冰箱能效標識檢測與識別PC式視覺系統開發

趙秋玲,牟海春,楊闖闖,董 雷

(1.青島職業技術學院,266021；2.青島海孚自動化設備工程有限公司，青島，266000)

冰箱能效標識檢測與識別PC式視覺系統開發

趙秋玲1,牟海春2,楊闖闖2,董 雷1

(1.青島職業技術學院,266021；2.青島海孚自動化設備工程有限公司，青島，266000)

針對混產模式下，冰箱能效標識靠人工檢測引起漏檢、錯檢、自動化程度低等問題，利用VB.NET和VisionPro，開發了能效標識檢測與識別PC式視覺系統。其利用機器視覺，自動跟蹤、識別能效標識，可完全代替人工完成能效標識檢測和識別，滿足生產實際的需要。

PC式視覺；能效標識；VB.NET；VisionPro；檢測與識別

0 引言

目前，在白色家電行業，冰箱能效標識的粘貼、檢測普遍采用人工方式。混產模式下，長期采用人工檢測，極易引起視覺疲勞，檢測結果主觀性強、效率低、勞動強度大，并且漏檢、錯檢現象經常發生，從而引起因能效標識錯誤召回冰箱的問題，其造成的經濟損失和信譽問題對生產廠家的影響非同小可。為此，開發了基于PC機的冰箱能效標識檢測與識別視覺系統，其利用XY軸伺服定位裝置跟蹤冰箱能效標識、利用工業相機檢測能效標識，將計算機的快速性、PLC的可靠性和機器視覺的先進性融合在一起，完全替代人工，實現能效標識的自動跟蹤、檢測與識別。

1 系統檢測方案

冰箱能效標識粘貼在冰箱門體右上角，信息內容包括產品的生產者、規格型號、能源效率等，下線時需進行嚴格的在線檢測。判別依據是：能效標識需要和冰箱背部條碼信息一致。根據對某冰箱廠實際情況的調查，不同型號的冰箱，標識粘貼位置位置不同，但條碼在冰箱背部位置基本是統一，距右側板20cm，垂直方向上下距離最大差為11cm。

為有效、自動提取冰箱條碼和能效標識信息，并判斷、統計能效標識有無和正確與否，系統整體結構設計，如圖1所示，主要由PC機、PLC、CCD相機、光源、相應硬件接口及相應定位機械裝置組成。CCD相機有兩臺，一個用于采集冰箱背部條碼圖像，另一個用于采集冰箱能效標識圖像。

圖1 能效標識檢測與識別PC式視覺系統檢測方案

為了自動采集各種型號冰箱的條碼和能效標識圖像，相機、冰箱需要根據根據工廠實際進行非標設計，設計相應定位機械裝置。如圖1所示，其由冰箱傳送線體、能效相機和條碼相機定位裝置組成。能效相機定位裝置可采用直角坐標機器人結構，具有兩個自由度，可實現X方向（冰箱輸送方向）和Y方向（冰箱垂直方向）兩軸運動，由兩臺伺服電機驅動，實現能效標識的智能跟蹤和定位。條碼相機定安裝到一小型滑臺氣缸上，并采用L型支架結構一起固定到冰箱傳送線體上，利用氣缸實現條碼相機上下移動，滿足不同高度條碼圖像采集的要求。

系統工作原理是：冰箱到條碼相機位置，相機采集條碼，圖像傳送給PC機；PC機對圖像進行處理，提取型號信息，計算出能效標識位置，傳輸給PLC；PLC控制X軸和Y軸伺服電機，驅動標識相機移動到適當采集位置；冰箱到，采集能效標識，圖像傳輸給PC機，經處理、運算，判斷能效標識是否有問題，并統計相關信息。如有問題，報警，并通過PLC控制生產線相應配套裝置將問題冰箱推放到指定位置；正確，放行。

2 視覺系統設計

機器視覺系統是能效標識檢測與識別的關鍵。綜合考慮成本、性能、開發周期等因素，能效標識檢測PC式視覺系統由兩臺CCD相機、鏡頭、光源、千兆網卡、PC機、接口電纜和相應軟件組成。

2.1 視覺硬件選擇

CCD相機采用德國Basler公司產品，型號為Aca1300-30gm、Aca640-100gm，分別用于采集能效標識和條碼，通過千兆網卡與PC機通訊。鏡頭型號為H1214-M，光源選用紅色高亮環形光。

