论文部分内容阅读
摘要：本文浅析了实时在线质量检测视觉系统，在卷烟条盒透明纸包装表面质量检测的应用.计算硬件系统采用了3台单色和1台彩色COGNEX图像传感器，单台计算机的处理结构.软件系统依据产品缺陷和背景在颜色分布及形状大小等特征匹配上的差异进行分离，判断出存在质量缺陷的产品，并输出离散信号给PLC，以驱动剔除机构对其进行剔除，实现产品质量的在线检测.
关键词：机器视觉系统 COGNEX图像传感器
引言：
随着卷烟产品设备自动化程度的不断提高，生产效率的提升，对产品质量检测和工艺环节中的质量控制提出了新的要求。人工抽检方式已经无法满足现代实际生产中的需求，而机器视觉技术在线检测系统的引入，克服了人工检测存在的种种问题，提高了检测效率和检测质量，保证了产品质量。
1.机器视觉系统简介：
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将要检测目标转换成数字量信号，这些数字量信号再传送给专用图像处理系统（分嵌入式和视频卡方式），图像处理系统要检测任务要求来设置检测任务，然后判别结果来控制现场设备动作。
2.机器视觉系统的基本原理：
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
3.机器视觉系统的基本组成：
机器视觉系统通常包括：光源、镜头、 相机（包括CCD 相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
4.机器视觉系统在烟草行业中的应用
机器视觉系统的应用很好的解决了传统方式下人工抽检检测方式难以适应高速环境和实现实时在线检测的不足。卷烟包装检测主要有以下3类：
1. 软包检测
2. 硬包检测
3. 条盒检测
下面以COGNEX图像传感器构成条盒透明纸包装外观质量在线检测系统为例，简要叙述机器视觉系统在实际生产中的应用。
4.1.硬件组成及工作流程：
硬件系统由条盒分离装置、定位光纤、COGNEX图像传感器、剔除装置、PLC、路由器、照明装置、工控机、电源等装置组成。在实际生产中，视觉在线检测系统被安装在装箱机包装环节，工作流程如下：成品条烟通过输送通道流入装箱工序，到达视觉在线检测系统，首先由条盒分离装置将汇集在通道上的条烟进一步分离，以确保同一时刻只有单只条盒在COGNEX图像传感器拍摄范围内。当条烟到达时定位光纤传感器触发，输入PLC运算，PLC输出启动照明系统和触发COGNEX图像传感器拍照，并将条烟及周围光学信号转换为数字电信号，运算处理，将实时结果通过路由器传输给工控机，由相应软件系统对传输结果进行相应函数处理、分析、判断，产生离散信号，输入PLC。 根据光纤定位情况，PLC运算生产剔除信号，驱动剔除装置将问题条烟剔除，完成在线检测流程。
4.2.软件系统：
美国康耐视公司制提供了In-Sight Connection Manager和In-Sight Explorer两款软件，完成COGNEX图像传感器与上位工控机的网路配置及图像结果检测条件的设置。
2.1网络构建：In-Sight 系统中采用的标准 TCP/IP 以太网协议，在完成COGNEX图像传感器和上位工控机硬件连接后，只要使用In-Sight Connection Manager软件向导设置就可以轻松构建COGNEX图像传感器与工控机网络系统，通过路由器实现两者的实时通讯，完成数据结果交换。
2.2环境参数设置：
COGNEX图像传感器属于成像系统，对环境光线有一定的要求，当外部光源确定后，我们可以通过In-Sight Explorer对COGNEX图像传感器曝光时间、像素、视图方向、大小等参数进行设置，以得到理想的条盒成像图片进行分析处理，完成检测。
2.3检测条件的选用
In-Sight? Explorer 软件的电子表格具有强大视图功能，可灵活、高效地配置视觉工具和处理视觉应用数据。通常使用下列步骤和算法设计检测条件。
a、 图象定位：图象的定位是否合理、准确决定了整个 In-Sight 视觉传感器的检测效果。对所采集到的图象我们有通过工具中的 函数中 （找最佳直边）和 函数中的 （从图象提取区域 和边模型）这两种方式来进行定位。
模型匹配定位图像
b、检测算法的设置： 图象定位完成后，对烟条进行检测算法的设置，In-Sight? Explorer 软件含有大量的检测算法，来根据需要可以任意选用。例如有 函数中 （找最佳直边）的算法，我们通过定位拉带的边，来判断条盒透明纸上是否存在拉带或拉带是否错牙，实现拉带位置检测。
c、判断条件的设置：In-Sight? Explorer 软件中设计了一些判断条件的逻辑语句，通过逻辑语句的组合应用，可以轻松的设定出所需要的判断条件。
d、离散输出及结果记录：In-Sight? Explorer 软件函数支持COGNEX图像传感器的离散输出，并且具有输出结果记录功能，便于检测点设置查询，以优化检测点判断条件。
在完成上述硬件和软件安装配置后，由COGNEX图像传感器构建的视觉在线检测系统便满足高速情况下，对流入装箱工艺环节的条烟外观进行检测功能。
结语：本文阐述机器视觉系统的基本原理和基本结构，通过对COGNEX图像传感器在条盒外观质量在线检测系统的介绍，论述了机器视觉系统在实际生产中的应用。可以了解随着烟草行业提质降耗工程的全面实施，机器视觉系统将越来越多地应用于烟草产品质量的检测和监控，为提升烟草企业的市场竞争力做出贡献。
参考文献：
[1] 韩九强，机器视觉技术及应用[M]， 高等教育出版社，2009
[2] 王卫兵.可编程序控制器原理及应用（第二版）[M]，机械工业出版社，2002
