基于机器视觉的手机产品条码检测方案

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时间:2019-01-28

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1、可编辑版基于机器视觉的手机产品条码检测方案一、项目内容本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台,把产品放置于流水线上,高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进行一系列的处理,最终检测出条码是否合格并把不合格的条码分拣出来,完成自动检测手机条码质量的功能。检测对象:手机产品条码(包括产品码、SN码、IMEI码)适用范围:流水线的自动生产线检测速度:1件/两秒(20厘米/秒)(手机产品条码)二、方案设计2.1总体结构示意图Word完美格式可编辑版(总体结构示意图)其包括:流水线输送装置、照明装置、高速相机图像采集装置、计算机图像处理部分

2、。2.2硬件设计方案2.2.1流水线(传输带)输送机械装置设计本方案中输送对象的质量较小,不需要过多考虑输送带的承载能力问题,也不涉及到产品的装载和拆卸,所以采用普通的带式输送带结构,以步进电机带动传输带同步轮作为滚筒,并用一块单片机对步进电机进行简单的运动控制进而控制传输带传输开关和速度。同时,为了在图像采集时能把手机产品条码与背景有鲜明区分,传输带颜色为深黑色。Word完美格式可编辑版(带式传输带结构图)2.2.2工业相机选取成像系统的是本方案最重要的一环。本方案中,检测对象为条形码,其形状较大且特征明显,因此不要求相机需要非常高的分辨率。

3、但是,本方案是一个实时处理的设计,因此要求图像采集处理的速度要高于检测对象的检测速率,即相机的最大帧率要高;而成像物体是运动的,为了避免采集到的图像出现模糊等问题,应采用全局电子快门方式的相机;除外,还要求该相机支持外触发快门以及能与计算机进行快速数据传输的特点。综上,该工业相机应有以下特点:(1)最大帧率高(2)全局电子快门帧曝光方式(3)支持外触发快门(4)拥有与计算机进行快速数据传输的接口综合考虑,本方案选择采用德国Basler公司制造的acA800-200gc/gm型号工业相机,其参数如下:(工业相机参数)改工业相机符合本方案设计要求。

4、2.2.3光电传感器的选取Word完美格式可编辑版本方案采用传感器触发方式对相机快门进行控制。设计中传输带为黑色,条码背景为白色,它们的反射能力有很大差距,因此漫射式光电传感器能很好地利用该点检测产品条码是否进入相机的拍摄范围。把光电传感器垂直置于传输带上方并紧贴相机,当条码到达传感器下方时,反射光发生变化,触发开关状态,通过开关状态间接控制相机快门,进而达到自动对条码图像的采集的目的。2.2.4光源的选择与控制常用的机器视觉光源有LED光源、卤素灯(光纤光源)、高频荧光灯。LED光源最常用,其使用寿命长,且由于LED光源是采用多颗LED排列而

5、成,可以设计成复杂的结构,实现不同的光源照射角度。由于本方案中检测的是条码,为一光滑平面,采用漫反射环形LED光源对其进行照射,能很好地把产品条码与传输带黑色背景区分出来。其中值得注意的是,光源的高度和角度一定要调整好,直至相机拍摄出来的图像能把条码与背景完美区分为止,而且还不能有反光。(漫反射环形照射)2.3软件平台环境本方案检测速度约为两秒1件,因此进行图像处理的计算机采用cpu主频较高(3GH以上)的一般办公用计算机即可满足要求。采用MATLAB作为主要图像处理软件。2.3.1条码图像的预处理Word完美格式可编辑版计算机从数据接口中获得

6、的条码图像是高速相机直接拍摄而未经处理的图像,其由于CMOS特性以及放置等因素可能会出现噪声、倾斜等问题,而且得到的图像为彩色图像,因此在对条码进行检测前应先对原图像进行预处理。预处理包括:滤波去噪、二值化处理、倾斜纠正三部分。2.3.2条码图像的滤波去噪本方案中采用的CMOS相机,其集成度高的特点带来了元件干扰噪声。因此有必要对这些图像去除随机噪声的干扰。经实验,本方案中图像的噪声多为椒盐噪声,即噪声点在图像上常常表现为孤立像素点,其像素灰度与它邻近像素灰度有显著的不同,因此具有更高的频谱。针对噪声的类型,我们采用中值滤波,其对于脉冲干扰及椒

7、盐噪声有良好的抑制作用,且能较好保持图像边缘。从条码图像的特征来看,其特点在于是由纵向一定宽度黑白条空组成,我们通过建立不同大小的模板,对含有噪声的图像进行滤波处理,比较它们的滤除噪声干扰的效果。在MATLAB中可以使用filter2函数调用创建好的滤波器,经验证,3x3正方形滤波器效果最好,因此本方案采用3x3中值滤波器。(带椒盐噪声的图像)Word完美格式可编辑版(3x3中值滤波后的图像)2.3.3条码图像的二值化处理为了便于对图像进行后续处理,需要对图像进行二值化处理。本方案中产品条码为底面为白色的长方形贴纸,背景为黑色的传输带,直接从相

8、机中获取的图像为彩色图像,把获取的图像进行灰度化处理之后,再经二值化处理后能便于把产品条码的贴纸分割出来。可利用MATLAB的rgb2gray()函数

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