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    封  帆：三峡大学电气信息学院

    1  概述

    在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成。人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。

    机器视觉系统是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化有有效途径，堪称现代工业生产的“机器眼睛”。其最大优点为：

    (1)实现非接触测量。对观测与被观测者都不会产生任何损伤，而提高了系统的可靠性；

    (2)具有较宽的光谱响应范围。机器视觉则可以利用专用的光敏元件，可以观察到人类无法看到的世界，从而扩展了人类的视觉范围；

    (3)长时间工作。人类难以长时间地对同一对象进行观察。机器视觉系统则可以长时间地执行观测、分析与识别任务 , 并可应用于恶劣的工作环境。

    2  针剂生产线安瓶检测识别系统

    根据某药业有限公司生产实际及其要求，吸取以往针剂生产中出现差错的教训，在针剂生产线上采用先进的智能图像检测识别技术，对安瓶多支、缺支、空支进行自动检测、识别和处理，同时记录每天生产数量、每月产品总量,确保药品出厂数量上准确可靠。安瓶在自动生产线上流转过程中，由于安瓶内气泡的影响及所贴的标签的不规则性，有的甚至漏装药液或瓶子破损而导致空瓶，给安瓶检测计数造成相当的困难。目前，在国内外还没看到类似检测案例及检测装置。

    本系统用新型检测手段和方法，综合应用智能图像检测识别技术、计算机技术、自动检测与转换技术对采集到的数据自动识别处理，计划研制出一套具备能在线自动识别、检测安瓶是否多支、缺支、空瓶等功能并实现对其报警、计数显示、基于智能机器视觉的针剂生产线安瓶检测识别系统。

    智能机器视觉检测识别系统包括三个主要部分：DVT510智能图像传感器，红色LED条型光源和外部触发信号，如图1所示。选用红色LED，低角度位、侧面照射，成像效果最佳。光纤传感器作为外部触发信号，当被检测药盒在生产线上流动时，光纤传感器给出触发信号，DVT510采集图像。

图1 智能机器视觉检测系统示意图

    DVT510成像效果如图2所示。位置三为缺支情况，位置七为安瓶破损，其它位置为正常情况。图2是未经处理的原始成像图，可以看出，装药合格的安瓶，瓶颈处为白色亮条；安瓶破损的瓶颈处亮斑很小，与有药水的安瓶有明显区别；没安瓶的位置为全黑色。所以可以通过测量盒内10个安瓶瓶颈处的亮条个数，来判断药盒是否合格

    图3是智能图像传感器Blob工具成像图。Blob 工具软传感器将亮或暗象素区域聚集成一个连通区域称为 blob。Blob 可以根据多个不同的规则聚类。通过参数可以设置为一个区域的blob 数目。Blob 工具的灵活性使其在在线检测时非常有用。从图3可以看出，未经blob工具处理的图像，“亮度”特征不理想，blob区域不连贯。

    图4是智能图像传感器Blob工具处理后的成像图。根据“亮度”特征大于200的亮度区形成blob块，再利用blob工具进行“封闭”处理，从而形成八个blob连通区。通过报警参数的设置，可以根据封闭的blob块数目判断一盒药“合格”和“不合格”。

图2  DVT510原始成像图

图3  BLOB工具成像图

图4  BLOB工具软传感器处理后的效果图

    但是药盒在运动，里面的药品可能会发生振动，就有可能在一个瓶颈处形成不止一个blob块，就有可能发生误判。所以必须对方法进行改进，在每个瓶颈处都设置一个区域，共10个。只有当检测到每个区域内的blob块大于等于一个就算是合格的。

    图5是改进后blob工具软传感器处理后的效果图，我们可以看到位置十的瓶颈处出现了两个blob块，如果此时缺瓶的话，按原来的方法，仍然检测到10个blob块，就会发生误判。根据判断结果DVT智能图像传感器输出合格信号或者不合格信号给计数器，计数器计下合格和不合格产品数目。

    DVT510有用于输入输出的数字I/O接口和用于和计算机通信的外部接口。图6和表1为510M视觉传感器的I/O电缆接线图和连接方式。I/O 1是输入信号，就是图1中的光纤传感器给出触发信号，当有信号输入，DVT510就开始摄像，然后对图像进行上述处理，判断是否合格，之后通过I/O 6和I/O 7输出。完成之后等待下一个触发信号。

图5  改进后blob工具软传感器处理后的效果图

图6  I/O电缆接线图

    表1

    识别系统和计算机通信用RJ-45连接，连接方式如图7。首先设置电脑IP和传感器IP，使他们在同一个局域网中。打开软件，选择网络邻居，选中智能传感器，并连接就能看到从传感器看到的实时图像。调节光圈，焦距，获得清晰的图像。在清晰的图像上完成对Blob工具选择与参数设置。保存后退出，系统就可以开始工作了。

图7  以太网线接线图

    3  总结

    机器视觉系统的特点是提高生产的产品质量和生产线自动化程度。尤其是在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

    我们研制的基于智能机器视觉的针剂生产线安瓶检测识别系统全面达到设计要求，能准确、可靠记录药品生产的总量、不合格数量、生产日期等，计数速度远大于600支/分钟。采用该系统后，对提高生产效率、减轻工人劳动强度和药品在流动的各个环节的管理提供依据等方面也有十分重要的意义。

    其他作者：施保华（1965―），男，副教授，硕士生导师，主要研究方向计算机控制技术、智能控制理论、PLC、DSP、FPGA等技术开发。