鮑江，席曼曼，劉必晨，張佳寧

（重慶光電技術(shù)研究所，重慶，400060）

0 引言

光耦是一種以光為媒介，通過“電-光-電”轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)信號傳輸?shù)钠骷?。光耦具有體積小、壽命長、工作溫度范圍寬、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)[1]，在航空航天等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。為了保障高可靠性，光耦需在篩選檢驗(yàn)試驗(yàn)后開展多次電參數(shù)測試[2]，測試時(shí)需要將產(chǎn)品編號與測試數(shù)據(jù)一一對應(yīng)記錄，以便進(jìn)行產(chǎn)品合格判定及后期狀態(tài)追溯。

當(dāng)前，光耦批量化測試時(shí)綜合考慮測試準(zhǔn)確性和效率，首先采用人工排號的方式，將同一批次的產(chǎn)品依次排好順序存放，例如在一托盤內(nèi)打印多個(gè)產(chǎn)品編號，將光耦產(chǎn)品與編號對應(yīng)，逐個(gè)放在托盤的對應(yīng)區(qū)域，測試時(shí)再按照排好的順序一一測試，最后將產(chǎn)品編號和測試數(shù)據(jù)人工整合在一起。隨著廣泛應(yīng)用，光耦朝著多品種、大批量的方向發(fā)展，要求光耦的批量化電參數(shù)測試具有較高的準(zhǔn)確性和測試效率。測試準(zhǔn)確性一方面要求參數(shù)測試準(zhǔn)確，另一方面則是要求產(chǎn)品的測試參數(shù)和產(chǎn)品的編號不交錯(cuò)、不漏記；測試高效率方面則是要求產(chǎn)品測試時(shí)每個(gè)批次能夠以最少的時(shí)間完成。對于上述要求，原有測試方案存在如下不足：（1）光耦尺寸較小，人工排號的方式效率極低，且容易出現(xiàn)位置放錯(cuò)的情況；（2）在測試排好序的光耦時(shí)，容易造成漏測、錯(cuò)測等情況，發(fā)生測試數(shù)據(jù)與編號錯(cuò)位等問題，導(dǎo)致測試準(zhǔn)確率降低?；诖?，本文設(shè)計(jì)了一種編號自動(dòng)識別的光耦測試系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)光耦大批量高效率準(zhǔn)確測試。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)的光耦測試系統(tǒng)主要用于光耦測試時(shí)編號自動(dòng)識別，并自動(dòng)完成測試數(shù)據(jù)與編號的合并整理，解決批量測試下人工排號效率低、易出錯(cuò)、占用空間大等問題，縮短光耦整個(gè)生產(chǎn)周期，系統(tǒng)主要包含四個(gè)方面的設(shè)計(jì)：硬件設(shè)計(jì)、軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)、編號識別算法設(shè)計(jì)以及校驗(yàn)算法設(shè)計(jì)。

1.1 硬件設(shè)計(jì)

測試系統(tǒng)硬件主要包含光耦測試臺與圖像采集模塊兩部分。光耦測試臺為集成有測試板卡、信號源、示波器的一體化通用工作臺，圖像采集模塊為包含工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭、光源、光源控制器以及光學(xué)支架的定制模塊。兩部分通過千兆網(wǎng)線進(jìn)行信息交互。

結(jié)構(gòu)上，光學(xué)支架位于測試臺左側(cè)載臺處，采用夾持、螺母擠壓的方式固定，該方式既方便測試人員右手操作，又有利于根據(jù)不同測試要求調(diào)整支架位置；工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭、光源、測試夾具以及產(chǎn)品由上至下位于一條線上，實(shí)現(xiàn)圖像采集和測試位于同一點(diǎn)；控制光源下方距離測試夾具≥15cm，避免影響取放產(chǎn)品，同時(shí)又能夠采集清晰的產(chǎn)品編號圖像。設(shè)計(jì)效果如圖1 所示。

圖1 測試系統(tǒng)硬件效果示意圖

其中，設(shè)計(jì)測試臺為通用光耦測試臺，重點(diǎn)對圖像采集模塊進(jìn)行分解，具體如下：

（1）工業(yè)相機(jī)

工業(yè)相機(jī)是采集系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵組件，根據(jù)其信號類型、芯片類型、芯片尺寸、分辨率、圖像幀率、數(shù)據(jù)接口和鏡頭接口等在不同使用場景具有不同的配置。光耦產(chǎn)品尺寸在幾毫米到幾厘米之間，產(chǎn)品編號單個(gè)字符尺寸最小小于1.5mm×1.5mm，編號和背景對比較大，測試期間產(chǎn)品處于靜止?fàn)顟B(tài)，因此，對相機(jī)的選擇主要在于使用方便，分辨率達(dá)到識別要求，且性價(jià)比高，在此基礎(chǔ)上選擇一款Baumer 相機(jī)，具體參數(shù)如下：

