基于图像处理的自动铺砖机设计

张艳丽， 蔡 轲， 王 广， 鲁 鹏， 陈文鹏， 郭 旭， 周 威

(西安文理学院 机械与材料工程学院，西安 710065)

随着我国城市化规模的加速进行，人行道等路面的硬化工作量日益增加.目前行道砖铺设主要还是以人工铺设为主，人工铺设存在着效率低，成本高，劳动强度大、工作环境恶劣、对工人技术水平要求高等诸多问题[1].

2008年，出现了“一种地面砖自动铺砖机”设计方案，铺砖机的平动利用滑动轨道来完成，通过倾斜皮带将砖块从上运至地面，再利用压头压实.2011年有人提出了一种“智能铺砖机”设计方案，先利用先进传感技术进行空间定位，再通过机械手臂上自带的吸盘将砖块放到指定的位置[2].荷兰有一款名叫“虎石”的自动化铺砖机，通过操作虎石，人们可以铺设出整整齐齐的砖路.其核心在于它利用地心引力的设计思想.工人在施工过程中只需将砖块装入料槽，虎石缓慢前行与砖块形成相对运动并在地心引力作用下自动码放在一起，铺设出一条完整的砖路.虎石每日铺设面积超过400 m2，最大铺设宽度达到6 m，同时可根据现场需要进行调整[3].

本文设计了一种智能高效的自动铺砖机，可以利用摄像头采集马路图像，经图像处理识别后，获得马路宽度信息；根据马路宽度实现自动排砖、铺砖，减少人工工作量.此装置具有以下特点：

1)自动拍摄并识别路面的宽度，调节铺砖机以适应不同宽度的路面.

2)实现送砖摆砖自动化，不仅改进了原先的铺砖机需要人工摆砖的传统，而且铺设会更整齐.

3)铺设速度快，节约劳动力，操作难度低，上手快.

1 自动铺砖机总体结构

自动铺砖机系统的机械结构主要包括铺砖斜轨机构、砖台升降机构和宽度调节机构，总体方案如图1所示.主要零件有结构框架1、正反牙滚珠丝杠滑台5、电机链接件、固定砖台7、活动砖台11、宽度调节挡板4、移动轮2、推力球轴承、推力球轴承座、斜轨3和电机支座等.该机械结构工作稳定性强、操作简便，模块化设计便于安装.

(1)铺砖斜轨机构由斜轨3和侧板4等构成，斜轨通过侧板与机械结构框架相连接，砖块在斜轨上根据地心引力和相对运动原理实现砖块铺设工作.

(2)砖台升降机构由42步进电机、联轴器、深沟球轴承、丝杠、轴承端盖、轴承座、电机支架、滑块、固定砖台7和活动砖台11等构成.42步进电机通过联轴器与丝杠连接，将旋转运动传递到丝杠，滑块在丝杠的旋转运动下进行直线运动，带动固定砖台和活动砖台做上下往复运动.

图1 自动铺砖机总体方案

(3)宽度调节机构由正反牙丝杠5、宽度调节挡板4、深沟球轴承、步进电机、摄像头和滑块等构成.通过利用正反牙滚珠丝杠模组中的滑块与宽度调节挡板连接，将摄像头所采集的宽度信息反馈给控制系统，由控制系统调节步进电机的旋转量，来实现宽度调节[4].

其设计模型三维装配图如图2所示.

1.机体；2.移动轮；3.铺砖斜轨；4.挡板；5.正反牙滚珠丝杠滑台；6.侧面丝杠螺母副；7.固定砖台；8.轴承座；9.顶升装置；10.后面丝杠螺母副；11.活动砖台；12.滑块；13.自动码砖装置；14.传送带；15.摄像头图2 自动铺砖机总体结构图

2 图像采集与处理

2.1 图像处理

2.1.1 图像处理具体步骤

图像处理是通过计算机对采集到的图像进行图像转换、去除图像噪声、图像滤波、图像增强、图像复原、图像分割、图像提取特征等处理的方法和技术[5],见图3.

图3 图像处理步骤

2.1.2 图像处理分析

图像处理各步骤分析：

(1)图像的转换

首先拷贝原图像，随后创建一个与原图像大小一样的的图像作为拷贝，然后将图像转换为灰度图.多通道彩色图像转换为单通道的灰度图，转换方法有3种：最大值法、平均值法和各比例法.

最大值法：获取一个图中所有的像素，并且获取每一个像素点的RGB的值，最后取三者中最大的一个值作为该像素的值.

平均值法：取三个RGB的值的平均值作为当前像素的值.

各比例法：设当前像素的三分量分别为R，G，B，本文采用的是此法，利用以下公式得到转换后的像素分量值：

Pix=0.30·R+0.59·G+0.11·B

(2)图像去除噪声

首先说明两个概念：图像ROI区域与图像采样.

