本文以自動化生產(chǎn)線上的零件為研究對象，利用機器視覺系統(tǒng)和顏色識別系統(tǒng)軟件對零件圖像進行實時采集和處理，對不同顏色的零件進行識別。
零件視覺系統(tǒng)的硬件包括：計算機、USB接口相機、試驗臺、光源(采用自然光)。本系統(tǒng)大致分為3部分： 零件圖像的采集部分：完成圖像的實時采集，并將圖像數(shù)據(jù)保存于內(nèi)存中等待處理(對應于圖中的圖像信息獲取)。 圖像分析處理部分：對所采集的圖像進行分析處理，在此基礎上提取圖像的顏色特征信息(相應于圖中的圖像預處理過程)。 識別和決策部分：提取合適的顏色特征數(shù)值，確定的識別函數(shù)，輸出圖像的分類判斷結(jié)果，實現(xiàn)對零件顏色的識別(相應于圖中的顏色特征提取和分類判決部分)。 為了更好地根據(jù)顏色特征實時在線檢測和識別生產(chǎn)線上的零件，本文先用示教模塊將零件圖像的顏色信息記錄下來。
通常在同一背景下對工件進行判別，當攝像頭定位好后，調(diào)用示教模塊先記錄下工件的顏色信息，然后在工作時調(diào)用顏色識別模塊對工件進行判別，示教的目的是讓程序記住工件的局部顏色信息以及工件的位置。在識別工件時，為了提高軟件運行的效率，只對已經(jīng)示教過的區(qū)域進行顏色求解。
示教是對工件進行識別的過程，由于需要把示教結(jié)果作為標準，所以在示教時一定要保證工件圖像的標準性。具體步驟為： (1)定位好攝像頭對工件進行示教，并記錄下所選工件區(qū)域的顏色信息 (2)接著對零件圖像進行中值濾波、迭代二值化等預處理，依據(jù)示教區(qū)域?qū)ぜM行區(qū)域灰度值的計算。 (3)將(2)中灰度值與示教結(jié)果比較，在允許的誤差范圍內(nèi)便可得出工件的類別。
如果工件顏色數(shù)量較多時，那么就應該在數(shù)據(jù)庫內(nèi)建立一個顏色分選表，以便標識工件的種類，見表1及圖3-4。將顏色分選表中的灰度值兩兩相減，取絕對值，選出最小值，將最小值除以2作為誤差標準。在識別工件時和前面的示教方式是有區(qū)別的，它是按照預先設定的方式工作，也就是在圖像預處理結(jié)束后將閾值作為分辨工件和背景的標準。識別的時候采取查表的方法，將獲取的灰度值與表中的標準灰度值相減，并取絕對值。然后將絕對值與誤差標準相比較，如果滿足絕對值小于誤差標準或絕對值等于誤差標準，則這個零件的顏色就是該絕對值所對應的顏色。
顏色識別技術(shù)能夠滿足生產(chǎn)線上實時采集與識別的需求，在顏色信息的采集過程中不需要特別的背景光源;可以準確判別生產(chǎn)線上零件的顏色并能得到其在圖像中的灰度值等物理參數(shù);顏色識別的結(jié)果經(jīng)過一定的計算后可以作為下位機的控制信號，為后續(xù)零件的篩選和分類做好準備。
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