冰箱能效标识检测与识别PC式视觉系统开发
2014-02-16赵秋玲牟海春杨闯闯
赵秋玲,牟海春,杨闯闯,董 雷
(1.青岛职业技术学院,266021;2.青岛海孚自动化设备工程有限公司,青岛,266000)
冰箱能效标识检测与识别PC式视觉系统开发
赵秋玲1,牟海春2,杨闯闯2,董 雷1
(1.青岛职业技术学院,266021;2.青岛海孚自动化设备工程有限公司,青岛,266000)
针对混产模式下,冰箱能效标识靠人工检测引起漏检、错检、自动化程度低等问题,利用VB.NET和VisionPro,开发了能效标识检测与识别PC式视觉系统。其利用机器视觉,自动跟踪、识别能效标识,可完全代替人工完成能效标识检测和识别,满足生产实际的需要。
PC式视觉;能效标识;VB.NET;VisionPro;检测与识别
0 引言
目前,在白色家电行业,冰箱能效标识的粘贴、检测普遍采用人工方式。混产模式下,长期采用人工检测,极易引起视觉疲劳,检测结果主观性强、效率低、劳动强度大,并且漏检、错检现象经常发生,从而引起因能效标识错误召回冰箱的问题,其造成的经济损失和信誉问题对生产厂家的影响非同小可。为此,开发了基于PC机的冰箱能效标识检测与识别视觉系统,其利用XY轴伺服定位装置跟踪冰箱能效标识、利用工业相机检测能效标识,将计算机的快速性、PLC的可靠性和机器视觉的先进性融合在一起,完全替代人工,实现能效标识的自动跟踪、检测与识别。
1 系统检测方案
冰箱能效标识粘贴在冰箱门体右上角,信息内容包括产品的生产者、规格型号、能源效率等,下线时需进行严格的在线检测。判别依据是:能效标识需要和冰箱背部条码信息一致。根据对某冰箱厂实际情况的调查,不同型号的冰箱,标识粘贴位置位置不同,但条码在冰箱背部位置基本是统一,距右侧板20cm,垂直方向上下距离最大差为11cm。
为有效、自动提取冰箱条码和能效标识信息,并判断、统计能效标识有无和正确与否,系统整体结构设计,如图1所示,主要由PC机、PLC、CCD相机、光源、相应硬件接口及相应定位机械装置组成。CCD相机有两台,一个用于采集冰箱背部条码图像,另一个用于采集冰箱能效标识图像。
图1 能效标识检测与识别PC式视觉系统检测方案
为了自动采集各种型号冰箱的条码和能效标识图像,相机、冰箱需要根据根据工厂实际进行非标设计,设计相应定位机械装置。如图1所示,其由冰箱传送线体、能效相机和条码相机定位装置组成。能效相机定位装置可采用直角坐标机器人结构,具有两个自由度,可实现X方向(冰箱输送方向)和Y方向(冰箱垂直方向)两轴运动,由两台伺服电机驱动,实现能效标识的智能跟踪和定位。条码相机定安装到一小型滑台气缸上,并采用L型支架结构一起固定到冰箱传送线体上,利用气缸实现条码相机上下移动,满足不同高度条码图像采集的要求。
系统工作原理是:冰箱到条码相机位置,相机采集条码,图像传送给PC机;PC机对图像进行处理,提取型号信息,计算出能效标识位置,传输给PLC;PLC控制X轴和Y轴伺服电机,驱动标识相机移动到适当采集位置;冰箱到,采集能效标识,图像传输给PC机,经处理、运算,判断能效标识是否有问题,并统计相关信息。如有问题,报警,并通过PLC控制生产线相应配套装置将问题冰箱推放到指定位置;正确,放行。
2 视觉系统设计
机器视觉系统是能效标识检测与识别的关键。综合考虑成本、性能、开发周期等因素,能效标识检测PC式视觉系统由两台CCD相机、镜头、光源、千兆网卡、PC机、接口电缆和相应软件组成。
2.1 视觉硬件选择
CCD相机采用德国Basler公司产品,型号为Aca1300-30gm、Aca640-100gm,分别用于采集能效标识和条码,通过千兆网卡与PC机通讯。镜头型号为H1214-M,光源选用红色高亮环形光。
2.2 基于VisionPro的视觉系统软件开发
与嵌入式视觉系统相比,PC式视觉系统具有价格低、界面友好、灵活性高、易于实现较复杂的系统功能等优点,最大缺点是开发周期长。为缩短开发周期、降低时间成本,视觉软件选用美国Cognex公司的VisionPro,其是基于PC机的专业视觉开发软件,集成了用于定位、检测、识别等任务的工具库,封装了很多可靠、高效的算法,并可利用C#、VB.NET进行二次开发。
2.2.1 图像获取
能效标识视觉系统的两台CCD相机均采用Gigabit Ethernet千兆网接口,连接好硬件。使用VisionPro软件包中Cognex GigE Vision Configuration Tool设置好IP地址,打开VisionPro软件,新建两个Cogjob文件,分别用于条码读取和能效标识读取。在作业编辑器中,通过Image Source可视化工具,简单配置即可获取相应图像。
2.2.2 条码识别
一台冰箱,对应一个条码,条码是唯一的。冰箱条码大多为一维码,条码识别采用VisionPro作业编辑器中BarcodeTool一维码识别工具来实现。因冰箱条码长度不同,相机景宽和景深有一定限制,为自动识别冰箱背部所有条码,可再安装一台CCD相机。两台相机,一台采集小条形码图像,一台采集大条形码图像。