采用1/2.5〞Aptina MT9P031 CMOS 傳感器；分辨率：2592×1944；幀速度：14fps；數(shù)據(jù)接口：GiGE vision；鏡頭接口：C Mount。

（2）工業(yè)鏡頭

在識別系統(tǒng)中，工業(yè)鏡頭與光源、相機(jī)一起構(gòu)成一個(gè)完整的圖像采集系統(tǒng)，受到整個(gè)系統(tǒng)要求的制約，由焦距、光圈、尺寸、接口等參數(shù)共同決定。本系統(tǒng)中，為了硬件采集系統(tǒng)不影響測試操作，采集設(shè)備離產(chǎn)品測試夾具位置高度至少15 厘米，且要求鏡頭畸變小，能夠適應(yīng)相機(jī)的要求，通過實(shí)際測試選擇一款VST 工業(yè)鏡頭，具體參數(shù)如下：

像面尺寸：2/3〞；焦距：35mm；光圈：F1.8~Close；聚焦范圍：0.25m~∞；調(diào)焦/光圈：手動(dòng)；畸變：-0.12%；接口：C 口；外形尺寸：Φ295mm×33.5mm。

（3）光源

為了提升采集系統(tǒng)采集的圖像效果，降低環(huán)境光照的干擾，需要采用光源進(jìn)行效果增強(qiáng)。光耦產(chǎn)品多為方形結(jié)構(gòu)，光源必須能夠使得光照均勻，且光源散發(fā)的光不能夠?qū)Σ僮魅藛T造成傷害，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)采用環(huán)形白光光源，具體參數(shù)如下：

顏色：白色；電壓：DC 24V；功率：6.2W；外徑：90mm。

（4）光源控制器

為了使光源能夠隨環(huán)境調(diào)節(jié)，使識別系統(tǒng)更好地工作，需要使用光源控制器，系統(tǒng)采用如下控制器：

驅(qū)動(dòng)方式：恒壓；調(diào)節(jié)方式：旋鈕調(diào)節(jié)；輸入電壓：AC110-240V 50/60Hz；通道：2T；最大輸出電流：單通道1A。

（5）光學(xué)支架

光學(xué)支架作為支撐其他采集硬件的重要部分，主要技術(shù)要求如下：

光學(xué)支架外觀簡潔；可上下移動(dòng)或隨意旋轉(zhuǎn)相機(jī)和光源；重量輕，便于攜帶；具有使用方便，易于安裝、操作；采用鋁合金材質(zhì)，堅(jiān)固耐用。

1.2 軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)

通常，光耦測試臺軟件由多種開發(fā)平臺如delphi、c++、c#等開發(fā)[3]，要實(shí)現(xiàn)識別、測試一體化，就需在不同平臺下單獨(dú)開發(fā)識別軟硬件，并將識別部分與測試部分整合在一起，該方式耗時(shí)耗力，實(shí)現(xiàn)難度大。通過設(shè)計(jì)一種識別動(dòng)態(tài)庫調(diào)用方法，將相機(jī)控制及圖像識別處理部分算法[4]以動(dòng)態(tài)庫的形式封裝[5]，配以識別校驗(yàn)算法，以C++實(shí)現(xiàn)，基于設(shè)計(jì)好的動(dòng)態(tài)庫接口，可被不同測試平臺直接調(diào)用。該方法將采集硬件和識別處理算法模塊化，對于不同測試平臺和不同廠家，只需按照動(dòng)態(tài)庫輸入輸出接口直接調(diào)用，無需跨專業(yè)進(jìn)行識別部分二次開發(fā)，極大地降低了開發(fā)難度，提高了效率。

基于此，設(shè)計(jì)了一種利用動(dòng)態(tài)庫調(diào)用實(shí)現(xiàn)跨平臺識別、測試一體化的軟件架構(gòu)。系統(tǒng)由三個(gè)層次構(gòu)成，包括由測試臺軟件形成的開發(fā)應(yīng)用層，由相機(jī)控制算法、圖像識別處理算法及資源管理構(gòu)成的動(dòng)態(tài)庫接口層，以及相機(jī)單元構(gòu)成的識別模塊層，如圖2 所示。

圖2 軟件架構(gòu)示意圖

軟件功能上，測試臺軟件集成動(dòng)態(tài)庫，測試時(shí)，測試臺發(fā)出測試命令，控制動(dòng)態(tài)庫采集前端相機(jī)圖像，并完成編號識別，返回測試臺，最后實(shí)現(xiàn)編號與測試數(shù)據(jù)同時(shí)輸出，具體如圖3 所示。

