布匹生產(chǎn)在線檢測概述
        自動檢測技術(shù)作為一種快速现熔、實時梧杠、準確采集與處理信息的高新技術(shù)笑院，已逐漸成為國民經(jīng)濟信息化珊肃、增強競爭力不可缺少的技術(shù)工具和手段。布匹在現(xiàn)代生產(chǎn)流水線上定枷，需要判別出布匹的顏色是否合格别印、布匹上是否有雜質(zhì)及雜質(zhì)的數(shù)量涝沈。由于生產(chǎn)線運行速度較快秽烫，要求雜質(zhì)分辨直徑較小强媚，用人工難以做到實時檢測，事后抽樣檢測效率低下耙窥，且抽檢后的產(chǎn)品仍然有存在瑕疵的可能捞幅。計算機的自動化，正好適合于快速實時地檢測还皮。布匹生產(chǎn)在線檢測系統(tǒng)正是基于機器視覺的技術(shù)闲窃，快速高效的檢測出布匹的顏色和存在的雜質(zhì)。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷效岂。機器視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置）將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號骇诈，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布额前、亮度和顏色等信息浊洞，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征热康，進而根據(jù)判別的結(jié)果來識別圖像的內(nèi)容或控制現(xiàn)場的設(shè)備動作沛申。
        項目要求
        在布匹的生產(chǎn)過程中，像布匹質(zhì)量檢測這種有高度重復(fù)性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成,在現(xiàn)代化流水線后面常辰憔可看到很多的檢測工人來執(zhí)行這道工序, 給企業(yè)增加巨大的人工成本和管理成本的同時,卻仍然不能保證100 %的檢驗合格率（即“零缺陷”） 铁材。對布匹質(zhì)量的檢測是重復(fù)性勞動，容易出錯且效率低奕锌。
        流水線進行自動化的改造著觉，使布匹生產(chǎn)流水線變成快速、實時惊暴、準確饼丘、高效的流水線。在流水線上辽话，所有布匹的顏色肄鸽、及數(shù)量都要進行自動確認（以下簡稱“布匹檢測”）。現(xiàn)在采用機器視覺的自動識別技術(shù)完成以前由人工來完成的工作油啤。在大批量的布匹檢測中啄灭，用人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度党纱。
        項目方案
        機器視覺是在沒有人工干預(yù)的情況下使用計算機來處理和分析圖像信息并作出結(jié)論囊喜。機器視覺的特點是自動化、客觀豹恶、非接觸和高精度,與一般意義上的圖像處理系統(tǒng)相比,機器視覺強調(diào)的是精度和速度,以及工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性汪具。
        在機器視覺應(yīng)用中，包括以下幾個過程：
        圖像采集:通過光學(xué)系統(tǒng)旅峰，由相機采集圖像滞逼，圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式式并傳入計算機存儲器。
        圖像處理:處理器運用不同的算法來處理對決策有重要影響的圖像要素念距，如對圖像進行顏色辨識,面積试旬、長度測量，圖像增強浅涛，邊緣銳化注寥，降噪等處理。
        特性提取:處理器識別并量化圖像的關(guān)鍵特性恤锣，例如布匹的顏色和雜質(zhì)的形狀等等廷蓉。然后這些數(shù)據(jù)傳送到控制程序。
        判決和控制:處理器的控制程序根據(jù)收到的數(shù)據(jù)做出結(jié)論马昙。例如：這些數(shù)據(jù)包括雜質(zhì)的直徑是否在要求規(guī)格之內(nèi)或者布匹的顏色是否合格桃犬。
        視覺系統(tǒng)一般包括：光源、光學(xué)系統(tǒng)行楞、相機攒暇、圖像處理單元土匀、圖像分析處理軟件、監(jiān)視器形用、通訊/輸入輸出單元等就轧。布匹檢測的機器視覺系統(tǒng)的組成如下圖所示。視覺系統(tǒng)的輸出是經(jīng)過運算處理之后的檢測結(jié)果——各種雜質(zhì)的數(shù)量田度。計算機系統(tǒng)實時獲得檢測結(jié)果后,指揮運動系統(tǒng)或輸入輸出系統(tǒng)執(zhí)行相應(yīng)的控制動作（如分選）妒御。
        圖像處理軟件

        機器視覺系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法镇饺，它包括圖像增強乎莉、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑戏喊、邊緣銳化炒圈、分割、特征抽取躺沽、圖像識別與理解等內(nèi)容户克。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善泡愉，既改善了圖像的視覺效果输僻，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別锄灾。
        特征提取辨識
        一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度春庇、高速攝像鏡頭拍攝標準圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標準覆霹；然后拍攝被檢測的圖像猜逮，再將兩者進行對比。但是在布匹質(zhì)量檢測工程中要復(fù)雜一些：
1． 圖像的內(nèi)容不是單一的圖像煞陵，每塊被測區(qū)域存在的雜質(zhì)的數(shù)量照菱、大小、顏色航邢、位置不一定一致耕赘。
2． 雜質(zhì)的形狀難以事先確定。
3． 由于布匹快速運動對光線產(chǎn)生反射膳殷，圖像中可能會存在大量的噪聲操骡。
4． 在流水線上，對布匹進行檢測赚窃，有實時性的要求册招。

