專利名稱：一種基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢測方法與搬運機的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于生產(chǎn)線自動監(jiān)測與控制領(lǐng)域，涉及一種基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢
測方法與搬運機。
背景技術(shù)：
玻璃瓶作為人們生活中常見的容器，具有透明度高、便于檢查、可高溫滅菌、可重復(fù)利用、水氧透過率低而使內(nèi)容物不易氧化變質(zhì)等優(yōu)點。因此，玻璃瓶被大量應(yīng)用于各行業(yè)各類產(chǎn)品的包裝。例如啤酒、葡萄酒、白酒等各類酒品飲料的包裝；輸液劑、水針劑、片劑、丸劑等藥品的包裝；食醋、醬油等食品的包裝。我國是啤酒生產(chǎn)消費大國，產(chǎn)量連續(xù)多年居世界首位。以2008年我國啤酒產(chǎn)量4103萬噸為基數(shù)，大約消耗500-560億只玻璃瓶。我國在大輸液藥品的生產(chǎn)方面也居于世界前列，2004年的產(chǎn)量就已達到44億瓶，而80%以上采用玻璃瓶包裝。由以上兩項就可看出玻璃瓶在我國制造業(yè)中的產(chǎn)量與使用量是非常大的。
玻璃瓶高速自動化生產(chǎn)線的末端環(huán)節(jié)，玻璃瓶成品由傳送帶送入集瓶區(qū)并整齊排列。在此區(qū)域中，玻璃瓶可能出現(xiàn)瓶體倒伏、瓶體傾側(cè)、個數(shù)缺失、位置錯誤等情況，因此，搬運裝置在搬運過程中也可能出現(xiàn)遺漏瓶等現(xiàn)象。集瓶臺上已擺滿一層瓶且瓶子必須排放整齊，一層瓶子的數(shù)量由大瓶、小瓶及各瓶種的不同而不固定。目前，各生產(chǎn)廠家都使用人工對這一環(huán)節(jié)進行不間斷監(jiān)測，以及控制搬運機的搬運動作。因此，玻璃瓶生產(chǎn)廠家迫切需要一種自動化的玻璃瓶碼垛檢測與搬運裝置以實現(xiàn)該環(huán)節(jié)無人值守，提高生產(chǎn)效率。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問題，就是提供一種基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢測方法及基于該方法的搬運機，利用機器視覺技術(shù)監(jiān)測玻璃瓶生產(chǎn)線末端的集瓶區(qū)，實時檢測集瓶區(qū)可能出現(xiàn)的瓶體倒伏、瓶體傾側(cè)、個數(shù)缺失、位置錯誤等錯誤情況并進行報警；在集瓶區(qū)滿瓶且檢測通過之后，控制搬運裝置將規(guī)定數(shù)目的瓶子搬運到指定位置。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為 —種基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢測方法，其特征在于，首先獲取由傳送帶送入集瓶區(qū)的瓶口圖像；然后對獲取的瓶口圖形進行圖像處理以識別當前集瓶區(qū)中的玻璃瓶是否存在異常情況，如果有異常情況則啟動報警； 所述的異常情況包括瓶體倒伏、瓶體傾側(cè)、個數(shù)缺失、位置錯誤；
所述的圖像處理包括以下步驟 1)圖像預(yù)處理以去除瓶口圖像中的噪聲和增強圖像； 2)圖像分割及瓶口特征提取采用改進型的二維圖像灰度直方圖方法實現(xiàn)圖像分割，在二維直方圖熵法的基礎(chǔ)上引入遺傳算法對計算進行優(yōu)化；從預(yù)處理后的瓶口圖像中分割出瓶口圖像，得到瓶口二值圖像；