圖3 軟件功能示意圖

1.3 編號識別算法設(shè)計(jì)

產(chǎn)品編號識別算法是光耦自動(dòng)測試系統(tǒng)的核心，只有保證識別算法的高質(zhì)量，才能保證測試系統(tǒng)的良好效果。研究如何實(shí)現(xiàn)高精度的圖像自動(dòng)識別算法，是系統(tǒng)整個(gè)工作中最復(fù)雜，也是最重要的工作之一。

識別過程中，通過圖像采集模塊獲取到需要識別的產(chǎn)品編號圖像，并將圖像信息傳回測試臺，效果如圖4 所示。

圖4 產(chǎn)品原始編號效果圖

對于獲取的原始圖像，提取出其中的編號部分并將其自動(dòng)識別出來是算法的最終目的。系統(tǒng)識別時(shí)，對要識別的編號圖像，進(jìn)行了圖像產(chǎn)品定位、圖像編號定位、圖像編號分割、圖像編號識別以及編號輸出等操作，從而實(shí)現(xiàn)編號自動(dòng)識別的目的，主要流程如圖5 所示。

圖5 圖像識別算法主要流程圖

（1）圖像產(chǎn)品定位

首先從圖像采集模塊上采集到圖像，對得到的圖像進(jìn)行大津法二值化操作，將屬于同一個(gè)連通區(qū)域的像素點(diǎn)坐標(biāo)分別存入不同的集合，對于每一個(gè)集合，可以計(jì)算出它們的外輪廓（輪廓里的輪廓此時(shí)不再計(jì)算），求出輪廓的外接矩形，在所有的矩形中，選取矩形面積最大的區(qū)域即為產(chǎn)品區(qū)域。通過以上多步實(shí)現(xiàn)了圖像中產(chǎn)品的定位，如圖6 所示。

圖6 圖像產(chǎn)品定位效果圖

（2）圖像編號定位

將原始圖像按第一步得到的區(qū)域進(jìn)行裁剪，對該圖像重新進(jìn)行二值化。因某些產(chǎn)品的字符不連續(xù)，以及某些小面積噪聲，所以算法中用一個(gè)圖像的“閉”操作，即先腐蝕后膨脹對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理。將圖像的所有連通區(qū)域分別存在不同的集合里，求出它們的外輪廓，計(jì)算出它們的外接矩形，將一些明顯不符合要求的矩形剔除掉。按照矩形左上角點(diǎn)的Y 值大小，對所有矩形進(jìn)行排序。遍歷所有的矩形，將Y 值在一定距離內(nèi)的矩形放入同一集合。對所有的集合元素即每個(gè)矩形按左上角點(diǎn)X值的大小進(jìn)行排序，將相鄰的矩形合并，距離間隔較大的矩形則剔除。對于得到的矩形，選取矩形縱向的1/4，1/2，3/4 處進(jìn)行橫向的像素跳變分析，分別記錄三行的跳變次數(shù)。其中，實(shí)際情況下，光耦產(chǎn)品每行的字符至少有5 個(gè)，那么一行的跳變次數(shù)至少會(huì)大于10，檢測得到的三行的跳變次數(shù)是否大于10，如果有兩行不滿足，那么剔除該矩形。對于剔除后的矩形，對相應(yīng)圖像區(qū)域進(jìn)行形狀因子判定，如果不滿足條件，也將剔除該矩形。由于所需的編號為Y 值最低的矩形，所以在上述操作得到的所有矩形中求出Y 值最小的矩形即可。如圖7 所示。

圖7 產(chǎn)品圖像編號定位效果圖

通過上述多步實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品編號的定位，再從第一步得到的產(chǎn)品圖像中將該區(qū)域裁剪出來，對該圖像重新進(jìn)行二值化后得到圖8 所示效果。

圖8 編號圖像二值化效果圖

（3）圖像編號分割

實(shí)際情況下，光耦產(chǎn)品編號字體共3 種大小，高和寬之比分別為11:5，5:5，7:5，在編號定位后已經(jīng)得到了矩形的高度，根據(jù)比值可以組合成3 種不同大小的矩形。從小到大的使用每種矩形從左到右去尋找圖中的強(qiáng)種子。所謂強(qiáng)種子，就是當(dāng)對已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入已經(jīng)歸一化后的矩形時(shí)，會(huì)返回屬于各個(gè)類的概率，當(dāng)概率大于0.9 時(shí)，就認(rèn)為是強(qiáng)種子。當(dāng)檢測到有兩個(gè)強(qiáng)種子出現(xiàn)時(shí)，我們就使用這種大小的矩形。