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    由于上述原因，圖像識別處理時應(yīng)采取相應(yīng)的算法，提取雜質(zhì)的特征是掰，進行模式識別虑鼎，實現(xiàn)智能分析。
我們使用德國Stemmer公司的機器視覺軟件開發(fā)包-CVB中的color键痛、blob工具炫彩，它適合于開發(fā)顏色模式識別和斑點的檢測。
    Color檢測
    一般而言散休，從彩色CCD相機中獲取的圖像都是RGB圖像媒楼。也就是說每一個像素都由紅（R）綠（G）籃（B）三個成分組成出蛾，來表示RGB色彩空間中的一個點促讶。問題在于這些色差不同于人眼的感覺。即使很小的噪聲也會改變顏色空間中的位置掏躬。所以無論我們?nèi)搜鄹杏X有多么的近似侮捷，在顏色空間中也不盡相同⌒＃基于上述原因偶画，我們需要將RGB像素轉(zhuǎn)換成為另一種顏色空間CIELAB。目的就是使我們?nèi)搜鄣母杏X盡可能的與顏色空間中的色差相近嘁梦。
    Blob檢測
    根據(jù)上面得到的處理圖像祟期，根據(jù)需求，在純色背景下檢測雜質(zhì)色斑滩蔼，并且要計算出色斑的面積,以確定是否在檢測范圍之內(nèi)希弟。因此圖像處理軟件要具有分離目標，檢測目標粥搓，并且計算出其面積的功能洞枷。
    Blob分析（Blob Analysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析，該連通域稱為Blob鳖昌。經(jīng)二值化（Binary Thresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob备畦。Blob分析工具可以從背景中分離出目標，并可計算出目標的數(shù)量许昨、位置懂盐、形狀、方向和大小糕档，還可以提供相關(guān)斑點間的拓撲結(jié)構(gòu)允粤。在處理過程中不是采用單個的像素逐一分析，而是對圖形的行進行操作翼岁。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標范圍类垫。這種算法與基于象素的算法相比，大大提高處理速度。
    結(jié)果處理和控制
    應(yīng)用程序把返回的結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫或用戶指定的位置悉患，并根據(jù)結(jié)果控制機械部分做相應(yīng)的運動残家。
    根據(jù)識別的結(jié)果，存入數(shù)據(jù)庫進行信息管理售躁。以后可以隨時對信息進行檢索查詢闸骨，管理者可以獲知某段時間內(nèi)流水線的忙閑，為下一步的工作作出安排缰鹏；可以獲知近期內(nèi)布匹的質(zhì)量情況等等奔祟。
    用戶界面及操作
    項目要求利用機器視覺技術(shù)，智能的識別出流水線上布匹的所有雜質(zhì)以及它們的數(shù)量榄路、大小翎丢。根據(jù)項目要求，我們設(shè)計如下：
（1）圖像顯示區(qū)：實時的顯示由相機采集的彩色圖像心篡，系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前的圖像內(nèi)容實時的識別布匹信息量懂。
（2）信息顯示區(qū)：把圖像的內(nèi)容——各種雜質(zhì)的數(shù)量實時的顯示到表格里。系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)（如：實時檢測蔼说，停止檢測仿竣，觸發(fā)信號狀態(tài)）實時的顯示在狀態(tài)顯示欄中，以便于操作人員了解系統(tǒng)狀態(tài)唐绍。
（3）信息管理區(qū)：管理人員可隨時查看流水線的統(tǒng)計信息氢觉。操作人員可以靈活的配置系統(tǒng)的配置信息（如：數(shù)據(jù)庫的配置，控制模塊通訊配置仗扬，識別參數(shù)的校正）症概。權(quán)限管理控制系統(tǒng)使用者的操作權(quán)限，例如：只有高級操作人員才能對系統(tǒng)信息進行配置厉颤；只有擁有相應(yīng)權(quán)限的人員才能查看統(tǒng)計信息.
    布匹顏色學(xué)習(xí)工具
    我們開發(fā)了布匹顏色學(xué)習(xí)工具穴豫，此工具界面友好，操作簡單逼友。
    布匹顏色學(xué)習(xí)工具
    一種顏色應(yīng)該提供多個模板圖像進行訓(xùn)練精肃，這樣可以提高識別的能力。學(xué)習(xí)完畢后要保存成CLF文件帜乞，以后模式識別就按照保存特征進行識別司抱。
    總結(jié)
    視覺系統(tǒng)涉及到光學(xué)和圖像處理算法，本身就是高度專業(yè)化的產(chǎn)品黎烈，尤其在整個識別控制系統(tǒng)中习柠，還要與運動控制系統(tǒng)配合完成后續(xù)操作。在本項目的視覺系統(tǒng)中提取識別對象顏色特征值照棋，然后采用模式識別的方法资溃，識別出不合格區(qū)域然后使用斑點分析判斷是否為雜質(zhì)。同時提到了整個系統(tǒng)中各個部件的選擇和用戶界面的設(shè)計。
    總之走柠，應(yīng)用機器視覺系統(tǒng)能夠大幅降低檢驗成本督巍，提高產(chǎn)品質(zhì)量，加快生產(chǎn)速度和效率括者。對于現(xiàn)代化企業(yè)來說单旺，意識到技術(shù)發(fā)展的趨勢并首先付諸實施者無疑將走在競爭的前列。

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