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        基于機器視覺的鞋模噴膠系統設計與實現

        2019-07-29 00:56:35陳俊仁高鳳強熊魁
        物聯網技術 2019年5期
        關鍵詞:機器視覺圖像處理

        陳俊仁 高鳳強 熊魁

        摘 要:為解決制鞋行業(yè)中噴膠精度不高、靈活性差、生產效率低的問題,設計一種基于機器視覺的鞋模噴膠系統。該系統硬件由工業(yè)攝像頭、工控機及路由器構成,軟件則采用圖像識別庫OpenCV與圖形界面應用程序開發(fā)框架Qt編程實現,并部署在Linux操作系統上運行。經實際測試,該系統可針對不同類型鞋模噴膠,具有較高的靈活性,對于位置擺放不一的鞋模亦可噴涂,精確度高,達到了提高制鞋企業(yè)生產效率、節(jié)約成本的目的。

        關鍵詞:機器視覺;圖像處理;鞋模;噴膠;OpenCV;Qt

        中圖分類號:TP391文獻標識碼:A文章編號:2095-1302(2019)05-00-03

        0 引 言

        我國是制鞋大國,為全球鞋業(yè)市場提供60%的鞋類產品。隨著“中國制造2025”的推進,工業(yè)機械手在制鞋行業(yè)中得到廣泛運用。噴膠在制鞋行業(yè)中是一道重要工序,很多制鞋企業(yè)在生產過程中運用工業(yè)機械手進行噴膠。目前,大部分鞋業(yè)制造商采用編程鞋模示教的方式驅動機械手操作[1],該方式存在精度不高、靈活性差、生產效率低的問題。因為每次手動示教需要的時間較長,鞋底種類繁多,所以示教的效率較低。另外,由于在實際生產過程中,鞋底擺放位置不一,且編程示教容差相對較小,因而噴涂精度不高,從而導致制鞋企業(yè)生產效率低下。

        隨著電子和物聯網技術的快速發(fā)展,計算機運算速度突飛猛進,圖像處理已在工業(yè)中獲得廣泛運用。與此同時,工業(yè)機械手在制鞋行業(yè)中也已得到大力推廣與應用。如何把兩者有效地結合,并尋找高效的解決方案,是該行業(yè)的一大熱點。本文設計一種基于機器圖像處理的鞋模噴膠系統,該系統可靈活地驅動機械手噴膠,還可處理不同類型的鞋底,且具有容差大、精度高等特點。使用該系統可提高制鞋企業(yè)的生成效益,促使傳統制鞋企業(yè)逐漸向智能工廠轉型,從而提升我國制鞋行業(yè)的自動化水平。

        1 系統總體設計

        1.1 總體結構

        本文鞋模噴膠系統的硬件主要由兩臺工控機、一臺路由器及一個工業(yè)攝像頭組成。為控制成本,該機器CPU采用Intel奔騰J2900芯片,主頻為2.41 GHz,搭配2 GB內存空間,硬盤采用Sandisk/閃迪MSATA3 SSD 16 GB。從整體上看,該機器具有較高性價比。路由器則使用適合穩(wěn)定傳輸較大圖像的水星 MW315R 300M型號機器。另外,工業(yè)相機選取GigE網線傳輸圖像的Basler acA2500-14gm相機。各機器用途如下:

        (1)工控機1,用于搭載鞋底噴膠示教軟件;

        (2)工控機2,用于運行圖像處理組件,進行圖像識別計算處理;

        (3)路由器,用于傳輸轉發(fā)數據;

        (4)工業(yè)相機,用于拍攝鞋模圖像;

        (5)機械手,用于噴膠。

        另外,整套系統的軟件組件均部署在具有以太網功能的Ubuntu14.04操作系統上。本文系統的軟件組件主要包含兩部分:圖像處理組件,該組件需要安裝圖像識別庫OpenCV 2.4.13,用于對鞋模圖像進行識別計算處理,以提取鞋底輪廓;噴膠示教組件,該組件由圖形界面應用程序開發(fā)框架Qt編程實現,主要用于展示鞋模輪廓,指引機械手按照輪廓進行噴膠處理?;跈C器視覺的鞋模噴膠系統總體結構如圖1所示。

