黃風(fēng)山，秦亞敏，任玉松

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成捆圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)圖像識(shí)別方法

黃風(fēng)山，秦亞敏，任玉松

( 河北科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，石家莊 050018 )

為實(shí)現(xiàn)成捆圓鋼端面自動(dòng)化及高效率貼標(biāo)，建立了成捆圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)。本文重點(diǎn)對(duì)復(fù)雜背景下圓鋼端面圖像識(shí)別進(jìn)行研究，提出了一種圓鋼端面圖像組合識(shí)別方法。首先確定圓鋼半徑范圍，利用分水嶺分割算法對(duì)粘連圖像進(jìn)行分割，為防止因過(guò)分割而造成圓鋼端面圖像的漏識(shí)、錯(cuò)識(shí)，提出了真圓度閾值和角度閾值組合算法，以實(shí)現(xiàn)對(duì)分割后圓鋼端面圖像的準(zhǔn)確識(shí)別。然后用橢圓擬合法確定圓鋼端面圖像中心點(diǎn)像素坐標(biāo)，通過(guò)Delaunay三角剖分內(nèi)插值法標(biāo)定完成像素坐標(biāo)到世界坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，最后組建了成捆圓鋼端面貼標(biāo)試驗(yàn)系統(tǒng)。結(jié)果表明：成捆圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)貼標(biāo)速度為20根/min，貼標(biāo)準(zhǔn)確率高達(dá)99.8%。能滿(mǎn)足企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)需求，為國(guó)內(nèi)外成捆圓鋼端面自動(dòng)化貼標(biāo)技術(shù)的發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用提供了一定參考。

成捆圓鋼；貼標(biāo)；圖像識(shí)別；真圓度閾值；角度閾值；組合識(shí)別方法

0 引 言

隨著工業(yè)生產(chǎn)對(duì)圓鋼品質(zhì)要求的不斷提高，圓鋼標(biāo)記成為其出廠前不可或缺的基本工藝環(huán)節(jié)。目前圓鋼標(biāo)記的方法主要有激光打標(biāo)、側(cè)面噴印和端面貼標(biāo)等方式。激光打標(biāo)會(huì)在圓鋼表面留下永久性標(biāo)記，且由于激光的熱效應(yīng)會(huì)影響圓鋼的使用性能[1]；側(cè)面噴印具有效果好、方便觀看以及速度快等優(yōu)點(diǎn)，但是在運(yùn)送過(guò)程中由于碰撞等因素會(huì)對(duì)標(biāo)記信息造成磨損[2]；綜合考慮，在保證低成本和圓鋼原有性能不變的前提下，對(duì)圓鋼端面進(jìn)行貼標(biāo)成為圓鋼標(biāo)記的最佳選擇，然而國(guó)內(nèi)外成捆圓鋼端面貼標(biāo)方式為人工貼標(biāo)，該方法勞動(dòng)強(qiáng)度較大、準(zhǔn)確率和效率不夠高[3]。盡管目前已實(shí)現(xiàn)了位置固定的單根圓鋼貼標(biāo)，但對(duì)變位置的成捆圓鋼的自動(dòng)貼標(biāo)研究較少,不能滿(mǎn)足大規(guī)模、高精度貼標(biāo)要求，因此，行業(yè)內(nèi)急需成捆圓鋼的自動(dòng)貼標(biāo)設(shè)備。其中，對(duì)各圓鋼端面圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，并實(shí)時(shí)定位其中心點(diǎn)世界坐標(biāo)位置，以獲取貼標(biāo)所需的位置信息是其關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題之一。

本文首次提出將機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用于成捆圓鋼端面貼標(biāo)工序中，建立了一套成捆圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)，重點(diǎn)對(duì)成捆圓鋼端面識(shí)別進(jìn)行研究。近年來(lái)對(duì)成捆圓鋼端面圖像識(shí)別的研究較少，但是國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)類(lèi)圓形物體的識(shí)別進(jìn)行了很多研究。文獻(xiàn)[4]將車(chē)輪圖像中的圖像輪廓斜率曲線(xiàn)與正圓的斜率曲線(xiàn)相比較，若兩者重合度大于30%則識(shí)別為車(chē)輪輪廓，由于該算法限制條件較少，故只適用于簡(jiǎn)單背景下的單個(gè)類(lèi)圓物體識(shí)別，識(shí)別率不夠高。文獻(xiàn)[5]提出運(yùn)用物體真圓度越接近于1則形狀越接近于圓的特性判斷物體是否為圓，但這種方法僅適用于目標(biāo)物相互之間沒(méi)有粘連的情況下，對(duì)成捆圓鋼端面圖像識(shí)別則無(wú)能為力。HOUGH變換[6]和模型匹配[7]兩種識(shí)別圓的算法雖然識(shí)別率相對(duì)來(lái)說(shuō)較高，但是耗時(shí)較長(zhǎng)，難以滿(mǎn)足工程要求。以上幾種方法均不適用于對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的成捆圓鋼端面進(jìn)行識(shí)別。

