一種基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)及其計數(shù)方法
【專利摘要】本發(fā)明是一種基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)及其計數(shù)方法。基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)包括有中央處理裝置（1）、攝像裝置（4）、光源（5）、活塞環(huán)定位機構(gòu)（6），其中活塞環(huán)裝設(shè)在活塞環(huán)定位機構(gòu)（6）上，光源（5）裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能照射到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置（4）裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能拍攝到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置（4）通過連接線（2）與中央處理裝置（1）連接，攝像裝置（4）、光源（5）、活塞環(huán)定位機構(gòu)（6）都裝設(shè)在暗箱（3）內(nèi)。本發(fā)明的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)可以提高點數(shù)速度以及正確率，且降低經(jīng)營成本操作簡單，效率高，且能降低工人的勞動強度。本發(fā)明的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法方便實用。
【專利說明】一種基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)及其計數(shù)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明是一種基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)及其計數(shù)方法，屬于基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)及其計數(shù)方法的創(chuàng)新技術(shù)。

【背景技術(shù)】
[0002]活塞環(huán)在生產(chǎn)過程中，需要計數(shù)其生產(chǎn)數(shù)量，包裝銷售時，也需要計數(shù)其數(shù)量，每個包裝的數(shù)量必須準確。目前，活塞環(huán)的計數(shù)基本上是依靠人工手動逐個點數(shù)完成。由于活塞環(huán)人工手動點數(shù)不僅勞動強度大，效率低，而且極容易出現(xiàn)人為錯誤，經(jīng)常出現(xiàn)點數(shù)不準確的情況，有些包裝的數(shù)量多出規(guī)定的數(shù)量，造成生產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營成本增加，利潤下降；有些包裝的數(shù)量少于規(guī)定的數(shù)量，導致客戶的不斷投訴。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于考慮上述問題而提供一種可以提高點數(shù)速度以及正確率，降低經(jīng)營成本的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)。本發(fā)明操作簡單，效率高，且能降低工人的勞動強度。
[0004]本發(fā)明的另一目的在于提供一種方便實用的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)方案是:本發(fā)明的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，包括有中央處理裝置、攝像裝置、光源、活塞環(huán)定位機構(gòu)，其中活塞環(huán)裝設(shè)在活塞環(huán)定位機構(gòu)上，光源裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能照射到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能拍攝到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置通過連接線與中央處理裝置連接，攝像裝置、光源、活塞環(huán)定位機構(gòu)都裝設(shè)在暗箱內(nèi)。
[0006]本發(fā)明基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法，包括如下步驟:
O圖像采集；
2)圖像濾波；
3)圖像增強；
4)二值化處理；
5)形態(tài)學處理；
6)邊緣檢測；
7)計算結(jié)果。
[0007]本發(fā)明的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)由于采用包括有中央處理裝置、攝像裝置、光源、活塞環(huán)定位機構(gòu)的結(jié)構(gòu)，其中活塞環(huán)裝設(shè)在活塞環(huán)定位機構(gòu)上，光源裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能照射到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能拍攝到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置通過連接線與中央處理裝置連接，本發(fā)明不僅可以提高點數(shù)速度以及正確率，且可以降低經(jīng)營成本，操作簡單，效率高，能降低工人的勞動強度，另外，攝像裝置、光源、活塞環(huán)定位機構(gòu)都裝設(shè)在暗箱內(nèi)，暗箱可以阻擋外界光對系統(tǒng)的干擾，為系統(tǒng)提供一個穩(wěn)定的檢測環(huán)境。本發(fā)明是一種設(shè)計巧妙，性能優(yōu)良，方便實用的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0008]圖1為本發(fā)明基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的原理圖；
圖2是本發(fā)明基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法的流程圖。

【具體實施方式】
[0009]實施例:
本發(fā)明的原理圖如圖1所示，本發(fā)明的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，包括有中央處理裝置1、攝像裝置4、光源5、活塞環(huán)定位機構(gòu)6，其中活塞環(huán)裝設(shè)在活塞環(huán)定位機構(gòu)6上，光源5裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能照射到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置4裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能拍攝到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置4通過連接線2與中央處理裝置I連接，攝像裝置4、光源5、活塞環(huán)定位機構(gòu)6都裝設(shè)在暗箱3內(nèi)。攝像裝置4、光源5、活塞環(huán)定位機構(gòu)6都放置在暗箱3內(nèi)，暗箱3可以阻擋外界光對系統(tǒng)的干擾，為系統(tǒng)提供一個穩(wěn)定的檢測環(huán)境。
