道岔墊板編碼自動識別系統研發

崔建平

摘要：道岔墊板編碼主要由字母和數字組成，受限于墊板的尺寸和編碼加工方式，編碼尺寸小、深度淺。墊板表面分為機加后表面和自然表面，而且由于灰塵、油污、生銹等原因差異性大，給識別帶來了很大困難。針對以上問題，該文以工業機器人為基礎，研發了一套道岔墊板編碼自動識別系統，系統集成自動補光、圖像采集與分析、數據流轉、可視化等功能，實現穩定可靠的編碼自動識別，為進一步提升道岔墊板生產自動化水平打下了堅實的基礎，具有廣闊的推廣應用前景。

關鍵詞：道岔墊板?編碼識別?圖像采集?圖像分析與處理

中圖分類號：TP391.41??文獻標識碼：A???文章編號：1672-3791（2022）06（b）-0000-00

Research?and?Development?of?Automatic?Code?Recognition?System?for?Turnout?Base?Plate

CUI?Jianping

（?China?Railway?Construction?Heavy?Industry?Corporation?Ltd.，?Changsha，?Hunan?Province，?410100?China）

Abstract：?The?code?of?turnout?base?plate?is?mainly?composed?of?letters?and?numbers.?Limited?by?the?size?and?code?processing?mode?of?base?plate，?the?code?size?is?small?and?the?depth is?shallow.?The?surface?of?base?plate?is?divided?into?machined?surface?and?natural?surface，?and?it?is?very?difficult?to?identify?due?to?the?great?difference?of?dust，?oil?stain，?rust?and?other?reasons.?In?view?of?the?above?problems，?based?on?the?industrial?robot，?this?paper?develops?a?set?of?automatic?code?recognition?system?for?turnout?base?plate.?The?system?integrates?the?functions?of?automatic?light?filling，?image?acquisition?and?analysis，?data?flow?and?visualization?to?realize?stable?and?reliable?automatic?identification?of?code.?It?has?laid?a?solid?foundation?for?further?improving?the?production?automation?level?of?turnout?base?plate，?and?has?a?broad?prospect?of?popularization?and?application.

Key?Words：?Turnout?base?plate;?Code?recognition;?Image?acquisition;?Image?analysis?and?processing

道岔墊板是鐵路道岔配件中的重要組成部分，包含底板、臺板、鐵座等。不同的墊板安裝位置不同，為了便于安裝，防止用錯墊板，需要對不同種類的墊板進行編碼。

目前，道岔墊板標記的方式主要有：采用沖印或針式打碼的方式在底板表面標記一組編碼，用來區分不同類型的道岔墊板。字符包含“0～9”這10個數字，“A～Z”共26個英文字母，以及“/”“（）”等幾個特殊字符。這兩種方式打印出來的字符，字高約8?mm，字寬約5?mm，字頭壓痕寬度0.5～0.8?mm，字跡壓痕深度0.5～1?mm。

在工業生產中，編碼信息的提取有人工識別，手動輸入的方式，該種方式費時費力，效率低下，目前多采用圖像識別技術。隨著人工智能技術的發展，圖像識別技術越來越成熟，應用越來越廣泛，但是對于金屬表面的編碼識別研究較少。在道岔墊板自動化焊接工作站中，編碼識別是基礎，因此開發道岔墊板的編碼識別系統具有重要意義。目前道岔墊板編碼識別主要存在以下難點：（1）金屬表面存在反光現象，采集的圖像質量普遍不高，增加了識別的難度。（2）打印出來的字符小，深度較淺，現階段編碼識別正確率不高，特別是相似的字符之間很容易誤識別，如“3”“6”“8”。（3）自然場景下，光線強度易變化，對圖像識別算法的適應性要求很高。

1?系統構成

為解決以上問題，設計和研發了道岔墊板編碼自動識別系統，系統采用工業控制技術、視覺識別與分析技術，現代通信技術，具備一鍵操作、自動補光、圖像采集與分析、可視化等功能，實現道岔墊板編碼自動識別。

系統包含控制系統和視覺系統。控制系統選用西門子S7-1200作為控制核心，建立工業機器人和工業相機、工控機之間的通信連接，控制整個系統的穩定運行。人機交互選擇西門子的12寸觸摸屏，實現參數設置、操作、數據查詢、結果顯示等功能。視覺系統包含圖像采集系統和圖像處理與分析系統，主要采集墊板編碼的圖像，經過預處理、定位、分割等，最終完成編碼的識別，并輸出給上位機。

