基于機器視覺的高速分揀系統

王晶晶

福州職業技術學院，福建 福州 350108

0 引言

經濟發展水平的全面提升，為當前人們的生產與生活提供了更加豐富的動力，同時機電行業也成為推動社會前進的支柱性產業，這其中，以電子信息技術及智能技術為基礎構建的加工體系進一步提升了機電行業的發展質量。基于此，文章以技術分析法和文獻研究法作為主要方式，結合機器視覺技術，闡述其在高速分揀系統中的具體應用。這不僅是文章論述的核心內容，也是進一步打造完善的機電發展體系的關鍵研究課題。

1 基礎理論

從研發角度看，機器視覺技術具有較強的可靠性、柔性及非接觸測量特點，在當前的工業自動化及虛擬現實技術研發方面具有極強的應用價值。從具體類型看，機器視覺系統可分為基于PC的視覺系統和基于視覺傳感器的視覺系統。基于PC的視覺系統的核心構件為PC，檢測速度有限。基于視覺傳感器的機器視覺系統可以快速進行圖像處理，配備圖像處理器和數碼相機，I/O接口可以快速集成相關數據，同時可以提供專業的視覺開發軟件，進一步降低了開發難度，縮短了識別周期，提高了視覺識別的可靠性和速度。它已成為當前機電研發領域的主要技術體系[1]。

2 基于機器視覺的高速分揀系統分析

2.1 高速分揀系統的基礎結構及功能

在當前的多個領域，高速分揀系統已經成為有效代替人工操作的主要技術成果，通常應用在物品的檢測、分揀及分級方面，是流水線加工過程中十分常見的設備，不僅能夠降低人工成本，也可以有效提高工作效率。尤其是當前以機器視覺系統為基礎構建的高精準運行機器人，配合運動控制體系，能夠有效實現全方位的自動化管理和操作。

以機器視覺技術為基礎的并聯式分揀系統的工作流程如圖1所示。其中，配備了工控機、并聯機器人、運動控制器、夾持器及機器視覺系統。從具體結構上看，分裝系統采用上下機控制系統進行全方位控制。上位機主要利用工業攝像機了解裝配線運輸系統中相關物品的圖像，并利用機器視覺算法對運動過程中的物品進行自動跟蹤定位。下位機的運動控制器將直接聯動機器人的夾持器，在控制中心的指令下，能夠精準地進行位置識別，并且完成夾取和分揀等動作。

圖1 并聯式分揀系統的工作流程

2.2 高速分揀系統的視覺定位算法

視覺定位算法是直接提升高速分揀系統運行質量的關鍵技術體系。機器人在完成分揀作業時，首先工業相機會及時采集相關物品的圖像，然后輸送到機器視覺軟件中，軟件會自動對采集到的圖像進行分析和處理。在這個過程中，最主要的處理內容是提取物品的具體邊緣特征，并且確定特征點，這是獲取物品位置及姿態的重要過程[2]。

后續會經過一系列延遲，驅動器會直接聯動并聯機器人的末端夾持器，前往前期定位并且實時跟蹤的位置執行夾取動作。接著，按照具體的工藝要求，將其放到相應區域內。在這個過程中，需要及時計算物品在延遲時間內的距離移動情況。具體的傳送距離計算公式如下：

式中：S為具體傳送距離；v為傳送速度；Δt為延遲時間。

除此之外，在實際運動的過程中受到其他因素的影響，物品會存在偏移距離Δx、Δy，這就需要機器視覺系統的中心處理器在整體的工作面上構建一個坐標系，獲取圖像的具體位置。具體的坐標值計算如下：

3 機器視覺軟件系統設計

3.1 基礎系統設計

從具體技術原理角度來看，機器視覺系統在落實圖像采集作業的過程中踐行的方式主要有兩種。一是以圖像采集卡作為主體進行圖像采集，二是通過工業相機進行圖像采集，其中，后者的信號傳輸質量較好，速度較快，同時方便進行二次開發及多項設備的有機調配。

