云宏霞 賈天代 劉思杰 梅 寧

（1.中國(guó)海洋大學(xué)工程學(xué)院，青島，266100；2.溫州大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，溫州，325035）

引 言

隨著工業(yè)水平的提高，硅膠因其化學(xué)性質(zhì)穩(wěn)定在工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中有廣泛的應(yīng)用[1]。但是硅膠在生產(chǎn)制備和運(yùn)輸過(guò)程中時(shí)常會(huì)混入一些雜質(zhì)，嚴(yán)重影響了產(chǎn)品質(zhì)量。因此剔除硅膠中的雜質(zhì)成為生產(chǎn)過(guò)程中的必要環(huán)節(jié)。目前在硅膠生產(chǎn)行業(yè)中，大部分采用人工除雜的方式，不僅效率和準(zhǔn)確性低，而且浪費(fèi)了大量的人力資源。因此開(kāi)發(fā)基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)化雜質(zhì)檢測(cè)與剔除裝置十分必要。

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)廣泛地運(yùn)用于各領(lǐng)域，如煙草除雜[2]、玉米品種鑒定[3]、水果分級(jí)[4]、大豆檢測(cè)[5,6]和醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)[7]等，經(jīng)過(guò)圖像灰度化、濾波和邊緣檢測(cè)等過(guò)程，達(dá)到檢測(cè)和識(shí)別的目的。利用煙草與異物在顏色和紋理的差異，實(shí)現(xiàn)煙草與異物的分離。根據(jù)玉米種子幾何特征和顏色特征參數(shù)建立多目標(biāo)幾何模型對(duì)玉米種子進(jìn)行分類(lèi)。通過(guò)采集水果的大小、色斑、莖位置及存在瑕疵等特征，實(shí)現(xiàn)水果分類(lèi)和分級(jí)。在大豆檢測(cè)中以RGB顏色空間各分量色度值為提取特征，擬合正態(tài)分布概率密度函數(shù)作為判別基準(zhǔn)識(shí)別豆子優(yōu)劣。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中運(yùn)用圖像邊緣檢測(cè)和支持向量機(jī)的方法進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)。但是硅膠散料與上述物體的顏色屬性和形態(tài)不同，因此上述方法和裝置并不適用于硅膠除雜，需要對(duì)現(xiàn)有的方法進(jìn)行簡(jiǎn)化和改進(jìn)，以達(dá)到硅膠與雜質(zhì)相互分離的目的。

本文將硅膠中的雜質(zhì)作為研究對(duì)象，進(jìn)行工業(yè)散料雜質(zhì)在線檢測(cè)和剔除裝置的設(shè)計(jì)。文中主要介紹了圖像預(yù)處理過(guò)程，闡述了雜質(zhì)定位方法在系統(tǒng)檢測(cè)軟件中的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，以及樣機(jī)的設(shè)計(jì)制作過(guò)程。根據(jù)硅膠和雜質(zhì)的特征分析，對(duì)設(shè)計(jì)的識(shí)別方法及樣機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證其可行性。

1 硅膠雜質(zhì)識(shí)別與剔除系統(tǒng)設(shè)計(jì)

工業(yè)硅膠散料分為“塊狀”和“球形”兩種，選取混合雜質(zhì)的“塊狀”工業(yè)硅膠散料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)硅膠散料中的雜質(zhì)進(jìn)行識(shí)別與剔除。如圖1所示，工業(yè)硅膠散料呈大小不一的白色顆粒（其最大邊長(zhǎng)為20 mm,體積約為1 cm3,質(zhì)量約為0.4 g），混合的雜質(zhì)主要為黑色鐵屑和運(yùn)送管道的棕色漆皮，其邊長(zhǎng)為3～10 mm。其中，雜質(zhì)約占硅膠的1%。

由于硅膠顆粒與雜質(zhì)顏色、物性等屬性不同，經(jīng)過(guò)對(duì)顏色的處理，硅膠與雜質(zhì)的灰度值差異明顯，利用此原理作為硅膠與雜質(zhì)分選的判別方法，將雜質(zhì)識(shí)別出來(lái)。以此設(shè)計(jì)硅膠雜質(zhì)檢測(cè)識(shí)別和剔除系統(tǒng)，達(dá)到速度為1 m/s，剔除率（剔除雜質(zhì)與雜質(zhì)總數(shù)的比值）為90%的目標(biāo)。實(shí)現(xiàn)硅膠顆粒剔除的自動(dòng)化，從而提升雜質(zhì)剔除效率、提高硅膠產(chǎn)品的質(zhì)量。