2?系統設計

2.1?控制系統

控制系統由PLC及擴展模板、觸摸屏、驅動器、旋轉電機等組成。控制系統一方面是工業機器人、視覺系統之間數據流轉的紐帶;另一方面負責整個系統的邏輯控制、運動控制等。

本系統采用西門子PLC作為主控制器，CPU型號為1212C;系統數字量信號主要包括操作按鈕、機器人數字量輸入輸出、清槍裝置控制點等，模擬信號包括電流、電壓、坐標位置等;觸摸屏選用西門子KTP1200，作為人機交互載體，進行參數設置、系統運轉的控制以及過程監控，實現系統自動、連續、穩定運行。

2.1.1?通信設計

（1）PLC與工業機器人通信。

PLC集成Profinet接口，發那科機器人配備Profinet通訊板卡，作為設備從站與PLC通訊。將機器人的GSD文件導入PLC編程軟件，進行硬件組態[1]。機器人的IP地址與PLC的IP地址設置為同一網段。在機器人里面配置I/O信號，把Profinet網絡信號按順序分配到DI/DO的端口上。在PLC里設置Profinet板卡的DI/DO起始地址，這樣PLC與機器人通訊地址就一一對應起來。

（2）PLC與工控機通信。

PLC的CPU具有集成的以太網接口，支持面向連接的以太網傳輸層通信協議。協議會在數據傳輸開始之前建立到通信伙伴的邏輯連接。數據傳輸完成后，這些協議會在必要時終止連接。PLC通過TCP/IP協議實現與工控機的數據通信。調用PLC編程軟件里面自帶的通用以太網通訊模塊，連接參數本地里面選擇連接類型為“TCP”，伙伴里面選擇“未指定的設備”作為連接伙伴[2]。設置雙方的IP地址，須在同一網段。下載組態，雙方就可以進行數據交換了，數據發送頻率根據實際情況設定。

2.1.2?觸摸屏界面設計

人機交互界面是用戶作業的操作平臺，其設計邏輯、簡潔程度直接關系系統的整體運轉。博途自帶的組態軟件對于系統操作、監控設備的運行狀態等方面功能強大，整個界面簡潔易懂，操作方便[3]，包含啟動條件、字符識別、生產信息、信息查詢等畫面。

（1）啟動條件。

滿足啟動條件，才能通過外部按鈕啟動機器人，機器人按照流程自動作業。啟動條件包括機器人處在設置的參考位置、系統沒有報警信息、所有急停開關未按下、示教器開關處在“OFF”位置、機器人控制柜三檔選擇開關處在“AUTO”擋等[4]。啟動條件缺一不可，用戶可以通過界面上相應信號的指示燈查看是否滿足啟動條件，指示燈為綠色表示滿足啟動條件，否則就不滿足啟動條件。

（2）編碼識別。

視覺系統采集墊板編碼，并將識別結果顯示在界面上。墊板編碼一般分布在三個區域，對應界面右側的區域一、區域二、區域三。區域一字符、區域二字符、區域三字符后面的文本框內顯示三個區域的字符，程序號顯示相應的墊板編碼對應的機器人程序。識別后，若識別結果與表內編碼一致，則會顯示“識別正確”;反之，則會顯示“識別錯誤”。

界面上設置了手動/自動選擇，手動狀態下，用戶可修改識別結果，只有點擊“結果確認”才會往下執行剩下的程序;自動狀態下若“識別正確”，程序自動往下運行，無需人工干預，如圖1所示。

（3）信息查詢。

信息查詢包含I/O信號、報警信息查詢、用戶管理。I/O信號包含PLC輸入、輸出信號查詢。在系統發生故障時，可以用來查找故障發生的原因。報警信息保存重要參數的報警信息，供用戶查詢、查看。用戶管理包含用戶的操作日志和用戶的權限管理。不同的用戶賦予不同的權限，用戶只有登錄系統才能進行操作。用戶的登錄名、登錄時間、退出時間、操作記錄形成操作日志，操作日志永久保存。

