，，， ，

(1.中國科學(xué)院海 西研究院泉州裝備制造研究所,福建 泉州 362000

2.廈門理工學(xué)院 電氣工程與自動化學(xué)院，福建 廈門 361000)

0 引言

我國建筑垃圾資源化水平較低，對建筑垃圾的利用大部分局限于簡單處理，建筑垃圾中無法精細(xì)分揀，經(jīng)過簡單粉碎、過濾而制成的再生骨料，無法保證質(zhì)量穩(wěn)定[1-2]。因現(xiàn)有的國產(chǎn)建筑垃圾分揀設(shè)備存在分離不同材質(zhì)物質(zhì)難度大等問題，尤其是相近比重的不同物質(zhì)難度大成本高等技術(shù)問題，實(shí)現(xiàn)建筑垃圾的精細(xì)分揀比較困難(典型的，混凝土的比重是1.6 t/m3，而燒結(jié)磚塊的比重 1.3 t/m3，兩者比重相近)，故如何從沙石骨料中有效分離出磚塊和混凝土是提高資源再利用品質(zhì)需要解決的一個關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)。

雖然當(dāng)前我國基于機(jī)器視覺的檢測技術(shù)比較成熟，用于分選的領(lǐng)域也比較廣泛，特別是在食品行業(yè)和煙草行業(yè)[3-6]，但幾乎沒有用于建筑垃圾中燒結(jié)磚塊和混凝土的混合物的分選。況且兩者比重相近，傳統(tǒng)的分選方法如風(fēng)選、電磁分選、振動篩分選和比重差分分選等都不適合此混合物的分選。因燒結(jié)磚塊和混凝土塊顏色上存在差異，故本系統(tǒng)提出了一種基于機(jī)器視覺求取目標(biāo)燒結(jié)磚塊的質(zhì)心坐標(biāo)的方法，采用在機(jī)械輸送分散裝置相應(yīng)部位放置視覺傳感器和PLC控制器，并在傳送帶末端安裝高壓氣閥陣列以實(shí)現(xiàn)實(shí)時的圖像采集、處理與分揀控制。

1 系統(tǒng)的工作原理

圖1 系統(tǒng)的工作原理

本系統(tǒng)的總體組成主要包括：機(jī)械傳送分散裝置、上位機(jī)VC、光源、圖像采集和處理系統(tǒng)及PLC控制系統(tǒng)。系統(tǒng)工作原理如圖1所示。 當(dāng)平整隨機(jī)分布的混凝土和燒結(jié)磚塊隨傳送帶運(yùn)動到兩個工業(yè)相機(jī)組成的面陣檢測區(qū)域時，相機(jī)把采集到的圖像經(jīng)上位機(jī)VC圖像識別處理后，將處理信號發(fā)送給PLC以驅(qū)動相應(yīng)的氣閥動作，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確地分選出目標(biāo)磚塊的目的。

2 系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

2.1 整機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

整機(jī)系統(tǒng)包括板式輸送機(jī)、遮光罩、條形LED光源、相機(jī)支架和端部的線陣列高壓氣閥。板式輸送機(jī)作為輸送裝置主體，用于對平鋪開的建筑垃圾物料進(jìn)行輸送，可以方便快速地將被測物料輸送到檢測模塊下對其進(jìn)行檢測識別。遮光罩可以減小周圍環(huán)境的干擾光對物料的影響，而遮光罩里的LED光源則可以克服環(huán)境光的干擾來提高圖像信噪比，突出檢測物料的特征以簡化圖像處理算法。相機(jī)架和輸送機(jī)相互分離設(shè)計(jì)，可以防止輸送物料時輸送機(jī)抖動對檢測結(jié)果的影響。每兩個高壓氣閥的距離為20 mm，共25個，并與平面形成一定的仰角，這樣便于目標(biāo)物吹落到相應(yīng)的收料箱中。

2.2 PLC控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)的氣動部分主要由PLC控制器控制完成，為了能精準(zhǔn)地噴走燒結(jié)磚塊，在傳送帶末端裝有25路高壓氣閥，結(jié)合系統(tǒng)的實(shí)際需求，選用了西門子S7-1200 PLC。該控制器具有結(jié)構(gòu)緊湊、最優(yōu)模塊化、開放式通訊和杰出的實(shí)時響應(yīng)，在任何時候均可對整個過程進(jìn)行完全控制，從而提高了質(zhì)量、效率和安全性。該控制器使用的是博圖V13編程軟件，運(yùn)用此軟件可以對底層應(yīng)用進(jìn)行梯形圖編程和操作，采用OPC客戶/服務(wù)器的模式和上位機(jī)VC進(jìn)行通訊。其中OPC是Object Linking and Embedding (OLE) for Process Control的縮寫，它是微軟公司的對象鏈接和嵌入技術(shù)在過程控制方面的應(yīng)用。OPC以O(shè)LE/COM/DCOM技術(shù)為基礎(chǔ)，采用客戶/服務(wù)器模式，為工業(yè)自動化軟件面向?qū)ο蟮拈_發(fā)提供了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)[7-8]。系統(tǒng)的通訊原理如圖2所示。

