基于计算机视觉技术的零件自动分拣系统-论文笔记

随着现代化工业生产水平的提高和当今社会对产品质量的需求，自动化和智能化生产已经成为一个必然趋势，计算机视觉技术也成为许多自动化生产系统的前提与保证，机械零件的自动识别和分检作为实现生产自动化和智能化的重要手段之一，也随之成为一项亟待解决的问题。然而，目前提出的大多数方法都围绕零件的类别、尺寸、缺陷等进行检测，但实际生产中，有些还需要对零件的方位朝向进行自动分检。针对这一问题，本文在零件类别识别基础上增加方位朝向自动分检这一应用研究，设计了基于计算机视觉技术的零件自动分检系统，系统分为：视频采集与图像转换模块，图像处理模块和分拣执行机构三部分，集图像采集、处理和输出于一体，实现各类零件方位朝向的全自动识别和实时分类输出。实验结果分析表明，文章所提出的方法是可行和有效的。本系统主要研究工作及创新点总结如下：

(1)视频采集与图像转换模块由DFK23G445相机和VT-LT2-HR1260W环形光源组成，该模块的设计实现了图像的实时输入，为在线检测提供可能，减少了人为抖动以及环境影响造成的图像模糊，能大大减轻图像处理的负担，有效提高零件分检的准确率；

(2)图像处理模块的设计为零件分检提供了严谨的算法，该算法在采用经典角点检测进行零件自适应定位，采用模板匹配进行零件方位识别的同时，提出一种新的参数分析、感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)提取，ROI归一化的方法以自适应建立模板图像。并将视觉检测与智能控制紧密结合，提出一种新的区域标记法，作为分拣执行的依据；

(3)分拣执行机构由MC100 USB数据采集卡，YL-62红外传感器，气缸组成，该系统的设计为零件分检的执行提供实施方法，在实现不同朝向零件自动识别与实时分检的基础上，全程保持零件的朝向而非掉落式收集，大大提高了零件后续的装配和收集效率；

(4)目前零件识别领域多为零件的形状识别与匹配，本文在此基础上增加零件方位朝向检测这一功能，并采用VS2010开发了系统应用软件，完成零件图像自动采集，智能识别以及实时分检输出，该软件的设计为系统提供了较好的平台；

(5)利用本系统软件对7种零件样本，分别以环形光源、自然光条件、CCD相机镜头8mm和16mm环境拍摄4组共1120张图片进行分类检测并与人工检测相比较，发现该软件可以较好的完成对零件的分拣，并且准确率达到90%以上，速度也达到实时性要求。

关键词：角点检测,参数分析,ROI归一化,模板匹配,区域标记,机械零件,分拣执行