將已經(jīng)檢測到的強(qiáng)種子區(qū)域全部涂黑，再依次向左右檢測，直至全部檢測完畢。最后會(huì)得到若干個(gè)強(qiáng)種子區(qū)域，對于間隔較大的兩個(gè)強(qiáng)種子，以及個(gè)數(shù)未滿的強(qiáng)種子，根據(jù)產(chǎn)品編號字符個(gè)數(shù)進(jìn)行補(bǔ)齊。

歸一化后的圖像如圖9 所示。

圖9 編號圖像歸一化后效果圖

圖10 校驗(yàn)算法邏輯示意圖

通過上述方式，可以對定位的編號圖像實(shí)現(xiàn)分割。

（4）圖像編號識別

對于分割好的單個(gè)字符圖像，系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練識別的方式完成對字符的識別工作。進(jìn)行BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別時(shí)，輸入的特征為120 維，10*10 的中間區(qū)域像素加上水平和豎直的投影。通過該方式，可以較好地完成對編號圖像的自動(dòng)識別。

當(dāng)完成上述各步驟后，即可得到待識別產(chǎn)品的編號信息。將該編號信息通過動(dòng)態(tài)庫中相應(yīng)算法進(jìn)行處理，最終回傳給測試臺，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品編號信息和測試信息的自動(dòng)整合。

1.4 檢驗(yàn)算法設(shè)計(jì)

隨著圖像處理技術(shù)不斷進(jìn)步，編號識別準(zhǔn)確率不斷提高，但仍然難以做到100%準(zhǔn)確，基于此，系統(tǒng)引入編號校驗(yàn)算法，保證識別準(zhǔn)確性。校驗(yàn)算法采用兩種手段：（1）每批次測試前，人工錄入一次本批次產(chǎn)品的編號規(guī)則；（2）在動(dòng)態(tài)庫模塊中，將每批次識別的產(chǎn)品圖像及編號維護(hù)一個(gè)數(shù)據(jù)庫。

產(chǎn)品編號識別時(shí)，如果識別出的產(chǎn)品編號不滿足編號規(guī)則，則展示待測產(chǎn)品的圖像信息，根據(jù)圖像信息人工判斷并錄入編號作為待測產(chǎn)品編號；如果識別出的產(chǎn)品編號滿足編號規(guī)則，則查詢當(dāng)前識別的產(chǎn)品編號是否與數(shù)據(jù)庫存儲的已有編號重復(fù)，不重復(fù)則判定識別的編號正確，返回識別結(jié)果；如果當(dāng)前識別的產(chǎn)品編號與數(shù)據(jù)庫中存儲的某一產(chǎn)品編號重復(fù)，則展示待測光耦的圖像信息和已存儲的重復(fù)編號產(chǎn)品的圖像信息，人工進(jìn)行判斷并錄入正確的產(chǎn)品編號，然后更新數(shù)據(jù)庫中兩只產(chǎn)品的編號信息及圖像信息。

2 實(shí)現(xiàn)效果

采用上述設(shè)計(jì)方案，完成了編號自動(dòng)識別的光耦測試系統(tǒng)的軟硬件制作，實(shí)物如圖11 所示。

圖11 測試系統(tǒng)實(shí)物效果圖

選取尺寸從7mm×12mm×2.7mm 到10mm×19mm×3.8mm 的A、B、C、D 四款光耦產(chǎn)品進(jìn)行測試，系統(tǒng)識別效果如表1 所示。

表1 測試系統(tǒng)識別效果

選取A 型產(chǎn)品1000 只、B 型產(chǎn)品2000 只，分別采用原有測試方式和新設(shè)計(jì)的編號自動(dòng)識別光耦測試系統(tǒng)測試的方式進(jìn)行測試，具體測試情況如表2 所示。

表2 測試系統(tǒng)測試效果

從表2 可以看出，設(shè)計(jì)的光耦測試系統(tǒng)能夠兼容不同的軟件開發(fā)平臺，單批次產(chǎn)品測試耗時(shí)提升44.4%以上，在批次數(shù)量增大的情況下，達(dá)到了100%的效率提升，在測試準(zhǔn)確性方面，使用帶校驗(yàn)算法的系統(tǒng)，測試準(zhǔn)確率達(dá)到100%，滿足高可靠測試要求，表明設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠滿足生產(chǎn)需要。

3 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)的編號自動(dòng)識別的光耦測試系統(tǒng)用于解決光耦測試過程產(chǎn)品編號與測試數(shù)據(jù)一一對應(yīng)記錄低效率、易出錯(cuò)的問題，系統(tǒng)設(shè)計(jì)了硬件模塊、軟件架構(gòu)、編號識別算法以及檢驗(yàn)算法，根據(jù)設(shè)計(jì)制作的測試系統(tǒng)實(shí)物通過運(yùn)行實(shí)測，系統(tǒng)能夠明顯提升測試效率，提高測試準(zhǔn)確率，有利于大批量光耦測試。