圖2 PLC控制系統(tǒng)通訊原理圖

2.3 目標(biāo)檢測區(qū)域設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)使用的是Sony IMX174相機(jī)，采用CMOS工藝，USB3.0接口，分辨率為1 920*1 200，最高幀率可達(dá)163 fps。在檢測區(qū)域兩側(cè)上方分別安裝一個長為500 mm的LED燈，用于給檢測區(qū)域提供穩(wěn)定的光源。

由于傳送帶寬度為500 mm，為使得相機(jī)的拍攝效果最佳，采用兩個相機(jī)同時拍攝，每個相機(jī)負(fù)責(zé)對應(yīng)的區(qū)域。為了提高檢測的準(zhǔn)確性，兩相機(jī)拍攝部分要有重合區(qū)域，至于重合區(qū)域的面積大小可由具體情況而定，本系統(tǒng)的檢測部分重合區(qū)域?yàn)?0 mm,而每個相機(jī)的拍攝長度調(diào)節(jié)為275 mm,這樣就可以剛好拍攝完整個傳送帶的寬度。系統(tǒng)實(shí)物如圖3所示。

圖3 分選系統(tǒng)實(shí)物圖

3 圖像處理算法

本系統(tǒng)圖像處理算法的對象主要是偏紅色的燒結(jié)塊，將相機(jī)采集的圖像經(jīng)過濾波、二值化、邊沿檢測等相應(yīng)算法，識別出需要噴走的燒結(jié)塊，求取其像素質(zhì)心，獲取燒結(jié)塊的位置信息。

3.1 圖像預(yù)處理

為提高信噪比及算法效率，首先要對獲取的圖像進(jìn)行預(yù)處理以去除噪聲干擾、增強(qiáng)圖像等。在燒結(jié)塊散落在傳送帶上的過程中，多少會有一些粉塵掉落，這些細(xì)小的顆粒，在圖像中表現(xiàn)為無關(guān)的噪聲點(diǎn)，對圖像精準(zhǔn)分割形成干擾。通過中值濾波對圖像進(jìn)行平滑處理，可以使周圍的像素值更接近真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)并可保護(hù)信號邊緣。

3.2 基于HSV的閾值分割

本系統(tǒng)圖像處理采用了比較直觀的HSV顏色空間模型，HSV顏色空間中的H、S、V分別表示色調(diào)、飽和度和亮度。其中色調(diào)和飽和度包含了圖像的彩色信息，改變色調(diào)H值的范圍會影響圖像的整體顏色偏于某一色區(qū)，改變飽和度S值的范圍會決定顏色的深艷或淺淡，亮度則和物體的透射或反射比相關(guān)，比較受光照的影響，不易調(diào)控，在此我們對V值保留，因此我們主要提取色調(diào)和飽和度這兩個分量作為顏色特征[9]。

當(dāng)將RGB圖像取值歸一化到[0,1]時，HSV顏色空間中的H、S、V分量與RGB之間的關(guān)系如下：

(1)

(2)

(3)

在HSV顏色空間中，每種顏色會對應(yīng)一定的色區(qū)，可以調(diào)節(jié)H和S的取值范圍，保留目標(biāo)顏色，將非目標(biāo)物和噪聲融于背景。

由于建筑垃圾材料的顏色特征信息明顯，易于根據(jù)樣本的顏色信息確定H取值應(yīng)該在紅色區(qū)域附近，先確定H的合適范圍，再確定S的閾值區(qū)間來實(shí)現(xiàn)圖像的分割。通過多次試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)可得出最終理想的H取值范圍為0～0.08，S的取值范圍為0.35～1，如圖4(b)所示，通過這兩個閾值可以很好地保留燒結(jié)塊所在的區(qū)域，而混凝土所在的區(qū)域基本上被消融掉，稍作處理即可融入背景當(dāng)中，從而達(dá)到對燒結(jié)塊和混凝土進(jìn)行顏色識別與分類的目的。

3.3 后續(xù)處理

3.3.1 圖像像二值化與去除小面積區(qū)域

對圖像二值化，即用黑色(像素?cái)?shù)值設(shè)為0)表示背景，白色(像素?cái)?shù)值設(shè)為255)表示前景感興趣區(qū)域，可以大大減少計(jì)算量，方便后續(xù)圖像處理。