3)瓶口計數(shù)的算法 對瓶口二值圖像進行計數(shù)，即數(shù)出圖像中白色連通區(qū)域的數(shù)目，根據(jù)檢測出的數(shù)
4目與預(yù)先設(shè)定的數(shù)目比較，如果數(shù)目 一致表示集瓶區(qū)中的玻璃瓶狀態(tài)正常，否則判定集瓶區(qū)中的玻璃瓶狀態(tài)為異常。 改進型的二維圖像灰度直方圖方法包括以下步驟在預(yù)處理后的瓶口圖像的二維平面上作出灰度直方圖，每個像素點的坐標值為(i， j) ， i和j分別代表像素點的灰度值和該像素點的鄰域的灰度平均值，i和j組合出現(xiàn)的頻率為fij，每一個像素點的灰度等級均為L ;該像素點的聯(lián)合概率密度函數(shù)Pij如下A;1A7 '》.=0,1".丄-1， 以(s， t)為分割閾值，準則函數(shù)W (S， t)為，) = ，) + ， = In/^l —。 + ":1,;其 中 ，
〈/ 1 一
i=0 )=0
使W (s， t)最大的灰度值(s， t)即是所求的最優(yōu)閾值t*，即r =^^{^^甲0力};其中Arg{}表示求反函數(shù)。
針對(s， t)兩個參數(shù)的最優(yōu)求解采用遺傳算法優(yōu)化編碼將各個染色體編碼為8位二進制碼；
人口模型設(shè)置人口數(shù)為50，最大繁殖代數(shù)為200 ;
評價采用準則函數(shù)W (S， t)為適應(yīng)度函數(shù)；選擇采用比例選擇算子；交叉交叉概率取為0. 6 ;變異變異概率取為0. 1 ;
終止準則當算法執(zhí)行到最大代數(shù)或群體中的最高適應(yīng)度值穩(wěn)定時，算法停止運行，具有最高適應(yīng)度值的個體即為所求的解。 —種基于上述基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢測方法的搬運機，包括玻璃瓶傳送帶、裝有氣囊式抓頭提升機構(gòu)和緊固框的行車、安裝行車的立柱機架，緊固框的正下方為集瓶區(qū)，傳送帶與集瓶區(qū)連接；其特征在于，在集瓶區(qū)設(shè)有縱向?qū)к壓涂裳乜v向?qū)к壱苿拥臋M向?qū)к?；用于獲取集瓶區(qū)內(nèi)玻璃瓶圖像的相機設(shè)置在橫向?qū)к壣希幌鄼C的鏡頭垂直集瓶區(qū)向下，相機與用于圖像處理和導(dǎo)軌控制的工業(yè)控制計算機系統(tǒng)連接；相機的鏡頭周圍設(shè)置有環(huán)形光源；縱向?qū)к壓蜋M向?qū)к壟c驅(qū)動電機連接；所述工業(yè)控制計算機系統(tǒng)包括工業(yè)控制計算機、安裝于工業(yè)控制計算機的機箱內(nèi)的雙軸運動控制卡和1/0卡、與工業(yè)控制計算機連接的PLC以及與PLC連接的觸摸屏；所述立柱機架包括集瓶臺四周立柱以及立柱上方的端梁和行車導(dǎo)軌，行車導(dǎo)軌向集瓶臺側(cè)面延伸至碼垛包裝區(qū)上空。 工業(yè)控制計算機與雙軸運動控制卡結(jié)合實現(xiàn)對相機運動軌跡的控制。工控計算機與相機結(jié)合，負責(zé)系統(tǒng)的管理。包括運行檢測軟件對集瓶臺圖像進行處理及判斷，與PLC以及工控機本身外設(shè)的連接與通信控制，檢測信息數(shù)據(jù)庫的管理，同時提供各種人機界面實時顯示集瓶臺實況；PLC主要負責(zé)電氣部分的底層控制控制光源，控制相機拍攝，控制
5行車、提升機構(gòu)和緊固框運動流程，控制傳送帶速度，啟動聲光報警裝置等。
緊固框可對集瓶區(qū)內(nèi)的瓶體的排列狀況進行約束，使其達到規(guī)則緊密的狀態(tài)。