2.1.3?控制系統軟件設計

控制系統主程序設計流程如圖2所示。上電后PLC、觸摸屏、驅動器進入初始化狀態，檢查判斷PLC、驅動器是否可以運行。

基于PLC的主控系統接收到外部按鈕的啟動指令，如果滿足自動啟動條件，機器人運動到拍照位。機器人發送“到位”信號給PLC，PLC接收到此信號后，控制旋轉電機旋轉至工作位。PLC發送“拍照”信號給上位機，啟動相機采集圖像。執行編碼識別算法，輸出結果到PLC，PLC發送給觸摸屏界面進行顯示[5]。如果識別異常，系統發出報警，提醒人工介入處理，點擊“結果確認”按鈕。識別過程結束，機器人、光源均回到原點。機器人根據識別的墊板編碼，調取相應的墊板焊接程序。

2.2?視覺系統

視覺系統由圖像采集系統、圖像處理與分析系統組成。

圖像采集系統采集墊板的圖像，通過以太網傳輸到工控機。光源在采集圖像時對墊板表面進行補光，獲取良好的圖像。圖像處理與分析系統對采集到的圖像進行處理分析，提取出墊板編碼，并把編碼發送給PLC，在觸摸屏中顯示。

2.2.1?圖像采集系統

編碼識別的關鍵是采集到高質量的數字圖像。圖像采集系統包含相機、光源和工控機。為了獲得高質量的圖像，選用高分辨率的CMOS相機和定焦鏡頭，可變角度和可變光強地控制光源進行補光。

（1）相機。

三維視覺體積大，成本高，在機器人工作站中安裝位置也難以保證。二維工業相機體積小，精度高，價格低，可以安裝在機器人六軸末端的焊槍上，結構緊湊，所以本系統采用二維面陣相機。

工業相機的選型需要考慮：相機視野范圍能夠覆蓋墊板編碼區域;相機分辨率滿足識別要求;相機的傳輸接口等。該系統墊板編碼的區域范圍為200mm×120mm，相機工作距離為300?mm，所以選用國產的20MP像素CMOS相機，分辨率為5472×3468。鏡頭選用MH-X系列定焦工業鏡頭，可適配此款工業相機，還具有高清晰度、高對比度、低畸變等特性。

（2）光源。

為了解決反光和自然光易變的問題，設計可變角度和可變光強的補光裝置。補光裝置設計有兩個關鍵點：一是由于墊板的表面差異和自然光變化，光源亮度可遠程調節，二是光源的角度可調節，以滿足不同的補光角度。基于此采用條形LED光源，帶串口通信接口。根據墊板表面情況和自然光變化，PLC發送光強控制字，控制光源的光強。經測試，為了照亮工件表面的凹陷字符，突出字符特征，采用光源在斜上方的打光方式對工件進行補光效果佳，如圖3所示。此外，為了不影響機器人的正常作業，將光源安裝在旋轉機構上，PLC發送脈沖控制旋轉電機的旋轉角度[6]。圖像采集時旋轉機構旋轉到工作位;采集完成后，旋轉機構旋轉到原位，等待下一個命令。

（3）工控機。

圖像的存儲、處理與分析均在工控機里完成，為了適應系統的性能需求和節拍要求，工控機的顯卡必須為專業顯卡，硬盤500G以上，CPU內存8G以上等。選用8G專業顯卡，CPU內存16G，2T機械硬盤，集成千兆網卡的工控機作為圖像處理的服務器。

2.2.2?圖像處理與分析系統

圖像處理與分析系統，包含圖像預處理、字符定位、字符分割、分割后識別、結果輸出等步驟。

（1）?標記。

識別前，采集墊板圖像樣本，盡量包含所有的字符。樣本數量越多，預測得越精確，但是考慮到墊板編碼的特點，采集100個左右樣本即可。將每一個樣本的字符按區域標記出來，進行訓練。

（2）圖像預處理。

雖然采集圖像的時候減少了大量的光照不均、反光現象，但是在實際生產中，無法保證每張圖片都是高質量。為了降低算法的識別難度，實現字符的準確識別，需要對圖像進行合理的預處理[7]。這個過程包含灰度化，二值化，去除噪聲，傾斜矯正等。處理前后的對比如圖4所示。