圖1 方形硅膠與雜質(zhì)Fig.1 Square silicon and impurities

PC機(jī)采用酷睿i7-8550U的處理器，其主頻為1.8 GHz，配備8 GB的DDR4運(yùn)行內(nèi)存。系統(tǒng)選用深圳宏晶公司生產(chǎn)的STC89C52RC單片機(jī)，搭配11.0592 MHz的晶振作為時(shí)鐘信號(hào)源，采用RS-232接口進(jìn)行串口通信。以傳送機(jī)作為雜質(zhì)剔除系統(tǒng)的輸送系統(tǒng)，傳送帶尺寸為：長(zhǎng)1000 mm，寬400 mm；傳送機(jī)的運(yùn)行速度在0～4 m/s范圍內(nèi)無(wú)級(jí)可調(diào)。采用LED提供光源，利用擋板將硅膠散料平鋪在傳送帶上，盡可能避免硅膠顆粒對(duì)雜質(zhì)的遮擋。

如圖2所示，為了實(shí)現(xiàn)硅膠雜質(zhì)在線識(shí)別與剔除雜質(zhì)的功能，該系統(tǒng)主要由輸送系統(tǒng)、雜質(zhì)識(shí)別系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)組成。利用攝像機(jī)對(duì)輸送系統(tǒng)傳送帶上的工業(yè)散料進(jìn)行拍攝，提取圖像信息。將采集到的圖像信息利用圖像采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)格式并傳輸至計(jì)算機(jī)內(nèi)存中進(jìn)行圖像識(shí)別處理，處理器根據(jù)硅膠和雜質(zhì)顏色特征參數(shù)的差異，得出灰度值，識(shí)別出硅膠和雜質(zhì)。對(duì)硅膠和雜質(zhì)進(jìn)行識(shí)別后，將表示雜質(zhì)位置的信號(hào)傳輸至單片機(jī)，經(jīng)單片機(jī)處理后控制相應(yīng)的電磁閥動(dòng)作，完成對(duì)雜質(zhì)的剔除，其具體工作流程如圖3所示。

圖2 硅膠雜質(zhì)在線識(shí)別與剔除系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與樣機(jī)實(shí)物圖Fig.2 Structure of the system for online identification and removal of silicon impurities and the prototype

2 硅膠的識(shí)別原理及定位

硅膠圖像采集使用深圳市金揚(yáng)世紀(jì)科技發(fā)展公司生產(chǎn)的型號(hào)為T(mén)TQJJ2的CMOS高清攝像機(jī)，鏡頭焦距從5～50 mm可調(diào)節(jié)，其對(duì)焦距離（攝像頭鏡片中心與傳送帶的垂直距離）為400 mm，最大分辨率為1920像素×1080像素,在本文中拍攝分辨率為640像素×480像素的圖像并保存至PC機(jī)中，其原始圖像如圖4所示。利用Visual C++結(jié)合OpenCV進(jìn)行圖像處理，將雜質(zhì)識(shí)別出來(lái)。為了將硅膠散料中的雜質(zhì)剔除，攝像機(jī)使用之前還需要標(biāo)定，將圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系統(tǒng)一，以便于對(duì)雜質(zhì)精準(zhǔn)定位并剔除。

圖3 硅膠雜質(zhì)識(shí)別與剔除系統(tǒng)工作流程圖Fig.3 Flow chart of the system for online identification and removal of silicon impurities