2.2.3 能效标识检测和识别
能效标识相机需通过定位装置跟踪、采集图像,每次采集图像的一致性难以保证。为了有效提取图像中的生产者、规格型号等文字信息,需对图像先进行模式匹配、定位,再进行字符识别,程序如图2所示,具体如下:
图2 VisionPro应用程序
(1)模式匹配与目标识别
利用PMAlignTool工具,通过模式匹配找出目标物,匹配图像选择能效标识中“中国能效标识”图像。目标物匹配结果为姿态信息、X坐标、Y坐标等,这些输出结果可连接到其它工具。
(2)图像固定
将上步运算结果 Results.Item[0].GetPose()图像姿态链接到固定工具FixtureTool,进行图像定位,再将图像结果OutputImage链接到后面字符识别工具。
(3)字符识别和提取
利用OCRMaxTool进行字符识别,需要对所有型号的冰箱能效标识图像采集、字符定位、字符识别、字符分割、参数设定和字符提取等,建立字符库,如图3所示。
图3 冰箱规格型号字符库的建立
根据工业现场实际要求,可多次利用字符识别工具,进行能效标识上所有字符信息的识别和提取。如图2所示程序,本文利用了两次该工具,分别进行生产者名称和规格型号的识别和提取。
2.3 基于VB.NET的人机界面开发
VisionPro程序中的图像处理结果,因接口不匹配,无法直接传输给PLC,且利用VisionPro进行结果比较、信息统计等较难实现。为此,利用VB.NET对VisionPro程序进行二次开发,实现图像处理数据的提取、统计和分析,并基于串口通讯协议编写程序,实现与PLC的实时通讯,将视觉系统和PLC通讯在一起,实现相机、机械装置和冰箱输送线体的协调动作,完成能效标识的智能检测和识别。
利用VB.NET开发的人机界面包括条码采集界面、能效标识界面、PLC控制界面、信息统计界面和数据输入界面,能效标识采集检测与识别视觉系统操作界面如图4所示。
3 结论
冰箱能效标识检测与识别PC式视觉系统是机、电、光一体化的复杂系统,两台CCD相机是眼睛、伺服定位装置是手足、PC机和PLC是大脑,通过机、电、光的集成,能完全替代人工,实现能效标识的非接触式检测和识别,避免了人工检测的诸多不足,降低了人工成本,提高了检测效率、生产线的自动化、柔性化,一定程度上弥补了企业劳动力的不足,值得推广和应用。
[1](黎巴嫩)Bilal Haidar著,颜炯译.开发安全可靠的ASP. NET 3.5应用程序—涵盖C#和VB.NET北京:清华大学出版社,2010
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Development of PC Style Vision System on Refrigerator Energy Label Detection and Recognition
Zhao Qiuling1,Mu Haichun2,Yang Chuangchuang2,Dong lei1
(1.Qingdao Technical College,266021;2.Qingdao Haifu Automatic Equipment Engineering Co.,Ltd.266000)
Many problems,such as omission,fault detection and low automation,are often caused by artificial detection of refrigerator energy label in the mixed production mode.Therefore,the paper develops the PC style vision system on energy label detection and recognition by using VB.NET and VisionPro.It can intelligently track,automatically detect and identify the energy label by use of the machine vision.It can completely replace the manual to complete the detection and identification of energy label,which meets the requirement of production practice.
Machine Vision;Energy Label;VB.NET;VisionPro;Detection and Recognition
图4 能效标识检测与识别视觉界面
赵秋玲(1974-),女,汉族,山东冠县人,讲师,工学硕士,研究方向:机械制造及其自动化、机器视觉、CAD/CAM。
项目来源:山东省高等学校科技计划项目“冰箱能效标识智能检测与识别系统设计与开发”,项目编号:J12LB72