這種搬運機主要由玻璃瓶傳送與收集機構(gòu)、圖像攝取與處理機構(gòu)、工業(yè)控制計算機系統(tǒng)、立柱機架、玻璃瓶提升搬運機構(gòu)等部分組成。 所述玻璃瓶傳送與收集機構(gòu)包括傳送帶和集瓶臺，由五條19cm寬和一條10cm寬的輸瓶鏈組成，對應(yīng)的移動速度分別為0. 33m/s和0. 24m/s，輸瓶鏈的條數(shù)、寬度、速度等還可根據(jù)玻璃瓶的不同規(guī)格設(shè)計為別的參數(shù)(此處以650ml的啤酒瓶為例)。輸瓶鏈為光滑不銹鋼制成。 所述圖像攝取與處理機構(gòu)，包括工業(yè)相機及其安裝于鏡頭周圍的環(huán)形光源、控制相機運動的橫向?qū)к壟c縱向?qū)к壖捌潋?qū)動電機、和運行在工業(yè)控制計算機系統(tǒng)中的處理軟件。 所述工業(yè)控制計算機系統(tǒng)包括工業(yè)控制計算機、安裝于其機箱內(nèi)的雙軸運動控制卡和I/0卡、與其連接的PLC、以及與PLC連接的觸摸屏等。工業(yè)控制計算機與雙軸運動挖制卡結(jié)合實現(xiàn)對相機運動軌跡的控制。工控計算機(上位機)與相機結(jié)合，負責(zé)系統(tǒng)的管理。包括運行檢測軟件對集瓶臺圖像進行處理及判斷，與PLC以及工控機本身外設(shè)的連接與通信控制，檢測信息數(shù)據(jù)庫的管理，同時提供各種人機界面實時顯示集瓶臺實況；PLC(下位機)主要負責(zé)電氣部分的底層控制控制光源，控制相機拍攝，控制行車、提升機構(gòu)和緊固框運動流程，控制傳送帶速度，啟動聲光報警裝置等。 所述立柱機架包括集瓶臺四周立柱以及上面的端梁和行車導(dǎo)軌，導(dǎo)軌向集瓶臺側(cè)面延伸至碼垛包裝區(qū)上空。 所述玻璃瓶提升搬運機構(gòu)包括裝置于集瓶臺上空導(dǎo)軌上的行車、行車上安裝的氣囊式抓頭提升機構(gòu)、緊固框。緊固框可對集瓶區(qū)內(nèi)的瓶體的排列狀況進行約束，使其達到規(guī)則緊密的狀態(tài)。
有益效果 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點就在于 (1)本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡單、自動化程度高。通過行車機構(gòu)的設(shè)計，玻璃瓶堆垛檢測和搬運系統(tǒng)能自主運動，利用工業(yè)圖像采集和處理系統(tǒng)，可以實現(xiàn)堆垛臺集瓶情況的精確檢測，改變目前玻璃瓶生產(chǎn)線堆垛環(huán)節(jié)全部依靠人工監(jiān)測和控制的現(xiàn)狀。 (2)本發(fā)明的系統(tǒng)中設(shè)置有圖像采集裝置，能夠自動檢測集瓶臺上瓶子的詳細情況，即對獲取的圖像進行自動處理、檢測和識別，以便提高搬運系統(tǒng)的效率。此外，圖像處理系統(tǒng)還可對缺瓶、倒瓶進行檢測。 (3)本發(fā)明的適用性廣、移植性強。本系統(tǒng)能廣泛適用于使用玻璃瓶為容器的產(chǎn)品搬運與包裝，并且可推廣應(yīng)用于啤酒飲料行業(yè)、大輸液制藥行業(yè)、食品加工業(yè)等，具有廣闊的應(yīng)用前景。 本發(fā)明研究的智能控制系統(tǒng)，將改變目前玻璃瓶生產(chǎn)線相應(yīng)環(huán)節(jié)全部依靠人工監(jiān)測和控制的現(xiàn)狀，大大提高其生產(chǎn)線自動化水平。


圖1為搬運機自動檢測與搬運裝置的主視6
機
圖2為搬運機自動檢測與搬運裝置的俯視圖3為搬運機自動檢測與搬運裝置的控制系統(tǒng)示意圖4圖像處理流程圖5玻璃瓶堆垛的灰度圖像；
圖6玻璃瓶堆垛圖像的灰度直方圖7玻璃瓶堆垛圖像的增強結(jié)果；
圖8玻璃瓶堆垛圖像的分割結(jié)果；
圖中標號說明
1、玻璃瓶 2、縱向?qū)к?、氣囊式抓頭提升機構(gòu) 5、聲光報警器
7、相機 8、橫向?qū)к?0、集瓶區(qū) 11、緊固框