圖4 硅膠散料原始圖像Fig.4 Original image of silicon particles

2.1 硅膠圖像預(yù)處理

攝像機(jī)獲取的硅膠彩色圖像，包含信息較多，影響計(jì)算機(jī)的處理速度，難以滿足在線識(shí)別和剔除的實(shí)時(shí)性。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要將圖像中噪聲和冗余信息去除，提取圖像中的特征信息，提高圖像處理速度。為了能夠突出雜質(zhì)的物理信息、減少計(jì)算量，采用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)灰度化的處理方法[8]，將圖像按照人眼視覺(jué)特點(diǎn)進(jìn)行圖像灰度化。首先將彩色圖像中每個(gè)像素點(diǎn)提取出來(lái)，由于RGB 3種顏色對(duì)灰度的貢獻(xiàn)度不同[9]，按照特定的混合方法，計(jì)算出圖像的灰度值Ggray，滿足關(guān)系式(1)，其結(jié)果如圖5(a)所示。

為了使雜質(zhì)與硅膠的背景分離出來(lái)，在灰度化基礎(chǔ)上采用圖像二值化算法[10]。通過(guò)改變閾值T，使整個(gè)圖像呈現(xiàn)只有黑和白的視覺(jué)效果[11]，其計(jì)算原理為

式中：f(x)為二值化后圖像灰度值；Ggray為灰度值；T為設(shè)定的閾值。根據(jù)如圖6所示的硅膠和雜質(zhì)灰度直方圖，可確定閾值T的范圍。分析圖6可得：圖中存在兩個(gè)波峰，峰值較低的峰為雜質(zhì)，峰值較高的峰為硅膠顆粒。因此確定閾值T范圍為72～117，在實(shí)驗(yàn)中以雜質(zhì)檢出率為目標(biāo)，手動(dòng)在閾值范圍內(nèi)取值，最終確定最佳閾值T=110,得到如圖5（b）所示的二值圖。

圖5 硅膠散料圖像預(yù)處理Fig.5 Pretreatment of silicon particles image

圖6 硅膠散料灰度直方圖Fig.6 Grayscale histogram of silicon particles

在圖像采集的過(guò)程中，由于光線照射、設(shè)備本身振動(dòng)等原因，致使二值化的圖像中產(chǎn)生較多的散粒噪聲，即圖5(b)邊緣的黑色小斑點(diǎn)，會(huì)對(duì)后面的計(jì)算過(guò)程產(chǎn)生干擾。因此在進(jìn)行濾波時(shí)，采用對(duì)去散粒噪聲效果好又能保持圖像細(xì)節(jié)的中值濾波的方法[11]。其濾波操作表示為

式中：w為濾波器的模板；s和t為窗口；m和n為模板的長(zhǎng)和寬。

在中值濾波中，根據(jù)其所選窗口大小的不同則其濾波效果不同，如圖7所示。由圖7(a—c）可以看出，濾波窗口過(guò)小，噪聲不能完全剔除；濾波窗口過(guò)大，在消除噪聲的同時(shí)，雜質(zhì)信息變得模糊不清。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得，3×3窗口的濾波可以有效濾除噪聲，同時(shí)可以保持圖像中的細(xì)節(jié)邊緣[12,13]。

2.2 雜質(zhì)識(shí)別與定位

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)像素點(diǎn)的擴(kuò)展或消除，達(dá)到恢復(fù)原貌的目的，通常采用形態(tài)學(xué)運(yùn)算。形態(tài)學(xué)運(yùn)算基本操作包括膨脹和腐蝕[14]，主要對(duì)二值圖的邊界添加或者去掉像素點(diǎn)，可以消除大部分的噪聲又可以較好保留細(xì)小的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)運(yùn)算后就可以減少硅膠雜質(zhì)的誤判[15,16]。其形態(tài)學(xué)處理結(jié)果如圖8(a)所示。

圖7 硅膠散料圖像去噪Fig.7 Denoised image of silicon particles

圖像在進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕操作之后，還需要判斷硅膠和雜質(zhì)的接觸邊緣，將其與硅膠邊緣分離出來(lái)。本文采用Canny邊緣檢測(cè)的方法，此方法檢測(cè)定位準(zhǔn)確，既能減少邊緣點(diǎn)丟失又能避免檢測(cè)錯(cuò)誤，且運(yùn)算速度較快[17]。其硅膠的檢測(cè)結(jié)果如圖8(b)所示。

通過(guò)邊緣檢測(cè)可以提取到雜質(zhì)的特征，并根據(jù)邊緣線計(jì)算出雜質(zhì)的最大外接矩形，從而計(jì)算出雜質(zhì)的形心，獲得雜質(zhì)的坐標(biāo)信息。其計(jì)算原理為

