[发明专利]一种基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及工业生产线产品自动化分拣领域，特别涉及一种基于机器视觉的生产线产 品自动化识别系统。

背景技术

随着人力成本的上升，工业生产线的自动化程度受到越来越多的重视。工业生产流水 线产品的人工分拣过程，效率低下，自动化分拣系统可以极大的提高产品分拣效率，同时 保持极高的分拣准确率。高分拣准确率依赖于生产流水线上产品的识别系统，现阶段产品 的识别技术，存在基于标签和机器视觉两种技术。

基于标签技术包括条形码识别和RFID电子标签技术，RFID电子标签技术由于成本等问 题，并未广泛普及。条形码识别技术对于产品的外包装有一定的要求，平坦且有刚性的外 包装有利于条形码的正确识别，而一些袋装产品，由于表面的皱褶、形变等，会导致条形 码识别失败，同时，在现实环境中，也存在着大量生产流水线产品，并不适合在外包装张 贴利于识别的条形码标签。

基于机器视觉技术无需对产品添加额外标签，依据产品包装外观，对产品进行识别， 适合包装外观纹理丰富的产品，特别是袋装产品。市场上比较有代表性的产品，如欧姆龙 的图像处理系统FH系列，利用图像中的形状检索来识别产品。需要用户手工注册产品图像 中的具有辨识性的形状轮廓，通过在待检测产品图像中检索对应轮廓，来识别产品类型。 产品识别的准确率依赖于用户所选择的产品中形状轮廓的辨识性，对用户操作要求高，并 且对于外界光照变化和产品外包装形变敏感，识别准确率低。

发明内容

本发明的目的是克服现有生产线产品自动化识别技术中的不足，提出一种准确率和稳 定性较高的基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种基于机器视觉的生产线产品自动化识别系统，包括机器视觉识别算法模块、软件 交互界面、系统通信模块和图像采集模块；其中：

机器视觉识别算法模块负责将待识别产品图像，与已知类别产品图像进行对比识别， 提供待识别产品所属类别信息；

软件交互界面用于实时视频显示，算法运行结果展示，以及算法运行参数控制实现；

系统通信模块负责利用光电传感器信号来控制工业相机采集图像，以及算法结果的信 号输出；

图像采集模块负责控制图像采集环境，并进行产品图像采集。

进一步的，所述图像采集模块包括工业相机、光源和环境光屏蔽箱，其中，工业相机 提供生产线实时视频信息，并根据触发信号，进行产品图像采集；光源负责箱体内补光； 环境光屏蔽箱负责屏蔽环境光照干扰，保证箱体内光照度恒定。

进一步的，所述机器视觉识别算法模块包括训练和识别两个过程，训练过程利用用户 选定的已知类别的产品图像，每种类别产品只需一幅图像用于算法模块训练，训练后生成 训练集；识别过程是待测产品图像与训练集对比识别的过程。

进一步的，所述软件交互界面包含产品类别库管理，以产品图像的形式展示相应产品， 用户点击产品对应图像，即可实现对训练集产品类别的增删。

进一步的，所述系统通信模块负责收集生产流水线产品通过时所产生的光电传感器信 号到软件端，并且负责工业相机采集控制信号和算法模块识别结果信号的输出。

一种基于机器视觉的生产线产品自动化识别方法，包括以下步骤：

步骤1)图像采集

通过图像采集模块来采集产品图像，生产流水线上的产品在通过环境光屏蔽箱体下方 时，光电传感器触发，系统通信模块收到触发信号，控制工业相机采集产品图像；所采集 到的产品图像添加到产品类别库，作为对应产品训练图像；

步骤2)图像预处理

工业相机得到的产品原始图像帧，首先根据用户设置的ROI(RegionofInterest)区域对 图像进行裁剪，得到产品图像，然后利用双线性插值统一缩放产品图像到算法内部处理尺 寸，并转换为单通道灰度图像；

步骤3)图像关键区域检测和特征向量生成

机器视觉算法模块自动检测产品图像中显著的关键区域，并控制关键区域的数量和分 布，保证关键区域检测的效率，以及检出的重复性；算法依次生成关键区域的特征向量；

步骤4)图像匹配