圖像經(jīng)過顏色閾值分割后，會存在一定數(shù)量的小面積區(qū)域，這些區(qū)域主要集中在原混凝土塊所在的位置，因?yàn)椴慌懦炷辽洗嬖谛〔糠謪^(qū)域顏色特征與燒結(jié)塊顏色特征相似，閾值后會變成較小的斑點(diǎn)。為了去除圖像中的小面積區(qū)域，可以對圖像依次行掃描標(biāo)記和統(tǒng)計(jì)各個白色區(qū)域中的像素個數(shù)并設(shè)定合適閾值T，對小于閾值T的區(qū)域進(jìn)行0填充，大于閾值T的區(qū)域則保留，結(jié)果如圖4(c)所示。

3.3.2 凸包擬合

對于一個區(qū)域A的凸包可以想象成一個多邊形大小剛好地能夠?qū)^(qū)域A包裹住，即對A中所有的點(diǎn){a1,a2,...an}當(dāng)任取兩點(diǎn)a1,a2,由它們構(gòu)成的整個線段a1a2必須在凸包內(nèi)。由凸包的定義可知，圖像中的每一個目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部點(diǎn)不會對凸包形成產(chǎn)生影響，區(qū)域的凸包大小和位置主要由區(qū)域邊緣上的點(diǎn)集決定，所以我們只需對每個目標(biāo)區(qū)域提取邊緣點(diǎn)集，再進(jìn)行凸包計(jì)算。實(shí)際上采用凸包算法可以很好地對多邊形進(jìn)區(qū)域行擬合，填補(bǔ)凹口，圖4(d)為采用凸包擬合方法生成的目標(biāo)石塊的輪廓，與圖4(c)凸包前的圖像對比，凸包擬合可以有效地填補(bǔ)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的黑洞，使得區(qū)域輪廓更完整光滑。

3.3.3 canny邊緣檢測

圖像中邊緣可以很好的來界定感興趣區(qū)域的結(jié)構(gòu)輪廓，其主要存在于前景和背景的交界地方。在邊界附近圖像的像素值變化明顯，是高頻信號，很容易受到白噪聲的影響而誤判，canny算法[10-11]能精準(zhǔn)定位邊緣同時還能抑制白噪聲。首先對圖像進(jìn)高斯濾波，令F(x,y)為原始圖像函數(shù)，G(x,y)為高斯函數(shù)，其表達(dá)式為：

用G(x,y)與F(x,y)卷積對原圖模糊平滑得到f(x,y):

f(x,y)=G(x,y)*F(x,y)

求取邊緣的梯度幅值和方向：

3.4 質(zhì)心計(jì)算

由于本系統(tǒng)中燒結(jié)塊是隨機(jī)分布在傳送帶上的，氣閥和燒結(jié)塊的位置至關(guān)重要，理想狀態(tài)下，氣閥的噴嘴中心應(yīng)該與燒結(jié)塊質(zhì)心在一個垂直面上，此時燒結(jié)塊所受的推力最大，最容易被噴走，在實(shí)際運(yùn)行中，并不能保證每個被噴的燒結(jié)塊處于理想位置，本文解決的方法是確定燒結(jié)塊的質(zhì)心位置，以質(zhì)心位置尋找最近的氣閥，圖像中的區(qū)域質(zhì)心可以通過計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)中在矩特征來獲取。

在處理圖像時，可以將圖像中的像素坐標(biāo)可以看做為一個二維的隨機(jī)變量，非零的像素值表示目標(biāo)區(qū)域，則一幅灰度圖像可以用二維隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)來表示，(p+q)階矩則依賴圖像尺度、平移等變換。其表達(dá)式如：

(4)

將公式(4)離散化，便可應(yīng)用于數(shù)字圖像處理。比如一幅M×N數(shù)字灰度圖像，其p+q階矩為：

其中:(i,j)表示像素坐標(biāo)，f(i,j)是圖像像素坐標(biāo)(i,j)處的灰度值，區(qū)域的質(zhì)心可由零階矩和一階矩來計(jì)算獲取。

圖4 基于HSV的閾值分割算法

4 分選系統(tǒng)的精確控制實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)的程序部分主要是在上位機(jī)VC上完成的。采用多線程技術(shù)，主線程主要完成圖像的采集與處理，副線程主要完成對PLC的控制工作。因燒結(jié)磚塊和混凝土塊的混合物料是隨機(jī)平鋪的，這樣每次圖像拍攝的目標(biāo)物料的個數(shù)不同，導(dǎo)致圖像處理的時間不同。

故本系統(tǒng)圖像采集和處理部分采用雙線程，并定義一個全局變量，一個線程負(fù)責(zé)不斷采集圖像，并每隔一定的幀數(shù)發(fā)送一個觸發(fā)事件，在另一個線程里調(diào)用一個WaitForSingleObject函數(shù)，線程在沒有檢測到觸發(fā)事件時一直被掛起，當(dāng)檢測到觸發(fā)事件時就立即處理圖像，這樣理論上可得到空間上連續(xù)而無冗余的序列圖像。