針對(duì)成捆圓鋼端面圖像背景復(fù)雜、目標(biāo)物較多等特殊性，同時(shí)為滿(mǎn)足識(shí)別速度與準(zhǔn)確率，本文首先對(duì)預(yù)處理后的粘連成捆圓鋼端面圖像采用分水嶺分割算法進(jìn)行分割，針對(duì)可能出現(xiàn)的過(guò)分割現(xiàn)象[8-9]，提出采用真圓度閾值和角度閾值雙重標(biāo)準(zhǔn)識(shí)別分割后的成捆圓鋼端面圖像以防出現(xiàn)漏識(shí)、錯(cuò)識(shí)，并用橢圓擬合法確定圓鋼端面圖像中心點(diǎn)像素坐標(biāo)，通過(guò)Delaunay三角剖分內(nèi)插值法標(biāo)定完成像素坐標(biāo)到世界坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，最后將世界坐標(biāo)傳輸給機(jī)器人完成貼標(biāo)[10-11]。

1 成捆圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)的構(gòu)成及工作原理

成捆圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)組成示意圖如圖1所示，其主要由機(jī)器視覺(jué)識(shí)別子系統(tǒng)、機(jī)器人貼標(biāo)子系統(tǒng)、上位機(jī)通訊控制子系統(tǒng)、供壓子系統(tǒng)和供標(biāo)子系統(tǒng)五部分構(gòu)成。首先，經(jīng)機(jī)器視覺(jué)識(shí)別子系統(tǒng)對(duì)成捆圓鋼端面圖像識(shí)別處理，經(jīng)視覺(jué)標(biāo)定后得到各圓鋼端面中心點(diǎn)世界坐標(biāo)，然后將世界坐標(biāo)值傳入上位機(jī)通訊控制子系統(tǒng)并控制供標(biāo)子系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)簽打印、剝離，同時(shí)機(jī)器人貼標(biāo)子系統(tǒng)通過(guò)供壓子系統(tǒng)完成取標(biāo)、貼標(biāo)動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)一次完整的貼標(biāo)過(guò)程。

圖1 圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)組成示意圖

2 圓鋼端面圖像識(shí)別方法

2.1 機(jī)器視覺(jué)識(shí)別子系統(tǒng)

成捆圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)中機(jī)器視覺(jué)識(shí)別子系統(tǒng)的組成如圖2所示，主要由CCD相機(jī)、藍(lán)色光源、藍(lán)色濾光片、標(biāo)定附件、計(jì)算機(jī)組成[12]。

圖2 機(jī)器視覺(jué)識(shí)別子系統(tǒng)

首先通過(guò)視覺(jué)標(biāo)定以確定世界坐標(biāo)系與像面坐標(biāo)系兩者之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系[13]；待成捆圓鋼到位后，光電傳感器觸發(fā)相機(jī)和光源工作以完成圖像采集；通過(guò)圖像預(yù)處理、圖像識(shí)別等相關(guān)運(yùn)算獲取各圓鋼端面中心點(diǎn)像面坐標(biāo)，進(jìn)而得到其世界坐標(biāo)值。

