解文卓，陳星宇，倪德鵬

（寶雞鈦業(yè)股份有限公司，陜西 寶雞 721014）

1 前言

隨著制造行業(yè)的不斷發(fā)展，自動(dòng)化水平在不斷提高，傳統(tǒng)的一些計(jì)數(shù)、計(jì)量方法已經(jīng)慢慢的凸顯出它的不足，例如在小規(guī)格棒材生產(chǎn)過(guò)程中，不同工序之間進(jìn)行轉(zhuǎn)料的時(shí)候，為了防止混料、遺料、滿足合同量等要求，每次轉(zhuǎn)料都要對(duì)轉(zhuǎn)入當(dāng)前工序的批料進(jìn)行計(jì)數(shù)，與工藝卡片中的數(shù)量進(jìn)行核對(duì)，確定無(wú)誤后方可進(jìn)行該工序的加工，這種手動(dòng)計(jì)數(shù)耗時(shí)費(fèi)力，人為因素大，經(jīng)常需要多次計(jì)數(shù)或多人計(jì)數(shù)，不但影響生產(chǎn)進(jìn)度，給顧客的發(fā)貨數(shù)量也常有數(shù)量方面的問(wèn)題，直接影響公司的銷售收入和顧客滿意度?；诖?，本文提出了一種棒材數(shù)量檢測(cè)的方法，可以通過(guò)攝像頭采集棒材端面的圖像，利用MATLAB軟件進(jìn)行灰度變換、邊緣檢測(cè)、腐蝕及平滑處理，利用算法自動(dòng)計(jì)數(shù)。利用這種方法可以準(zhǔn)確、快速計(jì)算出結(jié)果，避免了批量大時(shí)人工計(jì)數(shù)耗時(shí)、繁瑣、易出錯(cuò)的因素。

棒材數(shù)量檢測(cè)的方法分為以下幾個(gè)部分：①圖像采集及預(yù)處理；②二值化及邊界提??；③計(jì)算模板匹配度，得到圓心的大致坐標(biāo)。圓心的數(shù)量就是棒材的數(shù)量。

2 圖像采集及預(yù)處理

在棒材生產(chǎn)過(guò)程中工序之間的轉(zhuǎn)料、成品包裝前，都需要對(duì)棒材進(jìn)行打捆，核實(shí)數(shù)量，為了使用棒材自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)，我們需要對(duì)棒材的端面進(jìn)行圖像采集，計(jì)算端面中圓形的數(shù)量，通過(guò)處理、運(yùn)算得到棒材的數(shù)量。

采集圖像可以用普通攝像頭，攝像頭的像素越高，分辨率越清晰，運(yùn)算速度就越快。在圖形采集過(guò)程中，由于太陽(yáng)光的存在會(huì)使得棒材端面產(chǎn)生反光現(xiàn)象，采集到的圖像一側(cè)偏亮，一側(cè)偏暗；以及捆狀棒材端頭不是很齊整，圖像出現(xiàn)明暗不均勻，不利于軟件處理。為了解決這個(gè)問(wèn)題，經(jīng)過(guò)遮擋光線、燈光補(bǔ)償?shù)榷啻螄L試，問(wèn)題基本上得到解決，本文采用一個(gè)環(huán)形光源對(duì)棒材端面進(jìn)行照射，削弱太陽(yáng)光的影響，并制作一個(gè)簡(jiǎn)易的黑底工裝，黑布之類的即可，用來(lái)增強(qiáng)端面與相背景的對(duì)比度，從而使后續(xù)處理變得簡(jiǎn)單。

基于matlab的這種棒材數(shù)量檢測(cè)方法需要對(duì)顏色進(jìn)行處理，所以在圖像預(yù)處理過(guò)程中，將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像[1]，如圖1所示：

圖1 灰度圖像

3 二值化及邊界提取

將圖像處理為灰度圖片之后，需要對(duì)圖像進(jìn)行分割，也就是將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái)，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和計(jì)算的基礎(chǔ)。在眾多的圖像分割算法中，閾值分割是一種簡(jiǎn)單的、常用的方法。閾值法圖像分割通過(guò)設(shè)置閾值，把像素點(diǎn)按灰度級(jí)分成若干類，從而實(shí)現(xiàn)圖像分割。把一幅灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像是閾值分割的最簡(jiǎn)單形式，設(shè)原始圖像為f(x,y)，首先以一定準(zhǔn)則在f(x,y)中找出一個(gè)灰度值t作為閾值，將圖像分為兩部分，即把大于等于該閾值的像素點(diǎn)的值設(shè)為0。閾值運(yùn)算后的圖像為二值圖像g(x,y)如式1所示：

式1中全局閾值T的選擇直接影響分割效果。Otsu方法是一種常用的求取圖像閾值的方法。該方法基于使圖像灰度類間方差最大化的方法求出最佳分割閾值，在matlab中可以使用graythresh語(yǔ)句求出，并基于該閾值進(jìn)行圖像分割[2]，如圖2所示。當(dāng)圖2中的一個(gè)點(diǎn)的8鄰域內(nèi)至少有一個(gè)為0的時(shí)候，認(rèn)為該點(diǎn)處于圖像的邊界處，保留該點(diǎn)的坐標(biāo)。最后可以得到邊界圖像，如圖3。

