чтобы центр закругленного угла совпадал с центром поля зрения. Отрегулируйте положение резака так, чтобы резак мог точно прорезать центр закругленного угла пакета. В этот момент центр закругленного угла совпадает с центром поля зрения, и резак может точно вырезать до центра закругленного угла. Ориентиром является центр поля зрения А, который завершает поиск ориентира. На этой основе откройте функцию автоматической коррекции резака. На последующих фотографиях, сделанных камерой, если центр скругленного угла совпадает с центром поля зрения А, значит, фреза отрезает точно по центру скругленного угла, и ошибка равна 0, а резец не нуждается в регулировке. Если закругленный центр, расположенный на расстоянии D от центра зрения, доказывает, что нож должен быть в том же направлении после соответствующего расстояния D, чтобы точно врезаться в центр закругления, визуальное программное обеспечение исправит данные (разницу координат B и A в направление x) отправляется в ПЛК, ПЛК после эквивалентного преобразования пикселей на основе фактического перемещения ножа с сервоприводом управления расстоянием для точной резки. После разрезания резака камера также переместится на такое же расстояние вместе с ножом. В это время центр закругленного угла В и центр поля зрения А снова совпадут, образуя новую опорную точку А, и система будет работать стабильно и непрерывно.
Обычно значение коррекции отклонения меньше предельного значения резака. Чтобы избежать влияния внешних факторов, полученное значение коррекции отклонения больше, чем фактическое значение коррекции отклонения, и резак достигает предела. Когда значение коррекции превышает предел резака, можно определить ошибку помех, и система технического зрения напрямую отправляет код сообщения об ошибке (система выбирает отправку 4040). В это время резак не будет выполнять резку, и персоналу будет напомнено о необходимости проверки. Рабочий процесс системы показан на рисунке 14. Работа системы в реальном времени показана на рисунке 15.
Рис.13 Процесс резки
Рис.14 Блок-схема системыРис.15 Диаграмма работы системы в реальном времени
Зрительная система использует обработку изображений для получения желаемых данных. Из-за помех внешней среды фотографии, сделанные камерой, обычно имеют шумы, искажения и другие проблемы. Перед обработкой изображения обычно используются фильтрация и шумоподавление, а также бинаризация изображения.обработка мочи. Обычно используемые алгоритмы фильтрации включают среднюю фильтрацию, фильтрацию по Гауссу, медианную фильтрацию и двустороннюю фильтрацию. Исходное изображение было соответствующим образом отфильтровано, и исходное изображение и каждый результат фильтрации были показаны на рис. 7-8. Благодаря наблюдению и анализу четырех результатов фильтрации исходного изображения со скругленными углами все четыре алгоритма фильтрации ослабляют информацию о шуме, но средняя фильтрация и фильтрация по Гауссу размывают контур края и ослабляют эффективные характеристики изображения. Медианный фильтр и билатеральный фильтр защищают информацию о границах, уменьшая при этом шум. В сочетании со временем работы каждого алгоритма фильтрации в таблице 2 был окончательно выбран алгоритм медианного фильтра.
Рис.6КалибровкадоскаРис.7Оригиналкартина с закругленным коромнэры
a медианный фильтр b гауссовская фильтрация c медианная фильтрация d двусторонняя фильтрация
Рис.8 Эффект фильтрации| Время тестирования | алгоритм фильтрации | время операции/РС |
| 1 | средняя фильтрация | 5.1 |
| 2 | фильтр Гаусса | 6.8 |
| 3 | медианный фильтр | 0.8 |
| 4 | двусторонний фильтр | 2.9 |
Таб.2 Сравнение времени вычислений четырех алгоритмов фильтрации
После фильтрации и шумоподавления изображение нуждается в бинаризации.Основная идея бинаризации изображения состоит в том, чтобы установить пороговое значение для разделения изображения на две части, часть исходного значения серого пикселя, превышающая пороговое значение, преобразуется в 255, часть исходного значения серого пикселя меньше порогового значения. преобразуется в 0, и все изображение представляет собой только чисто черный и чисто белый визуальный эффект.Обычно используемые методы бинаризации — это метод фиксированного порога и метод Оцу. Поскольку собранные изображения освещаются контровым светом, фон относительно однороден, а разница яркости невелика, для обработки бинаризации используется метод фиксированного порога.