2.2圓鋼端面圖像識(shí)別方法

成捆圓鋼端面圖像識(shí)別的最終目的是獲取各圓鋼端面中心點(diǎn)的世界坐標(biāo)，識(shí)別過(guò)程中主要解決相鄰圓鋼端面邊界輪廓的粘連問(wèn)題，本文提出了一種成捆圓鋼端面圖像組合識(shí)別方法，其主要步驟為：1) 確定圓鋼半徑范圍；2) 運(yùn)用分水嶺分割算法將預(yù)處理后粘連的圓鋼端面圖像進(jìn)行分割；3) 提出真圓度閾值和角度閾值雙重標(biāo)準(zhǔn)，識(shí)別分割后的圓鋼端面圖像；4) 運(yùn)用橢圓擬合法獲取各類(lèi)圓形圖像的半徑和中心點(diǎn)像素坐標(biāo)；5) 根據(jù)步驟1)確定的半徑范圍精簡(jiǎn)圓，從而僅保留圓鋼端面圖像信息；6) 運(yùn)用Delaunay三角剖分內(nèi)插值法標(biāo)定確定各圓鋼端面中心點(diǎn)世界坐標(biāo)。

2.2.1確定圓鋼半徑范圍

采集成捆圓鋼圖像前，在CCD相機(jī)焦距范圍內(nèi)采集該種類(lèi)單根圓鋼不同極限位置的圖像，經(jīng)實(shí)際測(cè)量確定其在圖像中所占像素面積范圍，由公式求出半徑范圍。然后采集成捆圓鋼現(xiàn)場(chǎng)原始圖像，由于貼標(biāo)現(xiàn)場(chǎng)車(chē)間環(huán)境光線(xiàn)較暗且背景較復(fù)雜，在不采取任何光照措施的前提下采集到的成捆圓鋼端面圖像因受其表面材質(zhì)、光照條件及周?chē)h(huán)境等因素的影響質(zhì)量較差，圖3(a)為無(wú)光照措施下典型的原始圖像，因此本文考慮添加輔助光照設(shè)備來(lái)改善圖像質(zhì)量以增大圓鋼端面與背景物的灰度差進(jìn)而凸顯圓鋼端面在CCD攝像機(jī)下的成像特點(diǎn)。由于圓鋼端面較平整且其反光性較背景物好，通過(guò)大量對(duì)比實(shí)驗(yàn)可得，在成捆圓鋼端面正前方添加環(huán)形陣列藍(lán)色LED光源并在CCD攝像機(jī)鏡頭前安裝與該光源波段相對(duì)應(yīng)的濾波片從而阻擋其它波段的光進(jìn)入CCD，可達(dá)到抵御背景干擾從而獲取清晰目標(biāo)圖像的效果，圖3(b)為添加輔助光照措施后采集的圖像信息。由圖3(b)可知，由于背景物與圓鋼端面灰度差值較大，因此經(jīng)圖像預(yù)處理后，可通過(guò)灰度直方圖選取合適的閾值，將背景物圖像信息置為黑色，圓鋼端面圖像信息置為白色，從而可得到如圖3(c)所示的較理想的二值圖像。

圖3 圓鋼端面圖像對(duì)比圖

2.2.2 圖像分割

預(yù)處理后的圓鋼端面圖像仍有一定的干擾，且得到的圓鋼端面圖像邊緣有粘連情況，如圖4(a)所示。機(jī)器視覺(jué)識(shí)別子系統(tǒng)會(huì)將粘連的圓鋼端面圖像識(shí)別為同一個(gè)端面圖像，因此必須對(duì)粘連的圓鋼端面圖像進(jìn)行圖像分割，本文采用分水嶺分割算法對(duì)粘連圖像進(jìn)行分割，圖4(b)為分割后的圓鋼端面圖像。

圖4 圓鋼端面粘連分割

2.2.3 分割后的圓鋼端面圖像識(shí)別方法

由圖4(b)可知，經(jīng)圖像分割后部分圓鋼端面圖像會(huì)出現(xiàn)過(guò)分割現(xiàn)象，即單個(gè)圓鋼端面圖像被一分為二或一分為多，同時(shí)干擾圖像會(huì)被分割成很多不規(guī)則的獨(dú)立圖像。為防止圓鋼端面圖像漏識(shí)、錯(cuò)識(shí)，本文提出了真圓度閾值和角度閾值雙重標(biāo)準(zhǔn)對(duì)分割后的圓鋼端面圖像進(jìn)行有效識(shí)別，經(jīng)識(shí)別判斷若圖像信息符合真圓度閾值或角度閾值標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，認(rèn)定其具有圓鋼端面特征，當(dāng)圖像信息對(duì)真圓度閾值和角度閾值雙重標(biāo)定都不符合時(shí)認(rèn)定其為干擾圖像并將其排除。