4.1 環(huán)形隊(duì)列存取技術(shù)

為了提高系統(tǒng)的實(shí)時性，本系統(tǒng)采用環(huán)形隊(duì)列[12-13]的數(shù)據(jù)存取方式，環(huán)形隊(duì)列的特點(diǎn)是，不需要進(jìn)行動態(tài)的內(nèi)存釋放和分配，使用固定大小的內(nèi)存空間反復(fù)使用。當(dāng)控制PLC的線程檢測到隊(duì)列中有數(shù)據(jù)時，以先入先出的方式從隊(duì)列中取出數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析處理后，控制對應(yīng)的氣閥動作。

4.2 精確定位與定時

PLC控制線程可以從環(huán)形隊(duì)列以出隊(duì)的方式取出目標(biāo)物料的質(zhì)心坐標(biāo)(X，Y，T1)，利用X值可以得到目標(biāo)物料延遲的時間，利用Y值經(jīng)過計(jì)算可得到與氣閥相對應(yīng)的位置，T1值為相機(jī)拍攝時的絕對時間。

4.2.1 精確定位

本系統(tǒng)使用的傳送帶寬度為500 mm,采用25路氣閥實(shí)現(xiàn)控制功能，故每個氣閥相距20 mm。通過對坐標(biāo)值Y的計(jì)算可以得到與氣閥相對應(yīng)的位置，便可以實(shí)現(xiàn)精確定位的目的。系統(tǒng)的定位示意圖如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)的定位示意圖

4.2.2 精確定時

本系統(tǒng)通過調(diào)用相關(guān)函數(shù)得到相機(jī)的拍攝時間，由于每次采集圖像的時間都是絕對時間，即使有時存在系統(tǒng)誤差，也不會造成系統(tǒng)誤差累加。系統(tǒng)的定時示意圖如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)的定時示意圖

(5)

(6)

利用公式(5)和(6)可以得到系統(tǒng)精確定時的目的，式中T2為工控機(jī)系統(tǒng)的當(dāng)前時間，T1為相機(jī)的拍攝時間，ΔT為目標(biāo)磚塊到氣閥的延遲時間，S為坐標(biāo)系原點(diǎn)到氣閥的距離，X為目標(biāo)燒結(jié)磚塊的質(zhì)心橫坐標(biāo)，V為傳送帶運(yùn)行時的速度。當(dāng)工控機(jī)系統(tǒng)的當(dāng)前時間T2等于相機(jī)的拍攝時間T1與目標(biāo)磚塊到氣閥的延遲時間ΔT之和時，對應(yīng)的氣閥被打開，使目標(biāo)磚塊落入到相應(yīng)的回收箱里。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了得到分選系統(tǒng)對目標(biāo)磚塊的識別率和分選率，選取目標(biāo)磚塊和混凝土塊各300個作為試驗(yàn)樣品，則不同帶速下分選結(jié)果如表1所示。其中識別數(shù)為分選系統(tǒng)識別出的目標(biāo)磚塊的數(shù)量；噴離數(shù)為分選系統(tǒng)從兩者的混合物料中分離出目標(biāo)磚塊的數(shù)量。

表1 不同帶速下的分選結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，傳送帶的速度會影響分選系統(tǒng)的對目標(biāo)磚塊的識別率和分選率。帶速過大時，考慮到圖像采集和處理需要時間以及高壓氣流作用在目標(biāo)磚塊的時間過短等都會降低分選系統(tǒng)對目標(biāo)磚塊的識別和分選，故帶速不宜過大。通過對比發(fā)現(xiàn)，在帶速分別為0.80 m/s和1.00 m/s時，帶速對分選結(jié)果的影響不大，且系統(tǒng)的識別率和分選率都較高，故本系統(tǒng)把傳送帶速度固定為1.00 m/s,測得系統(tǒng)的識別率為96.8%，分選率為91.7%。

6 結(jié)束語

本系統(tǒng)通過改進(jìn)檢測方法并優(yōu)化控制算法，實(shí)現(xiàn)一種優(yōu)化的用于區(qū)分燒結(jié)磚塊和混凝土塊的在線檢測技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)傳送帶速度為1.00 m/s時，分揀系統(tǒng)的識別率為96.8%，分選率為91.7%。本系統(tǒng)提出的基于機(jī)器視覺求取目標(biāo)物質(zhì)心的方法，實(shí)時性好、分選率高且簡單實(shí)用；同時，燒結(jié)磚塊和混凝土塊高效分離回收后的經(jīng)濟(jì)價(jià)值將得到極大的提高，有助于解決我國城市固體建筑垃圾圍城的環(huán)境難題。