        1.2 工作流程

        針對本文設計的機器視覺鞋模噴膠系統,在第一次運行時,用戶需將棋盤格置于工業(yè)攝像頭下方,用于相機標定。后續(xù)運行中,機器傳送帶上的硬件裝置不斷觸發(fā)攝像頭拍照,并將所獲取的圖像傳送至圖像識別端。圖像識別端在獲得圖像后,通過算法提取鞋底輪廓,然后將其相機坐標轉換成世界坐標,再通過TCP/IP協議將輪廓數據發(fā)送至噴膠示教器。示教器接收完數據后,在其界面上顯示鞋底輪廓,最后示教器按照鞋底輪廓指引機器手進行噴膠處理。系統工作流程如圖2所示。

        2 系統實現

        2.1 相機標定實現

        相機標定的目的是將圖像像素點的橫縱坐標轉換成機器手可以識別的世界坐標[2]。該功能由圖像處理組件與工業(yè)攝像頭協同完成。在攝像頭采集黑白分布明顯的棋盤格圖像并傳送至圖像處理組件后,由圖像處理組件中的算法獲取棋盤格圖像中的角點信息與世界坐標,再根據這些數據計算可得相機內參系數、外參系數、圖像旋轉向量及圖像位移向量。通過圖像旋轉向量與圖像位移向量即可得到相機坐標到世界坐標的轉換參數,從而實現坐標轉換[2]。

        其中,角點識別由圖像處理組件中的角點檢測算法(Harris Corner Detection)完成[3]。該算法的主要流程是取某個像素的一個鄰域窗口迭代像素點,觀察窗口內平均像素灰度值的變化。已知在圖像的平坦區(qū)域,角點的所有方向沒有灰度變化;而在圖像邊緣區(qū)域,角點則在某個方向有明顯的灰度變化。當窗口沿著邊緣區(qū)域迭代到角度邊緣,如發(fā)現窗口各方向的平均像素灰度值有明顯變化時,即認定該窗口所覆蓋的區(qū)域為圖像上的角點。根據上述算法實際測試,可得到棋盤格的角點如圖3圓點所示。

        然而,上述算法找到的角點只能達到像素級別,為了使標定參數更加精確,本文采用擬合法進一步提取亞像素角點信息[4],通過擬合法將角點信息鎖定在像素點后兩位,實際測試獲取的精確角點像素信息如圖4所示。另外,角點世界坐標由世界坐標轉換算法按照棋盤格格子大小與數量產生的序列網狀坐標點獲得[5]。

        2.2 圖像識別實現

        為了使圖像的輪廓像素更易傳輸,本文采用點云數據處理技術。同時,為了減少干擾信息,本文系統將待處理的圖像從彩色圖轉換成灰度圖。另外,為了使圖像更加圓滑且輪廓清晰,本文系統采用均值濾波對圖像進行模糊化處理,實際測試處理后的圖像如圖5所示。

        為進一步提取圖像的關鍵內容,本文采用二值法[6]。該方法主要由選定的閾值來確定圖像黑白場,公式如下:

        式中:255表示白場;0表示黑場;val與dst分別為轉換前后的灰度值;thresh為選定的閾值。

        圖像經過二值化處理后,大致可提取鞋模輪廓,但仍有一些凹凸不平的花紋。為了消除這些干擾,本文系統采用漫水填充操作[7]。具體做法為:選取圖像中的背景點,并找到其連通區(qū)域,對其進行取反即可得到漫水填充圖,具體如