1) 真圓度閾值法識(shí)別圓

物體的真圓度定義為

2) 角度閾值法識(shí)別圓

每一個(gè)正多邊形都有唯一一個(gè)外接圓與之對(duì)應(yīng)。當(dāng)正多邊形邊數(shù)趨于無(wú)窮大且邊長(zhǎng)時(shí)該多邊形可看做圓形，其相鄰兩邊夾角為定值。如圖5所示。

圖5 角度閾值法識(shí)別圓示意圖

實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果顯示，過(guò)分割的圓鋼端面其邊緣點(diǎn)仍有圓弧特征，且該圓弧是正多邊形外接圓的一部分。

對(duì)獨(dú)立圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)并記錄所有邊緣點(diǎn)的像素坐標(biāo)值，依次連接相距為的邊緣點(diǎn)并計(jì)算相鄰連接線(xiàn)的角度，若結(jié)果中連續(xù)有個(gè)在角度閾值范圍內(nèi)上下浮動(dòng)，則說(shuō)明該獨(dú)立圖像為過(guò)分割圓鋼端面圖像的一部分，利用該特性可識(shí)別過(guò)分割圓鋼端面圖像，并將本方法命名為角度閾值法識(shí)別圓。

在進(jìn)行角度閾值識(shí)別過(guò)分割的圓鋼端面圖像之前，需對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)有Canny算子、Roberts算子、Perwitt算子和Sobel算子四種，運(yùn)用上述四種邊緣檢測(cè)處理圖4(b)，分別得到如圖6(a)、(b)、(c)、(d)結(jié)果(為便于讀者觀察，此處均使用局部放大圖)[14]。由圖可知，以上四種邊緣檢測(cè)方法處理后的相鄰圓鋼端面邊緣圖像存在交叉現(xiàn)象，該現(xiàn)象不利于使用角度閾值法識(shí)別圓，因此本文提出了一種細(xì)化后的階梯圖像作為圓鋼端面邊緣檢測(cè)后的圖像。首先，根據(jù)圓鋼端面圖像的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)盤(pán)型結(jié)構(gòu)元素，對(duì)分割后的圓鋼端面的二值圖像I進(jìn)行一次腐蝕操作得到圖像J，然后將I-J得到的階梯圖像K進(jìn)行細(xì)化即得到邊界圖像。運(yùn)用本方法對(duì)圖4(b)處理得到的邊緣圖像為圖6(e)。對(duì)比圖可知：運(yùn)用本方法得到的邊緣分明，每一個(gè)獨(dú)立物體的邊緣都是連續(xù)的，不具有粘連情況，提高了邊緣提取的完整性。

圖6 邊緣檢測(cè)對(duì)比圖

對(duì)獨(dú)立圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)并記錄所有邊緣點(diǎn)像素坐標(biāo)值。以每個(gè)獨(dú)立圖像最左端邊緣點(diǎn)為起點(diǎn)，由可搜索到與間隔的邊緣點(diǎn)，連接；以為起點(diǎn)，取距1為的邊緣點(diǎn)，連接，并計(jì)算與的夾角；以2為起點(diǎn)，取距2為的邊緣點(diǎn)3，連接，計(jì)算與夾角；依次類(lèi)推，可得相鄰兩邊夾角。計(jì)算若干相鄰?qiáng)A角的平均值，其表達(dá)式為

為提高識(shí)別效率和速率，需對(duì)兩點(diǎn)之間距離進(jìn)行范圍限定。如圖5所示，理想情況下，設(shè)圓心角對(duì)應(yīng)的圓上兩點(diǎn)距離為。根據(jù)圓鋼半徑范圍，則的取值為,。結(jié)合實(shí)際情況，當(dāng)時(shí)，識(shí)別速率和效率較高。

由于攝像機(jī)畸變等因素可能造成分割后的端面圖像不完全為圓形，因此設(shè)置真圓度閾值和角度閾值。規(guī)定當(dāng)時(shí)認(rèn)定該圖像為圓，當(dāng)時(shí)則需要判斷角度閾值；當(dāng)時(shí)將圖像識(shí)別為圓，反之該獨(dú)立圖像為干擾物。