[0010]本實施例中，上述光源5為LED光源。LED光源提供均勻穩(wěn)定的照明，由于活塞環(huán)表面反光性能好，而活塞環(huán)與活塞環(huán)之間的縫隙反光性能差，所以使用LED光源直接照射活塞環(huán)時，能夠突出活塞環(huán)表面與活塞環(huán)間縫隙的細節(jié)特征。
[0011]上述攝像裝置4為工業(yè)攝像機。工業(yè)攝像機與LED光源成一定角度，工業(yè)攝像機采集活塞環(huán)7的表面圖像，并將圖像傳輸?shù)街醒胩幚硌b置I上。
[0012]本實施例中，上述活塞環(huán)定位機構(gòu)6由相隔開來的兩根固定柱組成，兩根固定柱之間的距離小于活塞環(huán)的直徑。上述兩根固定柱與攝像裝置4之間的距離固定。將活塞環(huán)7放置到兩根固定柱之間，兩根固定柱可固定活塞環(huán)7，使每次放置的活塞環(huán)7到攝像裝置4之間的距離保持一致。本實施例中，兩根固定柱為鐵柱。
[0013]本實施例中，上述中央處理裝置I為計算機。
[0014]本發(fā)明基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法，包括如下步驟:
O圖像采集；
2)圖像濾波；
3)圖像增強；
4)二值化處理；
5)形態(tài)學處理；
6)邊緣檢測；
7)計算結(jié)果。
[0015]上述步驟4)的二值化處理的方法是全局灰度閾值法。
[0016]上述步驟5)的形態(tài)學處理的過程是:腐蝕操作、開操作、閉操作。
[0017]上述6)的邊緣檢測的方法是拉普拉斯邊緣檢測算法。
[0018]上述7)計算結(jié)果的過程是:在固定的區(qū)域內(nèi)統(tǒng)計邊緣數(shù)量，計算邊緣中心坐標，計算邊緣間距，從而計算出實際的邊緣數(shù)量和邊緣間間距數(shù)據(jù)。
[0019]本發(fā)明基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法是綜合運用圖像濾波、圖像增強、灰度圖像二值化、形態(tài)學處理、邊緣檢測等算法，對攝像頭捕捉到的視頻序列做圖像分析和處理，計算出活塞環(huán)數(shù)量，然后將計算結(jié)果顯示出來。
[0020]圖像濾波是圖像預處理中不可缺少的操作，它能在盡量保留圖像細節(jié)特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的可靠性。
[0021]圖像增強技術(shù)可以增強圖像中有用的信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的地增強圖像的整體或局部特征，將原來不清晰的圖像變得清晰，或者強調(diào)某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，豐富信息量。
[0022]灰度圖像二值化就是將圖像上的像素點的灰度值設(shè)為O或1，將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白視覺效果，將圖像分割為目標物體和背景，提取感興趣的目標。
[0023]形態(tài)學濾波是對于二值化處理過后的圖像，大部分細微的光照影響都可能被去除，當圖像中仍會存在很多小的顆粒噪聲，在運動塊中也可能出現(xiàn)一些小的空洞。這時就可以通過形態(tài)學濾波的方法來去除噪聲干擾。形態(tài)學濾波包括兩種運算，一種叫膨脹(dilat1n), 一種叫腐蝕(eros1n)。這兩種運算按不同的先后順序組合又可以得到另外兩種運算，一種叫做開運算，一種叫閉運算。開運算是先做腐蝕后膨脹，一般用它來去除噪聲。閉運算是先做膨脹后腐蝕，一般用它來去除前景塊中的空洞。
[0024]邊緣檢測是圖像處理中的基本問題，其目的是標識出數(shù)字圖像中亮度變換明顯的點。邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并剔除了不相關(guān)的信息，保留圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。
【權(quán)利要求】
1.一種基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，其特征在于包括有中央處理裝置(I)、攝像裝置(4)、光源(5)、活塞環(huán)定位機構(gòu)(6)，其中活塞環(huán)裝設(shè)在活塞環(huán)定位機構(gòu)(6)上，光源(5)裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能照射到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置(4)裝設(shè)在活塞環(huán)的旁側(cè)、且能拍攝到活塞環(huán)的位置上，攝像裝置(4)通過連接線(2)與中央處理裝置(I)連接，攝像裝置(4 )、光源(5 )、活塞環(huán)定位機構(gòu)(6 )都裝設(shè)在暗箱(3 )內(nèi)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，其特征在于上述光源(5)為LED光源。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，其特征在于上述攝像裝置(4)為工業(yè)攝像機。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，其特征在于上述活塞環(huán)定位機構(gòu)(6)由兩根相隔開來的固定柱組成。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，其特征在于上述兩根固定柱之間的距離小于活塞環(huán)的直徑。
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，其特征在于上述兩根固定柱與攝像裝置(4)的距離固定。
7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項所述的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)，其特征在于上述中央處理裝置(I)為計算機。
8.一種基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法，其特征在于包括如下步驟: O圖像采集； 2)圖像濾波； 3)圖像增強； 4)二值化處理； 5)形態(tài)學處理； 6)邊緣檢測； 7)計算結(jié)果。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法，其特征在于上述步驟4)的二值化處理的方法是全局灰度閾值法。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于機器視覺的活塞環(huán)點數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)方法，其特征在于上述步驟5)的形態(tài)學處理的過程是:腐蝕操作、開操作、閉操作； 上述6)的邊緣檢測的方法是拉普拉斯邊緣檢測算法； 上述7)計算結(jié)果的過程是:在固定的區(qū)域內(nèi)統(tǒng)計邊緣數(shù)量，計算邊緣中心坐標，計算邊緣間距，從而計算出實際的邊緣數(shù)量和邊緣間間距數(shù)據(jù)。
【文檔編號】G06T7/00GK104239950SQ201410442239
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年9月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月2日
【發(fā)明者】陳建強, 謝秋蘭, 陳永彬, 江錦東, 吳佳毅 申請人:廣州滄恒自動控制科技有限公司