[3] In-Sight 5100系列传感器使安装手册
作者简介：李成（1981-，男，汉，辽宁营口人，红塔辽宁烟草有限责任公司营口卷烟厂，助理工程师，本科学历，电气设备维修方向。
关键词：机器视觉系统 COGNEX图像传感器
引言：
随着卷烟产品设备自动化程度的不断提高，生产效率的提升，对产品质量检测和工艺环节中的质量控制提出了新的要求。人工抽检方式已经无法满足现代实际生产中的需求，而机器视觉技术在线检测系统的引入，克服了人工检测存在的种种问题，提高了检测效率和检测质量，保证了产品质量。
1.机器视觉系统简介：
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将要检测目标转换成数字量信号，这些数字量信号再传送给专用图像处理系统（分嵌入式和视频卡方式），图像处理系统要检测任务要求来设置检测任务，然后判别结果来控制现场设备动作。
2.机器视觉系统的基本原理：
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
3.机器视觉系统的基本组成：
机器视觉系统通常包括：光源、镜头、 相机（包括CCD 相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
4.机器视觉系统在烟草行业中的应用
机器视觉系统的应用很好的解决了传统方式下人工抽检检测方式难以适应高速环境和实现实时在线检测的不足。卷烟包装检测主要有以下3类：
1. 软包检测
2. 硬包检测
3. 条盒检测
下面以COGNEX图像传感器构成条盒透明纸包装外观质量在线检测系统为例，简要叙述机器视觉系统在实际生产中的应用。
4.1.硬件组成及工作流程：
硬件系统由条盒分离装置、定位光纤、COGNEX图像传感器、剔除装置、PLC、路由器、照明装置、工控机、电源等装置组成。在实际生产中，视觉在线检测系统被安装在装箱机包装环节，工作流程如下：成品条烟通过输送通道流入装箱工序，到达视觉在线检测系统，首先由条盒分离装置将汇集在通道上的条烟进一步分离，以确保同一时刻只有单只条盒在COGNEX图像传感器拍摄范围内。当条烟到达时定位光纤传感器触发，输入PLC运算，PLC输出启动照明系统和触发COGNEX图像传感器拍照，并将条烟及周围光学信号转换为数字电信号，运算处理，将实时结果通过路由器传输给工控机，由相应软件系统对传输结果进行相应函数处理、分析、判断，产生离散信号，输入PLC。 根据光纤定位情况，PLC运算生产剔除信号，驱动剔除装置将问题条烟剔除，完成在线检测流程。
4.2.软件系统：
美国康耐视公司制提供了In-Sight Connection Manager和In-Sight Explorer两款软件，完成COGNEX图像传感器与上位工控机的网路配置及图像结果检测条件的设置。
2.1网络构建：In-Sight 系统中采用的标准 TCP/IP 以太网协议，在完成COGNEX图像传感器和上位工控机硬件连接后，只要使用In-Sight Connection Manager软件向导设置就可以轻松构建COGNEX图像传感器与工控机网络系统，通过路由器实现两者的实时通讯，完成数据结果交换。
2.2环境参数设置：
COGNEX图像传感器属于成像系统，对环境光线有一定的要求，当外部光源确定后，我们可以通过In-Sight Explorer对COGNEX图像传感器曝光时间、像素、视图方向、大小等参数进行设置，以得到理想的条盒成像图片进行分析处理，完成检测。
2.3检测条件的选用
In-Sight? Explorer 软件的电子表格具有强大视图功能，可灵活、高效地配置视觉工具和处理视觉应用数据。通常使用下列步骤和算法设计检测条件。
a、 图象定位：图象的定位是否合理、准确决定了整个 In-Sight 视觉传感器的检测效果。对所采集到的图象我们有通过工具中的 函数中 （找最佳直边）和 函数中的 （从图象提取区域 和边模型）这两种方式来进行定位。
模型匹配定位图像
b、检测算法的设置： 图象定位完成后，对烟条进行检测算法的设置，In-Sight? Explorer 软件含有大量的检测算法，来根据需要可以任意选用。例如有 函数中 （找最佳直边）的算法，我们通过定位拉带的边，来判断条盒透明纸上是否存在拉带或拉带是否错牙，实现拉带位置检测。
c、判断条件的设置：In-Sight? Explorer 软件中设计了一些判断条件的逻辑语句，通过逻辑语句的组合应用，可以轻松的设定出所需要的判断条件。
d、离散输出及结果记录：In-Sight? Explorer 软件函数支持COGNEX图像传感器的离散输出，并且具有输出结果记录功能，便于检测点设置查询，以优化检测点判断条件。
在完成上述硬件和软件安装配置后，由COGNEX图像传感器构建的视觉在线检测系统便满足高速情况下，对流入装箱工艺环节的条烟外观进行检测功能。
结语：本文阐述机器视觉系统的基本原理和基本结构，通过对COGNEX图像传感器在条盒外观质量在线检测系统的介绍，论述了机器视觉系统在实际生产中的应用。可以了解随着烟草行业提质降耗工程的全面实施，机器视觉系统将越来越多地应用于烟草产品质量的检测和监控，为提升烟草企业的市场竞争力做出贡献。
参考文献：
[1] 韩九强，机器视觉技术及应用[M]， 高等教育出版社，2009
[2] 王卫兵.可编程序控制器原理及应用（第二版）[M]，机械工业出版社，2002
[3] In-Sight 5100系列传感器使安装手册
作者简介：李成（1981-，男，汉，辽宁营口人，红塔辽宁烟草有限责任公司营口卷烟厂，助理工程师，本科学历，电气设备维修方向。