（3）字符定位。

對于墊板編碼識別而言，只需要編碼部分的圖像就夠了，沒必要對整張圖片進行分析識別，因此從整個圖像中準確檢測出編碼區域就十分重要。

將處理后的圖像進行行掃描和列掃描[8]。這樣我們就可以定義出左邊界、右邊界、上邊界、下邊界，然后切割出編碼的邊界。

（4）字符分割與識別。

字符分割不僅要將連續的字符分割成若干獨立的字符區域，還需要保證字符邊緣的完整性。除了要識別的字符外，圖像中還有很多干擾因素，為了排除干擾因素，提高識別率，將字符以外的圖像“黑化”處理[9]。

分別在水平和垂直方向對“黑化”后的圖像進行投影，會得到一個投影圖，對其中的白色像素點進行統計，根據統計結果就可以判斷出每一行的上下邊界以及每一列的左右邊界，從而可以找到切分位置[10]。然后根據找到的切分位置，把字符切分成一個個單個的字符，分割后的字符按照像素點的坐標位置排列。

分割后識別字符，主要解決的問題是每個字符是什么。

經過機器學習或與字符數據庫模板進行匹配，最后選取匹配度最高的結果作為識別結果。而且，隨著樣板庫的增加，模型不斷完善，識別精度越來越高[11]。編碼識別的結果如圖5所示。

（5）結果輸出。

對于本系統來說，墊板編碼分布在三個區域，標記為區域一、區域二、區域三。識別以后，將識別結果分成三部分，和錄入的編碼進行比對，比對正確，將結果發送給控制系統，在觸摸屏字符識別界面上顯示。

3?應用效果評價

道岔墊板編碼自動識別系統已經研發成功，經多次調試后在國內道岔墊板機器人焊接工作站進行推廣應用。使用以來，運行狀況良好，解決了道岔墊板編碼識別難、正確率偏低的難題。系統具有以下優點。

（1）HMI人機界面友好，系統操作簡單、結構緊湊、投入成本低。

（2）識別率有效提升。投入運行以來，對自動識別的正確率進行了統計。結果表明，識別正確率達到99%以上。

（3）人工參與少。一鍵啟動，通過編碼的識別，自動調用相應的焊接程序，減少了編程的工作量，降低了勞動強度。

（4）系統運行穩定可靠，維護率低。

4?結語

道岔墊板編碼自動識別系統的研發，解決了道岔墊板編碼識別的難題，為道岔墊板自動化焊接打下了堅實的基礎。系統基于工業機器人，以PLC為主控制器，結合視覺系統，不但實現了數據流轉，自動識別，人為參與少，而且提高了識別正確率。同時，編碼自動識別系統還可與生產系統連接，實現遠程監控和生產調度。此外，觸摸屏的界面設計充分考慮不同人群的差異性，整個作業只需一鍵完成，操作便捷，易于上手。綜上所述，道岔墊板編碼自動識別系統可以推廣應用。

參考文獻

[1] 殷曉軼.PROFINET?IO在PLC與工業機器人通信中的應用[J].集成電路應用，2021，38（4）：178-179.

[2] 陶帥.PLC與PC的通信在工業機器人監控系統中的應用研究[J].河北農機，2021（8）：67，72.

[3] 杜旭東，王琛.一種道岔墊板生產線控制系統的設計及應用[J].機械管理開發，2020，35（7）：185-187.

[4] 焦雷.基于PLC的鋼筋籠自動焊接機器人研制[J].鐵道建筑技術，2021（7）：13-17.

[5] 李承連，趙志誠，王曉東.基于工業機器人的高鐵腕臂預配系統研發與應用[J].鐵道建筑技術，2021（2）：73-76.

[6] 王哲祿.基于PLC與工業機器人的拋光打磨工作站控制系統的設計與實現[J].制造業自動化，2019，41（7）：103-105.

[7] 劉基，趙志誠，王曉東.基于OCR技術的復雜背景下工件標識字符識別方法[J].鑄造，2021，70（7）：855-860.

[8] 潘海鴻，徐大斌，王耀瑋，等.基于線結構光的發動機缸蓋表面字符識別[J].組合機床與自動化加工技術，2021（6）：63-66.

[9] 段西利.工業工件復雜表面的字符識別方法研究[D].西安：西安理工大學，2019.

[10] 張忍.基于OCR技術的光滑金屬工件表面字符檢測與識別研究[D].蘇州：蘇州大學，2020.

[11] 曹釗銘.基于深度學習的字符識別系統的研究與實現[D].南京：東南大學，2020.