2.2 基于VisionPro的視覺系統軟件開發

與嵌入式視覺系統相比，PC式視覺系統具有價格低、界面友好、靈活性高、易于實現較復雜的系統功能等優點，最大缺點是開發周期長。為縮短開發周期、降低時間成本，視覺軟件選用美國Cognex公司的VisionPro，其是基于PC機的專業視覺開發軟件，集成了用于定位、檢測、識別等任務的工具庫，封裝了很多可靠、高效的算法，并可利用C#、VB.NET進行二次開發。

2.2.1 圖像獲取

能效標識視覺系統的兩臺CCD相機均采用Gigabit Ethernet千兆網接口，連接好硬件。使用VisionPro軟件包中Cognex GigE Vision Configuration Tool設置好IP地址，打開VisionPro軟件，新建兩個Cogjob文件，分別用于條碼讀取和能效標識讀取。在作業編輯器中，通過Image Source可視化工具，簡單配置即可獲取相應圖像。

2.2.2 條碼識別

一臺冰箱，對應一個條碼，條碼是唯一的。冰箱條碼大多為一維碼，條碼識別采用VisionPro作業編輯器中BarcodeTool一維碼識別工具來實現。因冰箱條碼長度不同，相機景寬和景深有一定限制，為自動識別冰箱背部所有條碼，可再安裝一臺CCD相機。兩臺相機，一臺采集小條形碼圖像，一臺采集大條形碼圖像。

2.2.3 能效標識檢測和識別

能效標識相機需通過定位裝置跟蹤、采集圖像，每次采集圖像的一致性難以保證。為了有效提取圖像中的生產者、規格型號等文字信息，需對圖像先進行模式匹配、定位，再進行字符識別，程序如圖2所示，具體如下：

圖2 VisionPro應用程序

（1）模式匹配與目標識別

利用PMAlignTool工具，通過模式匹配找出目標物，匹配圖像選擇能效標識中“中國能效標識”圖像。目標物匹配結果為姿態信息、X坐標、Y坐標等，這些輸出結果可連接到其它工具。

（2）圖像固定

將上步運算結果 Results.Item[0].GetPose()圖像姿態鏈接到固定工具FixtureTool，進行圖像定位，再將圖像結果OutputImage鏈接到后面字符識別工具。

（3）字符識別和提取

利用OCRMaxTool進行字符識別，需要對所有型號的冰箱能效標識圖像采集、字符定位、字符識別、字符分割、參數設定和字符提取等，建立字符庫，如圖3所示。

圖3 冰箱規格型號字符庫的建立

根據工業現場實際要求，可多次利用字符識別工具，進行能效標識上所有字符信息的識別和提取。如圖2所示程序，本文利用了兩次該工具，分別進行生產者名稱和規格型號的識別和提取。

2.3 基于VB.NET的人機界面開發

VisionPro程序中的圖像處理結果，因接口不匹配，無法直接傳輸給PLC，且利用VisionPro進行結果比較、信息統計等較難實現。為此，利用VB.NET對VisionPro程序進行二次開發，實現圖像處理數據的提取、統計和分析，并基于串口通訊協議編寫程序，實現與PLC的實時通訊，將視覺系統和PLC通訊在一起，實現相機、機械裝置和冰箱輸送線體的協調動作，完成能效標識的智能檢測和識別。

利用VB.NET開發的人機界面包括條碼采集界面、能效標識界面、PLC控制界面、信息統計界面和數據輸入界面，能效標識采集檢測與識別視覺系統操作界面如圖4所示。

3 結論

冰箱能效標識檢測與識別PC式視覺系統是機、電、光一體化的復雜系統，兩臺CCD相機是眼睛、伺服定位裝置是手足、PC機和PLC是大腦，通過機、電、光的集成，能完全替代人工，實現能效標識的非接觸式檢測和識別，避免了人工檢測的諸多不足，降低了人工成本，提高了檢測效率、生產線的自動化、柔性化，一定程度上彌補了企業勞動力的不足，值得推廣和應用。

[1]（黎巴嫩）Bilal Haidar著，顏炯譯.開發安全可靠的ASP. NET 3.5應用程序—涵蓋C#和VB.NET北京：清華大學出版社，2010

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[4] 甘英俊,胡天翔等.基于機器視覺的汽車牌照識別.機械制造與自動化[J]，2009.02。

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[6] 韓思亮，湯建新等.基于串口服務器的PLC與上位PC機的遠程通訊設計，電氣自動化[J]，2005.10。

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

圖4 能效標識檢測與識別視覺界面

趙秋玲（1974-），女，漢族，山東冠縣人，講師，工學碩士，研究方向：機械制造及其自動化、機器視覺、CAD/CAM。

項目來源：山東省高等學校科技計劃項目“冰箱能效標識智能檢測與識別系統設計與開發”，項目編號：J12LB72