圖8 雜質(zhì)識(shí)別與定位Fig.8 Identification and positioning of impurities

式中：g(X,Y)表示像素點(diǎn)(X,Y)的灰度值；第n個(gè)目標(biāo)的形心位置為(xn,yn)。圖8(c)為雜質(zhì)的外接矩形圖。

3 硅膠雜質(zhì)剔除

假定攝像機(jī)視場(chǎng)的有效面積為S1（32 cm×24 cm），其沿傳送帶運(yùn)動(dòng)方向的邊長(zhǎng)為X（24 cm），設(shè)定傳送帶的運(yùn)動(dòng)速度V。為了避免重判和漏判現(xiàn)象，相鄰兩張照片的時(shí)間間隔可以表示為T(mén)=X/V。然而考慮到傳送機(jī)采用皮帶傳送，存在“打滑”的現(xiàn)象，致使兩張照片之間存在一定的重合量ΔX。因此，實(shí)際拍攝時(shí)間為

當(dāng)重合量ΔX大于或等于雜質(zhì)的最小邊長(zhǎng)3 mm時(shí)，會(huì)出現(xiàn)重判的現(xiàn)象。所以，為了避免重判現(xiàn)象，誤差ΔX必須小于雜質(zhì)最小邊長(zhǎng)3 mm。

由于圖像采集區(qū)域與雜質(zhì)剔除區(qū)域之間存在一定的距離，導(dǎo)致雜質(zhì)識(shí)別與剔除兩個(gè)動(dòng)作之間存在時(shí)間差。因此需要增加延時(shí)算法，保證雜質(zhì)剔除的準(zhǔn)確性。為了清晰地表述雜質(zhì)的定位和延時(shí)方法，以圖9加以說(shuō)明。

圖9 雜質(zhì)定位與延時(shí)算法示意圖Fig.9 Schematic diagram of location and delay algorithm of impurity

假設(shè)剔除裝置設(shè)置i個(gè)噴嘴，那么相應(yīng)地將攝像機(jī)視場(chǎng)S1沿y軸方向劃分為i（y0,y1,…,yi）個(gè)區(qū)間，使每一個(gè)噴嘴“負(fù)責(zé)”將相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的雜質(zhì)剔除。由于剔除裝置所需要的噴嘴數(shù)量與傳送帶的寬度有關(guān)（所有噴嘴出氣口寬度總和等于傳送帶寬度），因此本裝置設(shè)置7個(gè)噴嘴，恰好滿足傳送帶寬度要求。首先根據(jù)圖像識(shí)別出雜質(zhì)的位置縱坐標(biāo)yn，利用式(6)判斷雜質(zhì)所屬區(qū)域。

然后根據(jù)圖像識(shí)別出雜質(zhì)的位置縱坐標(biāo)xn，利用式(6)計(jì)算出延時(shí)時(shí)間t，使相應(yīng)的噴嘴經(jīng)過(guò)時(shí)間t后精準(zhǔn)地將雜質(zhì)剔除。

式中：t為延時(shí)時(shí)間；L為視場(chǎng)后邊緣到傳送帶末端的距離。

4 剔除實(shí)驗(yàn)與分析

實(shí)驗(yàn)采用壓力為3 kPa的高壓氣體，用于雜質(zhì)的剔除。硅膠散料是由輸送系統(tǒng)作為動(dòng)力來(lái)源，依次經(jīng)過(guò)擋板勻散、圖像處理識(shí)別、定位剔除等過(guò)程。當(dāng)傳送帶以速度V運(yùn)行，假設(shè)硅膠鋪設(shè)充滿傳送帶的寬度為D，密度為ρ，那么每秒鐘所處理的硅膠的質(zhì)量可以表示為M=ρVD。結(jié)合工作時(shí)間，可以計(jì)算處理硅膠散料的產(chǎn)量。

將攝像頭置于硅膠顆粒的上方，當(dāng)傳送機(jī)正常運(yùn)行時(shí)，獲取實(shí)時(shí)硅膠散料圖像傳遞至上位機(jī)軟件。經(jīng)驗(yàn)證，處理一張圖片的最大耗時(shí)為tmax=67 ms,則傳送帶的理論最大運(yùn)行速度可以表示為