        圖6所示。

        將二值化處理后的鞋模圖取反再疊加漫水填充后的鞋模圖,并采用Canny算法即可檢測出鞋模輪廓[8],結果如圖7所示。

        獲取鞋模輪廓后,將其相機坐標轉換成世界坐標,并通過網絡傳輸協議將輪廓數據發(fā)送至示教客戶端。

        2.3 示教客戶端實現示教器客戶端包含客戶端連接設置、確認鞋模與示教機械手三大功能。

        在連接設置中,用戶可設置目標服務器(圖像處理組件)的IP與端口。該功能實現的主要原理是Socket通信。首先,服務器端先初始化Socket,然后與端口綁定(Bind),并對端口進行監(jiān)聽(Listen),再調用阻塞函數Accept,等待示教器連接。當用戶設置完服務器IP與端口后,點擊連接服務端按鈕,示教器客戶端隨即初始化一個Socket,然后連接服務器(Connect)。如果IP與端口設置正確,即可成功連接上服務器,當圖像處理端有識別好的鞋模輪廓數據會立即傳輸至示教客戶端。

        在確認鞋模的功能中,可實時顯示鞋模輪廓的世界坐標,該功能采用繪點控件實現??丶闹饕δ苁菍@取的點全部顯示在控件上,控件內部有一個點數組成員。初始化控件時,主線程獲取保存的點信息,并將其存入點數組成員中。程序運行過程中,點數組會一直被清空再重新被賦值,同時控件也通過Update函數進行刷新,最終用戶可在圖像空間看到獲取到的鞋模輪廓圖,示教器客戶端如圖8所示。

        示教機械手的主要功能是使噴膠示教器通過TCP/IP協議將鞋底輪廓世界坐標數據發(fā)送至機器手,機器手根據這些坐標數據運動進行噴膠處理。

        3 結 語

        從制鞋行業(yè)出現的主要問題出發(fā),本文提出了一種基于機器視覺的鞋模噴膠系統設計方案。該系統能夠靈活處理不同擺放位置的鞋底,同時增高旋轉的角度容差,從而提升鞋底噴膠的精度。另外,由于不需要對鞋底編程示教,因此系統的整體靈活性得到了顯著提高。另外,整套系統人機交互界面整潔,方便用戶操作。目前,在國家對中國制造與智能工廠的倡導下,本文系統已得到大力推廣。當然,在圖像識別時還存在一些不足,如有噪點影響時需要人工干預,全程自動化將是本文系統今后改進的方向。

        參 考 文 獻

        [1]王暉,黃新棟,劉軍輝.復雜鞋模的三軸加工及專用組合夾具設計[J].模具制造,2011(12):66-69.

        [2]李盛前.基于視覺技術的水下焊接機器人系統研究[D].廣州:華南理工大學,2016.

        [3]高晶,吳育峰,吳昆,等.基于角點檢測的圖像匹配算法[J].儀器儀表學報,2013,34(8):1717-1725.

        [4]張東曉,魯林,李翠華,等.基于亞像素位移的超分辨率圖像重建算法[J].自動化學報,2014,40(12):2851-2861.

        [5]李璐璐,趙文川,伍凡,等.攝像機標定中的特征點提取算法研究與改進[J].光學學報,2014,34(5):179-186.

        [6]姚萌,賈克斌,蕭允治.基于關鍵區(qū)域的二值化場景特征快速提取方法[J].計算機工程與應用,2018,54(6):14-18.

        [7]陳佳鑫,賈英民.一種基于漫水填充法的實時彩色目標識別方法[J].計算機仿真,2012(3):4-9.

        [8]楊先鳳,吳媛媛,趙玲.基于Canny改進算子的油管裂紋檢測算法[J].計算機工程與設計,2018,39(3):798-803.

        [9]鐘允暉.面向制鞋噴膠的機器人運動控制研究及其系統開發(fā)[D].杭州:浙江工業(yè)大學,2012.

        [10]孫磊.注塑鞋底鋁模具的設計及制造技術研究[D].大連:大連理工大學,2017.

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