1)图像ROI区域：感兴趣区域

机器视觉、图像处理、图像识别中，从被处理的图像以正方形、圆形、椭圆形、不规则多边形等方式绘出需要处理的区域，这部分区域称为感兴趣区域，即图像ROI区域(region of interest).在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理.在图像处理领域，感兴趣区域(ROI) 是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点.圈定该区域以便进行进一步处理.使用ROI圈定需要读取的目标，可以减少处理时间，增加精度.

2)图像采样

采样的本质就是需要使用多少个点来描述一张图片，采样的结果通常使用图像分辨率来描述一个图片质量的高低.简单来讲，对二维空间上连续的图像在X方向和Y方向上以相同的间距分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点.一副图像就被采样很多个像素点组成的集合.例如：一副800×600分辨率的图像，表示这幅图像是由800×600=480 000个像素点组成.

图4 采样图像及采样处理图像

如图4所示，左边是需要采样的图片，右边是采样处理后的的图像.

首先设置图像的ROI区域，将ROI区域设置为整个图片大小，这一步主要是为下一步做准备，假如只需要监控图像的一部分区域，则可以作相应调整.向上和向下采样处理图像过滤掉噪音，用高斯核对输入图像进行平滑处理，然后对其进行向下采样.图片的噪声去除后，图像比原来模糊一些.进行向上采样使得图像变得细化，轮廓更清晰.

(3)图像边缘检测

使用Canny算子进行图像边缘检测.轮廓查找与轮廓存储,找到轮廓并将它们作为一个列表存储.将所有的轮廓都已存储完毕，然后测试每一个符合要求的轮廓，获取有效轮廓，存储后进行图像识别.

2.2 图像识别

图像识别，是指使用计算机来处理图像，并且分析和理解不同的图片，最终计算机可以使用不同的方法和技术识别图像所需的目标.一般在工业使用中，使用工业摄像机采集图片，然后再利用图像处理算法，例如灰度转换、二值化、阈值处理、边缘查找、轮廓查找等等，获取到指定的内容，然后进行图像识别处理，一般来说图像识别是建立在图像处理的基础上[6].

2.3 缓冲技术

图像采集主要使用了一级缓冲技术，缓冲技术设计的目的，是为匹配CPU处理和照相机采集设备速度不匹配的矛盾，由于图像处理的速度显然要慢于照相机采集图片，将其处理设计在线程中，并且时刻缓存下来，使用该技术可以提高CPU利用率，强调程序运行的并发性，显著提高图像处理效率和软件显示效率，在现代操作系统中，几乎所有的I/O设备在与处理机交换数据时都用了缓冲区，并提供获得和释放缓冲区的手段[7].总结来说，缓冲区技术用到了缓冲区，而缓冲区的引入是为了缓和CPU和I/O设备的不匹配，减少对CPU的中断频率，提高CPU和I/O设备的并行性.本次设计使用缓存技术，明显提高了图像处理的速度.

2.4 图像识别测试

图像识别测试主要是测试图像识别的准确性.其识别效果见下图，由图5可知，图像识别可以将拍摄到的图像，进行准确处理识别后，得到所需要的马路宽度信息.

3 铺砖机系统的整体控制

系统的整体控制方案如图6所示.本设计所采用的是STM32单片机，它是意法半导体的微控制器集成电路系列中的一个.STM32芯片分为基于相同32位ARM处理器内核的相关系列,在内部，每个微控制器由处理器核心，静态RAM存储器，闪存，调试接口和各种外设组成.

控制铺砖机电机工作的单片机型号是STM32F103ZE(6)，工作频率为72 MHz，内置高速存储器[7].

铺砖机的具体动作包括：自动铺砖机的整体运动；送砖系统可以自动送砖上机，推板自动升起；铺砖机两侧挡板根据马路宽度信息，调节挡板间的距离，以达到铺设不同宽度道路的目的.

对整个铺砖机控制系统与计算机端图形界面的联调，当计算机端按下开启按钮后，整个铺砖机进入工作状态，启动铺砖机的送砖系统.砖块被抬升到铺砖机工作区后，步进电机开始工作，将砖块送入铺砖机斜轨，路面被摄像头采集图像信息截取出的路面宽度，其信息实时发送给铺砖机控制系统，使斜轨上的挡板自动调整至需要的路宽，至此整个铺砖机的控制系统完成[8].

4 结语

本文设计了一款自动铺砖机，基于图像识别与处理技术，除了可以实现自动码砖、铺砖，提高铺砖效率，减轻劳动量之外，还可以根据马路宽度信息，自动调整铺砖的宽度，实现智能自动铺砖.

随着我国现代化进程的加快，城市和新农村人行道建设需求加大，国内的铺砖机市场空间巨大，自动铺砖机发展前景较好，潜力较大.