向 亮 ， 段文麗 ， 李 皓

（1.武昌工學(xué)院智能制造學(xué)院，湖北 武漢 430065；2.綠色風(fēng)機(jī)制造湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430065）

1 研究背景

隨著社會(huì)的飛速發(fā)展和人工成本的不斷提高，各種各樣的農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備越來越多，如提供動(dòng)力的拖拉機(jī)，如圖1所示。拖拉機(jī)一般利用柴油發(fā)動(dòng)機(jī)提供動(dòng)力，常采用空空中冷系統(tǒng)散熱。空空中冷系統(tǒng)如圖2所示，其中必不可少的組成部件有風(fēng)扇、導(dǎo)風(fēng)罩、散熱器組[1-3]。由于發(fā)動(dòng)機(jī)的功率不同，其選用的風(fēng)扇大小也不同，風(fēng)扇如圖3所示，因此組成風(fēng)扇的扇葉也就有大小不同的規(guī)格。在為風(fēng)扇裝配扇葉時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別，以避免裝配不正確的扇葉，就顯得非常重要。因此，課題組提出了一種基于視覺技術(shù)的快速識(shí)別風(fēng)機(jī)零件的方法。

圖1 拖拉機(jī)

圖2 空空中冷系統(tǒng)

圖3 風(fēng)扇

2 風(fēng)扇零件識(shí)別定位原理

2.1 零件圖像采集原理

機(jī)械零件圖像采集實(shí)質(zhì)上是把檢測對象外形結(jié)構(gòu)以及內(nèi)部特征轉(zhuǎn)變成計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的數(shù)據(jù)信息[4-6]。風(fēng)扇零件識(shí)別定位流程如圖4所示。光源提供光照，相機(jī)獲取被檢測物的圖像信息；圖像采集卡是機(jī)器視覺系統(tǒng)的重要組成部分，其主要功能是實(shí)時(shí)采集相機(jī)輸出的圖像信息，將采集的圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，傳輸給圖像處理器；圖像處理器對輸入的數(shù)字信號進(jìn)行運(yùn)算處理，最終輸出結(jié)果。

圖4 零件圖像采集的流程圖

2.2 相機(jī)選取

相機(jī)是視覺系統(tǒng)的主要部件，即光學(xué)部分鏡頭和視覺傳感器。光學(xué)元件鏡頭有兩種，即定焦距鏡頭和變焦距鏡頭[6-8]。定焦距鏡頭適用于目標(biāo)物位置固定不變的情況，這時(shí)相機(jī)采用固定安裝法。定焦距鏡頭的優(yōu)點(diǎn)是成像質(zhì)量好，重量輕，體積小，價(jià)格便宜等；不足之處是可調(diào)整性差，不能改變視野范圍。變焦距鏡頭適用于要求視野范圍可變的攝像系統(tǒng)。適用于工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的視覺傳感器一般有光導(dǎo)攝像管和固體攝像器件。由于是針對風(fēng)扇扇葉的識(shí)別，故選擇基于USB接口的彩色CMOS圖像傳感器的工業(yè)相機(jī)，像素為300萬、焦距為8 mm的工業(yè)相機(jī)鏡頭，分別如圖5和圖6所示。

圖5 工業(yè)相機(jī)

圖6 工業(yè)相機(jī)鏡頭

2.3 圖像校正

光線穿過透鏡再到達(dá)相機(jī)圖像傳感器，才能最終形成物體圖像。鏡片的加工水平以及相機(jī)安裝時(shí)的精度誤差等，均會(huì)影響實(shí)驗(yàn)和工程效果。此時(shí)，需要對相機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)標(biāo)定，得到相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。常用的相機(jī)標(biāo)定方法有直接線性變換法、Tsai兩步法、張正友標(biāo)定法[6-9]。張正友的平面標(biāo)定方法是介于傳統(tǒng)標(biāo)定方法和自標(biāo)定方法之間的一種方法。它既避免了傳統(tǒng)方法對設(shè)備要求高、操作煩瑣的缺點(diǎn)，又比自標(biāo)定方法的精度高。因此，本文采用張正友標(biāo)定法進(jìn)行圖像的校正。

在獲取圖像時(shí)，由于相機(jī)本身的振動(dòng)以及車間里振動(dòng)、噪聲等的干擾，導(dǎo)致圖像的質(zhì)量變差。這就要求在圖像處理過程中運(yùn)用非線性濾波器進(jìn)行去噪處理。這里采用中值濾波法，中值濾波法是一種基于排序統(tǒng)計(jì)理論的非線性光滑方法，對圖像中每個(gè)像素點(diǎn)模板范圍內(nèi)的各個(gè)像素的灰度值進(jìn)行排序，然后取灰度值位于中間的值來代替該像素的灰度值[6-10]。中值濾波法不僅可以去除孤點(diǎn)噪聲，而且可以保持圖像的邊緣特性，不會(huì)使圖像產(chǎn)生比較明顯的模糊情況，處理效果比較好。

在圖像處理過程中，圖像中局部灰度值變化較大區(qū)域的像素集合被稱為邊緣。邊緣檢測是提取出目標(biāo)的邊緣，使得其他部分消除。為了消除目標(biāo)背景的干擾，進(jìn)行邊緣檢測是必不可少的。

3 風(fēng)扇零件識(shí)別流程分析

以四種大小不同的風(fēng)扇扇葉為例，進(jìn)行風(fēng)扇零件的識(shí)別。在開始識(shí)別前，系統(tǒng)中已經(jīng)存儲(chǔ)了四種風(fēng)扇扇葉的圖片模型。風(fēng)扇零件識(shí)別流程分析如圖7所示。開始分析時(shí)，傳送帶上放置四種大小不同的扇葉若干個(gè)，經(jīng)過相機(jī)時(shí)，相機(jī)開始實(shí)時(shí)拍照采集圖像；然后提取單幀圖像，對該圖像進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)行相應(yīng)的圖像校正。最后，將處理后的圖像與系統(tǒng)中定義的四種不同大小的扇葉特征進(jìn)行比對，如果與A扇葉相同，那就判定為A扇葉，用機(jī)器人抓取A扇葉到裝配A風(fēng)扇的裝配線皮帶上；同理，如果與B扇葉相同，那就判定為B扇葉，用機(jī)器人抓取B扇葉到裝配B風(fēng)扇的裝配線皮帶上。

圖7 風(fēng)扇零件識(shí)別流程圖

4 結(jié)語

在裝配風(fēng)機(jī)中的風(fēng)扇扇葉時(shí)，由于生產(chǎn)線上有大小不同的扇葉，所以需要快速識(shí)別區(qū)分。課題組介紹了一種基于視覺技術(shù)的快速識(shí)別風(fēng)機(jī)零件的方法。通過相機(jī)拍照，提取單幀圖像，對圖像進(jìn)行預(yù)處理和校正，將處理后的圖像與已經(jīng)存儲(chǔ)風(fēng)扇扇葉圖片進(jìn)行對比，從而快速識(shí)別該扇葉，并通過機(jī)器人將其抓取到相應(yīng)的裝配線上，從而提高裝配線的裝配效率和準(zhǔn)確性，降低生產(chǎn)成本。