經(jīng)上述方法識(shí)別圓后，采用橢圓擬合法可獲取圓的半徑和圓心坐標(biāo)。由于某些圓鋼端面出現(xiàn)過(guò)分割現(xiàn)象，可能導(dǎo)致針對(duì)同一圓鋼端面出現(xiàn)重圓如圖7(a)所示，因此需對(duì)重圓進(jìn)行精簡(jiǎn)，由半徑范圍可知，相鄰圓鋼端面中心點(diǎn)距離必定大于2min，因此可以通過(guò)識(shí)別出的圓的圓心距離判斷重圓，當(dāng)距離小于2min時(shí)，識(shí)別為重圓。取重圓的半徑平均值作為圓半徑，取其中心點(diǎn)坐標(biāo)平均值作為圓心坐標(biāo)，擬合出一個(gè)圓作為相應(yīng)圓鋼端面的半徑和中心點(diǎn)。圖7(b)為精簡(jiǎn)后的局部圓鋼端面放大效果圖。圖7(c)為成捆圓鋼端面圖像精簡(jiǎn)圖。

圖7 成捆圓鋼端面圖像精簡(jiǎn)效果圖

2.3 圓鋼端面識(shí)別算法

為獲取各圓鋼端面中心點(diǎn)世界坐標(biāo)，圓鋼端面識(shí)別算法如下：

1) 機(jī)器視覺(jué)識(shí)別子系統(tǒng)標(biāo)定后，采集成捆圓鋼端面圖像，經(jīng)圖像預(yù)處理、圖像分割后，統(tǒng)計(jì)并保存每個(gè)獨(dú)立圖像的像素面積和周長(zhǎng)。

2) 首先采用真圓度閾值法對(duì)獨(dú)立圖像進(jìn)行圓識(shí)別操作：按從上到下、從左到右的順序計(jì)算每個(gè)獨(dú)立圖像的真圓度，當(dāng)真圓度大于閾值時(shí)，將該圖像識(shí)別為圓，進(jìn)行下一個(gè)獨(dú)立圖像的掃描；當(dāng)真圓度小于閾值時(shí)，用角度閾值法對(duì)該獨(dú)立圖像進(jìn)行圓識(shí)別操作：按順時(shí)針?lè)较蜻M(jìn)行輪廓跟蹤并記錄其坐標(biāo)值、計(jì)算其角度閾值，當(dāng)角度閾值在范圍內(nèi)時(shí)識(shí)別為圓，反之將其歸為干擾圖像并對(duì)下一獨(dú)立圖像進(jìn)行圓識(shí)別判斷，直到掃描完成圖中所有獨(dú)立圖像，該算法終止。

3) 將圖中所有圓識(shí)別后，由橢圓擬合法擬合圓以獲取圓半徑值和圓心坐標(biāo)值，然后對(duì)識(shí)別出的圓進(jìn)行精簡(jiǎn)從而得出圓鋼端面的中心點(diǎn)像素坐標(biāo)。

4) 運(yùn)用Delaunay三角剖分內(nèi)插值法標(biāo)定完成像素坐標(biāo)到世界坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換。

3 實(shí) 驗(yàn)

為充分驗(yàn)證本方法的可行性，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下建立了如圖8所示的貼標(biāo)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)并進(jìn)行貼標(biāo)試驗(yàn)，圖9(a)為采集的原始圖像，圖9(b)是經(jīng)本文識(shí)別算法處理后圖像，圖中“*”位置為各圓鋼中心像點(diǎn)，各端面圖像中心點(diǎn)像素坐標(biāo)值(u,u)，經(jīng)Delaunay三角剖分內(nèi)插值法標(biāo)定后，得到各圓鋼端面中心點(diǎn)世界坐標(biāo)(w,w)，其數(shù)值如表1所示。經(jīng)貼標(biāo)試驗(yàn)，最終貼標(biāo)效果見(jiàn)圖9(c)。

上述試驗(yàn)數(shù)據(jù)和貼標(biāo)效果表明：本文研制的成捆圓鋼端面機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確、高效地達(dá)到貼標(biāo)工藝要求，運(yùn)用本文提出的圓鋼端面識(shí)別算法在識(shí)別準(zhǔn)確率和速率上能夠彌補(bǔ)文獻(xiàn)[4-5]中只能識(shí)別簡(jiǎn)單背景下單個(gè)類(lèi)圓目標(biāo)物和文獻(xiàn)[6-7]識(shí)別速度較慢的不足，圓鋼端面中心點(diǎn)像素坐標(biāo)值提取精度可達(dá)到亞像素級(jí)，其世界坐標(biāo)值獲取精度達(dá)到0.1 mm，貼標(biāo)準(zhǔn)確率高達(dá)99.8%，貼標(biāo)速度為20根/min，可滿(mǎn)足圓鋼端面自動(dòng)化貼標(biāo)實(shí)際生產(chǎn)需求。