Где :(x,y) — координата пикселя входного изображения; G (x,y) — значение серого для точки (x,y). Согласно рисунку 9 значения серого на изображениях значительно различаются, поэтому промежуточное значение T равно 128. Эффект бинаризации показан на рисунке 10.
2.3 Извлечение признаков
Извлечение признаков — это процесс извлечения полезных данных из цифровых изображений, которые могут быть представлены изолированными точками, непрерывными кривыми или непрерывными областями. Характеристики изображения обычно можно разделить на четыре категории: характеристика цвета, характеристика текстуры, характеристика формы и характеристика пространственного отношения.
Рис.9 Гистограмма оттенков серогоРис.10 Бинарный результатРис.11 Область интересаРис.12 Извлечение признаков
В сочетании с системным анализом в качестве информации об особенностях принимается форма контура закругленного угла, а эффект извлечения является наиболее идеальным. Перед выделением признаков необходимо установить область интереса (ROI), как показано на рисунке 11. После выбора благоприятной области интереса был вызван оператор Кэнни для извлечения контура края, сохранения области признака и создания шаблона, как показано на рисунке 11. Рисунок 12.
2.4 Добавление характерных точек
Основная цель сопоставления шаблонов — быстро идентифицировать изображения и найти координаты центра закругленных углов. Когда сопоставление завершено, поскольку координаты центра закругленного угла нельзя получить напрямую, необходимо пройти дальше по изображению до тех пор, пока не будут найдены координаты центра закругленного угла, что потребует много времени и повлияет на эффективность работы системы. Для повышения эффективности работы программы круги добавляются непосредственно в процессе создания шаблона.
На основе сопоставления с шаблоном отображение Homogray используется для получения центральных координат закругленных углов текущего изображения после завершения сопоставления с шаблоном. Этот метод может значительно повысить эффективность зрительной системы, а время комплексной обработки изображения составляет менее 10 мс. Процесс добавления характерных точек описан ниже.
1) На основе обнаружения краев вызывается алгоритм Ши-Томаси для обнаружения угловых точек изображения, и записываются полученные угловые координаты O(x,y). Обнаруженные угловые точки могут находиться в любом месте малой дуги.
2) Система координат изображения принимает правый верхний угол в качестве начала координат, а оси X и оси Y направлены вниз и влево соответственно. Начиная с исходной точки изображения, изображение перемещается столбец за столбцом вдоль оси Y и записываются координаты S(a,b) первой точки со значением серого больше 128. Поскольку радиус малой дуги составляет 0,25 мм, согласно эквиваленту пикселя, если разница между A и X меньше 9, точка S может быть определена как краевая точка в центре круглого угла. 3) Используя S(A,b) в качестве начала координат, изображение перемещается вверх и вниз с правой стороны на левую соответственно. Когда значение серого пикселя больше 128, пиксель является краем контура. Если значение серого точки пикселя меньше 128, это не край контура. С помощью этого метода в продольном направлении выявляются 64 линии краевых координат верхнего и нижнего контуров.
4) Вычислить среднее арифметическое значение координат оси x 64 групп верхних и нижних точек контура, которая является осью симметрии скругленных углов. Координаты оси Y рядом с S можно использовать для завершения добавления характерных точек.
Где K - координата X центральной точки закругленного угла;Ui — координата x верхней точки контура;Di — координата x нижней точки контура.