當(dāng)整體系統(tǒng)工作時(shí)，只要保證傳送帶運(yùn)行速度V＜Vmax即可。速度過(guò)大將影響系統(tǒng)穩(wěn)定性，例如振動(dòng)使圖像不清晰等。

將混合有300顆雜質(zhì)的1 kg硅膠散料（其雜質(zhì)含量遠(yuǎn)大于實(shí)際）在硅膠識(shí)別與剔除裝置上進(jìn)行雜質(zhì)剔除實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證裝置的可靠性。設(shè)定傳送機(jī)的速度V=0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0m/s，使硅膠散料在每一種速度下運(yùn)行5次，統(tǒng)計(jì)未剔除掉的雜質(zhì)數(shù)量，并計(jì)算出剔除率的平均值。

如圖10所示，當(dāng)硅膠輸送系統(tǒng)的速度V≤1.5 m/s時(shí)，硅膠散料中的雜質(zhì)剔除率大約為95%。此時(shí)雜質(zhì)的剔除率由兩方面決定：（1）在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，一些體積較小的雜質(zhì)被硅膠顆粒覆蓋，導(dǎo)致檢出率降低；（2）由于剔除機(jī)構(gòu)的相鄰噴嘴之間并不能做到無(wú)縫連接，沒(méi)有形成交叉重合部分，導(dǎo)致雜質(zhì)不能被分離，導(dǎo)致雜質(zhì)檢出后的剔除率降低。然而當(dāng)速度V＞1.5 m/s，硅膠散料中的雜質(zhì)剔除率與速度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。這是因?yàn)槟壳皞鲃?dòng)機(jī)從電動(dòng)機(jī)到滾筒采用的是鏈傳動(dòng)，其緩和沖擊、吸收振動(dòng)的作用不明顯，導(dǎo)致剔除裝置出現(xiàn)了明顯的振動(dòng)現(xiàn)象。振動(dòng)會(huì)導(dǎo)致攝像機(jī)獲取圖像質(zhì)量降低，使得圖像中雜質(zhì)的識(shí)別率降低，出現(xiàn)漏判現(xiàn)象。而且振動(dòng)使得識(shí)別出的雜質(zhì)發(fā)生“移位”，導(dǎo)致剔除精度降低。此外，速度過(guò)大還會(huì)導(dǎo)致處理器在短時(shí)間內(nèi)處理的數(shù)據(jù)量過(guò)多，使處理器處于“超負(fù)荷”工作狀態(tài)。因此，為了滿足設(shè)計(jì)要求、精準(zhǔn)剔除雜質(zhì)，需將輸送系統(tǒng)速度控制在1.0 m/s≤V≤1.8 m/s范圍之內(nèi)。

圖10 硅膠輸送系統(tǒng)速度對(duì)雜質(zhì)剔除率的影響Fig.10 Influence of speed of silicon conveying system on impurity removal rate

5 結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)處理硅膠散料圖像識(shí)別硅膠散料中的雜質(zhì)，并計(jì)算其形心坐標(biāo)，再利用高壓氣體將雜質(zhì)剔除。經(jīng)驗(yàn)證，硅膠雜質(zhì)剔除裝置能夠有效地對(duì)雜質(zhì)進(jìn)行剔除，其剔除率達(dá)到95%。提出“分區(qū)域剔除算法”能夠降低計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理“負(fù)擔(dān)”，提高除雜效率。與傳統(tǒng)的機(jī)械手精準(zhǔn)剔除異物的方法相比，“分區(qū)域剔除算法”結(jié)合“高壓氣體除雜”的方式具有更快的響應(yīng)速度、更低的制造成本、更高的生產(chǎn)效率。但是該方法不可避免地在剔除雜質(zhì)的同時(shí)會(huì)帶走正常的硅膠顆粒，需要合理優(yōu)化分區(qū)域數(shù)量，減少對(duì)正常硅膠顆粒剔除。同時(shí)將鏈傳動(dòng)改為同步帶傳動(dòng)可以提高裝置的穩(wěn)定性，降低裝置在高速運(yùn)行時(shí)的振動(dòng)；采用面光源提供光照，使光線更均勻，提高雜質(zhì)的剔除率。