圖2 二值化

圖3 邊界圖像

4 計(jì)算模板匹配度，得到圓心的大致坐標(biāo)

從圖3可以看出，棒材的端面是很多圓形，檢測(cè)出這些圓形的數(shù)量就得到了棒材的數(shù)量。圓形檢測(cè)傳統(tǒng)方法是Hough變換，可以準(zhǔn)確的檢測(cè)出圓形并求出圓心，但由于Hough變換算法是一對(duì)多的映射匹配算法，有很大的缺陷，如計(jì)算量大，所需的計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)；需要將參數(shù)空間單元預(yù)存到存儲(chǔ)單元中，耗費(fèi)大量的存儲(chǔ)空間。

本文采用模板檢測(cè)的方法來(lái)檢測(cè)圓形并得到圓心的大致位置，通過(guò)計(jì)算圓心的數(shù)量就可以得到棒材的數(shù)量，可以減少運(yùn)算量，避免了Hough變換運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)[3]。

4.1 建立模板

環(huán)形模板可以用Matlab中的strel('disk',r)語(yǔ)句來(lái)生成一個(gè)實(shí)心的圓形，設(shè)置r1和r2兩個(gè)半徑(r1＞r2)，就得m×m階的較大圓形f1和n×n階的較小圓形f2，其中，m=2×r1-1，n=2×r2-1。然后如式2所示，在f1中相應(yīng)位置減去f2，就可以得到寬度為(r2-r2)的m×m階圓環(huán)f，如圖4所示。其中，f中白色部分的數(shù)值為1，黑色部分的數(shù)值為0。則該m×m階圓環(huán)矩陣f稱為檢測(cè)模板。

圖4 環(huán)形模板

4.2 匹配值計(jì)算

將m×m階圓環(huán)矩陣f與另一個(gè)m×m階的矩陣g（g中的數(shù)值只有0和1）的相應(yīng)位置進(jìn)行相乘，并將m×m個(gè)乘積進(jìn)行相加，得到的數(shù)值s就是匹配值，如式3。

當(dāng)g不為圓或者半徑過(guò)大或過(guò)小，匹配值s的值為g與f相交的像素的個(gè)數(shù)，這個(gè)值是一個(gè)很小的值。

通過(guò)設(shè)置匹配值的閾值a，就能判斷出一個(gè)圖像矩陣g中的圖形是不是半徑為特定范圍的圓環(huán)。

4.3 計(jì)算圓心

在圖3所示的邊界圖像G的左上角提取一個(gè)m×m階的子矩陣gi,j，用式3的方法與環(huán)形模板f計(jì)算匹配值s，并與匹配值閾值a進(jìn)行比較，并建立一個(gè)大小與G相同的空矩陣b來(lái)記錄圓心的位置。如果s＜a，表示gi,j內(nèi)不是一個(gè)待檢測(cè)的圓，則將b中與此時(shí)模板的中心坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)設(shè)為0；如果s≥a，表示gi,j內(nèi)檢測(cè)到了一個(gè)符合規(guī)定的圓，將b中與此時(shí)模板的中心坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的點(diǎn)設(shè)為1。

將模板在G上逐行逐列進(jìn)行歷遍，就得到了圓心的矩陣b，如圖5所示?？梢钥吹剑瑘D5中有一些圓心區(qū)域相對(duì)較小，這是因?yàn)檫@些區(qū)域?qū)?yīng)的圓不完整，所以得到的圓心區(qū)域較小。

圖5 圓心圖像

對(duì)圖5得到的圓心圖像用regionprops函數(shù)求取重心，重心就是圓心大致的位置。求取圓心的目的是為了在原圖像上添加標(biāo)記，以便用肉眼進(jìn)行輔助識(shí)別。由于本文的目的是求取棒材數(shù)量，所以對(duì)圓心位置的精確度要求不高，用重心的位置作為圓心是可行的。圖6所示即為最終處理結(jié)果，計(jì)算出圓心數(shù)量即為棒材的根數(shù)。

圖6 最終結(jié)果

5 結(jié)論

隨著工業(yè)化、信息化的不斷發(fā)展，企業(yè)加工能力不斷提升，利用計(jì)算機(jī)檢測(cè)棒材數(shù)量將是勢(shì)在必行的趨勢(shì)。除了能大量的節(jié)省時(shí)間、物力、人力，還可以極大地降低傳統(tǒng)計(jì)數(shù)出錯(cuò)率。

本文主要研究和解決了：①在小規(guī)格棒材數(shù)量檢測(cè)方面利用matlab進(jìn)行處理的算法分析；②對(duì)圖像灰度化、二值化的圖像處理方法；③研究解決光線對(duì)圖像處理的影響；④選取合適的閥值進(jìn)行邊緣檢測(cè)達(dá)到檢測(cè)棒材數(shù)量的目的。

在整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中也發(fā)現(xiàn)了部分問(wèn)題，例如太陽(yáng)光對(duì)檢測(cè)數(shù)量的影響；必須制作相應(yīng)的工裝使棒材檢測(cè)斷面的一頭大體對(duì)齊；角度把握不好會(huì)導(dǎo)致拍照背景同棒材斷面有較大色差，通過(guò)試驗(yàn)同樣也發(fā)現(xiàn)這些制約條件都可以通過(guò)改善工裝等外界條件進(jìn)行解決。