13、雙軸運動控制卡16、可編程邏輯控制器(PLC)18、縱向?qū)к壦欧姍C
14、雙軸伺服驅(qū)動器
19、橫向?qū)к壦欧姍C
3、行車6、立柱機架9、傳送帶12、工業(yè)控制計算
15、 I/O數(shù)據(jù)卡17、觸摸屏
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖和具體實施方式
對本發(fā)明作進一步說明。
實施例1 : 如圖1 3所示，本發(fā)明主要包括帶行車導(dǎo)軌的立柱機架6、設(shè)置有氣囊式抓頭提升機構(gòu)4和緊固框11的行車3、由多條輸瓶鏈組成的傳送帶9和集瓶區(qū)10、可以沿縱向?qū)к?和橫向?qū)к?在平面內(nèi)運動的相機7、工業(yè)控制計算機12等結(jié)構(gòu)。其中，緊固框ll內(nèi)側(cè)設(shè)置有氣墊，能增大與空瓶接觸的摩擦力，起到抱緊玻璃瓶的作用。緊固框11通過可上下伸縮的導(dǎo)軌副與行車3連接，通過氣動裝置驅(qū)動緊固框抱緊或松開。立柱機架6上端的行車3導(dǎo)軌向集瓶區(qū)10側(cè)面延伸至碼垛包裝區(qū)上空。氣囊式抓頭提升機構(gòu)4和緊固框11可在行車3與集瓶區(qū)10之間的空間自由升降。玻璃瓶1通過傳送帶9中窄的那條輸瓶鏈連續(xù)不斷的被送入集瓶區(qū)10，由于窄輸瓶鏈與周圍寬輸瓶鏈的速度不同，玻璃瓶1在輸瓶鏈間滑動，從集瓶區(qū)10底端(右端)開始逐行排滿，并最終形成類似于梯形的形狀(如圖2)，通過傳送帶的輸送帶動及瓶子間的相互擠壓，瓶子就能排列成如圖2所示的形狀。置于橫向?qū)к?上的相機7可沿導(dǎo)軌自由滑動，而橫向?qū)к?兩端置于縱向?qū)к?上，并可沿縱向?qū)к壏较蜃杂苫瑒?。相機7的鏡頭周圍裝有環(huán)形LED光源，鏡頭垂直集瓶區(qū)10向下，位于玻璃瓶1上方適當位置。雙軸運動控制卡13安裝于工業(yè)控制計算機12機箱內(nèi)，實現(xiàn)對相機7運動軌跡的控制。I/O卡15也安裝于工業(yè)控制計算機12機箱內(nèi)。相機7和可編程邏輯控制器(PLC) 16與工業(yè)控制計算機12直接相連。與可編程邏輯控制器(PLC) 16直接相連的有行車3、聲光報警器5、傳送帶9、緊固框11、 I/O數(shù)據(jù)卡15、觸摸屏17。
本發(fā)明的工作原理及過程如下 當玻璃瓶1通過傳送帶9中窄的那條輸瓶鏈連續(xù)不斷的送入集瓶區(qū)10，由于窄輸瓶鏈與周圍寬輸瓶鏈的速度不同，玻璃瓶1在輸瓶鏈間滑動，從集瓶區(qū)10底端(圖2的右
7端)開始逐行排滿，并最終形成類似于梯形的形狀(如圖2)。相機7沿著橫向?qū)к?和縱向?qū)к?從集瓶區(qū)10底端(右端)開始檢測，每次只檢測一個區(qū)域玻璃瓶狀態(tài)是否正確。隨著集瓶區(qū)10的玻璃瓶1不斷累積，逐步檢測，當玻璃瓶放滿時，檢測也隨之結(jié)束。檢測過程與積瓶過程基本同步，滯后時間不超過25秒。檢測過程中固化在相機7內(nèi)的檢測軟件將對集瓶區(qū)10圖像進行處理及判斷，參見圖4，具體處理流程如下 使用工業(yè)相機獲取到的傳動帶上的集瓶區(qū)空瓶的灰度圖像如圖5所示，可以看出，瓶口區(qū)域具有均勻一致的灰度值，集瓶區(qū)傳送帶引起的圖像背景的灰度值與瓶口的灰度值有明顯差異，但存在有橫豎亮條紋。針對瓶口和背景圖像間的對比度較大，可考慮采用閾值分割的方法對其進行二值化，使瓶口從背景中初步分離開來，并以瓶口作為特征進行缺瓶檢測。
