啤酒分析检测技术,机器视觉瓶盖检测设备精度高

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 【摘要】本论文是基于啤酒空瓶检测进行研究,采用的是机器视觉技术。介绍了机器视觉技术的基本结构、啤酒瓶检测流程、软件实现方法及检测系统的结构。  【关键词】机器视觉;啤酒;空瓶;图像采集  一、啤酒空瓶检测系统介绍  啤酒生产厂商使用的啤酒瓶大多采用可以回收利用的啤酒瓶。回收的啤酒瓶可能非常脏或者存在许多缺陷,必须在灌装前进行清洗,清洗之后需要检测是否洗干净。随着啤酒工业的迅速发展,对啤酒生产效率的要求越来越高,啤酒生产速度可以达到每秒钟10瓶以上,单靠人工检测啤酒瓶是否干净效率低、漏检率高,检测人员很容易产生视疲劳。而基于机器视觉技术的啤酒空瓶检测能够实现速度快、精度高的自动化检测。  采用机器视觉系统的目的就是给机器或自动化生产线添加一套视觉系统,其原理是由计算机或图像处理器以及相关设备来模拟人的视觉行为,完成得到人的视觉系统所得到的信息。人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢构成,计算机视觉系统则是由图像采集系统、图像处理系统及信息综合分析处理系统构成。如图1所示为机器视觉系统基本结构。  二、啤酒空瓶检测流程  采用机器视觉技术啤酒空瓶检测流程如图2所示。被检啤酒瓶进入检测系统后首先触发输入光电开关,系统将开关信号传递给控制器,控制器通过编码器记录脉冲信号,经过固定的脉冲之后瓶身检测摄像机、瓶口检测摄像机、瓶底检测摄像机、瓶身内壁检测摄像机相继工作,分别对瓶身、瓶口、瓶底、瓶身内壁进行拍照。将拍得的图像信息送入图像处理模块进行的图像处理,控制系统判断空瓶图像是否合格。如果控制系统判断瓶子不合格,控制器会输出一个信号给踢出器。当次瓶运动到踢出器时,踢出器动作将次瓶击出。最后合格的啤酒瓶被送入下一道工序。  三、啤酒空瓶检测系统软件设计  图3为基于机器视觉技术啤酒空瓶检测系统软件框图。啤酒瓶视觉检测系统是高速实时控制系统,因而对软件要求速度快、控制及时。在连续检测时,PC机使用特殊的图像采集卡和CCD摄像机连续地对被检啤酒瓶进行准确地拍照,获得图像的数字化信息,并通过数字图像处理与判断模块获得啤酒瓶检测的决策信息,并将其传送给可编程控制器,完成对执行设备击出器的控制。在系统待命时,PC机接收用户的指令,完成对系统的软件参数配置、硬件的检测等,包括图像处理与判断模块参数的设置,传送系统电机转速设置,系统各个传感器检测,击出器检测,CCD摄像机检测等。  本系统选用PLC作为底层控制器,它通过I/O口与光电传感器,编码器,击出器,图像采集子系统等相连,通过图像采集子系统控制CCD摄像机的拍摄以及直接控制击出器的动作。同时PLC通过485总线与工控机连接,接收工控机传来的控制信息和系统参数等。  在系统运行过程中,PLC负责及时地通知图像采集子系统启动CCD摄像机,抓拍处于拍摄位置的空瓶。为了达到这一目的,需要使用光电传感器来检测空瓶的位置。在系统中使用了反射式光电传感器,这种光电传感器在没有接收到从反光板反射回来的光束时,就会输出触发信号。将光电传感器安装到CCD摄像机拍摄位置旁,把输出接到PLC的I/O输入口上。当没有空瓶经过时,光电传感器可以接收到反射光束,没有输出信号,而当有空瓶经过时,光电传感器无法接收到返回的光束,于是输出触发信号。PLC从输入口接收到此信号后,即可判定空瓶已到达拍摄位置,从I/O输出口输出启动信号给图像采集系统,启动CCD摄像机,摄像机及时进行拍摄,获取被检空瓶的图像。  在专门的信息处理模块对获取的图像信息进行分析处理后,将得出空瓶质量是否合格的结论。如果不合格,主控的工控机就会通过485总线发出控制命令,要求PLC控制击出器击出该空瓶。PLC在接到击出命令后,需要标定不合格空瓶,并追踪其位置,当不合格空瓶到达击出器所在位置时控制击器动作,击出不合格空瓶。为了确定需击出空瓶位置,在系统中使用一个编码器与驱动传送带的电机相连,当电机转动时,编码器相应发出脉冲。计算脉冲的数目,即可知道传送带运动的距离。这样一来,如果能测出不合格空瓶要运动多长距离才到达击出位置就能将其准确击出。可以在事先把编码器的脉冲输出与PLC的I/O输入口相连,然后在传送带上放一空瓶,让其依次经过检测位置和击出位置,PLC使用计数器记下此过程中脉冲的数目,这一数值即对应着检测位置和击出位置之间的距离。  四、结语  基于机器视觉的啤酒空瓶检测系统是我国目前啤酒行业急需的高科技设备之一。本系统从啤酒瓶视觉检测的相关基础技术、电气控制系统等进行了说明,是PLC、视觉系统、传感器、上位机的灵活结合应用,系统采用视觉传感器拍摄和处理实时图象,最终达到去除不合格啤酒瓶的目的。  我国的工业化、现代化还刚刚起步,图像和机器视觉技术的应用也刚刚开始。随着我国工业化进程的加快,工业体系的完善,劳动力成本的上升,参与国际竞争必定要求产品质量和生产效率不断提升、自动化程度不断提高,机器视觉技术的应用领域和应用水平也会随之发展,机器视觉技术将会大显身手。  参考文献  段峰,王耀南,刘焕军.基于机器视觉的智能空瓶检测机器人研究.仪器仪表学报,2004,25(5):624—627.  宋学勇,赵敏.机器视觉系统的关键技术.计算机世界,2007/7/23/第B11版.  董瑞翔.用机器视觉技术提高生产率.机器人技术与应用,2002(5).  关胜晓.机器视觉及其应用发展.自动化博览,2005(3).  钟权龙,许积飙.西门子机器视觉系统在烟草行业的应用.现代制造,2004(22).  Hui—min Ma,Guang—da Su,Jun—yan Wang et al.A Glass Bottle Defect Detection System Without :Proceedings of the first International Conference on Machine Learning and Cybernetics,Beijing,China,2002,628—632.  作者简介:  孙立军,兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室在读研究生,研究方向:控制理论与控制工程。  令晓明,博士,兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室教师,教授,研究生导师。

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