圖8 貼標(biāo)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

表1 圓鋼各端面中心點(diǎn)像素坐標(biāo)值(u,u)和中心點(diǎn)世界坐標(biāo)值(w,w)

Table 1 The pixel world coordinate values and the center world coordinate values of round bales end faces

CoordinatesNo. 1234567891011121314 Xu/pixel848.31733.59835.65790.50630.06688.95896.73906.11747.09803.93587.40701.87641.66949.43 Yu/pixel407.25581.06584.80490.94570.40485.02500.70321.55400.95314.04478.53310.45392.95412.43 Xw/cm9.7113.5910.0911.6717.1415.148.027.7513.1811.2518.6214.7416.786.23 Yw/cm-9.96-15.93-16.04-12.83-15.59-12.65-13.14-7.01-9.76-6.78-12.45-6.68-9.51-10.11

結(jié)束語(yǔ)

本文首次提出將機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用于成捆圓鋼端面貼標(biāo)工藝環(huán)節(jié)中，建立了成捆圓鋼機(jī)器人貼標(biāo)系統(tǒng)，填補(bǔ)了成捆圓鋼端面自動(dòng)化貼標(biāo)的空白。由于現(xiàn)有的類(lèi)圓目標(biāo)物識(shí)別算法在準(zhǔn)確率和速率上難以滿(mǎn)足工程要求，本文綜合考慮成捆圓鋼端面圖像背景復(fù)雜、目標(biāo)物較多等特點(diǎn)，重點(diǎn)對(duì)圓鋼端面圖像識(shí)別進(jìn)行了研究，提出了真圓度閾值和角度閾值組合算法對(duì)分割后的圓鋼端面圖像進(jìn)行識(shí)別，利用橢圓擬合法擬合出各圓鋼端面輪廓從而獲取其中心像點(diǎn)像素坐標(biāo)，通過(guò)三角剖分標(biāo)定得到其世界坐標(biāo)值，最后構(gòu)建了貼標(biāo)試驗(yàn)系統(tǒng)。經(jīng)試驗(yàn)，本文提出的一整套算法與系統(tǒng)是可行的，試驗(yàn)結(jié)果表明：該貼標(biāo)系統(tǒng)速度快、精度高，能夠滿(mǎn)足圓鋼端面自動(dòng)化貼標(biāo)實(shí)際生產(chǎn)需求。

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The Image Recognition Method on Round Bales Robot Labeling System

HUANG Fengshan，QIN Yamin，REN Yusong

(School of Mechanical Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050018, China)

In order to realize the automation and high efficiency labeling of round bales, a robot labeling system of round bales has been constructed. A image recognition method of round bale end face under complex background has beenstudied and a combined recognition algorithm is proposed. Firstly, the radius range of round bale is determined, and the watershed algorithm is used to segment the adhesion image. In order to prevent the leakage and error identification of round bale end face caused by over-segmentation, true roundness threshold and angle threshold are proposed to recognize the over-segmented images further precisely. Then the pixel coordinate centers of round bale end faces are obtained using the ellipse fitting method, and the conversion relationshipbetween the pixel coordinates and world coordinates is completed by the calibration based on the Interpolation of Delaunay Triangles. Finally, the labeling experimental system is set up. Experimental results show that the speed of this labeling system is 20 roots per minute,and the accuracy rate is 99.8%. The system can meet the actual production needs of enterprises, and it can provide certain reference for technology development and practical application of round bale end face automatic labeling at home and abroad.

Round bales; Labeling; Image recognition; True roundness threshold; Angle threshold; Combined recognition algorithm

1003-501X(2016)12-0168-07

TP391.41

A

10.3969/j.issn.1003-501X.2016.12.026

2016-06-20；

2016-11-07

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51075119)；河北省科技支撐重點(diǎn)項(xiàng)目(13210116D)；河北省高層次人才資助項(xiàng)目(C2013005004)

黃風(fēng)山(1970-)，男(漢族)，河北石家莊人。教授，博士，主要從事精密測(cè)試技術(shù)與儀器方面研究。E-mail:hfs_high@126.com。