(1)圖像預(yù)處理 為了目標分割易于進行，并提高處理的精度，玻璃瓶堆垛自動計數(shù)系統(tǒng)需對采集到的圖像進行預(yù)處理。根據(jù)圖1和圖3所示的堆垛檢測與搬運系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)噪聲主要是CCD電路、傳送帶反光、工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境等引起的隨機噪聲，而在確定圖像分割閾值時，閾值的選取對噪聲較敏感，因此采用中值濾波方法來去除噪聲和增強圖像，得到的圖像如圖7所示。
(2)圖像分割及瓶口特征提取 本專利采用改進的二維圖像灰度直方圖技術(shù)實現(xiàn)圖像分割。此方法在考察各象素灰度值的出現(xiàn)頻數(shù)的同時，也考察各像素的位置及其鄰域特征等空間信息，因此這種方法具有更高的精度和魯棒性，適用于大噪聲的復(fù)雜圖像的分割。然而，基于二維灰度直方圖的閥值分割方法的算法更復(fù)雜，也需要耗費更多的圖像處理時間。因此我們將在二維直方圖熵法的基礎(chǔ)上引入遺傳算法對系統(tǒng)進行優(yōu)化。 設(shè)圖像共有L個灰度級，每個像素點的領(lǐng)域灰度平均值也為這L個灰度級，顯然總的灰度級為LXL個。于是可以在二維平面上作出灰度直方圖，每個像素點的坐標值為(i，j) ， i和j分別代表像素點的灰度值和其領(lǐng)域的灰度平均值，該灰度組合出現(xiàn)的頻率為fij，該像素點函數(shù)值為聯(lián)合概率密度函數(shù)Pij。
<formula>formula see original document page 8</formula>
若以(s， t)為分割閾值，對應(yīng)于物體O的概率分布Pij(i = 1，2， ...s;j = 1，
2， . . . t)的和應(yīng)當為l，于是需進行歸一化操作。 定義歸一化操作后與物體0的概率分布相關(guān)的熵為 <formula>formula see original document page 8</formula>其中，csi;^/ <formula>formula see original document page 8</formula>
同理，與背景B的概率分布相關(guān) 熵為
<formula>formula see original document page 9</formula>
只要在區(qū)域<formula>formula see original document page 9</formula>中Pij " 0，以上定義的H(B)就能成立，這樣假設(shè)有助于節(jié)省計算時間。由于許多情況下，非對角線的概率分布可以忽略的，因此作出上述假設(shè)是合理的。
準則函數(shù)W (s， t)取為H(O) ， H(B)之禾口，即
<formula>formula see original document page 9</formula>使W (s， t)最大的灰度值(s， t)即是所求的最優(yōu)閾值t*，即
在此，針對(s， t)兩個參數(shù)問題的最優(yōu)求解采用遺傳算法優(yōu)化。遺傳算法利用簡單的編碼技術(shù)和繁殖機制來表現(xiàn)難以用傳統(tǒng)搜索方法解決的復(fù)雜和非線性的問題。
編碼由于圖像灰度值在0 255之間，所以將各個染色體編碼為8位二進制碼；
人口模型若人口過多，則每一代適應(yīng)度的計算量大，在此，設(shè)置人口數(shù)為50，最大繁殖代數(shù)為200 ; 評價采用式(6)為適應(yīng)度函數(shù)；
選擇采用比例選擇算子； 交叉交叉的重要特征是它能產(chǎn)生不同于父體的子體，體現(xiàn)了自然界信息交換的
思想，交叉概率取為0.6 ; 變異變異概率取為0. 1 ; 終止準則當算法執(zhí)行到最大代數(shù)或群體中的最高適應(yīng)度值穩(wěn)定時，算法停止運行，具有最高適應(yīng)度值的個體即為所求的解。獲得的圖像如圖8所示。
