賈昊,張燁,崔忠政,徐曌, 楊揚,徐佳
(1.大連科技學院電氣工程學院,遼寧大連,116052;2.中國華錄松下電子信息有限公司開發中心,遼寧大連,116000)
關鍵字:機器視覺;NI Vision 圖像采集; 圖像處理; Labview
機器視覺技術的逐漸普及,成為自動化行業新焦點,伴隨中國改革開發的深入,人工成本逐漸上升,人口紅利優勢不在明顯,而伴隨著招工難、流動快,特別是一些用工集中,重復性強崗位而不得不采用大量高科技的設備,如機器人、機器視覺設備、自動組裝設備。而在這其中,機器視覺設備在工業自動化、生產生活中所起的作用越來越大。在大批量生產過程中,用人工視覺的產品質量效率低且精度不高,用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成,是實現計算機集成制造的基礎技術。

圖1 IMAQ函數模塊
機器視覺的應用,首先是解圖像采集,NI公司的圖像采集(IMAQ)兼容目前主流的工業圖像采集設備,包括火線(1394接口)、千兆以太網(GigE)、USB等接口設備,提供一系列的接口函數。
在進行圖像采集時,先要用IMAQ Create函數創建一個圖像任務,此函數的接線如圖2所示。

圖2 IMAQ Create函數圖標
可以通過以下程序通過IMAQ設備上來采集圖像并顯示出來,程序如圖3所示。

圖3 利用USB圖像采集設備采集連續圖像
圖像處理也可以稱作視覺處理。Labview提供了多種圖像處理的方法。其中NI公司的視覺采集軟件提供的驅動和函數,既能夠從數千種連接到設備上的不同相機采集圖像,也能夠從連接在PC、PXI系統或筆記本計算機上標準接口的IEEE 1394和千兆視覺相機采集圖像。
Labview中的視覺開發模塊作為強大的機器視覺處理庫,配有各類函數,其中包括:邊緣檢測、顆粒分析、光學字符識別和驗證、一維和二維代碼支持、幾何與模式匹配、顏色工具。為用戶提供了相當便利的操作,用戶可通過視覺開發模塊的同步功能,實現與運動或數據采集測量的同步。
在生產實際應用中,TV屏上的暗點嚴重影響產品品質,暗點小,作業人員檢查一個像素暗點十分困難,在這種情況下,通過機器視覺技術的應用,圖像采集、處理、能高效識別在屏上的暗點,確保了產品的品質。

圖4 TV屏圖像處理前

圖5 TV屏圖像處理后
可以通過NI IMAQ一些函數對圖像進行處理,然后利用顆粒分析對暗點進行分析來判斷暗點有無和在分布位置和情況,可以得到暗點的數量、大小、以及位置坐標,可以醒目標定供作業人員處理。主要分析處理函數如圖6所示。

圖6 圖像處理的主要分析函數
NI Vision邊緣算法模塊在實際中有很大的應用,特別是在成形工程和沖壓工程中應用面較廣,幾何寸法、幾何分析、幾何匹配等都需要應用到。
邊緣檢測的實質是采用某種算法來提取出圖像中對象與背景問的交界線。我們將邊緣定義為圖像中灰度發生急劇變化的區域邊界圖像灰度的變化情況可以用圖像灰度分布的梯度來反映,因此我們可以用局部圖像微分技術來獲得邊緣檢測算子。經典的邊緣檢測方法,是通過對原始圖像中像素的某小鄰域構造邊緣檢測算子來達到檢測邊緣這一目的的。

圖7 邊緣檢測步驟圖

圖8 邊緣檢測物體定位
典型的機器視覺應用中,是從關注區中提取測量指標而不是從整個圖像中。要使用這種技術,關注物體的各個部分都要出現在所定義的關注區中。如果需要處理的圖像中被測物體始終保持在相同的位置和方向,那么直接定義關注區就可以了。
通常,被測物體會在需要處理的圖像中發生相對位移或旋轉。 發生這種情況時,那么關注區就需要跟所關注的物體的所有部分一起移動或旋轉。對于要隨物體一起移動的關注區,需要定義一個相對于參考圖像中物體的參考坐標系統。在測量處理期間,當需要處理的圖像中的物體出現移動和旋轉時,坐標系統也隨物體一起移動。這個坐標系統稱為測量坐標系統。測量模塊利用相對于參考坐標系統的測量位置自動地將關注區移動到正確的位置。關于坐標系統。
可以利用邊緣檢測或模式匹配建立一個坐標變換。建立坐標變換的邊緣檢測和模式匹配模塊的輸出結果是原點、角度,和坐標系統的軸向。某些機器視覺模塊采用這一輸出結果并自動調整檢測區域。也可以通過編程利用這些輸出結果來移動做相對于物體的檢測區域。
在沖壓工程模內攻絲工藝中,由于各種因素導致出現的未攻絲以及攻半絲等情況時有發生,嚴重影響后續工程的生產,通過采用機器視覺技術,利用圖像邊緣分割等圖像處理算法,可以高效的分辨出攻絲是否OK,杜絕不良品流入下一工程,削減了作業人員,提高了生產效率。

圖9 基于邊緣檢測內攻絲

圖10 基于邊緣檢測內攻絲算法模塊流程
機器視覺伴隨計算機技術、現場總線技術的發展,技術日臻成熟,已經廣泛應用在制造行業中,特別是電子制造業中,印刷電路板的檢測,OCR/OCV字符識別,完成品外觀檢查,包裝工程等有較廣的應用范圍。基于NI Vision的機器視覺技術已經成功應用到生產中,有一些成熟的案例,伴隨著應用范圍的擴大和關注程度的加深,關注這一領域的工程師和技術人員也日益增長,將會大力提高生產自動化水平和檢測系統的智能水平。