以工業相機作為核心的數據采集設備，能夠配合機器視覺系統快速地確定采集物品的特征點及轉角，并且將其處理成實時性的圖像。例如，當前應用較為廣泛的Genie系列的工業相機便能夠實現以太網通信協議的開發，通過黑白成像的方式有效應對當前各種類型的分揀系統及分揀機器人。

另外，機器視覺軟件具有全自主開發的特點，可以實現二次開發，但是由于自主開發過程周期較長，因此當前普遍使用二次開發的軟件。例如，當前應用較為普遍的Sherlock機器視覺軟件系統能夠有效配備Windows開發環境，專業用于視覺處理，另外配備了其他一些強大的相關功能和圖形化用戶界面[3]。

3.2 軟件體系的開發

以機器視覺為基礎的高速分揀系統依賴于具體的軟件體系，因此在軟件開發的過程中，為了進一步打造高質量的并聯機器人分揀體系，可以從VC自主開發程序的角度進行人機交互界面、數據輸入輸出、數據轉化儲存等功能的開發[4]。同時，將Sherlock軟件自主融入其中，以有效實現圖像選擇、圖像增強、邊緣提取及測量分析等功能。例如，在某生產線上需要提取一件“心形”的物品，具體的系統設置及開發步驟如下。

（1）建立工程項目，并且在工程項目中增加DLL文件，確保VC工程和Sherlock能夠順利連接。具體的編碼程序：#import “C: \SherlockBin IpeEngCtrl. dll”。

（2）設計工程對話框，主要負責將后續實際運行過程中的相關數據和信息錄入后臺控制系統中，這也是提取具體的物件形狀的重要過程。在工程對話框中添加IpeDspCtrl控件，并添加變量m_Display。IpeDspCtrl控件為Sherlock開發的VB、VC二次開發工具，界面較為簡潔，操作方便，主要應用在VB、VC編程環境中，接收Sherlock采集的圖像。

（3）為了確保機器視覺軟件及高速分揀系統能夠結合實際的工業需求進行實時運行及智能跟蹤，還需要在后臺建立和Sherlock相連接的類項目。

（4）在工程對話框中連接Sherlock采集到的圖像。

（5）整體系統會將采集到的圖像進行智能分析，了解圖像的具體特征，并通過視覺算法分析轉角和相關數據，將分析出來的結果轉化為具體的數據之后進行傳輸。相關數據主要由中心控制系統接收，儲存到數據庫中，并且結合數據庫中的前期分類及對比，進行該物體的自動分級、定位、追蹤。

（6）機器視覺系統初步完成運行，退出后臺程序，由智能操控技術操縱分揀手臂進行拾取。

3.3 圖像處理算法

此次拾取的物品為“心形”物品，其外觀形狀較為規整，因此可以直接通過圖像采集及邊緣提取的方式分析其具體特征，然后提煉所有物品的相同性特征。由于該物品與原型的差異較大，因此不能單純提取中心點，需要提取特征點及轉角。該物體的特征提取圖像如圖2所示。在提取基礎特征之后，由Sherlock進行圖像增強，確定邊緣曲線，然后通過機器視覺軟件確定中心點A、拐點B、旋轉角θ。這樣能夠有效定位每一個物體的位置及姿態，確保假體準確無誤。

圖2 特征提取圖像

4 結束語

綜上所述，將機器視覺技術融入當前的智能分揀系統中，不僅能夠快速定位流水線上的具體工件位置及相關狀態，還可以有效提升分揀的速度，打造高速分揀系統，配合智能機器人及機械手臂有效完成高質量的分揀作業。文章在Sherlock軟件的基礎上進行二次開發，研發了基于機器視覺的智能分揀系統，能夠有效提升工業生產有效性，在控制成本的過程中也能夠增強技術體系研發質量。