(3)瓶口計數(shù)的算法 對分割后的瓶口二值圖像進行計數(shù)，即數(shù)出圖像中白色連通區(qū)域的數(shù)目，直接采用傳統(tǒng)連通區(qū)域標號的方法，算法簡單，實現(xiàn)方便。 工業(yè)控制計算機12的顯示器實時顯示集瓶區(qū)10實況。如果相機7檢測到集瓶區(qū)10中存在瓶體倒伏、瓶體傾側(cè)、個數(shù)缺失、位置錯誤等異常情況，將發(fā)送"不合格"信號至可編程邏輯控制器(PLC) 16，然后可編程邏輯控制器(PLC) 16會啟動聲光報警器5發(fā)出聲音與燈光雙重警報信號并停止傳送帶9。如果相機7檢測到集瓶區(qū)10中玻璃瓶1排列狀態(tài)"合格"且"排滿"，則會通過可編程邏輯控制器(PLC) 16控制位于集瓶區(qū)10上方的行車3放下緊固框11對集瓶區(qū)10的玻璃瓶1陣列進行緊固動作，然后放下氣囊式抓頭提升機構(gòu)4抓取集瓶區(qū)10的玻璃瓶1陣列，垂直上行至立柱機架6頂端后沿導(dǎo)軌平行移動至碼垛區(qū)上方進入后續(xù)包裝工序。當氣囊式抓頭提升機構(gòu)4提升集瓶區(qū)10的玻璃瓶1陣列后，相機7將再次對集瓶區(qū)10進行快速檢測，如果集瓶區(qū)10內(nèi)有遺漏下的玻璃瓶l，聲光報警器5將發(fā)出報警信號，如果沒有玻璃瓶1遺漏，則進入下一個集瓶的過程。
檢測過程中的實時數(shù)據(jù)將記入工業(yè)控制計算機12中的數(shù)據(jù)庫中，隨時可以查驗歷史數(shù)據(jù)。 觸摸屏17提供人機界面，可以控制全系統(tǒng)的啟動與停止，可設(shè)定系統(tǒng)數(shù)據(jù)，包括輸瓶鏈速度、行車3開啟時間和速度、聲光報警器5的報警模式等，還可根據(jù)不同的瓶體型號，選用不同的產(chǎn)品模式。 本發(fā)明不局限于上述最佳實施方式，根據(jù)不同的需要，本裝置的各項配置可增可減，各硬件設(shè)備的規(guī)格也可依據(jù)不同的參數(shù)設(shè)計。任何人在本發(fā)明的啟示下得出的其他任何與本發(fā)明相同或相近似的產(chǎn)品，均落在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
一種基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢測方法，其特征在于，首先獲取由傳送帶送入集瓶區(qū)的瓶口圖像；然后對獲取的瓶口圖形進行圖像處理以識別當前集瓶區(qū)中的玻璃瓶是否存在異常情況，如果有異常情況則啟動報警；所述的異常情況包括瓶體倒伏、瓶體傾側(cè)、個數(shù)缺失、位置錯誤；所述的圖像處理包括以下步驟1)對圖像進行預(yù)處理以去除瓶口圖像中的噪聲和增強圖像；2)圖像分割及瓶口特征提取采用改進型的二維圖像灰度直方圖方法實現(xiàn)圖像分割，在二維直方圖熵法的基礎(chǔ)上引入遺傳算法對計算進行優(yōu)化；從預(yù)處理后的瓶口圖像中分割出瓶口圖像，得到瓶口二值圖像；3)瓶口計數(shù)的算法對瓶口二值圖像進行計數(shù)，即計算出圖像中自色連通區(qū)域的數(shù)目，根據(jù)檢測出的數(shù)目與預(yù)先設(shè)定的數(shù)目比較，如果數(shù)目一致表示集瓶區(qū)中的玻璃瓶狀態(tài)正常，否則判定集瓶區(qū)中的玻璃瓶狀態(tài)為異常。