3 Позиционирование и резка
После получения центральных координат закругленных углов значение коррекции резака рассчитывается в соответствии с контрольной точкой отсчета, а сервоконтроллер управляет сервоприводом резака для позиционирования и резки. Процесс резки: Камера установлена на упоре для ножа и может двигаться вместе с ножом. После калибровки камеры и эквивалента пикселей камера может работать. Во-первых, отключите функцию автоматической коррекции отклонения резака, как показано на рисунке 13, и примерно отрегулируйте положение триггера C, чтобы камера могла захватить округленное изображение. Взяв центральную линию поля зрения камеры в качестве опорной линии, точно настройте положение триггера C, чтобы центр закругленного угла совпадал с центром поля зрения. Отрегулируйте положение резака так, чтобы резак мог точно прорезать центр закругленного угла пакета. В этот момент центр закругленного угла совпадает с центром поля зрения, и резак может точно вырезать до центра закругленного угла. Ориентиром является центр поля зрения А, который завершает поиск ориентира. На этой основе откройте функцию автоматической коррекции резака. На последующих фотографиях, сделанных камерой, если центр скругленного угла совпадает с центром поля зрения А, значит, фреза отрезает точно по центру скругленного угла, и ошибка равна 0, а резец не нуждается в регулировке. Если закругленный центр, расположенный на расстоянии D от центра зрения, доказывает, что нож должен быть в том же направлении после соответствующего расстояния D, чтобы точно врезаться в центр закругления, визуальное программное обеспечение исправит данные (разницу координат B и A в направление x) отправляется в ПЛК, ПЛК после эквивалентного преобразования пикселей на основе фактического перемещения ножа с сервоприводом управления расстоянием для точной резки. После разрезания резака камера также переместится на такое же расстояние вместе с ножом. В это время центр закругленного угла В и центр поля зрения А снова совпадут, образуя новую опорную точку А, и система будет работать стабильно и непрерывно.
Обычно значение коррекции отклонения меньше предельного значения резака. Чтобы избежать влияния внешних факторов, полученное значение коррекции отклонения больше, чем фактическое значение коррекции отклонения, и резак достигает предела. Когда значение коррекции превышает предел резака, можно определить ошибку помех, и система технического зрения напрямую отправляет код сообщения об ошибке (система выбирает отправку 4040). В это время резак не будет выполнять резку, и персоналу будет напомнено о необходимости проверки. Рабочий процесс системы показан на рисунке 14. Работа системы в реальном времени показана на рисунке 15.
Рис.13 Процесс резки
Рис.14 Блок-схема системыРис.15 Диаграмма работы системы в реальном времени
Как показано на рисунке 15, система может реализовать субпиксельное позиционирование с небольшой ошибкой позиционирования. Для облегчения работы системы координаты позиционирования закругленных углов принимаются как целые части при фактической работе системы, а фактическая точность позиционирования, т.е. собственное значение пикселя, составляет 0,0289 мм.В процессе резки со сдвигом ножа шариковый винт использует класс точности C5, точность сервопривода смещения ножа составляет 0,01 мм, погрешность резки невелика. Во время работы системы машина и пленочный материал будут вибрировать. Дрожание камеры и материала пленки уменьшено за счет конструкции опоры камеры и добавления дефлектора. Реальная работа системы показывает, что максимальная погрешность, вызванная дрожанием материала пленки, составляет 2-3 пикселя, то есть максимум 0,09 мм, при скорости изготовления пакетов 150 (шт./мин). Фактическая погрешность резки пакета с круглыми углами составляет ± 0,1 мм.
4. Вывод
Единая система управления раскроем разработана на основе машинного зрения для производства филетных мешков. Используя схему съемки летающей камерой, текущий мешок можно разрезать и компенсировать в процессе вытягивания материала без накопления ошибок. Описан процесс построения аппаратной платформы и алгоритм обработки изображений. При сопоставлении с шаблоном, добавляя характерную точку центра закругленного угла к шаблону, координаты центра закругленного угла можно получить после сопоставления с шаблоном, чтобы повысить эффективность локализации. Камера движется вместе с ножом. После нахождения контрольной точки процесс изготовления пакета следующего цикла может быть завершен без регистрации системой абсолютной координаты положения резака. После фактического испытания машины система имеет высокую скорость обработки изображений, высокую точность позиционирования и может соответствовать требованиям высокоскоростного изготовления пакетов. Учитывая погрешность механической конструкции и влияние дрожания материала пленки, фактическая погрешность резки находится в пределах ± 0,1 мм, что соответствует требованиям минимального радиуса филе текущего производства филетных пакетов 0,125 мм. Он может эффективно решить проблемы заусенцев, существующих в пакете с круглыми углами, потерь материала, механического износа и загрязнения окружающей среды, существующих в процессе двойной резки, удовлетворить потребности промышленного производства и имеет большую практическую ценность.
Сумка Tinuo Eco (Dc Intellegent Tec.)
