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本文以自动化生产线上的零件为研究对象,利用机器视觉检测设备和颜色识别系统App对零件图像进行实时采集和处理,对不同颜色的零件进行识别。
视觉检测设备的硬件包括:计算机、USB接口相机、试验台、光源(采用自然光)。本系统大致分为3部分:
零件图像的采集部分
完成图像的实时采集,并将图像数据保存于内存中等待处理(对应于图中的图像信息获取)。
图像分析处理部分
对所采集的图像进行分析处理,在此基础上提取图像的颜色特征信息(相应于图中的图像预处理过程)。
识别和决策部分
提取合适的颜色特征数值,确定的识别函数,输出图像的分类判断结果,实现对零件颜色的识别(相应于图中的颜色特征提取和分类判决部分)。
为了更好地根据颜色特征实时在线检测和识别生产线上的零件,本文先用示教模块将零件图像的颜色信息记录下来。
通常在同一背景下对工件进行判别,当摄像头定位好后,调用示教模块先记录下工件的颜色信息,然后在工作时调用颜色识别模块对工件进行判别,示教的目的是让程序记住工件的局部颜色信息以及工件的位置。在识别工件时,为了提高App运行的效率,只对已经示教过的区域进行颜色求解。
示教是对工件进行识别的过程,由于需要把示教结果作为标准,所以在示教时一定要保证工件图像的标准性。具体步骤为:
(1)定位好摄像头对工件进行示教,并记录下所选工件区域的颜色信息
(2)接着对零件图像进行中值滤波、迭代二值化等预处理,依据示教区域对工件进行区域灰度值的计算。
(3)将(2)中灰度值与示教结果比较,在允许的误差范围内便可得出工件的类别。
如果工件颜色数量较多时,那么就应该在数据库内建立一个颜色分选表,以便标识工件的种类,见表1及图3-4。将颜色分选表中的灰度值两两相减,取绝对值,选出最小值,将最小值除以2作为误差标准。在识别工件时和前面的示教方式是有区别的,它是按照预先设定的方式工作,也就是在图像预处理结束后将阈值作为分辨工件和背景的标准。识别的时候采取查表的方法,将获取的灰度值与表中的标准灰度值相减,并取绝对值。然后将绝对值与误差标准相比较,如果满足绝对值小于误差标准或绝对值等于误差标准,则这个零件的颜色就是该绝对值所对应的颜色。
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