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢測方法，其特征在于，改進型 的二維圖像灰度直方圖方法包括以下步驟在預(yù)處理后的瓶口圖像的二維平面上作出灰度 直方圖，每個像素點的坐標值為(i， j) ， i和j分別代表像素點的灰度值和該像素點的鄰域 的灰度平均值，i和j組合出現(xiàn)的頻率為fij，每一個像素點的灰度等級均為L ;該像素點的 聯(lián)合概率密度函數(shù)Pij如下以(S，t)為分割閾值，準則函數(shù)W(S，t)為<formula>formula see original document page 2</formula>使W (s， t)最大的灰度值(s， t)即是所求的最優(yōu)閾值t*，即 Z = Ag^J^;甲"W ;其中Arg{}表示求反函數(shù)。針對(S， t)兩個參數(shù)的最優(yōu)求解采用遺傳算法優(yōu)化 編碼將各個染色體編碼為8位二進制碼； 人口模型設(shè)置人口數(shù)為50，最大繁殖代數(shù)為200 ; 評價采用準則函數(shù)W (S， t)為適應(yīng)度函數(shù)； 選擇采用比例選擇算子； 交叉交叉概率取為0. 6 ; 變異變異概率取為0. 1 ;終止準則當算法執(zhí)行到最大代數(shù)或群體中的最高適應(yīng)度值穩(wěn)定時，算法停止運行，具 有最高適應(yīng)度值的個體即為所求的解。
3. —種基于權(quán)利要求1或2所述基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢測方法的搬運機，包括 玻璃瓶傳送帶、裝有氣囊式抓頭提升機構(gòu)和緊固框的行車、安裝行車的立柱機架，緊固框的 正下方為集瓶區(qū)，傳送帶與集瓶區(qū)連接；其特征在于，在集瓶區(qū)設(shè)有縱向?qū)к壓涂裳乜v向?qū)к壱苿拥臋M向?qū)к?；用于獲取集瓶區(qū)內(nèi)玻璃瓶圖像的相機設(shè)置在橫向?qū)к壣希幌鄼C的鏡頭 垂直集瓶區(qū)向下，相機與用于圖像處理和導(dǎo)軌控制的工業(yè)控制計算機系統(tǒng)連接；相機的鏡 頭周圍設(shè)置有環(huán)形光源；縱向?qū)к壓蜋M向?qū)к壟c驅(qū)動電機連接；所述工業(yè)控制計算機系統(tǒng) 包括工業(yè)控制計算機、安裝于工業(yè)控制計算機的機箱內(nèi)的雙軸運動控制卡和1/0卡、與工 業(yè)控制計算機連接的PLC以及與PLC連接的觸摸屏；所述立柱機架包括集瓶臺四周立柱以 及立柱上方的端梁和行車導(dǎo)軌，行車導(dǎo)軌向集瓶臺側(cè)面延伸至碼垛包裝區(qū)上空。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于機器視覺的碼垛玻璃瓶檢測方法及基于該方法的搬運機，該檢測方法為首先獲取經(jīng)傳送帶送入集瓶區(qū)的瓶口圖像；然后對獲取的瓶口圖形進行圖像處理以識別當前集瓶區(qū)中的玻璃瓶是否存在異常情況，如果有異常情況則啟動報警；搬運機包括玻璃瓶傳送帶、裝有氣囊式抓頭提升機構(gòu)和緊固框的行車、相機、立柱機架，緊固框的正下方為集瓶區(qū)，傳送帶與集瓶區(qū)連接；在集瓶區(qū)設(shè)有縱向?qū)к壓涂裳乜v向?qū)к壱苿拥臋M向?qū)к墸挥糜讷@取集瓶區(qū)內(nèi)玻璃瓶圖像的相機設(shè)置在橫向?qū)к壣希幌鄼C的鏡頭垂直集瓶區(qū)向下，相機與用于圖像處理的計算機連接。本發(fā)明易于實施、自動化程度高，效率高，具有廣闊的工業(yè)應(yīng)用前景。
文檔編號B65G57/00GK101710080SQ20091022714
公開日2010年5月19日 申請日期2009年12月1日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月1日
發(fā)明者周博文, 張輝, 朱慧峰, 王耀南, 葛繼 申請人:湖南大學(xué)